开展信息技术引导志愿者活动。

模块《数据与编码》数据组织与呈现（二）本期内容 1 标准课程理解 ●数据展示因果关系，预期结果表达思想——《数据组织与呈现》单元教学（二）两个教学实例+同步教材 ●基于UbD理论的跨学科课题“数据与编码”教学实践——以课题“数据是我们成长的见证”的学习活动为例 ●以项目式学习为基础的小学字母 实施大教学设计和信息技术单元：以单元“呈现数据我说了算”为例。第1部分：理解数据、展示因果关系、预测结果、表达想法：“数据组织与表示”单元说明（2）本文以“利用数据展示因果关系、预测结果、表达想法”开始，重点介绍数据统计和表达d概率预测，系统讲解数据图可视化、分析、概率预测相关内容。通过从事数据收集、分类、分析活动，学生可以有效提高解决实际问题的能力。从教学策略的角度来看，本文重点通过采用渐进图训练、跨学科学习、小组项目式学习等多种方式，教会学生掌握数据组织和呈现，将数学知识与信息数据处理、分析和推理能力的培养深度融合，从而培养学生解读数据信息和批判性思维的能力，提高素养和数字技能。 《义务教育电算化课程纲要（2022年版）》（以下简称《新课纲》）要求学生“能够利用数据记录和描述学习和生活中经常发生的事件，简单地表达自己的想法并预测结果”，并且“能够使用数据来显示因果关系，预测结果并表达想法。”数据”，但这里的重点是“因果关系”和结果的预测，这与数学中的统计和概率密切相关。新的数据统计课程大纲指出，“统计数据的教学要求培养学生的逻辑思维、分析能力和应用能力。”“我们有一个重要的使命：培养技能。”数据收集是数据统计的第一步，学生在学习和生活中需要敏锐的观察能力和主动探究的思维。学生可以通过多种渠道获取有效数据。例如，如果你想研究你所在校园学生的阅读偏好，你可以设计一个包括不同类型的调查。的书籍选择并对不同年级的学生进行调查以获得完整且有代表性的数据。实验也是收集数据的重要方法。在科学实验中，学生可以自己操作实验设备并记录实验过程中的各种数据。此外，随着互联网的普及，网上咨询成为一种便捷的数据收集方式，他们可以利用搜索引擎、专业数据库等资源查找相关统计数据和研究报告，为自己的研究和调查提供依据。收集完数据后，整理数据也很重要。使用表格、图表和其他格式对数据进行分类和汇总可以使您的数据更清晰、更直观。表格允许您根据一定的规则组织数据，以便更轻松地查看和比较。例如，如果您想统计班级中学生的考试成绩，您可以创建一个列表at 包括学生姓名、科目和成绩等信息。这张表可以让你快速了解每个学生的成绩以及每个科目之间的差异。图表可以更清晰地展示数据的特征和关系。常见的图表类型包括条形图、图表、折线图和饼图。条形图适合比较不同类别之间的数据大小，折线图可以清楚地显示数据或其他变量随时间的变化趋势，饼图可以直观地显示各部分占整体的比例。通过合理使用这些图表，学生可以更好地理解数据的含义，发现数据中隐藏的模式和趋势。初步数据分析是数据统计的核心部分。学生必须从有组织的数据中提取有价值的信息，并运用所学的统计知识和方法对数据进行计算、比较和推理。例如，计算平均值等统计数据，中位数和众数可以帮助您了解数据的集中趋势。计算数据的方差、标准差等。了解振荡程度。同时，学生要学会在数据中发现问题，提出问题，并尝试用数据解决问题。例如，分析学生在校园内的阅读偏好数据可以帮助他们发现某些类型的书籍更受欢迎，从而提出增加图书馆这些书籍供应的建议。通过这样的分析过程，学生不仅提高了数据分析能力，还培养了实际解决问题的能力，为以后解决更复杂的概率预测和信息技术问题打下了坚实的基础。我们的生活中会发生很多不确定的事情，比如：“明天会下雨吗？”当你抛硬币时，它是正面还是反面？实际上，这些不确定的问题可以用数学概念来研究。r 概率。概率就像一个“概率计数器”，指示事件发生的概率。它的值介于 0 和 1 之间。概率为 0 意味着这种情况永远不会发生。如果概率为1，则说明一定会发生。如果概率是0到1之间的小数或小数，则表示该事件发生的概率。使用统计数据来预测概率并使用常用的实验和研究方法。 ①实验方法：通过重复操作寻找规律。例如，四年级二班的学生进行了抛硬币实验。每人抛硬币 10 次，记录正面的数量。全班30人总共抛了300次，其中正面148次，反面152次。概率可以计算为“正面数量 ÷ 正面总数”，即 148 ÷ 300 ≒ 0.493。该结果非常接近 0.5 理论值。 ②研究方法：从现有数据中得出答案。例如，一个学校ool 食堂想了解学生最喜欢的菜肴是什么，因此他们对学校 800 名学生进行了调查。结果显示，有320人喜欢红烧肉。所以“随机问一个同学喜不喜欢红烧肉”的概率是320÷800=0.4，即40%。根据这个概率，餐厅可以调整每周提供红烧肉的次数。此外，生活中的概率事件常常会影响你的决定。例如，超市抽奖，一等奖1张，二等奖10张，三等奖100张，总共1000张。中一等奖的概率是1/1000，中三等奖的概率是100/1000=1/10。了解这些概率将帮助您理性地看待抽签。概率预测过程需要注意数据的可靠性、足够数量的实验以及数据采样的随机性。 ①数据a 一定是真的。在进行统计时，捏造数据并不容易。例如，抛硬币时，你应该仔细记录所有结果。否则预测就会不准确。 ②次数一定要足够。如果只掷硬币 3 次，则可能会出现 3 个正面。计算出来的概率为1，但这并不能代表硬币正面朝上的真实概率，所以我们需要增加实验次数。 ③消除干扰。在统计喜欢的书籍类型时，应让学生自主选择，避免相互影响，使数据反映实际情况。请注意，概率预测只是可能性，而不是绝对结果。例如，如果天气预报预测下雨的可能性为 90%，那么那天可能不会下雨。就像买彩票中奖的几率很低一样，只有 1% 的机会发生的事情可能会发生，但总有人有机会中奖。概率可以帮助你变得更加理性决策，但不能保证 100% 正确。在培养数字素养的过程中，教学策略引导学生掌握组织和呈现数据的基本方法，这是培养信息解释和批判性思维能力的关键。教师应使用系统的教学策略帮助学生理解数据背后的逻辑关系，发现因果关系，预测发展趋势，并学会使用图形工具清晰地表达数据驱动的见解。数据呈现的核心是将抽象的数字转化为直观的图形。教师应引导学生超越简单的数据列表，学会可视化多维比较分析。我会。您将能够基于数学领域的“统计与概率”模块设计渐进式图形训练。首先，教导学生使用基本工具，如折线图和条形图，来表达单个数据集中的当前趋势，例如过去 10 年某个城市空气质量指数的变化。接下来引入比较维度，将多个相关数据叠加在同一坐标系中，通过图形叠加直观地揭示变量之间的相关性。教授数据方差分析的先进技术可视化。在课堂上展示数学考试的分数分布时，需要基于直方图叠加“平均分差”的误差范围，以清晰地显示每个分数类别正负方向偏离平均值的程度，或者在显示“最小值差”的折线图中添加辅助线，以便更容易观察数据串的相对增长率。这种多层次的数据呈现方式，可以有效训练学生从“数据的表象”到“差异的本质”的分析能力，为学生的学习打下基础。随后的因果推断。打破主题障碍是改进数据应用程序功能的重要方法。教师可以设计专注于“解决现实世界问题”的跨学科数据项目，教学生如何收集和分析生态学、医学和社会科学等领域的数据。对于生态主题，学生被分成小组来监测整个校园的环境数据。记录不同区域（游乐场、森林、停车场等）的温度、湿度、噪音水平和植物种类，并使用稀疏数据。点图分析“植被覆盖与小气候”之间的相关性，或者通过雷达图比较不同区域生态指标的差异，制作“校园生态优化建议”报告。收集全班同学的身高、体重、肺活量和其他指标，并使用箱线图进行分析。不同性别和年龄组之间的身体差异。我们比较了我们将过去三年内同年级儿童弱视率随时间的变化情况与问卷调查的每日屏幕时间数据结合起来，并以热图形式呈现两者之间的相关性。在社会科学领域，我们收集区域人口数据（年龄、职业、教育背景）并存储分布信息，并使用气泡图（代表人流的气泡大小）来确定人口和行业特征的适当性。培养数据驱动的社会观察技能。教师可以设计“优化校园午餐满意度”主题，引导学生经历四个阶段：首先，通过集思广益确定研究问题（例如“哪些因素影响午餐满意度”）并设计调查问卷，其中包括口味、数量、价格等食物的维度。然后，他们分配数据收集工作，例如调查（至少 200 个研究项目）ent)、食堂食物选择、购买记录、食物垃圾重量统计。第三，利用数据清洗技术处理无效问卷，利用交叉表分析“品味评分和偏好”与“性别和体重分类”之间的相关性，并用饼图展示不满意原因的分布率。最后制定有数据支撑的改进计划，并通过PPT、数据看板等方式向学校后勤部门汇报。协作过程中需要教师明确各自的角色。您应该建立数据收集者、分析师、可视化设计师和报告撰写者等角色，并定期轮换小组成员，以确保充分掌握不同的技能。教导学生考虑到数据的不一致，并从样本代表性、问卷设计的偏差等角度进行批判性讨论，养成“科学态度”项目完成后，将评估数据采集的完整性、分析的逻辑性、可视化的直观性、团队协作的有效性等。理解和呈现成组数据的技术方法，更是“数据运用练习”的思维能力。用图表揭示气温趋势，用热力图分析疾病传播路径，用对比柱状图展示政策有效性，将数据素养转变为真正认识世界、解决问题的核心能力。这种教学模式既落实了数学领域《统计与概率》的知识目标，又满足了培养跨学科实践能力和协作创新精神的要求，为学生今后应对复杂的数据环境打下了坚实的基础。李伟明 四川教育科学研究院 本文发表于《中国信息技术教育》2025年第23期。引用时请注明来源：李伟明。数据显示因果关系，预测结果表达想法。教学《数据组织与呈现》单元（2）[J].中国信息技术教育，2025（23）：13-15.2 教学课时+同步教学资源 基于UbD理论的跨学科课题“数据与编码”教学实践——以“数据是我们成长的见证”主题学习活动为例重庆市沙坪坝区 重庆市沙坪坝区林业实验小学 资源：（1）教材：基于UbD理论的“数据与编码”跨学科主题教育实践-Take，供考试主题为“数据是我们成长的见证”的学习活动（二）教学设计与教材：基于UbD理论点击下载教育资源“数据与编码”跨学科主题的教育实践——围绕“数据是我们成长的见证”这一主题。我们将以四年级健康检查数据或实际项目为基础，通过同一课前后健康筛查数据的对比分析，引导学生探索体育锻炼与健康改善之间的本质关系，包括数据的收集和整理、数据的分析和可视化、与数据的“对话”。当您在线阅读本杂志时，您将自动解锁本期的目录、原始预览和教育资源，您可以下载和使用。以“我是数据表示大师”单元为例，指导设计。并在信息系统上实施大型单位作者：刘阳 王亚庆，山西省立学校小店市黄陵街道大悟小学，山西省太原市小店区黄陵街道魏三房 山西省太原市小店区黄陵街道北营小学资源：（1）教学文件：基于项目式学习的小学信息技术核心单元教学设计与实施：以单元“数据表示，我做决定”为例（2）教学设计及教材：本单元教学资源《数据表示，我做决定》，点点。下载课程简介，包括第5单元的教学设计以及“展示数量关系”和“探索趋势与模式”的教学设计和教学资源。提示：在线兑换杂志可自动解锁本期目录、原版预览和教学资源（订阅请识别下方二维码订阅）。
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