中小幼第十二课---走进大数据公开课教案教学设计课件【一等奖】.docx
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1、第12课走进大数据【教学内容分析】本课是七上第三单元的第一课,是全册的第12课,课题为走进大 数据,从教材内容来分析,偏向于理论学习和实例的分析,可以安排在教室里上课。 主要内容包括:大数据概念的理解、大数据的特征、大数据在生活中的应用(拓展), 在学习三大块知识的基础上添加了三局部“日积月累”的内容,我认为对于现阶段的 初中学生而言,知道即可,不必细细地讲述,深入理解。【教学目标】1、通过文字和视频欣赏,体验大数据的真实案例,感受大数据给我们带来的 生活变2、通过案例能够归纳、提炼出大数据的特征,并理解其特征3、体会大数据时代的便利性和趣味性,提升时代自豪感,并能够上网搜索相应的大数 据应用
2、的实例。【核心素养指向】信息技术学科的四大核心素养:信息意识、计算思维、数字化学习和创新、信息社会 责任。大数据的概念和特征是本节课的重点,学生在老师的引导下,有意识地去解答这个问 题,去学习这块内容,是本课的信息意识指向。而解决这些问题的方法在本课中是基 于数据的搜索,并在此基础上的信息的提炼和判断,解决问题的方法可以是丰富的, 学生能够选择自己擅长的方式和技能,巧用多维度的计算应用能力,设计创新的作 品,这是本课的计算思维和数字化学习、创新的指向。而本课的情感升华,就在于让 学生感知时代的自豪感,社会的荣誉感,并且能够感知大数据带来的时代危机感。【学情分析】初中阶段的学生已经初步形成良好的
3、认知体系,对新内容的求知欲较高,“大数据” 对大局部学生来说是非常感兴趣的内容,但是学生对它的了解一般都比拟外表,存在 一定的局限性,对于大数据专业性的知识更是知之甚少。因此,本课教学的关键是让 学生通过学习真正走近大数据。本课是本单元的第一课,是感知大数据的基础课,也 是起到抛砖引玉的作用,学生通过后面课程的学习对于大数据的应用、维护和保护会 有更加深入的认识。【设计构想】本课想以实例为依托,以实际应用为载体,教师是本课内容的组织者,引导者,课前 需要准备大量的数据资料,关键还在于展示各类数据和信息,让学生带着问题学习, 引导学生或多或少能够归纳出相关的内容。在学生已有知识结构中,相信对于“
4、大数 据”这样的词汇略有耳闻,略知一二,但真正深入的感知它的存在,它的内涵,它的 特征还需要我们组织者深刻挖掘。【教学活动设计】一:新课导入情景设计:图片一:The world of DATA (一系列数字,展示数据的庞大)图片二:披萨店的一个 问:从这两张图片中你能看出什么?你得到了什么信息?由学生的回答中得出数据、信息、隐私等词语。教师适当地切入,引出本课的课题一一走进大数据。二:知其概念什么是大数据1、“大数据”由何而来活动一:阅读教材p63,提炼“大数据-big data”的由来 师生共同来阅读教材内容。2、何为“大数据”那么,什么是大数据呢?能用语言是概述它吗?对于“大数据”的概念,
5、教师直接讲述,让学生提炼概念中的关键。麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因 素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的 到来。”大数据(big data), IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。师小结:科技改变生活,科技改善生活,大数据是数字化时代、数字终端的普及的必然 产物,我们欣然接受它的到来,它的存在,并很好地利用它,改善我们的生活,丰富我 们的生活,欣赏央视纪录片片段大
6、数据时代1。三:知其特征一一大数据的特征表现活动二:精读教材,概括大数据有什么特征。师:不是所有的数据都叫大数据,它有自己独特的特征,一般表现出四大特征,被统称 为 “4v” 。课件展示:四大特征。特征一:数量大(volume)基本特征案例1: 5月27日,天猫618首批明星直播名单公布:300多明星集体上淘宝直播,掀 起史上最大规模的明星开播潮。淘宝直播作为淘宝独立的电商App,近一年内用户规模 呈现爆发式增长态势,2020年3月淘宝直播A叩活跃用户高达375.6万人,同比增长 率高达470%。2018年淘宝直播平台带货超过1000亿元,同比增速近400%。2018年淘 宝直播人数增加180
7、%,粉丝超过百万的主播超1200人,月收入超过百万元的主播超 100人,全年成交额破亿的达81人。2019年双H一直播购物市场热度再度升温,双十 一当天通过手机淘宝app观看直播用户达4133万。活动三:例举能产生海量数据的平台、方式、机构、部门等。这还是产生数据的一种方式,也是冰山一角,九牛一毛,而互联网+时代,大量的社交 网络、移动网络、移动智能终端等产生海量的数据,数据量极速暴增,数据的存储单位 也是不断的被刷新。存储数据的最小单位是字节位,基本单位字节,简称B,比B稍大 点的是 KB, lKB=1024Bo表12-1常用的存储容量单位与换算关系存储容量单位换算关系kb,千字节qH1KB
8、=1O24B = 21OB)MB,兆字节1MB= 1024KB = 21KB ZB,泽它字节1ZB= 1024EB = 2,0EB活动四:生阅读书本材料,学会计算数据大小。完成课后练习一。、 ,个VAJA 一1.某行车记录仪画质清晰度设置1080P,帧速为30fps,每分钟拍摄画面 容量50MB左右,那么一张1TB容量的储存卡最多可不重复拍摄大约 小时。X/V y特征二:速度快(velocity)活动五:请学生用生活中的例子说明大数据产生的速度快和大数据处理的速度快。例如:交通信息、医院就医信息、车位信息、电网数据更新信息、银行系统数据、港口 体温检测实时数据等等。大数据非样本性的数据,而是数
9、据的总量,整体性的数据,海量的数据需要“光速” 般的分析和处理速度,那就需要不断地革新数据处理的技术,这样才能快速、准确地获 得有价值的信息,称之为“秒级定律”。“秒级定律”是互联网进入DT时代对数据处 理速度的要求。当然并非严格的1秒,只是秒级的时间内给出结果,这也是大数据技术 有别于传统数据技术的重要一点,时间太长,就失去意义了。比方在视频网站app被打 开的瞬间,从获取历史数据、用户喜好挖掘、个性化广告匹配并竞价、到最后的广告内 容弹出,都是在秒级的时间内处理和分发出去;2016年双11.11支付宝每秒成功处 理12万笔交易,马云在湖畔大学授课时也低调的宣称阿里大数据技术能力实为第一,
10、并因此为傲。特征三:类型多(variety)展示各类数据的图片截图,教师讲解数据类型。交易数据:例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。人为数据:非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、 维基,尤其是社交媒体产生的数据流,这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰 富的数据源泉。移动数据:能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪 和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态 报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。机器和传感器数据:例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电 器
11、。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输 数据,这样就可以对数据进行分析。数据的类型不仅包括确定长度和格式的结构化数据,如上面的网络日志、传感器数据、 输入数据、点击流数据,还有包括许多没有固定格式的非结构化数据,如各种图片、音 视频等。生阅读教材,关注“日积月累”中的“半结构化数据”。特征四:价值密度低(value)欣赏视频尿布和啤酒。不是所有的数据都是有价值的,也不是数据量大,价值就高。 传统数据基本都是结构化数据,每个字段都是有用的,价值密度非常高。大数据时代, 越来越多数据都是半结构化和非结构化数据,比方网站访问日志,里面大量内容都是没 价值的,真正有
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