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摘 要：信息技术学科的四个核心要素为信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。新课程教学提倡以学生为主，教师为辅的教学理念。因此，在注重发挥学生主观能动性的同时，还要更好地培养学生的信息素养，提高他们的动手能力，让他们有兴趣学，学有所用。本文基于以上理念对初一“大数据分析”课程进行了教学设计。
关键词：大数据；核心素养；学生主体
中图分类号：TP333-4；G642 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）03-0086-03
The Classroom Teaching Design of Big Data Analysis
CAI Yan
（Changshu No.1 Middle School，Changshu 215500，China）
Abstract：The four core elements of information technology discipline are：information awareness，computing thinking，digital learning and innovation and information society responsibility. The new curriculum teaching advocates the teaching with students as the main part and teachers as the auxiliary part. Therefore，while giving full play to students’subjective initiative，we should constantly think about how to better cultivate their information literacy，improve their practical ability，and make them interested in learning and useful. Based on the above concepts，this paper designs the course of “Big Data Analysis” in the first grade of junior middle school.
Keywords：big data；core literacy；student-centered
0 引 言
現在的社会科技发达，经济增长迅速，信息流通便捷。在现代信息技术的大力推动之下，各种计算机移动设备日益创新，在很大程度上实现了大量数据的交互，这些数据是人们在学习、工作、生活等各种社会行为中的真实记录，也是国家、企业和社会发展的重要数据资源，它们共同构成大数据。
1 相关教学分析
1.1 教学分析
最近几年，初一信息技术教材上出现了大数据的内容，对初中生来说，这个概念可以理解，但是大数据的应用、特点等学生几乎都不了解。在教授大数据分析时，采取举例演示、探究学习、模拟实践、分组讨论的方法，通过举一些和同学生活息息相关的实例来让同学理解什么是大数据，并和同学一起探讨学习大数据的特点、大数据分析带来的好处，最后分组讨论大数据的展望和大数据的隐患，这期间通过讲授案例，借助已学的方法模拟数据分析，重在让同学体会用数据说话可以使结果更精准，更让人信服。
1.2 学情分析
在开始本课前，学生已经学习了如下内容：（1）用WPS表格对数据进行收集、整理和编辑；（2）用WPS表格的公式、函数进行计算；（3）用WPS表格对数据进行排序、筛选、分类汇总等统计；（4）用WPS表格创建图表，并简单分析。因此，学生已经具备使用WPS表格对一些简单数据进行处理分析的能力。
2 引入：创设情境，走进新知
现在教学要求老师在有限的课堂时间内达到无限的教学效果，那么激发学生兴趣就是很关键的切入点。这个切入点最好能贴近学生的现实生活，与课堂内容紧密相连。创设情境，吸引学生，激发学生主动学习的欲望就值得思考，下面笔者以自身的一次教学经验为例展开分析。
教授大数据这个概念时没有先强调概念，而是通过与同学聊身边的例子，让同学大概了解大数据，再引出大数据的概念，同学更容易听懂。接着请同学观看一段视频，然后提出问题“身边还有哪些大数据呢？”同学观看后回答非常踊跃，但是大多都局限于视频中的内容。上课前预估到了这点，所以事先搜索了一些常见的产生大数据的APP和一些设备的图片，让同学看图来回答，顿时他们思路开阔了很多，有的能举一反三，发现身边更多的大数据资源。
本环节的主要目在于培养学生的信息意识。教师在创设情境时，对学生已有的知识经验已经充分了解，并预估到了学生可能存在的不全面的认识，进而以播放视频和展示图片的方法引导学生思考，通过让同学观察、思考和总结，让同学充分感受到大数据的数据量很大，无处不在，生活中处处充满数据。
3 探究
3.1 自主探究
“自主探究”课堂教学模式，即通过创设真实生动的情境，激发学生自主学习的热情；通过引导学生参与课堂教学活动，进行积极的自主探索；通过有针对性的提问，启发学生思考，让他们逐步感悟新知。在这个环节中，学生是主体，教师的作用是引导和辅助，在学生探究的过程中，教师应该多注意观察、倾听、引导和鼓励。
3.2 大数据分析的作用探究
对这些大数据，我们可以通过采集、导入与预处理，然后进行统计与分析，最后进行数据挖掘，发挥预测的作用。接下来，通过三个实例和同学一起了解了大数据分析的步骤。 事例1：我先展示了两张图片：我的淘宝购物车截图和我的购买记录截图。我问同学“能猜出淘宝给我推荐了什么商品么？”同学观察到我的购物车里都是卫衣，我的购买记录是苹果手机壳，于是猜测淘宝后台给我推荐的是衣服和苹果手机或苹果手机壳。我展示了淘宝给我推荐的物品：衣服、苹果手机、苹果。同学看到苹果有点出乎意料，我顺势问同学出现这种现象的原因，有的同学很快能说出因为“苹果手机”关键词中有苹果。
接着，我问同学“淘宝是如何做到如此精准的推测呢？”通过和同学一起探究学习得到结果，淘宝大数据分析流程如图1所示。
学生发现，通过大数据的分析和挖掘，实现了精准预估和智能推荐，这样也就大大提高了交易的成功率。
接下来，我和同学又一起学习了腾讯地图利用大数据的分析技术实现预估拥堵，自动调整路线的方法，以及安防通过大数据分析技术提高了人民的安全保障。这两方面主要通过讯飞语音文字识别和图片展示的方法进行。讯飞语音用了不同人物的不同声音加强了趣味性，让同学充分体会到大数据在不同领域发挥着不同作用。
本环节的主要目的在于培养学生的信息意识和分析能力。教师通过创设活动，与同学一起学习大数据分析的步骤，以同学熟知的淘宝购物、腾讯地图、安防为例，通过教师一步一步的引导，和学生一起探究完成学习。本环节为下面尝试模拟大数据分析打下了基础，激发了学生动手操作的欲望。
4 实践：实践操作，解决问题
为了更好地巩固理论知识，培养学生掌握科学方法，提高动手的能力，实践教学也是必不可少的。实践教学即理论联系实际，这一环节不仅可以培养学生自身知识探索和解决问题的基本能力，又可以檢验出以往的薄弱环节，并加以改正学习，有利于学生核心素养的培养和正确价值观的形成。
通过探究，师生共同了解到大数据分析的必要性和重要性。然后通过一个视频展示大数据分析的成功典例“尿布和啤酒”。同学观看后都觉得非常出乎意料，因为这两个风牛马不相及的东西很难被联系到一起。大数据的分析挖掘一般来说没有预先设好的主题，主要是在现有的数据上进行各种计算，以达到预测的效果。
接着，我和同学尝试了模拟大数据处理流程来解决实际问题。通过用已学方法对“学生饮料消费调查表”展开分析，在老师循序渐进的引导下，同学得出了很多结果，例如：（1）假设我们是商家，为了提高效益，我们可以从哪些方面来改善生产、销售；（2）假设作为学校领导，我们如何让学校更环保；（3）假设作为学生，我们该如何看待饮料消费……
本环节主要目的在于培养学生的计算思维、数字化学习与创新能力。教师让学生自己动手实践来探究并解释探究的结果，如遇到困难，可以适时点拨、引导、启发、共同探讨，使学生能根据已学的数据分析方法尝试解决实际问题，从感性认识上升到理性思维，从而让他们体会到信息时代数据分析的重要性。同时，这一环节没有预先设定好的主题，主要靠学生自主分析和总结，培养了他们的创新能力和解决实际问题的能力。
5 拓展：拓展延伸，提高认知
在学生概念形成、知识掌握、技能提高的同时，他们会对旧技能产生疑惑，我们可以解释、引导、拓展，让他们有更新、更全面的认识。
大数据分析和处理必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储等技术。这个技术对初一学生来说不好理解，我举了今年淘宝“双十一”的例子。全国非常多的淘宝用户的交易记录汇总到一起，数据量非常大，并且要做到立时立刻的呈现，肯定需要很多服务器，因此，分布式的存储系统就产生了；有地方存这些数据了，还需要分布式数据库来进行管理和查询，也就是说，把这么大而多的数据分开存在几百乃至几千台服务器上，并进行分布式处理。
这样一讲，同学对大数据处理技术有了一定的感官认识。对一些枯燥难懂的理论知识，我们可以尝试创设情境，结合学生已有的认知来让学生更好地理解。可以结合图片、声音、视频等各种手段，使枯燥难懂的内容简单化、细化，这样才更容易被学生理解并接受，不拘泥于书本、不形式化文字。
6 提升：思想道德教育，提高学习热情和社会责任感
未成年人是国家的希望，因此，做好未成年人德育教育工作是每个老师的职责。青少年时期是人生良好品德形成的关键时期，因此，青少年的思想道德教育应该贯彻于平时生活学习的点滴之中。通过对学生进行思想道德教育，提高他们的学习热情和社会责任感。
具体实践中，我请同学两人为一组，通过上网百度来谈谈大数据产业的前景、隐患和我们如何更好地适应这个时代。老师可以引导、总结，和同学一起了解大数据的发展趋势，比如军事愈加发达、医疗疾病治愈率更高、比如数据分析师会成为更稀缺的行业……同时，同学也了解到大数据时代会出现的种种隐患，比如个人隐私会被泄露等等。然后请同学来说说在大数据时代，我们中学生应该持有的态度，同学了解到在大数据的浪潮下，“得数据者可以得天下”，因此我们只有不断努力学习才能跟上时代的步伐。另外，作为新一代的中学生，我们应该加强隐私自我保护意识，同时也不应该去盗取别人隐私。
本环节的主要目的在于培养学生的小组合作学习能力和提高学生的信息社会责任感。通过同学间的探索合作学习，培养了学生的合作意识、团队精神，有利于学生主动性的充分发挥。同时也对学生进行了思想道德教育，提高了他们的学习热情和社会责任感。
7 结 论
信息技术学科的四个核心要素为信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。本节课主要通过探究学习了解了大数据及大数据在生活中的应用，培养了学生的信息意识，也通过实践操作尝试了模拟大数据处理来研究实际生产销售等问题，提高了学生的计算思维、数字化学习与创新能力，体会到了大数据对生活带来的影响，想必在今后的生活学习中对数据会更敏感，也会多去研究数据中蕴藏着的种种规律。通过对大数据时代的展望和隐患的合作讨论学习，明确了学生的信息社会责任，告诫学生在生活中应该诚信做人，遵守道德规范和行为自律不断提高社会责任等。
参考文献：
[1] 赵雨昊.剖析大数据时代 [J].经贸实践，2018（22）：33.
[2] 令莉.浅谈微时代下如何促进高中信息技术学科核心素养 [J].教育教学论坛，2018（50）：252-253.
作者简介：蔡燕（1981-），女，汉族，江苏常熟人，本科，中学一级教师，主要从事初中信息技术教学工作。
关键词：大数据；核心素养；学生主体
中图分类号：TP333-4；G642 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）03-0086-03
The Classroom Teaching Design of Big Data Analysis
CAI Yan
（Changshu No.1 Middle School，Changshu 215500，China）
Abstract：The four core elements of information technology discipline are：information awareness，computing thinking，digital learning and innovation and information society responsibility. The new curriculum teaching advocates the teaching with students as the main part and teachers as the auxiliary part. Therefore，while giving full play to students’subjective initiative，we should constantly think about how to better cultivate their information literacy，improve their practical ability，and make them interested in learning and useful. Based on the above concepts，this paper designs the course of “Big Data Analysis” in the first grade of junior middle school.
Keywords：big data；core literacy；student-centered
0 引 言
現在的社会科技发达，经济增长迅速，信息流通便捷。在现代信息技术的大力推动之下，各种计算机移动设备日益创新，在很大程度上实现了大量数据的交互，这些数据是人们在学习、工作、生活等各种社会行为中的真实记录，也是国家、企业和社会发展的重要数据资源，它们共同构成大数据。
1 相关教学分析
1.1 教学分析
最近几年，初一信息技术教材上出现了大数据的内容，对初中生来说，这个概念可以理解，但是大数据的应用、特点等学生几乎都不了解。在教授大数据分析时，采取举例演示、探究学习、模拟实践、分组讨论的方法，通过举一些和同学生活息息相关的实例来让同学理解什么是大数据，并和同学一起探讨学习大数据的特点、大数据分析带来的好处，最后分组讨论大数据的展望和大数据的隐患，这期间通过讲授案例，借助已学的方法模拟数据分析，重在让同学体会用数据说话可以使结果更精准，更让人信服。
1.2 学情分析
在开始本课前，学生已经学习了如下内容：（1）用WPS表格对数据进行收集、整理和编辑；（2）用WPS表格的公式、函数进行计算；（3）用WPS表格对数据进行排序、筛选、分类汇总等统计；（4）用WPS表格创建图表，并简单分析。因此，学生已经具备使用WPS表格对一些简单数据进行处理分析的能力。
2 引入：创设情境，走进新知
现在教学要求老师在有限的课堂时间内达到无限的教学效果，那么激发学生兴趣就是很关键的切入点。这个切入点最好能贴近学生的现实生活，与课堂内容紧密相连。创设情境，吸引学生，激发学生主动学习的欲望就值得思考，下面笔者以自身的一次教学经验为例展开分析。
教授大数据这个概念时没有先强调概念，而是通过与同学聊身边的例子，让同学大概了解大数据，再引出大数据的概念，同学更容易听懂。接着请同学观看一段视频，然后提出问题“身边还有哪些大数据呢？”同学观看后回答非常踊跃，但是大多都局限于视频中的内容。上课前预估到了这点，所以事先搜索了一些常见的产生大数据的APP和一些设备的图片，让同学看图来回答，顿时他们思路开阔了很多，有的能举一反三，发现身边更多的大数据资源。
本环节的主要目在于培养学生的信息意识。教师在创设情境时，对学生已有的知识经验已经充分了解，并预估到了学生可能存在的不全面的认识，进而以播放视频和展示图片的方法引导学生思考，通过让同学观察、思考和总结，让同学充分感受到大数据的数据量很大，无处不在，生活中处处充满数据。
3 探究
3.1 自主探究
“自主探究”课堂教学模式，即通过创设真实生动的情境，激发学生自主学习的热情；通过引导学生参与课堂教学活动，进行积极的自主探索；通过有针对性的提问，启发学生思考，让他们逐步感悟新知。在这个环节中，学生是主体，教师的作用是引导和辅助，在学生探究的过程中，教师应该多注意观察、倾听、引导和鼓励。
3.2 大数据分析的作用探究
对这些大数据，我们可以通过采集、导入与预处理，然后进行统计与分析，最后进行数据挖掘，发挥预测的作用。接下来，通过三个实例和同学一起了解了大数据分析的步骤。 事例1：我先展示了两张图片：我的淘宝购物车截图和我的购买记录截图。我问同学“能猜出淘宝给我推荐了什么商品么？”同学观察到我的购物车里都是卫衣，我的购买记录是苹果手机壳，于是猜测淘宝后台给我推荐的是衣服和苹果手机或苹果手机壳。我展示了淘宝给我推荐的物品：衣服、苹果手机、苹果。同学看到苹果有点出乎意料，我顺势问同学出现这种现象的原因，有的同学很快能说出因为“苹果手机”关键词中有苹果。
接着，我问同学“淘宝是如何做到如此精准的推测呢？”通过和同学一起探究学习得到结果，淘宝大数据分析流程如图1所示。
学生发现，通过大数据的分析和挖掘，实现了精准预估和智能推荐，这样也就大大提高了交易的成功率。
接下来，我和同学又一起学习了腾讯地图利用大数据的分析技术实现预估拥堵，自动调整路线的方法，以及安防通过大数据分析技术提高了人民的安全保障。这两方面主要通过讯飞语音文字识别和图片展示的方法进行。讯飞语音用了不同人物的不同声音加强了趣味性，让同学充分体会到大数据在不同领域发挥着不同作用。
本环节的主要目的在于培养学生的信息意识和分析能力。教师通过创设活动，与同学一起学习大数据分析的步骤，以同学熟知的淘宝购物、腾讯地图、安防为例，通过教师一步一步的引导，和学生一起探究完成学习。本环节为下面尝试模拟大数据分析打下了基础，激发了学生动手操作的欲望。
4 实践：实践操作，解决问题
为了更好地巩固理论知识，培养学生掌握科学方法，提高动手的能力，实践教学也是必不可少的。实践教学即理论联系实际，这一环节不仅可以培养学生自身知识探索和解决问题的基本能力，又可以檢验出以往的薄弱环节，并加以改正学习，有利于学生核心素养的培养和正确价值观的形成。
通过探究，师生共同了解到大数据分析的必要性和重要性。然后通过一个视频展示大数据分析的成功典例“尿布和啤酒”。同学观看后都觉得非常出乎意料，因为这两个风牛马不相及的东西很难被联系到一起。大数据的分析挖掘一般来说没有预先设好的主题，主要是在现有的数据上进行各种计算，以达到预测的效果。
接着，我和同学尝试了模拟大数据处理流程来解决实际问题。通过用已学方法对“学生饮料消费调查表”展开分析，在老师循序渐进的引导下，同学得出了很多结果，例如：（1）假设我们是商家，为了提高效益，我们可以从哪些方面来改善生产、销售；（2）假设作为学校领导，我们如何让学校更环保；（3）假设作为学生，我们该如何看待饮料消费……
本环节主要目的在于培养学生的计算思维、数字化学习与创新能力。教师让学生自己动手实践来探究并解释探究的结果，如遇到困难，可以适时点拨、引导、启发、共同探讨，使学生能根据已学的数据分析方法尝试解决实际问题，从感性认识上升到理性思维，从而让他们体会到信息时代数据分析的重要性。同时，这一环节没有预先设定好的主题，主要靠学生自主分析和总结，培养了他们的创新能力和解决实际问题的能力。
5 拓展：拓展延伸，提高认知
在学生概念形成、知识掌握、技能提高的同时，他们会对旧技能产生疑惑，我们可以解释、引导、拓展，让他们有更新、更全面的认识。
大数据分析和处理必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储等技术。这个技术对初一学生来说不好理解，我举了今年淘宝“双十一”的例子。全国非常多的淘宝用户的交易记录汇总到一起，数据量非常大，并且要做到立时立刻的呈现，肯定需要很多服务器，因此，分布式的存储系统就产生了；有地方存这些数据了，还需要分布式数据库来进行管理和查询，也就是说，把这么大而多的数据分开存在几百乃至几千台服务器上，并进行分布式处理。
这样一讲，同学对大数据处理技术有了一定的感官认识。对一些枯燥难懂的理论知识，我们可以尝试创设情境，结合学生已有的认知来让学生更好地理解。可以结合图片、声音、视频等各种手段，使枯燥难懂的内容简单化、细化，这样才更容易被学生理解并接受，不拘泥于书本、不形式化文字。
6 提升：思想道德教育，提高学习热情和社会责任感
未成年人是国家的希望，因此，做好未成年人德育教育工作是每个老师的职责。青少年时期是人生良好品德形成的关键时期，因此，青少年的思想道德教育应该贯彻于平时生活学习的点滴之中。通过对学生进行思想道德教育，提高他们的学习热情和社会责任感。
具体实践中，我请同学两人为一组，通过上网百度来谈谈大数据产业的前景、隐患和我们如何更好地适应这个时代。老师可以引导、总结，和同学一起了解大数据的发展趋势，比如军事愈加发达、医疗疾病治愈率更高、比如数据分析师会成为更稀缺的行业……同时，同学也了解到大数据时代会出现的种种隐患，比如个人隐私会被泄露等等。然后请同学来说说在大数据时代，我们中学生应该持有的态度，同学了解到在大数据的浪潮下，“得数据者可以得天下”，因此我们只有不断努力学习才能跟上时代的步伐。另外，作为新一代的中学生，我们应该加强隐私自我保护意识，同时也不应该去盗取别人隐私。
本环节的主要目的在于培养学生的小组合作学习能力和提高学生的信息社会责任感。通过同学间的探索合作学习，培养了学生的合作意识、团队精神，有利于学生主动性的充分发挥。同时也对学生进行了思想道德教育，提高了他们的学习热情和社会责任感。
7 结 论
信息技术学科的四个核心要素为信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任。本节课主要通过探究学习了解了大数据及大数据在生活中的应用，培养了学生的信息意识，也通过实践操作尝试了模拟大数据处理来研究实际生产销售等问题，提高了学生的计算思维、数字化学习与创新能力，体会到了大数据对生活带来的影响，想必在今后的生活学习中对数据会更敏感，也会多去研究数据中蕴藏着的种种规律。通过对大数据时代的展望和隐患的合作讨论学习，明确了学生的信息社会责任，告诫学生在生活中应该诚信做人，遵守道德规范和行为自律不断提高社会责任等。
参考文献：
[1] 赵雨昊.剖析大数据时代 [J].经贸实践，2018（22）：33.
[2] 令莉.浅谈微时代下如何促进高中信息技术学科核心素养 [J].教育教学论坛，2018（50）：252-253.
作者简介：蔡燕（1981-），女，汉族，江苏常熟人，本科，中学一级教师，主要从事初中信息技术教学工作。