基于問題解決的高中信息技術課程教學設計

“數據處理與問題解決”是人民教育出版社與中國地圖出版社聯合出版的高中信息技術必修1第3章的內容，旨在通過實際案例，培養學生運用信息技術手段解決實際問題的能力，特別是在數據收集、整理、分析及呈現等方面的技能，同時促進學生邏輯思維、創新思維及團隊合作能力的提升。

一、教學目標

1.信息意識：增強學生對數據的敏感度，能夠識別生活中需要數據處理的問題，理解數據在決策中的支撐作用。

2.數字化學習與創新：掌握數據處理的基本方法和技術，包括使用軟件工具（如Excel、Python等）進行數據清洗、分析，并能創造性地運用數據分析結果解決實際問題。

3.信息社會責任：在數據處理過程中，培養學生尊重數據隱私、確保數據安全的意識，以及負責任地使用和分享數據的道德觀念。

4.問題解決：通過小組合作，經歷從問題識別、方案設計、實施操作到成果展示的全過程，提升跨學科整合能力和團隊協作能力。

二、教學內容

1.數據收集：介紹不同數據來源，如網絡調查、傳感器收集等，以及如何有效收集數據。

2.數據清洗：學習識別并處理數據中的錯誤、重復、缺失值等問題。

3.數據分析：掌握基本的數據分析方法，如統計描述、圖表展示、趨勢預測等。

4.問題解決應用：選取一個貼近學生生活的實際問題，如校園餐飲滿意度調查、學生成績分析等，進行數據處理實踐。

三、教學過程

（一）情境導入

上課鈴聲響起，學生陸續走進信息技術教室，臉上帶著對新知識的期待。教室的大屏幕上，滾動播放著一系列與數據相關的圖片：從繁忙的電商后臺數據監控，到科研人員對氣象數據的精密分析，再到城市規劃者依據人口流動數據制定策略……畫面最后定格在一張校園生活的照片上，配以文字：“在我們的日常學習生活中，數據無處不在，它們是如何被收集、處理，并幫助我們做出更好決策的呢？”

教師站在講臺前，面帶微笑，環視全班，緩緩開口：“同學們有沒有想過，每天我們刷的社交媒體、做的在線測試甚至是我們校園里的一餐一飯，背后都離不開數據的支撐。今天，我們就來一起探索數據的奧秘，看看它是如何在我們的生活中發揮重要作用的?！?/p>

教師：誰能舉一個自己生活中遇到的數據應用的例子呢？

學生A（興奮地舉手）：老師，我知道！我每次在網上購物后，平臺都會給我推薦我可能喜歡的商品，這就是根據我的瀏覽和購買數據來的吧！

教師（點頭贊許）：非常好，你提到的個性化推薦，正是大數據分析在我們日常生活中的一個典型應用。那么，這個過程大致是怎么實現的呢？

學生B（思考后回答）：應該是先收集我們的瀏覽記錄、購買記錄數據，然后分析我們的喜好，最后給我們推薦相似的東西。

教師（微笑）：你的回答很到位。確實，從數據收集到分析，再到應用，這是一個完整的數據處理流程。但在這個過程中，我們還需要考慮數據的準確性、安全性，以及如何在海量數據中提取有價值的信息。今天，我們就以“校園餐飲滿意度調查”為例，一起動手實踐這個流程，看看我們能否通過數據處理找到提升校園餐飲服務的方法。

教師切換大屏幕，展示一份校園餐飲調查問卷的樣本，并解釋：假設我們是學校后勤管理部門，想要了解同學們對食堂的滿意度，以便做出改進。首先，我們需要設計問卷，收集數據。但收集到的數據往往是雜亂無章的，這就需要我們進行數據清洗，去除無效信息，修正錯誤。其次，我們會運用數據分析工具，如Excel或Python來統計各項指標的得分，分析哪些菜品受歡迎，哪些時段人流密集等。最后，根據分析結果，我們可以提出具體的改進建議。這個過程，就是我們將要在本節課中深入學習的“數據處理與問題解決”。

（二）任務驅動

在情境導入后，學生對數據處理的興趣已被充分激發，教室里彌漫著一種躍躍欲試的氛圍。教師站在講臺上，準備將理論知識轉化為實踐操作，通過任務驅動的方式，讓學生親身體驗數據處理的全過程。

教師清了清嗓子，說道：同學們，現在我們已經了解了數據處理的基本流程，接下來，我們將以“校園餐飲滿意度調查”為例，進行一場實戰演練。我們的目標是通過數據處理找出提升校園餐飲服務的關鍵點。為此，我將大家分為四個小組，每組負責一個具體環節：數據收集組、數據清洗組、數據分析組和數據呈現組。每個小組都將扮演不可或缺的角色，共同完成任務。

隨著教師的指令，學生迅速行動起來，按照興趣和能力自行分組。教室里頓時熱鬧起來，各組開始熱烈討論各自的任務細節。

教師（走向數據收集組）：數據收集組的同學們，你們計劃如何收集數據？有沒有考慮過樣本的代表性和數量？

學生C（數據收集組組長）：我們打算設計一份在線問卷，通過學校平臺發送給全校師生。為了確保樣本的代表性，我們會盡量覆蓋不同年級、性別和飲食習慣的學生。

教師（點頭）：很好，記得在設計問卷時，問題要具體、清晰，避免引導性提問，這樣才能收集到更真實、客觀的數據。另外，你們打算如何確保問卷的回收率和有效性？

學生D（補充）：我們打算設置一些小獎勵（如參與抽獎），來提高大家的參與熱情。同時，我們會在問卷結束后設置一些篩選問題，如“你是否認真閱讀了以上問題”，來排除隨意填寫的問卷。

教師（贊許）：非常棒！記住，數據收集是數據處理的第一步，也是至關重要的一步。

教師（轉向數據清洗組）：數據清洗組的同學們，你們將面對的是大量原始數據，可能會遇到各種數據問題，如缺失值、異常值等。你們打算如何處理這些問題？

學生E（數據清洗組組長）：我們計劃先使用Excel的篩選功能，找出并處理缺失值和異常值。對于缺失值，如果數量不多，我們考慮用平均值或中位數填充；對于異常值，我們會根據具體情況決定是刪除還是修正。

教師（提醒）：很好，但記得在清洗數據前，要先備份原始數據，以防萬一。另外，對于異常值，大家一定要謹慎處理，有時候它們可能隱藏著重要的信息。

教師（接著走向數據分析組和數據呈現組）：數據分析組的同學們，你們將負責從清洗后的數據中提取有價值的信息，如哪些菜品最受歡迎，哪些時段食堂最擁擠等。而數據呈現組則需要將這些信息以直觀、易懂的方式呈現出來。你們有什么計劃嗎？

學生F（數據分析組組長）：我們打算使用Excel的數據透視表功能，對問卷結果進行分類匯總，找出關鍵指標。同時，我們還想嘗試用Python進行更深入的數據分析，如通過聚類分析找出不同群體的飲食偏好。

學生G（數據呈現組組長）：至于呈現，我們計劃用圖表來展示分析結果，如柱狀圖展示菜品受歡迎程度，折線圖展示不同時段的食堂人流量。我們還會用PPT制作一份詳細的報告，方便向學校后勤管理部門匯報。

（三）講練結合

在明確了各自的任務后，學生躍躍欲試，準備投入數據處理的實際操作中。教師則適時地調整教學策略，采用講練結合的方式，一邊講解數據處理的關鍵技術和方法，一邊引導學生動手實踐，確保理論與實踐的緊密結合。

教師（站在講臺前，打開投影儀）：同學們，數據清洗是數據處理中非常關鍵的一步。在開始操作之前，我們先來復習一下數據清洗的基本技巧。首先，我們要識別并處理數據中的缺失值。誰還記得處理缺失值的幾種方法？

學生H（舉手回答）：可以用刪除法去掉含有缺失值的記錄，或者用均值、中位數、眾數等填充缺失值，還可以根據算法預測缺失值。

教師（點頭）：很好，你總結得很全面。在實際操作中，我們要根據數據的性質和缺失值的比例來選擇最合適的方法。接下來，我們看一個具體的例子……

教師打開Excel，展示一份包含缺失值的模擬數據集，并詳細演示如何使用Excel的“查找和替換”、數據篩選以及條件格式等功能來識別和處理缺失值。同時，教師還強調了數據備份的重要性，以防在清洗過程中誤刪重要信息。

教師（轉向學生）：現在，輪到你們上場了。數據清洗組的同學們，請打開你們電腦上的數據集，嘗試用我們剛才講到的方法，對這份數據進行清洗。記住，每做一步操作前，都要先思考它的目的和影響。

學生立刻行動起來，教室里響起了鍵盤敲擊聲。教師則在各組之間巡回指導，解答疑問，糾正錯誤。

教師（走到數據清洗組的一名學生旁邊，看到他在處理一個復雜的缺失值問題）：××同學，你這里遇到了什么困難嗎？

學生I（皺眉）：老師，這個數據集里的缺失值很多，而且分布不規律，我不知道該用哪種方法填充比較好。

教師（耐心指導）：遇到這種情況，我們可以先分析一下缺失值產生的原因。如果是因為某些記錄未完全填寫，那么用平均值或中位數填充可能是合理的。但如果缺失值是由于某種特定原因（如設備故障）導致的，那么填充可能就不合適了，我們需要考慮刪除這些記錄或者使用更復雜的方法來處理。你可以試著分析一下這份數據，看看缺失值是否有明顯的規律或模式。

學生I（若有所思）：哦，我明白了，我先分析一下缺失值的分布情況。

在學生忙碌的同時，教師繼續為數據分析組的學生講解數據分析的基礎知識，包括如何使用Excel的數據透視表、圖表功能，以及如何用Python進行基本的數據分析。教師通過實例演示，讓學生直觀地理解數據分析的步驟和方法。

教師（鼓勵數據分析組的學生）：現在，輪到你們上場了。請打開你們的數據集，嘗試用我們剛才講到的方法分析這份數據。記住，數據分析的目的是發現數據中的規律和趨勢，為決策提供依據。

數據分析組的學生迅速投入工作中，他們或操作Excel，或編寫Python代碼。教室里充滿了專注和探索的氛圍。教師則在一旁觀察，適時給予指導和鼓勵。

教師（走到數據分析組的一名學生旁邊，看到他正在嘗試用Python進行數據分析）：××同學，你的進展如何？有沒有遇到什么問題？

學生J（興奮地展示屏幕）：老師，我用Python的pandas庫成功加載了數據，并且用groupby函數對數據進行了分組統計。但是，我想進一步分析不同年級學生的飲食偏好差異，不知道該怎么做。

教師（微笑）：很好，你已經掌握了pandas的基本操作。接下來，你可以嘗試用pivot_table函數來創建透視表，以年級為行索引、菜品為列索引，統計每個年級對每種菜品的喜好程度。這樣，你就能直觀地看到不同年級學生的飲食偏好了。

學生J（眼睛一亮）：哇，這么簡單！我馬上試試！

（四）合作探究

隨著數據清洗和初步分析的完成，各小組開始進入合作探究階段。教室里，學生圍坐在一起，或熱烈討論，或埋頭苦干，空氣中彌漫著濃厚的學術氛圍。教師則穿梭于各組之間，既是引導者，又是參與者，鼓勵學生相互學習，共同解決問題。

數據呈現組的學生正圍坐在大屏幕前，屏幕上展示著他們初步制作的數據分析報告。報告中，雖然數據圖表齊全，但整體布局略顯雜亂，信息傳達不夠清晰。

教師（走到數據呈現組旁邊，仔細觀察屏幕）：你們的數據分析報告已經很有雛形了，但還有改進的空間。比如，這個圖表和旁邊的文字說明有點擠，閱讀起來可能會感到吃力。你們能不能試著調整一下布局，讓報告更加整潔、易讀？

學生K（數據呈現組組長，皺眉思考）：老師，我們確實注意到了這個問題，但不知道該怎么調整。您能給我們一些建議嗎？

教師（微笑）：當然可以。首先，你們可以嘗試將圖表和文字說明分開，每個圖表下方或旁邊留出足夠的空間來放置說明。其次，可以考慮使用不同大小或顏色的字體來區分標題、正文和注釋，這樣讀者就能更快地抓住重點。最后，不要忘了檢查報告的邏輯結構，確保信息的流暢傳遞。

學生L（數據呈現組成員，靈機一動）：老師，我們可不可以用PPT的“母版”功能來統一設置幻燈片的布局和樣式？這樣既能保持整體風格的一致性，又能提高工作效率。

教師（贊許）：非常好的主意！使用母版確實可以大大提高報告的專業性和美觀度。你們可以嘗試一下，看看效果如何。

數據呈現組的學生立刻行動起來，他們分工合作，有的調整圖表布局，有的修改字體樣式，有的負責整體邏輯的梳理。不一會兒，一份更加整潔、易讀的數據分析報告就呈現在大屏幕上。

教師（環視全班）：同學們，數據處理是一個團隊工作，不同小組之間需要密切合作，才能共同完成任務?，F在，我想邀請數據清洗組和分析組的學生來分享一下你們的成果，看看能否讓數據呈現組的學生從中獲得新的靈感。

數據清洗組和分析組的代表分別上臺詳細介紹了自己在數據清洗和分析過程中遇到的挑戰、采取的方法以及得到的結論。數據呈現組的學生聽得津津有味，不時點頭贊同或提出疑問。

學生M（數據呈現組成員，提問）：在分析組的報告中，我看到你們用聚類分析找出了不同群體的飲食偏好。我們能不能在報告中也加入這部分內容，用圖表展示出來？

學生N（分析組成員，回應）：當然可以！我們可以提供聚類分析的結果和數據，你們可以根據這些數據制作圖表，這樣報告就會更加豐富和全面。

教師（總結發言）：同學們今天的合作表現得非常出色！通過跨組交流，你們不僅分享了自己的成果，還從他人身上學到了新知識，這就是合作探究的魅力所在。記住，數據處理是一個復雜而龐大的任務，需要不同技能和知識的融合。大家只有開放心態、相互學習，才能不斷突破自我，創造出更大的價值。

四、總結與展望

本節課通過“數據處理與問題解決”的教學實踐，不僅讓學生掌握了數據處理的基本技能，更重要的是培養了他們在信息時代下的問題解決能力和創新思維。未來教學中，我將進一步探索更多與生活實際相結合的項目式學習，不斷培養學生的信息素養和綜合能力，為他們的終身學習和未來發展奠定堅實的基礎。

（作者單位：甘肅省慶陽市寧縣第一中學）

編輯：趙文靜