“数据管理与分析”模块 “数据分析”单元教学建议

马育红 孔庆岩

《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020修订）》（以下简称《课标》）选择性必修课程模块3“数据管理与分析”是针对数据管理技术与数据分析方法的应用而设置的选择性必修模块，其中包括“数据需求分析”“数据管理”“数据分析”三个单元。掌握挖掘数据价值的数据分析方法，并运用到学习与生活当中，或者为高校继续学习数据管理与分析的相关知识打下基础，是本单元学习的意义所在。

数据管理与分析技术已经广泛应用于人们的日常生活与学习中，成为解决问题的重要方式。有效地管理与分析数据（包括大数据）可帮助人们获取有价值的信息，为决策形成提供重要依据。笔者总结近年来部分教师在本单元教学实施过程中积累的经验，同时结合所在教研团队关于本单元教学的思考，提出以下教学建议。

● 理清核心概念，注重构建学科知识体系

本单元教学以数据分析为核心，涉及数据分析方法、数据分析工具、数据挖掘、数据可视化等一系列的概念、方法，教师应全面梳理相关概念，构建教学内容的知识框架，结合前面章节的学习成果，根据学生学业基础及学习特点等实际情况，选择典型案例，组织教学。

结合课标与教材，笔者梳理出数据分析相关概念，如下页表1所示。

根据以上要求，数据分析部分的教学应通过实际案例项目，了解数据分析的内涵与数据分析技术的新发展，选择恰当的数据分析工具，使用科学有效的数据分析方法对收集的数据进行分类整理，转换数据所承载的信息，提取与发现其中有价值的信息。选择适合的展示方式，将数据分析结果进行可视化展示，在撰写完整的数据分析报告的活动中体验数据分析的过程与方法，认识数据挖掘对信息社会问题解决和科学决策的重要意义，深入理解数据、算法、信息系统和信息社会等学科大概念。

本模块的教学要帮助学生在数据分析部分内容的学习过程中，提升自身学科核心素养;通过认识数据分析对获取有价值信息、形成正确决策的作用和意义，增强信息意识;掌握适当的方法提取数据，选用正确的数据分析方法和工具，在分析和解释数据的过程中，发展计算思维;探究数据分析技术的新发展，利用数据分析技术协作解决学习中的实际问题，创意问题解决策略，在反思与完善学习成果的过程中培养数字化学习与创新能力。对数据进行合适的分析与可视化处理，提高数据的辨识度，在满足受众需求的过程中树立正确的信息社会价值观和责任感，培养信息社会责任。

● 把握项目学习本质，以项目推进课堂教学

项目学习在很大程度上还原了学习的本质，这种基于真实情境的学习能够促进学生对信息问题的敏感性、对知识学习的掌控力、对问题求解的思考力的发展。在项目实施过程中，各种能力的综合也促进了学生信息技术学科核心素养的形成。笔者从课堂项目教学实施方面提出几点建议。

1.优化设计项目学习主题

人教-中图版教材共分四个单元，每个单元使用了不同的项目主题，本单元是本教材最后一个单元，其项目主题是“数据分析知天气”，但笔者认为本单元的学习是前面各单元的综合运用，是学习成果的呈现，在进行数据分析时可以让学生有更多的项目主题选择。在项目主题选择上可以延续“需要分析与数据采集”单元的“交通数据见发展”，也可以延续“数据管理”单元的“数据管理助规划”进行最后的数据分析，还可以选择新的项目主题。

2.项目范例，引领学生开展项目活动

项目范例的运用，能够引导学生顺利开展项目学习。项目范例一般包括项目主题、项目背景、项目目标、项目要求、项目成果等，如下页图所示（以“数据分析知天气”）。

3.多元评价保证项目活动质量

项目学习小组协作不是形式上的人员分组、工作分工，而是有共同目标、清晰规则、明确分工的学习方式。为达成预期的项目活动效果，可使用过程性评价与成果评价相结合的方式保证项目活动质量。可以通过项目活动记录表这一过程性评价方式，使学生在学习过程中有实际获得;通过数据分析报告展示、优秀成果投票、和谐团队选拔、优秀可视化表达甄选等评价活动，实现正向评价反馈。引导学生利用数据分析技术解决学习、生活中的问题，达成学科基本素养。

● 提供丰富资源，开展深度学习

本单元内容较多，涉及范围较广，也非常重要。教师应提供丰富的学习资源作为支撑，便于学生开展数字化学习，进而推进深度学习。例如，根据学校自身情况，搭建针对学生开展网络学习与交流、完成项目所需的网络环境，编程平台、数据库管理系统、数据分析软件等学习工具，提供项目学习范例，项目活动日志保存有天气数据的文件、数据清洗程序半成品等原始素材，案例相关素材，Python编程资料、拓展阅读资料，帮助文档等。

引导学生开展深度学习。例如，针对“常用的数据分析方法”教学，教师可以提供案例、相应数据、数据分析方法说明等，还可以对学生进行分组，每个小组指定实践某种数据分析方法，并在全班对该数据分析方法的概念、特征、优势、应用实例、程序实现等进行汇报、交流。

● 把握教材脉络，合理安排单元内容

高中信息技术各版本教材对数据分析单元相关内容的章节安排略有差别。在人教-中图版教材中关于数据导入、导出，数据清洗的相关内容在教材第二章“需求分析与数据采集”中涉及，本单元分为“数据分析的工具与方法”和“数据可视化与数据报告”两个章节的内容，建议8课时完成。粤教版教材分为“数据分析概述”“数据处理”“描述性分析”“数据的可视化表达”四个章节的内容，建议12课时完成。从整本教材编排来看差别不大，如上页表2所示。

由表2可以看出，本单元围绕“数据分析”这个核心概念，并以此概念为主导，完成数据管理与分析基本过程与方法的学习，其中包括分析什么数据（前期学习或者课前准备需要分析的数据）—怎么分析数据（数据分析工具和数据分析方法）—数据分析能力（明确分析的角度、选择恰当的工具和方法）—数据可视化表达（概念，适用场景、编程实现数据可视化、撰写数据分析报告）。通过本单元的学习，学生能够明确数据分析的大体步骤，增强数据分析的过程性和有序性;了解常用的数据分析方法的内涵及特点，能根据具体的数据分析要求，选用合适的方法对数据进行分析;能够使用Python语言编写数据分析程序;理解数据分析的意义，增强用数据阐述自己观点的意识和能力;了解数据可视化的基本过程，认识数据可视化的意义;掌握数据可视化的常用方法，提高可视化操作的能力;能够使用Python语言编写数据可视化的程序。教师可以结合学生前面单元所学，合理安排本单元的学习内容。

● 结束语

“数据分析”单元属于选择性必修课程，其内容难度要求有明显的增加，这给教师的教学设计和学生的学习带来了更大的挑战。教师在备课之前，一定要熟悉《课标》和教材，以《课标》为基础，对每一章节的教学内容与《课标》的内容要求、学业要求、学业质量水平和学科核心素养水平进行详细梳理，根据本校实际条件和学生的认知特点、能力水平，系统把握教学内容，抓住章节的内容特点，合理安排教学策略，设计相应的项目学习活动。

项目主题：数据分析知天气。

项目目标：本项目通过对收集到的某一地区一段时间内的天气数据（含空气质量指数）进行分析，从大量看似雜乱无章的天气数据中发现内在规律和变化趋势，从而挖掘数据背后的现象和一些有价值的事实依据。

项目要求：

①查找并阅读与“数据管理与分析的新技术”相关资料，了解“数据管理与分析”当前出现的新技术以及学科面临的挑战。

②根据要分析的问题，采用恰当的分析方法对数据分析，增强数据可视化的能力。

③撰写天气数据的分析报告，阐述获得的事实并发表自己的观点，进一步提高数据分析和自我表达能力。

项目成果报告：略

学生通过阅读、学习项目范例，按照项目范例所示的各个环节完成本组选定题目的项目。