高中信息技術“數據處理與應用”教學建議

李劍欣

摘要：高中信息技術“必修模塊1：數據與計算”中的“數據處理與應用”部分教學內容是實踐操作很強的一部分內容，也是本模塊中非常重要的教學內容。本文分析了本單元的教學內容和對應的學科素養，并給出了詳細的教學建議。

關鍵詞：高中信息技術;數據處理與應用;項目學習;Python

中圖分類號：G434? 文獻標識碼：A? 論文編號：1674-2117（2019）18-0014-03

移動互聯、大數據、云計算的快速發展加快了技術更新向數據變革的轉向。數據不僅是信息的載體，也是人們提取信息、做出決策的重要依據，并逐步成為社會發展的一項資源。人們合理選用技術工具處理數據，可以提高數據應用效能，發現其中隱含的信息，精準解決生活與學習中的問題。

“數據處理與應用”是“必修模塊1：數據與計算”中的第二部分內容，是在理解本模塊中數據與大數據概念后動手實踐操作的一個重要部分。

● 結構與內容

“數據處理與應用”這部分內容按照數據處理的基本原理，提煉數據處理的基本方法，聚焦技術工具在數據處理中的基本功能，注重學生數據安全意識的培養。學生學習后能了解數據收集、分析及可視化表達數據的基本方法;能根據任務需求，選用恰當的數據處理軟件處理數據，完成數據分析報告，認識到對數據的保護意義;能針對具體問題，利用信息技術有效處理數據，獲得有價值的信息，以此提高個人生活與學習質量。

● 學科素養的落實

信息技術學科核心素養包括信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任四個核心要素?！皵祿幚砼c應用”部分以數據這一學科大概念為基礎，要求學生在學習過程中針對具體學習任務，體驗數字化學習過程，感受利用數字化工具和資源的優勢;通過典型的應用實例，了解數據采集、分析和可視化表達的基本方法。

在教學過程中，教師可借助數字化學習環境，在具體的任務情境中，引導學生體驗數字化學習與創新活動。例如，學生采集數據時，可以采用從專業網站獲取數據、通過傳感器采集數據等多種數字化工具進行操作，掌握數字化學習的策略，可以運用程序語言對數據進行處理加工，完成數據的可視化分析，幫助學生學會運用數字化工具表達思想、構建知識，養成數字化學習與創新的習慣。

本單元教學在選用恰當的軟件工具或平臺處理數據，完成分析報告的同時，還需要關注以下幾個問題：學生采集數據時，數據來源是否安全可靠？采集過程中，個人在網上行為數據是否被泄露造成風險？數據處理和分析過程中，數據是否得到保護？這些問題都是在教學過程中自然衍生出來的。數據備份、數據加密技術等教學內容讓學生理解對數據進行保護的意義，認識數據安全的重要性，發展學生的信息社會責任。

● 教學建議

1.基于項目的學習

基于項目的學習，以學生為中心，關注學生在學習過程中的感受和體驗，強調學生在做中學，可以有效地提高學生學習的能動性，利于學生在學習過程中交流與協作。學生在完成項目的過程中，學習收集數據、處理數據、分析數據等一系列的工作，既掌握了課程標準要求的知識、技能與思想，又容易獲得成就感，激發進一步學習的興趣。在應用項目學習方式時應注意以下幾點。

（1）選定項目：創設情境，激發興趣

信息技術與生活息息相關，在創設情境問題的時候，應該創設真實的情境問題，將問題生活化，讓信息技術融入生活，應用信息技術解決生活問題。例如，一位教師根據自己的生活經驗，在《數據處理與加工》一課中創設了如下情境：“連續兩天在幾個不同的小區發生了多起盜竊案。通過警方初步分析，判斷這多起盜竊案為同一人所為，此人在作案之前有在附近網吧上網的習慣，并且認定作案時間集中在凌晨4時至5時之間。根據以上線索，如何進行下一步偵破工作找到犯罪嫌疑人？”教師引導學生分析問題、拆解項目，找到用哪些數據可以解決問題，并思考得到這些數據后應做哪些合理的處理，才能正確找到嫌疑人。再如，另一位教師利用校園卡背后的數據管理，引導學生分析歸納其內部包含的數據信息以及處理加工過程，設計出《剖析小卡片背后的大數據》一課。課上教師引導學生提出問題：“學生卡存儲的哪些數據經過處理，可以為學校的管理工作提出更加科學的決策？”

這兩個項目情境都是學生熟悉的、喜聞樂見的、貼近學生生活的教學情境，充分挖掘信息技術在生活實際中的應用，將教學內容巧妙地設計在一個個真實的問題中，充分發揮學生的主動性。

（2）制訂計劃：分解問題，預設描述

制訂計劃環節最重要的就是“分解問題，預設描述”。分解問題，利用“小步子、分步驟”的思想，將復雜的問題分解成一個個互有聯系的子問題，再逐個解決，有利于降低問題解決的難度，增強學生解決問題的自信心。在此環節中，不僅僅應該分解問題，更應該對分解的項目任務需要達到的程度做一個預設描述，更清晰地為學生呈現解決問題的過程脈絡圖。同時，在制訂計劃的過程中，應從學習方式、組織結構等方面展示項目學習的魅力，激發學生學習興趣，同時進行小組組建分工，加快項目的進展效率。

（3）數據采集與處理：分工合作，提供支架

學生獲取數據，處在項目實施的起始階段，是項目成果質量的關鍵步驟。學生在收集數據的過程中，常常缺乏對情境項目問題的全局把控，不是特別清楚應該收集哪些數據，從哪里收集，用什么方法收集。教師可以將項目中需要收集的有關數據用思維導圖的形式展現，有利于學生從全局把握整個項目數據來源之間的關系。數據處理就是通過去重、補漏和勘誤等方法，刪除重復數據、補全缺失數據和校正錯誤數據，并對數據進行統一性和標準化處理，以確保數據是相關和準確的，從而將“臟數據”變為“清潔數據”，使數據經過處理，保證數據的完整性、統一性和準確性。

學生在此環節可能會遇到技術上的未知點，教師可以根據項目進度，合理地對新知進行集體講解，可結合程序設計語言進行教學。

（4）分析數據：撰寫報告，共享觀點

在這個環節，首先需要引導學生梳理自己的前期成果，選擇合適的數據分析工具，對數據進行可視化分析，并能夠提出有價值的決策。這是形成報告的第一步。其間，教師引導學生選擇合適的數據分析工具，可以借助程序語言完成。其次，呈現評價量規，在完成項目的過程中讓學生提前明確數據分析報告評價的標準，有利于提高報告質量，提升學生問題解決的品質。最后，發揮每個組員的聰明才智，共享觀點，撰寫數據分析報告，鼓勵學生凸顯小組的個性化創作作品，教師監控進度，確保項目成果化。

（5）展示交流，共享成果，客觀評價

在成果交流環節，教師應引導學生展示成果，明確匯報的要求，如匯報的時間要求、流程要求等，并組織匯報。具體操作環節，教師應盡可能調動學生享受項目成果的樂趣，給予每個小組成員展示的機會，同時組織交流項目學習過程的心得，學生互相學習在問題解決過程中的經驗教訓，將經驗轉化為內在的知識，共享全班的項目成果。

本單元教學內容應用基于項目的學習教學模式，旨在根據教學目標，整合教學內容，通過引導和組織學生自主選擇和完成項目及數據分析報告來實現有效教學，從而使學生能完整地掌握數據處理與應用的一整套流程和基本方法，有效地培養和提高學生的信息技術核心素養。

2.利用Python語言開展教學

傳統的教學的數據處理部分經常會用到Excel數據處理軟件，其優勢是用其處理問題很容易。但是在大數據時代，動態處理數據，完成自動化分析，利用Python程序設計語言來解決問題，可以達到更好的教學效果。

網絡成為人們快捷獲取數據的重要渠道。目前，使用網絡爬蟲采集互聯網上的數據成為獲取網絡信息的一種有效方式。網絡爬蟲的優勢是自動采集其可以訪問到的網頁內容，可以實時高效獲取動態數據。例如，使用網絡爬蟲獲取高考選考科目數據，幫助學生選擇選修的科目;獲取某個運動員比賽的數據，可以幫助教練分析運動員的優勢及問題，制訂更有針對性的訓練計劃;獲取各個網站的新聞數據，幫助網絡媒體進行新聞管理等。

Python語言具有10萬多個第三方庫，簡單易用，涵蓋信息技術所有方向，如Beautiful Soup庫用于網絡爬蟲采集數據。Beautiful Soup庫就像一個工具箱，通過解析網頁文檔為用戶提供需要抓取的數據，因為簡單，所以不需要多少代碼就可以寫出一個完整的應用程序。

用Python語言進行數據分析，常常用到Pandas庫，它是基于Series和Data Frame兩種數據類型的數據分析庫。通過調用Pandas庫可實現數據查找、刪除、排序和索引等功能。

Python語言還可以靈活地制作出圖表，實現數據分析的可視化。Matplotlib庫提供數據繪圖功能。

例如，探究用戶微信瀏覽習慣項目，我們首先可以通過Python爬蟲程序提取某個公眾號發布推文時間數據，按時間匯總排序得出24小時發文情況;接著，利用Python中的Pandas庫提取DataFrame格式中的公眾號內容文本數據;然后，用filter（）函數過濾非中文字符;最后，進行jieba分詞統計，并對高頻詞語可視化，得出推文內容的高頻詞。通過Python爬蟲程序提取微信公眾號點贊數前30的推文內容進行過濾、分詞、詞頻統計，根據關鍵詞推測出用戶對于哪些內容推送喜愛度高，根據其余關鍵詞可以總結出用戶的興趣點方面。有了這些分析，對公眾號的管理可以提出更有效的策略。

參考文獻：

[1]中華人民共和國教育部.普通高中信息技術課程標準（2017年版）[S].北京：人民教育出版社，2018：5.

[2]任友群，黃榮懷.普通高中信息技術課程標準（2017年版）解讀[M].北京：高等教育出版社，2018：58.

[3]祝智庭，樊磊.信息技術必修1數據與計算[M].北京：人民教育出版社，中國地圖出版社，2019：84.

[4]王建，黃寧香.基于Python的微信公眾號數據挖掘分析[J].電子世界，2019（11）：17-18+21.