浙教版(2019)必修1數據與計算4.1常用表格數據的處理獲獎表格教學設計主備人備課成員課程基本信息1.課程名稱：浙教版（2019）必修1數據與計算4.1常用表格數據的處理獲獎表格教學設計

2.教學年級和班級：八年級（2）班

3.授課時間：2022年4月15日星期五第2節課

4.教學時數：1課時核心素養目標分析本節課旨在培養學生數學建模、數據分析、邏輯推理和數學應用等核心素養。通過學習獲獎表格數據的處理，學生能夠理解數據的收集、整理和分析方法，提升數據解讀能力；通過實際操作，鍛煉邏輯思維和解決問題的能力；同時，通過應用所學知識解決實際問題，增強數學應用意識。教學難點與重點1.教學重點，

①幫助學生掌握獲獎表格數據的讀取和初步整理技巧，包括如何從表格中提取關鍵信息。

②引導學生學會運用簡單的數學統計方法，如平均數、中位數等，對數據進行描述和分析。

③通過實例教學，使學生理解并能夠運用排序和篩選數據的方法來回答具體問題。

2.教學難點，

①理解和運用數據分布的概念，尤其是在數據量較大時，如何有效地描述數據的分布特征。

②分析數據背后的原因和趨勢，提高學生對數據背后故事的理解能力。

③在實際操作中，學生可能會遇到數據缺失或不完整的情況，如何引導學生處理這些數據是教學的一個難點。

④培養學生批判性思維，能夠對數據進行合理的解釋，而不是簡單地接受或復制數據。學具準備多媒體課型新授課教法學法講授法課時第一課時師生互動設計二次備課教學資源1.軟硬件資源：計算機教室，電子白板或黑板，數據展示軟件（如Excel）。

2.課程平臺：學校內部教學平臺，用于發布教學資料和在線練習。

3.信息化資源：獲獎表格數據集，包括不同年份和不同類別的獲獎數據。

4.教學手段：多媒體教學課件，包含表格數據處理的實例和步驟。

5.實物教具：獲獎證書樣本，用于直觀展示數據來源和格式。教學實施過程1.課前自主探索

教師活動：

發布預習任務：通過在線平臺或班級微信群，發布預習資料（如PPT、視頻、文檔等），明確預習目標和要求。例如，要求學生預習如何從獲獎表格中提取數據，并初步了解平均數和中位數的概念。

設計預習問題：圍繞“常用表格數據的處理”，設計一系列具有啟發性和探究性的問題，引導學生自主思考。如：“如何從表格中快速找到最高獎項的獲得者？”、“如何比較不同年份的獲獎情況？”

監控預習進度：利用平臺功能或學生反饋，監控學生的預習進度，確保預習效果。例如，通過查看學生提交的預習筆記或思維導圖，了解學生的預習情況。

學生活動：

自主閱讀預習資料：按照預習要求，自主閱讀預習資料，理解表格數據處理的初步知識。

思考預習問題：針對預習問題，進行獨立思考，記錄自己的理解和疑問。例如，學生可能會思考如何處理缺失數據或如何選擇合適的統計量。

提交預習成果：將預習成果（如筆記、思維導圖、問題等）提交至平臺或老師處。教師可以通過這些成果了解學生的預習情況，并在課堂上針對性地進行講解。

2.課中強化技能

教師活動：

導入新課：通過展示真實的獲獎表格圖片，引出“常用表格數據的處理”課題，激發學生的學習興趣。

講解知識點：詳細講解如何讀取表格數據、計算平均數和中位數等知識點，結合實例幫助學生理解。例如，通過展示一個具體的獲獎表格，講解如何計算平均分。

組織課堂活動：設計小組討論，讓學生分組分析不同的獲獎表格，并報告他們的發現。如：“分析不同年份的獲獎人數變化趨勢。”

解答疑問：針對學生在學習中產生的疑問，進行及時解答和指導。例如，學生可能會問：“如果表格中有重復的數據，我們應該如何處理？”

學生活動：

聽講并思考：認真聽講，積極思考老師提出的問題。

參與課堂活動：積極參與小組討論，體驗表格數據處理的實際應用。

提問與討論：針對不懂的問題或新的想法，勇敢提問并參與討論。

3.課后拓展應用

教師活動：

布置作業：根據“常用表格數據的處理”，布置適量的課后作業，如分析學校運動會成績表格，計算平均成績和最佳成績。

提供拓展資源：提供與表格數據處理相關的拓展資源，如在線統計軟件教程或相關書籍。

反饋作業情況：及時批改作業，給予學生反饋和指導，如指出數據處理中的錯誤或提出改進建議。

學生活動：

完成作業：認真完成老師布置的課后作業，鞏固學習效果。

拓展學習：利用老師提供的拓展資源，進行進一步的學習和思考，如嘗試使用Excel進行更復雜的數據分析。

反思總結：對自己的學習過程和成果進行反思和總結，提出改進建議。例如，學生可能會反思自己在數據處理過程中的困難，并提出如何提高效率的方法。知識點梳理1.數據的收集與整理

-數據的來源：了解數據可以從各種渠道獲得，如調查、實驗、觀察等。

-數據的整理：學會對收集到的數據進行清洗、分類和排序，以便于后續的分析。

2.常用表格數據的處理

-表格數據的讀取：掌握如何從表格中提取信息，包括數字、文字和圖表。

-數據的描述性統計：學會計算平均數、中位數、眾數等統計量，描述數據的集中趨勢。

-數據的離散程度：了解方差、標準差等概念，用于描述數據的波動情況。

3.數據的排序與篩選

-排序：掌握升序和降序排列的方法，以及如何根據特定條件進行排序。

-篩選：學會使用篩選功能，從大量數據中快速找到符合特定條件的數據。

4.數據的圖表化

-統計圖的選擇：了解不同類型統計圖的特點和適用場景，如條形圖、折線圖、餅圖等。

-圖表制作：掌握使用電子表格軟件（如Excel）制作統計圖的基本步驟。

5.數據分析的基本方法

-描述性分析：通過計算統計量、繪制統計圖等方法，對數據進行初步描述。

-推理性分析：運用假設檢驗、相關分析等方法，對數據進行分析，得出結論。

6.數據處理中的注意事項

-數據質量：了解數據質量對分析結果的影響，學會評估和改進數據質量。

-數據隱私：了解數據處理中的隱私保護問題，學會遵守相關法律法規。

-數據安全：了解數據安全的重要性，學會保護數據不被非法獲取或篡改。

7.實際應用案例

-教育領域：分析學生成績、教學效果等數據，為教學改進提供依據。

-經濟領域：分析市場趨勢、企業運營等數據，為決策提供支持。

-社會領域：分析人口、就業、環境等數據，為政策制定提供參考。

8.數據分析工具與技術

-電子表格軟件：熟練使用Excel等電子表格軟件進行數據處理和分析。

-統計軟件：了解SPSS、R等統計軟件的基本功能和使用方法。

-數據可視化工具：掌握Tableau、PowerBI等數據可視化工具的使用技巧。

9.數據分析倫理

-數據真實性：確保數據分析結果基于真實、準確的數據。

-數據公平性：避免因數據偏見導致分析結果的不公平。

-數據共享：在遵守法律法規的前提下，合理共享數據分析結果。

10.數據分析發展趨勢

-大數據：了解大數據的概念、特點和應用領域。

-人工智能：探討人工智能在數據分析領域的應用，如機器學習、深度學習等。

-云計算：了解云計算在數據分析中的作用，如數據存儲、處理和分析等。重點題型整理1.題型一：計算平均數、中位數和眾數

例題：某班級有5名學生的數學成績分別為：85，92，78，88，90，請計算這組數據的平均數、中位數和眾數。

答案：平均數=(85+92+78+88+90)/5=433/5=86.6

中位數=88（將數據從小到大排序后，位于中間的數）

眾數=90（出現次數最多的數）

2.題型二：分析數據分布情況

例題：某班學生身高分布如下（單位：cm）：150，155，160，160，165，170，175，180，請分析該班學生的身高分布情況。

答案：該班學生身高分布呈現正態分布，大多數學生的身高集中在160cm左右，少數學生身高較高或較低。

3.題型三：比較兩組數據的差異

例題：比較甲、乙兩組學生的平均成績，甲組平均成績為80分，乙組平均成績為85分，請分析兩組數據的差異。

答案：乙組學生的平均成績高于甲組，說明乙組學生的整體學習水平較好。

4.題型四：處理缺失數據

例題：某調查數據中，有10%的數據缺失，請說明如何處理這些缺失數據。

答案：處理缺失數據的方法有：刪除缺失數據、填充缺失數據、插值法等。具體方法根據數據缺失的原因和數量來確定。

5.題型五：分析數據背后的原因

例題：某地區近五年內交通事故數量如下（單位：起）：1200，1300，1400，1500，1600，請分析該地區交通事故數量增加的原因。

答案：根據數據，該地區交通事故數量呈逐年上升趨勢。可能的原因有：交通流量增加、駕駛員安全意識不足、道路設施不完善等。建議采取相應的措施，如加強交通安全教育、改善道路設施等，以降低交通事故的發生率。內容邏輯關系①常用表格數據的處理

①.數據讀取：從表格中提取信息的能力。

②.數據整理：清洗、分類和排序數據。

③.數據描述：計算平均數、中位數、眾數等統計量。

②數據分析的基本方法

①.描述性分析：通過統計量描述數據特征。

②.推理性分析：運用假設檢驗、相關分析等得出結論。

③.數據圖表化：選擇合適的圖表展示數據。

③數據處理中的注意事項

①.數據質量：確保數據真實、準確。

②.數據隱私：遵守相關法律法規，保護數據隱私。

③.數據安全：防止數據被非法獲取或篡改。

④實際應用案例

①.教育領域：分析學生成績，為教學改進提供依據。

②.經濟領域：分析市場趨勢，為決策提供支持。

③.社會領域：分析人口、就業、環境等數據，為政策制定提供參考。

⑤數據分析工具與技術

①.電子表格軟件：如Excel，用于數據處理和分析。

②.統計軟件：如SPSS、R，