第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介 教案（表格式） -高中教学同步《信息技术数据管理与分析》（人教-中图版2019）

《信息技术-数据管理与分析》教案 课 题 第1章数据与数据科学1.2数据管理与分析简介 课 型 班课 课 时 1 授课班级 高一1班 学习目标 理解数据的价值和作用：学生应能解释数据在推动社会、经济和科学研究中的重要作用，并理解为何有效的数据管理和分析是至关重要的。 掌握数据管理的发展阶段：学生应了解数据管理从人工管理到文件系统再到数据库系统的演变过程及其特点。 认识大数据存储与管理技术：学生应掌握大数据时代的主要存储技术如分布式文件系统、非关系数据库和云数据库的基本概念和应用。 了解数据分析的基本过程和方法：学生应能描述数据分析的各个步骤，包括数据获取、清洗、计算、建模及应用，并理解数据分析如何助力科学决策。 激发创新思维和问题解决能力：通过案例分析和实例演示，鼓励学生思考数据科学在实际生活和工作中的应用，培养其利用数据解决问题的能力。 学习重难点 教学重点： 数据管理与分析的重要性和价值。 数据管理的发展史，包括人工管理、文件系统、数据库系统等阶段的特点和演进。 大数据存储与管理技术，如分布式文件系统、非关系数据库、云数据库的概念和特点。 数据分析的基本过程，包括目标问题的理解、数据的获取、整理与清洗、计算与统计、建模和应用、可视化展示以及解决目标问题。 数据分析助力科学决策的方式，如提升决策准确性、优化管理决策、模拟决策结果和实时反馈数据。 教学难点： 理解不同数据管理阶段（人工管理、文件系统、数据库系统）的技术特征及其局限性。 掌握大数据存储与管理技术（分布式文件系统、非关系数据库、云数据库）的核心概念及应用场景。 学习并应用数据分析的基本过程，特别是在数据建模及其应用中选择恰当的机器学习算法。 理解数据分析如何具体助力科学决策，包括决策的准确性提升、管理决策的优化、决策结果的模拟和实时数据反馈在决策调整中的作用。 教学方法 讲授法：这是最传统的教学方法，教师通过口头讲述来传授知识，解释概念，阐述事实，演示数据等。 案例分析法：通过引入具体的数据分析实例，如约翰尼斯·开普勒的行星运动定律的发现，某企业领导如何通过市场调查判定市场动向并制定生产与销售计划等，让学生更直观地理解数据分析的应用和价值。 演示法：可能包括展示数据分析工具的操作，如电子表格软件和数据统计软件SPSS的使用等，以及展示数据分析过程的图表或模型，如图1.2.7所示的数据分析基本过程图。 讨论法：在介绍数据分析技术的新突破、数据分析助力科学决策等内容时，教师可能会组织学生进行小组讨论，鼓励他们分享观点和思考，以加深对数据分析影响和应用的理解。 实践操作法：虽然在课堂上可能不会进行大规模的数据分析操作，但教师可能会布置相关的实操作业或项目，让学生亲手操作数据分析工具，处理真实或模拟的数据集，以实践所学知识。 课前准备 教学内容更新与整合： 更新数据管理与分析相关的最新技术和应用实例，确保内容的时效性和前沿性。 整合教学资源，比如搜集与数据分析相关的案例研究、行业报告、学术论文等，以丰富课堂内容。 教学计划和结构设计： 明确课程目标和学习成果，设计合理的课程大纲和教学进度表。 确定每个主题的教学顺序和时间分配，保证逻辑性和系统性。 课件和辅助材料准备： 制作或更新PPT课件，包括关键概念的解释、图表、数据分析流程图等。 准备教学辅助材料，如案例研究文档、数据集、软件操作指南等。 实践环节规划： 设计实验室练习、项目作业或模拟数据分析项目，以便学生通过实践加深理解。 准备实验指导书和数据集，确保实验环境的搭建和配置。 互动和讨论部分： 规划课堂讨论话题，鼓励学生思考数据管理与分析在现实世界中的应用。 设计互动式学习活动，如角色扮演、辩论、小组讨论 ... ...