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      義教信息科技教學實施 | “數據與編碼”模塊-數據組織與呈現(2)

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      “數據與編碼”模塊

      數據組織與呈現(2)

      本期內容

      1

      課標理解

      ●數據展示因果關系,預測結果表達想法

      ——“數據組織與呈現”單元的教學(2)

      2

      教學課例+同步教學資源

      ●基于UbD理論的“數據與編碼”跨學科主題教學實踐

      ——以“數據見證我們的成長”主題學習活動為例

      ●基于項目式學習的小學信息科技大單元教學設計與實踐

      ——以“數據表達我做主”單元為例

      1

      課標理解

      數據展示因果關系,

      預測結果表達想法

      ——“數據組織與呈現”

      單元的教學(2)

      本文從“使用數據展示因果關系、預測結果或表達想法”出發,圍繞數據統計與概率預測展開,系統闡述了數據圖表呈現、分析及概率預測的相關內容。學生通過參與數據收集、整理與分析活動,能夠有效提升解決實際問題的能力。在教學策略方面,本文強調引導學生掌握數據的組織與呈現方法,采用遞進式圖表訓練、跨學科學習及小組項目式學習等多元方式,將數學知識與信息數據的處理、分析及推理能力培養深度融合,從而培養學生的信息解讀能力與批判性思維,提升其數字素養與技能。

      《義務教育信息科技課程標準(2022年版)》(以下簡稱“新課標”)要求“在學習與生活中,能用數據記錄并描述規律性發生的事件,簡單地表達自己的想法或預測結果”,“使用數據展示因果關系、預測結果或表達想法”。同樣是“數據的組織與呈現”,但這里關注的是“因果關系”及結果的預測,與數學中的統計與概率密切相關。

      數據的統計

      新課標指出:“數據的統計教學承載著培養學生邏輯思維、分析能力和實踐應用能力的重要使命。”

      數據的收集是數據統計的首要環節,它要求學生在學習與生活中具備敏銳的觀察力和主動探索的精神。學生可以通過多種途徑獲取有效數據。例如,在研究校園內學生的閱讀喜好時,可以設計包含不同書籍類型選項的問卷,對各個年級的學生進行問卷調查,以獲取全面且具有代表性的數據。實驗也是收集數據的重要方式,在科學實驗中,學生可以親自操作實驗器材,記錄實驗過程中的各種數據。此外,隨著互聯網的普及,網絡查詢成為一種便捷的數據收集途徑,學生可以利用搜索引擎、專業數據庫等資源,查找相關的統計數據和研究報告,為自己的學習和研究提供參考。

      在收集到數據后,對數據進行整理也是至關重要的。運用表格、圖表等形式對數據進行分類匯總,能夠使數據更加清晰直觀。表格可以將數據按照一定的規則進行排列,方便查看和比較。例如,在統計班級學生的考試成績時,可以制作一個包含學生姓名、科目、成績等信息的表格,通過表格可以快速了解每個學生的成績以及各科目之間的差異。圖表則能夠以更加形象的方式展示數據的特征和關系,常見的圖表類型有條形圖、折線圖、餅圖等。條形圖適合比較不同類別之間的數據大小,折線圖可以清晰地展示數據隨時間或其他變量的變化而變化的趨勢,餅圖則能夠直觀地顯示各部分在總體中所占的比例。通過合理地運用這些圖表,學生能夠更加深入地理解數據的內涵,發現數據中隱藏的規律和趨勢。

      對數據進行初步的分析是數據統計的核心環節。學生要從整理好的數據中提取有價值的信息,運用所學的統計知識和方法,對數據進行計算、比較和推理。例如,通過計算平均數、中位數、眾數等統計量,了解數據的集中趨勢;通過計算方差、標準差等,了解數據的離散程度。同時,學生還要學會從數據中發現問題、提出問題,并嘗試運用數據來解決問題。例如,在分析校園內學生的閱讀喜好的數據時,學生可以發現某些類型的書籍更受大家歡迎,從而提出增加這類書籍在圖書館藏量的建議。通過這樣的分析過程,學生不僅能夠提高自己的數據分析能力,還能夠培養解決實際問題的能力,為后續的概率預測以及解決更復雜的信息科技問題奠定堅實的基礎。

      在我們的生活中,很多事情的發生都有不確定性,如:明天會不會下雨?拋硬幣時會出現正面還是反面?這些充滿不確定性的問題,其實都可以用數學中的“概率”來研究。

      概率就像一個“可能性計數器”,用來表示某個事件發生的機會大小。它的數值在0到1之間:如果概率是0,說明這件事絕對不會發生;如果概率是1,說明這件事一定會發生;如果概率是0到1之間的小數或分數,就表示事件發生的可能性有多大。用統計數據預測概率,常用實驗法和調查法。①實驗法:從重復操作中找規律。例如,四年級(2)班的學生做了一個拋硬幣實驗,他們每人拋10次硬幣,記錄正面朝上的次數,全班30人共拋了300次,其中正面朝上148次,反面朝上152次。用“正面朝上次數÷總次數”就能算出概率,即148÷300≈0.493,這個結果非常接近理論上的0.5。②調查法:從已有數據中找答案。例如,學校食堂想知道同學們最喜歡的菜品,對全校800名學生進行了調查,結果顯示喜歡紅燒肉的有320人。那么“隨機問一名同學喜歡紅燒肉”的概率就是320÷800=0.4,也就是40%。食堂可以根據這個概率來安排每周紅燒肉的供應次數。此外,生活中的概率事件,常常會影響我們的決策。例如,在超市的抽獎活動中,一等獎1名,二等獎10名,三等獎100名,總獎券1000張。抽中一等獎的概率是1/1000,抽中三等獎的概率是100/1000=1/10。當了解這些概率后,我們就能理性看待抽獎活動。

      在概率預測的過程中應注意數據的真實、實驗次數的足量、數據抽樣的隨機等要求。①數據要真實。統計時不能隨便編造數據,如拋硬幣時要認真記錄每一次結果,否則預測會不準確。②次數要足夠。只拋3次硬幣,可能出現3次正面,這時候算出來的概率是1,但這并不代表硬幣正面朝上的真實概率,需要增加實驗次數。③排除干擾。在統計喜歡的書籍類型時,要讓同學們獨立選擇,避免互相影響,這樣數據才能反映真實情況。

      需要注意的是,概率預測只是可能性的大小,不是絕對的結果。例如,天氣預報降水概率90%,也有可能當天沒下雨;概率1%的事件,也有可能發生,就像彩票中獎雖然概率低,但總有人能中獎。概率幫助我們做更合理的決策,但不能保證百分百正確。

      教學策略

      在數字素養培育過程中,引導學生掌握數據組織與呈現的核心方法,是培養其信息解讀能力與批判性思維的關鍵環節。教師需通過系統化教學策略,幫助學生理解數據背后的邏輯關系,學會運用圖表工具揭示因果聯系、預測發展趨勢,并清晰表達基于數據的見解。

      數據呈現的核心在于將抽象的數字轉化為直觀的圖形,教師應引導學生超越簡單的數據羅列,掌握多維度對比分析的可視化方法。以數學學科“統計與概率”模塊為基礎,可設計遞進式圖表訓練:首先,指導學生使用折線圖、柱狀圖等基礎工具呈現單組數據的變化趨勢,如某城市近十年空氣質量指數波動;其次,引入對比維度,在同一坐標系中疊加多組關聯數據,通過圖形疊加直觀揭示變量間的相關性。

      針對數據差異分析,可教授進階可視化技巧。在展示班級某次數學測試成績分布時,要求學生在柱狀圖基礎上疊加“與平均分差值”的誤差線,用正負方向清晰呈現各分數段偏離平均水平的程度,或在折線圖中增設“與最小值差值”的輔助線,幫助觀察數據序列中的相對增長幅度。這種多圖層數據呈現方式,能有效訓練學生從“數據表象”到“差異本質”的分析能力,為后續因果推斷奠定基礎。

      打破學科壁壘是提升數據應用能力的重要途徑。教師可圍繞“真實問題解決”設計跨學科數據項目,引導學生在生態、醫療、社會科學等領域收集與分析數據。在生態主題中,組織學生分組監測校園周邊環境數據——記錄不同區域(如操場、樹林、停車場)的溫度、濕度、噪音值及植物種類,使用散點圖分析“植被覆蓋率與微氣候”的相關性,或通過雷達圖對比不同區域的生態指數差異,形成“校園生態優化建議”報告。在醫療健康領域可結合學生體檢數據開展項目式學習。收集全班學生的身高、體重、肺活量等指標,運用箱線圖分析不同性別、年齡組的體質差異;引入時間維度,對比近三年同年級學生的視力不良率變化,結合問卷調查的“每日屏幕使用時長”數據,通過熱力圖呈現兩者的關聯性。在社會科學領域,可指導學生收集社區人口結構數據(年齡、職業、教育程度)與商業網點分布信息,用氣泡圖(以氣泡大小表示人流量)分析“人口特征與商業類型匹配度”,培養其基于數據的社會觀察能力。

      以小組為單位的項目式學習,能讓學生完整體驗數據工作的閉環流程。教師可設計“校園午餐滿意度優化”課題,引導學生經歷四個階段:首先,通過頭腦風暴確定研究問題(如“哪些因素影響午餐滿意度”),設計包含菜品口味、分量、價格等維度的問卷;其次,分工收集數據,包括問卷調查(至少覆蓋200名學生)、食堂食材采購記錄、廚余垃圾重量統計等;再次,運用數據清洗技巧處理無效問卷,使用交叉表分析“年級與口味偏好”“性別與分量評價”的關聯性,用餅圖呈現不滿意原因的分布比例;最后,形成包含數據支撐的改進方案,通過PPT、數據看板等形式向學校后勤部門匯報。在協作的過程中,教師需明確角色分工——設置數據收集員、分析師、可視化設計師、報告撰寫人等崗位,要求組內成員定期輪換角色,全面鍛煉各項能力。針對數據分歧點,引導學生從樣本代表性、問卷設計偏差等角度進行批判性討論,培養“數據結論需經得起檢驗”的科學態度。在項目結束后,通過“組間互評+教師點評”的方式,重點評估數據收集的全面性、分析的邏輯性、可視化的直觀性及團隊協作的有效性。

      通過上述策略,學生不僅能掌握數據組織與呈現的技術方法,更能形成“用數據說話”的思維習慣。當他們能夠熟練運用折線圖揭示氣溫變化趨勢、用熱力圖分析疾病傳播路徑、用對比柱狀圖論證政策效果時,數據素養便真正轉化為理解世界、解決問題的核心能力。這種教學模式的運用既落實了數學學科中“統計與概率”的知識目標,又達成了跨學科實踐能力與協作創新精神的培養要求,為學生未來應對復雜數據環境奠定堅實基礎。

      本文作者:

      李維明

      四川省教育科學研究院

      文章刊登于《中國信息技術教育》

      2025年第23期

      引用請注明參考文獻:

      李維明.數據展示因果關系,預測結果表達想法——“數據組織與呈現”單元的教學(2)[J].中國信息技術教育,2025(23):13-15.

      2

      教學課例+同步教學資源

      基于UbD理論的

      “數據與編碼”跨學科主題教學實踐

      ——以“數據見證我們的成長”

      主題學習活動為例


      作者:

      吳小玉 重慶市沙坪壩區教師進修學院

      鄭彬潔 重慶市沙坪壩區融匯沙坪壩小學

      楊凌潔 重慶市沙坪壩區森林實驗小學

      資源:

      (1)教學論文:基于UbD理論的 “數據與編碼”跨學科主題教學實踐——以“數據見證我們的成長”主題學習活動為例點擊閱讀

      (2)教學設計及課件:基于UbD理論的 “數據與編碼”跨學科主題教學實踐的教學資源點擊下載

      課例介紹:圍繞“數據見證我們的成長”的主題展開任務,以四年級學生體質健康測試數據為真實項目背景,引導學生通過對比分析同一班級前后期體測數據,探究體育鍛煉與健康改善的內在關系,包括數據收集與整理、數據分析與可視化、用數據“說話”。

      提示:在線兌換完雜志后自動解鎖本期目錄、原貌預覽、教學資源(可下載使用)。



      基于項目式學習的

      小學信息科技大單元

      教學設計與實踐

      ——以“數據表達我做主”單元為例


      作者:

      劉洋 山西省太原市小店區黃陵街道大吳小學校

      王亞青 山西省太原市小店區黃陵街道黃陵小學校

      衛三芳 山西省太原市小店區北營小學校

      資源:

      (1)教學論文:基于項目式學習的小學信息科技大單元教學設計與實踐——以“數據表達我做主”單元為例點擊閱讀

      (2)教學設計及課件:“數據表達我做主”單元的教學資源點擊下載

      課例介紹:包括第五單元的教學設計及《展現數量的關系》《探尋趨勢與規律》教學設計和課件資源。

      提示:在線兌換完雜志后自動解鎖本期目錄、原貌預覽、教學資源(可下載使用)。



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