4.2.3 文本数据处理 教学设计（表格式）-2024-2025学年《信息技术》高中·必修 1 数据与计算（浙教版）

教学设计 课程基本信息 学科 信息技术 年级 高一 学期 秋季 课题 文本数据处理 教科书 文本数据处理 一、教学目标 【适应的课程标准】 通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法； 根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据；掌握一种程序设计语言的基本知识，使用程序设计语言实现简单算法，解决实际问题。 【所指向的核心素养】 1.针对给定的任务进行需求分析，明确需要解决的关键问题；运用基本算法设计解决问题的方案，能使用编程语言或其他数字化工具实现这一方案（计算思维 水平1）。 2.在较为复杂的信息情境中，能认识到数据管理与分析对提高信息价值的重要性（信息意识水平2）。 3.针对特定的学习任务，运用一定的数字化学习策略管理学习过程与资源，完成任务，创作作品（数字化学习与创新 水平2）。 【教学目标】 1.探索标签云的制作，掌握分词、特征提取等关键步骤，理解文本数据处理的一般过程。 2.掌握jieba、wordcloud等库的运用，能根据实际需求，选用合适的工具和方法对文本数据进行可视化。 3.分析典型案例，能从实际生活中发现数据可视化的应用价值，认识到有效处理对提高数据价值的重要意义。 二、教学内容 “文本数据处理”是第四章“数据处理与应用”中第二节“大数据处理”的第3小节。本学习单元目标是让学生理解数据作为现代基础设置的一部分，对数据进行收集、加工、存储、分析，并应用到各个领域，可以为人们的判断、决策提供有力依据。做为单元概念理解的内容载体，本课时主要学习的是文本数据处理的一般过程和分析应用。重点需要掌握分词与特征提取，在此基础上制作标签云，结合文本情感分析案例，引导学生从实际生活中发现数据可视化的应用价值，认识到有效处理对提高数据价值的重要意义。 教学重点： 1. 文本数据处理的一般过程（分词、特征提取） 教学难点： 1. 选取合适工具对文本进行可视化，编程实现个性化标签云。 三、学情分析 经过第二章、第三章的学习，学生掌握顺序、选择和循环等程序结构以及模块与函数相关知识，已经初步具备了python阅读代码与编程能力。但通常项目实践编写的代码量不大，较为复杂的算法均是以程序填空的形式完成。学生在前导课程的项目实践、问题解决中发展了计算思维，能对给定的简单任务进行需求分析，明确需要解决的关键问题，并运用基本算法设计解决问题的方案。但思维发展仍处于初步阶段，还需要教师在学习活动中设置支架，引导学生一步步走向最近发展区。 四、设计构想 整体设想。 本课时理论性强，为防止满堂灌，帮助学生自主建构知识意义，设置了自主探究、上机编程、项目实践、案例讲解等环节。具体安排如下： 自主探究，手工绘制标签云。标签云的绘制就是文本数据处理一般过程的缩影，看似高大上的词云其实原理无非是分词、特征提取两个关键步骤。为避免对知识的死记硬背导致产生惰性知识，本环节为学生提供学习支架，探索手工绘制标签云，进而抓住本质，深度理解文本数据处理的一般过程。 上机操作，体验中文分词。因为中文序列词与词之间不存在空格，所以分词是文本数据处理的首要步骤。在体会手工分词的基础上，上机实践操作中文分词，体验编程解决实际问题。 项目实践，探秘古诗词。除了知识学习，更重要的是对学科概念、思想方法的理解。学习标签云是学习对数据进行收集、加工、存储、分析，直观快速的发现人工难以发现的信息。教师视频演示，学生模仿修改程序，制作个性化标签云，发现隐藏在古诗词中日常难以发现的信息，深刻感受文本数据处理的意义所在。 案例分析，了解文本情感。本学习单元的核心概念是：对数据进行收集、加工、存储、分析，并应用到各个领域，可以为人们的判断、决策提供有力依据。标签云是文本数 ... ...