資源簡介

中小學教育資源及組卷應用平臺
八年級信息科技教學設計
課題 第18課 數據分析與處理 課型 新授課
備課時間 月 日 主備人 Xinxijishu886 授課時間 月 日- 月 日
教學內容及教材分析 本節課是人教版《初中信息技術八年級（下冊）》第四單元《簡易物聯系統實踐》第18課，課題為《數據分析與處理》。本節課主要讓學生理解物聯網環境下數據處理的重要性，掌握基本的數據處理工具和方法，特別是通過Python中的pandas模塊進行數據處理。對于八年級學生而言，他們已經具備了一定的數學基礎和邏輯思維能力，能夠理解簡單的數據概念和操作。因此，本設計將教學內容分為三大部分：了解數據處理工具、體驗從物聯網服務平臺獲取數據、以及學習處理數據的一般方法。通過情境導入和具體案例分析，激發學生的學習興趣，引導他們從理論到實踐，逐步掌握數據處理的基本技能。
課標要求 了解常見的數據處理工具，會在物聯網服務平臺中查看和下載數據。了解物聯系統中處理數據的方法，能夠利用程序處理簡單的數據。
核心素養目標 信息意識：學生能夠認識到物聯網環境下數據處理的重要性，理解數據在日常生活和科學研究中的應用價值。培養學生主動收集、整理和分析數據的意識，形成用數據說話的習慣。計算思維：學生能夠運用邏輯思維和抽象思維，理解數據處理的基本流程和方法。掌握Python中pandas模塊的基本操作，能夠使用pandas進行數據整理、篩選、排序和統計分析。數字化學習與創新：學生能夠通過實踐操作，體驗從物聯網服務平臺獲取數據的過程，培養利用技術工具解決實際問題的能力。鼓勵學生探索不同的數據處理方法，培養他們的創新意識和創新能力。信息社會責任：學生在數據處理過程中，能夠遵守數據保護原則，尊重他人隱私，樹立正確的信息倫理觀。培養學生的數據安全意識，了解數據安全的重要性及防護措施。
教學重點 1.常見的數據處理工具和方法。2.從物聯網服務平臺獲取數據的方法。3.利用程序進行簡單的數據處理。。
教學難點 運用數據處理工具進行實際的數據分析和處理。理解數據處理過程中的算法和邏輯。
教學方法 情境教學法、任務驅動法、分組合作法、示范講解法。
學習方法 自主探究法、合作學習法、實踐操作法。
教學工具 多媒體課件、物聯網服務平臺賬號、API密鑰、電子表格軟件、編程環境（如Python）、相關網絡資源和視頻。
教學過程 教 學 內 容
復習鞏固：展示一段關于城市交通流量監測的短視頻，引導學生思考交通流量數據是如何被采集和處理的。提問：1.你們在日常生活中接觸過哪些數據處理工具？2.它們是如何幫助你們處理數據的？。新課導入：1.觀看視頻，思考并回答教師的問題。2.分享自己使用數據處理工具的經驗和感受。通過短視頻和提問，激發學生的學習興趣和思考。引導學生回憶和分享自己使用數據處理工具的經驗，為后續學習打下基礎。新課教學：物聯系統運行后，通過傳感器和互聯網采集的數據，會上傳到物聯網服務平臺。物聯網服務平臺只是將數據匯集在一起，而數據往往需要被加工和處理之后才能產生價值。一、了解常見的數據處理工具 在人類文明的歷程中，人們對數據處理工具的改進一直沒有停止過，從早期的算盤到機械式計算機（圖18.1），再到電子計算機和計算器。 隨著互聯網和物聯網的不斷發展，數據產生的速度越來越快，數據種類也越來越多。人們主要借助計算機中的工具處理數據，比較常用的有《WPS表格》等電子表格軟件和FineBI、Hadoop等專用的數據分析軟件。隨著編程語言的發展，人們開始借助編程工具處理數據。學習活動1你使用過哪些數據處理工具？處理過什么數據？在計算機中正確安裝Python后，可以在命令提示符中分別輸入pip install pandas和pip install numpy來安裝pandas庫和numpy庫。二、體驗從物聯網服務平臺獲取數據物聯網服務平臺通?？梢蕴峁﹥煞N數據下載方式：以數據文件的形式下載和通過API調用。教師可以結合數據與編碼模塊的相關知識，以及之前學習活動中獲取的相關數據開展教學。學習活動21. 以數據文件的形式下載，用電子表格軟件進行處理。登錄在線MQTT服務器，進入相應的主題管理頁面，在查看詳情頁面下載。2. 通過API調用數據，可以實現自動從物聯網服務平臺獲取數據，主要代碼如圖18.2所示。通過API調用數據的學習活動可以選做。不同的在線MQTT服務器，其API的使用方法也不同，因此在使用API前，需要參閱相關的說明文檔。教師可以事先準備程序框架，讓學生填入用戶名、密碼、主題等參數，并運行程序進行體驗。物聯系統中的原始數據可能會出現數據缺失、數據重復、數據格式錯誤等問題。教師可引導學生進一步探索數據異常的處理方法。三、了解處理數據的一般方法在進行數據處理前，要明確數據處理的目標和思路。通過對環境數據的分析，能夠進一步了解當前環境情況。在Python中可以借助pandas、numpy等數據處理模塊處理數據。例如，pandas提供了對表格數據進行快速處理的一系列方法。學會使用這些數據處理模塊，可以提高數據處理效率。學習活動31. 整理數據。對從API獲取的數據進行整理，并轉換為適合編程處理的數據格式，如DataFrame類型數據，主要代碼如圖18.3所示。2.獲取最高溫度和最低溫度。利用 sort values()對數據進行排序，獲取最后一行和第一行的數據，主要代碼如圖18.4所示。3. 分析光照強度與光照時間。陽光對植物的生長有直接影響，不同位置每天所能接受的光照時間不同。為此可以通過數據篩選出光照強度大于某個閾值的數據，并由此來確定不同位置的光照時間，如篩選出某個設備ID中光照強度大于等于1000的時間段，如圖18.5所示。4. 分析土壤濕度。所處位置不同，花盆內土壤濕度情況可能也不同。通過計算每個花盆的土壤濕度平均值，可以了解其濕度情況。為了得到所有花盆中土壤濕度的平均值，需要先根據設備ID對數據進行分組，再求出每個組的平均值。groupby( )提供了數據分組功能，先根據clientId進行分組，再利用mean( )函數求每組數據的平均值，如圖18.6所示。
課堂小結: 活動1.引導學生思考數據分析與處理在人工智能、大數據等領域的應用前景。2.鼓勵學生關注數據分析與處理技術的最新動態和發展趨勢，積極學習新知識和新技能。。
作業布置 1．數據處理工具有很多，在處理物聯系統的數據時，可以通過編程來處理數據。2．一般可以通過從物聯網服務平臺下載數據文件，或調用API獲取物聯網服務平臺中的數據。 3．通過pandas模塊，可以方便地對數據進行整理、統計、篩選等操作。。
板書設計 1.列舉出至少三種常見的數據處理工具，并說明它們的應用場景和優勢。2.從物聯網服務平臺獲取一組數據，使用電子表格軟件進行處理和分析，并撰寫簡短的報告。
板書設計 第18課 數據分析與處理一、了解常見的數據處理工具二、體驗從物聯網服務平臺獲取數據三、了解處理數據的一般方法
組長審批意見及簽字 簽字： 年 月 日
教學反思
課后簽字 簽字： 年 月 日
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