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摘要：数据表格处理是初中信息技术课程中的重要模块。该模块知识体系稳定，关注表格中数据处理的知识与技能。但自2000年以来，数据表格处理模块的教材编写和课堂教学更多是停留在处理操作与处理结果的表面，忽略了数据处理的价值以及数据本身所隐含的意义。数据是有生命力的，挖掘数据本身的内涵，才能让学生体会到数据表格处理的价值，从而有效提升用其解决问题的能力。
关键词：数据；表格；处理；生命力；价值
中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2017）20-0026-04
在信息社会的今天，用数据说话已成为政府、各机构等的行为准则，是社会信任体系的根本。2000年颁发的《中小学信息技术课程指导纲要（试行）》（以下简称《指导纲要》）中就规定了“计算机处理数据”是初中七个基本内容模块之一。随着新课改对探究精神、创新能力的重视，加强学生数据处理能力的培养，引导学生分析数据隐含的意义逐渐被信息技术学科所重视，成为数据表格处理教与学的新视角。笔者通过对《指导纲要》和多个地方版本“指导纲要”中“数据表格处理”模块的梳理，分析了当前该模块内容缺失以及教材编写上的不足，就数据内涵及其对該模块教材编写的影响进行思考。
● 初中阶段对数据表格处理模块的目标要求
信息技术学科义务教育阶段没有国家课程标准，大部分的教材依照《指导纲要》来编写。自2010年以来，一些信息技术发展水平走在前列的省市陆续发布了“本地纲要”，都对数据表格处理给出基本的、更高层次的要求。研读这些纲要，笔者总结出以下几个特点：
①数据表格处理是初中信息技术课程的重要模块，与文字处理、网络应用、动漫设计、程序设计等模块一起构成初中信息技术课程的内容主体。这么多年无论信息技术如何高速发展，数据表格处理始终是初中学生需要掌握的基本知识技能。
②《指导纲要》没有针对数据处理模块提出专门的目标要求和建议。这主要考虑到我国各地区经济发展水平不均衡，信息技术水平差异极大。为了使各个地区可以根据实际情况设计自己的课程以及教与学，这个全国性的纲要就需要具备有很强的开放性，而且不能过细。而地方纲要目标描述就要更加清晰，针对性更强，并明确提出对问题解决层次的要求，要求学生能够运用数据处理技能解决现实生活中的相关问题。
③数据表格处理的目标要求已经从最初关注基础知识与操作技能的普及，转向了关注学生问题解决能力的培养。数据表格处理已经超越了“处理”的范畴，已经站到了与“数据”本身密切相关的“调查”和“分析”高度，上升到数据挖掘的深度，引导学生透过数据发现隐藏的现象，从而真正体会信息技术的内在价值。
● 数据表格处理模块的知识体系及其教材结构
中小学信息技术学科中很多模块的学习都是基于某一软件平台展开的，因此其知识体系往往由两部分组成：模块知识和软件操作知识。数据表格处理模块的知识体系比较稳定，即使教学所使用的软件进行了多次升级或更换，但其基本知识始终保持相对稳定。从2000年至今，这个模块的教材编写体例几乎都是以知识点为主线贯穿始终。
这种以知识点为主线的结构，知识体系严谨完善，一目了然。单元（或章节）往往以知识点为标题，只要看目录就可以基本把握数据表格处理模块的主要内容，并利于学生构建完整的知识体系。
同时，数据处理任务的设计紧密结合知识点的需要，任务是穿插在知识主线上的。也就是说，每一个处理任务的设计，既要保证符合学生的实际生活，又要符合知识点的要求。当学生在现实生活中遇到需要解决的数据处理问题时，能快速有效地调用相应的知识。这类教材适应了2000年后很长一段时期信息技术教育的需求，但依然存在以下几点不足：
①强调操作性知识的学习，数据表格处理很容易就被“绑架”到软件功能上，使教材有“软件说明书”的嫌疑。
②过于侧重“数据表格处理”的操作性知识，缺乏对技术价值的认同。虽然义务教育信息技术课程发展到今天，初中生对很多软件基本的操作已能无师自通，但如果学生对数据处理缺乏本质的了解，对信息技术中的“技术”缺乏价值认同，那又何谈提升学生的问题解决能力和信息素养？
③很多教材都覆盖了《指导纲要》的内容范畴，却忽略了《指导纲要》留下的开放性空间。在数据表格处理模块中，这个“空间”应该挖掘与能力和素养培养相关的内容。例如，关于制作统计图，有的教材以柱形图为例介绍制作方法，但为何选择柱形图而不是线条图、饼图？各种统计图的适用特点是什么？另外，获取数据、分析数据等内容都对培养学生探究精神、提高问题解决能力有关键性的作用，原有的知识体系是否可以在这些方面有所扩充呢？这些都值得教师思考。
④当知识点编排和任务设计两者产生冲突时，往往会牺牲任务的合理性而保证知识结构的完整性。这种牺牲导致一些数据处理任务脱离学生生活的实际。例如，很多教材都会用成绩表、销售表、运动会成绩表等作为展开数据输入、数据运算等知识的案例，因为这类表格的数据属性（行和列结构）很适合讲解数据输入中的多个知识点，但这些数据任务是不是离学生的实际需求有点远呢？学生更希望能解决哪一类的数据问题呢？能否在教材中增加多个数据处理任务，而不是一两个类似成绩表的“大数据”贯穿到底就可以了呢？另外，教材中都是直接给学生提供现成的数据表格，似乎告诉学生：就这个表格了，你就拿去处理吧！可是表格中的数据有何意义？为何要处理这些数据？学生难免会有这样的疑问。
以上几点不足实际上可以归纳成为：数据表格处理，重视了“表格”的“处理”而忽略了“数据”，重视了操作方法而忽略了“数据”本身的意义。
● 对“数据”的理解和对教材编写的思考
数据来源于生活，反映某一事实属性或某一种规律，可见它是具有“生命力”的，教师要引导学生主动体验数据表格处理的过程，感受数据表格处理的价值，主动探究数据所隐含的意义。在数据表格处理模块的教材设计中，教师要把《指导纲要》和各地的“纲要”结合起来考虑，对已有的知识体系做必要的补充，在体现知识体系完整性的基础上增强数据任务的实用性和趣味性，在主动探究的过程中感受数据的“生命力”。 1.增加“获取数据”的环节，感受数据的真实性
在教材内容选取上，数据获取的意义、获取的大体步骤是比较基本的两个知识点。关于获取的大体步骤，教师要让学生知道“明确调查的问题→确定调查的范围→准备记录工具→实地调查”这个过程。获取数据要适量适当，要在较小的范围较短的时间内进行，如在班级、学校、家庭、生活小区等范围内调查，这样可以保证调查的可行性。大范围的数据调查不是这个模块所能做的，也不是学科应该承担的任务。
数据问题的设计要源于学生的生活实际。问题要小而精，以便于调查的实施。生活丰富多彩，问题也层出不穷，数据表格并不是只有班级成绩表、工厂产量、商店销售量，学生身边还有很多有趣的数据需要挖掘。例如，调查班上学生喜爱看的娱乐节目类型、班上学生的月零花钱、年级学生的偶像（影视明星、体育明星、科学家）……
学生思路开阔了，就会发现数据表格可以处理的“数据”原来这么丰富！数据的生命力也会因此变得鲜活起来。由于数据是自己获得的，学生对后续的加工处理就会很积极主动，问题解决的动力自然就会增强。
2.增加“数据分析”环节，感受数据所体现的价值
数据分析就是发现数据处理结果的一些特点或规律，并就此进行必要的说明。数据的生命力体现在它背后所反映的问题。学生只有经历数据分析的过程，才能对前阶段的获取产生成就感，才能理解前面所获取数据的价值所在。因此，在教材内容选取上要注意以下几点：
①数据分析需要借助统计图，因此可以介绍常用统计图适用的数据问题。例如，饼图用于表示部分在整体中所占的百分比，可以用来呈现某种物体的成分占比、各营业机构所占的市场份额等数据问题；折线图可以用于某一事物的发展趋势。每种统计图都有其适用的场合，只有选择了恰当的统计图才能有效进行数据分析和展示。
②介绍数据分析知识时，可以结合活动案例来展开。例如，教师设计一个交流讨论，给出一张互联网应用数据调查表，让学生观察数据后表达自己的观点，不同的学生可能会给出不同的观点，因为他们分析的角度不一样。通过这样的活动，学生能悟出数据分析的方法和角度。又如，给出一个关于“年级同学心中偶像类型的调查”的统计图，让学生从中发现某种现象。通过这些活动，学生就会找到数据表格处理的乐趣。
③数据分析的最终结果是借助一份分析报告表达自己的观点，这也是提高学生信息表达能力的有效途径。“鼓励学生大胆质疑并提出自己的观点、看法”是当前新课改的基本理念之一。只要学生完成一份数据分析报告，而且报告中的观点是自己从数据中“揭秘”得到的，他们就会获得很强的成就感，这才是数据表格处理模块最高层次的学习目标。
3.在体例结构设计上，要重视“数据”主线的作用
教材体例结构中应当增加数据处理的主线，与知识主线有机结合，构成双主线贯穿的模式。可以在节标题体现数据“调查→处理→分析”的主线，而整个模块的知识点还是保持原有的完整性，没有缺失，但顺序有所变换。知识点是随着任务的需要而出现的，有的会重复。因此在教材设计时，教师要在知识体系和数据任务之间找到平衡点（如下图）。
在不同环节中，主线的使用侧重可以有所不同。在“数据表格处理初体验”环节中，教师可以采用以知识点为主线的教材编排模式，数据主线相对弱一些。要完成的数据一般由教师指定，不是由学生调查获得。学生在这个环节要掌握数据表格处理的基本概念和操作，从而构建一个初步的知识体系，为后续展开的自主数据活动打下基础。在“数据调查与处理”和“数据分析与展示”这两环节中，教材选定一些任务作为案例进行阐述，但要同时在相应的正文后面设计自主探究栏目，提出探究性的学习任务，要求学生自定主题（也可以选择与教材相同的主题，但数据要通过自己的调查获得），体验数据调查分析的过程。
对于重复的知识点，要遵循螺旋上升的原则。在解决问题的过程中，多次用到同一个知识点很正常，但在教材编排上，对这种重复就要合理设计了。总的来说，还是要遵循螺旋上升的编排原则，对于再次出现的知识点，在教材编排上要拉开目标层次，每次达到的目标都应该比上一次高。例如，“输入数据”在整个模块的数据活动中至少出现三次，教材第一次介绍输入的基本方法，第二次则介绍快速高效的输入方法（填充柄的用法），第三次则只提出输入要求，不给出输入方法。另外，还可以把一些习惯上放在一起的知识点适当拆分，合理设计任务，让它们跟随任务分散出现。例如，关于“公式运算”这个知识，以往的教材都习惯把它作为一个整体来设计，放在一节或同一个任务中介绍，这里就可以把它拆分为“输入单元格地址进行计算”和“函数运算”两部分，前一部分放在第一节，作为基本知识来掌握，后一部分放在第二节，在对调查数据进行统计运算的过程中介绍，属于相对难一点的学习任务。
4.“数据表格处理”既是研究性学习的对象，也是研究性学习的方法和工具
新课改倡导在学科教学中培养学生的研究性学习意识和能力。在教材编排上，要关注研究性学习的理念，有效设计研究性学习活动，从而有助于学生创新精神的培养，以及问题解决能力的培养。
查阅关于研究性学习的文献不难发现，研究性学习的基本过程与数据表格处理模块中的“数据调查分析”过程有相似之处，数据获取（信息获取）和数据分析就是很多研究性学习中要经历的一个环节。当教师重视了“数据”的生命力，数据表格处理模块就是开展研究性学习的有利阵地。教师在设计“数据”这条主线时，研究性学习已经出现在数据任务当中；学生可以通过研究性学习的形式来开展本模块的学习，同时也掌握了研究性学习的一种工具和方法。
当然，设计教材中的数据任务时，教师要渗透研究性学習的一些理念。同时，还可以设计一个相对完整的研究性学习活动，放在模块最后的练习板块。另外，由于信息技术学科在很多学校是由教师自主确定考试方式，这个研究性学习活动也可以作为期末考核的一种形式。考虑到学时的局限，对于这个模块最后综合性的研究性学习活动，教师只需要关注研究学习基本过程的体验，不需要追求研究性学习的规模。学生只要能自主确定问题，与他人合作，通过调查获取数据，再处理分析数据，解答最初的问题，本模块研究性学习的目的就达到了。
● 结语
数据来自于实际生活，数据有丰富的内涵，透过数据可以看到它隐藏的现象。正是数据具有如此的生命力，表格处理才体现出真正的价值。在信息技术高速发展的今天，义务教育阶段信息技术课程已不再局限于软件知识与操作技能的学习，挖掘所学内容本身的内涵，才能感受到这个学科的“血肉之躯”，才能由衷地产生对这个学科的热爱。信息技术不同版本的“纲要”精神是编写教材的依据，而对这些依据的研读和分析、对学科应有的社会价值的思索，则是教材编写者应有的责任。
关键词：数据；表格；处理；生命力；价值
中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2017）20-0026-04
在信息社会的今天，用数据说话已成为政府、各机构等的行为准则，是社会信任体系的根本。2000年颁发的《中小学信息技术课程指导纲要（试行）》（以下简称《指导纲要》）中就规定了“计算机处理数据”是初中七个基本内容模块之一。随着新课改对探究精神、创新能力的重视，加强学生数据处理能力的培养，引导学生分析数据隐含的意义逐渐被信息技术学科所重视，成为数据表格处理教与学的新视角。笔者通过对《指导纲要》和多个地方版本“指导纲要”中“数据表格处理”模块的梳理，分析了当前该模块内容缺失以及教材编写上的不足，就数据内涵及其对該模块教材编写的影响进行思考。
● 初中阶段对数据表格处理模块的目标要求
信息技术学科义务教育阶段没有国家课程标准，大部分的教材依照《指导纲要》来编写。自2010年以来，一些信息技术发展水平走在前列的省市陆续发布了“本地纲要”，都对数据表格处理给出基本的、更高层次的要求。研读这些纲要，笔者总结出以下几个特点：
①数据表格处理是初中信息技术课程的重要模块，与文字处理、网络应用、动漫设计、程序设计等模块一起构成初中信息技术课程的内容主体。这么多年无论信息技术如何高速发展，数据表格处理始终是初中学生需要掌握的基本知识技能。
②《指导纲要》没有针对数据处理模块提出专门的目标要求和建议。这主要考虑到我国各地区经济发展水平不均衡，信息技术水平差异极大。为了使各个地区可以根据实际情况设计自己的课程以及教与学，这个全国性的纲要就需要具备有很强的开放性，而且不能过细。而地方纲要目标描述就要更加清晰，针对性更强，并明确提出对问题解决层次的要求，要求学生能够运用数据处理技能解决现实生活中的相关问题。
③数据表格处理的目标要求已经从最初关注基础知识与操作技能的普及，转向了关注学生问题解决能力的培养。数据表格处理已经超越了“处理”的范畴，已经站到了与“数据”本身密切相关的“调查”和“分析”高度，上升到数据挖掘的深度，引导学生透过数据发现隐藏的现象，从而真正体会信息技术的内在价值。
● 数据表格处理模块的知识体系及其教材结构
中小学信息技术学科中很多模块的学习都是基于某一软件平台展开的，因此其知识体系往往由两部分组成：模块知识和软件操作知识。数据表格处理模块的知识体系比较稳定，即使教学所使用的软件进行了多次升级或更换，但其基本知识始终保持相对稳定。从2000年至今，这个模块的教材编写体例几乎都是以知识点为主线贯穿始终。
这种以知识点为主线的结构，知识体系严谨完善，一目了然。单元（或章节）往往以知识点为标题，只要看目录就可以基本把握数据表格处理模块的主要内容，并利于学生构建完整的知识体系。
同时，数据处理任务的设计紧密结合知识点的需要，任务是穿插在知识主线上的。也就是说，每一个处理任务的设计，既要保证符合学生的实际生活，又要符合知识点的要求。当学生在现实生活中遇到需要解决的数据处理问题时，能快速有效地调用相应的知识。这类教材适应了2000年后很长一段时期信息技术教育的需求，但依然存在以下几点不足：
①强调操作性知识的学习，数据表格处理很容易就被“绑架”到软件功能上，使教材有“软件说明书”的嫌疑。
②过于侧重“数据表格处理”的操作性知识，缺乏对技术价值的认同。虽然义务教育信息技术课程发展到今天，初中生对很多软件基本的操作已能无师自通，但如果学生对数据处理缺乏本质的了解，对信息技术中的“技术”缺乏价值认同，那又何谈提升学生的问题解决能力和信息素养？
③很多教材都覆盖了《指导纲要》的内容范畴，却忽略了《指导纲要》留下的开放性空间。在数据表格处理模块中，这个“空间”应该挖掘与能力和素养培养相关的内容。例如，关于制作统计图，有的教材以柱形图为例介绍制作方法，但为何选择柱形图而不是线条图、饼图？各种统计图的适用特点是什么？另外，获取数据、分析数据等内容都对培养学生探究精神、提高问题解决能力有关键性的作用，原有的知识体系是否可以在这些方面有所扩充呢？这些都值得教师思考。
④当知识点编排和任务设计两者产生冲突时，往往会牺牲任务的合理性而保证知识结构的完整性。这种牺牲导致一些数据处理任务脱离学生生活的实际。例如，很多教材都会用成绩表、销售表、运动会成绩表等作为展开数据输入、数据运算等知识的案例，因为这类表格的数据属性（行和列结构）很适合讲解数据输入中的多个知识点，但这些数据任务是不是离学生的实际需求有点远呢？学生更希望能解决哪一类的数据问题呢？能否在教材中增加多个数据处理任务，而不是一两个类似成绩表的“大数据”贯穿到底就可以了呢？另外，教材中都是直接给学生提供现成的数据表格，似乎告诉学生：就这个表格了，你就拿去处理吧！可是表格中的数据有何意义？为何要处理这些数据？学生难免会有这样的疑问。
以上几点不足实际上可以归纳成为：数据表格处理，重视了“表格”的“处理”而忽略了“数据”，重视了操作方法而忽略了“数据”本身的意义。
● 对“数据”的理解和对教材编写的思考
数据来源于生活，反映某一事实属性或某一种规律，可见它是具有“生命力”的，教师要引导学生主动体验数据表格处理的过程，感受数据表格处理的价值，主动探究数据所隐含的意义。在数据表格处理模块的教材设计中，教师要把《指导纲要》和各地的“纲要”结合起来考虑，对已有的知识体系做必要的补充，在体现知识体系完整性的基础上增强数据任务的实用性和趣味性，在主动探究的过程中感受数据的“生命力”。 1.增加“获取数据”的环节，感受数据的真实性
在教材内容选取上，数据获取的意义、获取的大体步骤是比较基本的两个知识点。关于获取的大体步骤，教师要让学生知道“明确调查的问题→确定调查的范围→准备记录工具→实地调查”这个过程。获取数据要适量适当，要在较小的范围较短的时间内进行，如在班级、学校、家庭、生活小区等范围内调查，这样可以保证调查的可行性。大范围的数据调查不是这个模块所能做的，也不是学科应该承担的任务。
数据问题的设计要源于学生的生活实际。问题要小而精，以便于调查的实施。生活丰富多彩，问题也层出不穷，数据表格并不是只有班级成绩表、工厂产量、商店销售量，学生身边还有很多有趣的数据需要挖掘。例如，调查班上学生喜爱看的娱乐节目类型、班上学生的月零花钱、年级学生的偶像（影视明星、体育明星、科学家）……
学生思路开阔了，就会发现数据表格可以处理的“数据”原来这么丰富！数据的生命力也会因此变得鲜活起来。由于数据是自己获得的，学生对后续的加工处理就会很积极主动，问题解决的动力自然就会增强。
2.增加“数据分析”环节，感受数据所体现的价值
数据分析就是发现数据处理结果的一些特点或规律，并就此进行必要的说明。数据的生命力体现在它背后所反映的问题。学生只有经历数据分析的过程，才能对前阶段的获取产生成就感，才能理解前面所获取数据的价值所在。因此，在教材内容选取上要注意以下几点：
①数据分析需要借助统计图，因此可以介绍常用统计图适用的数据问题。例如，饼图用于表示部分在整体中所占的百分比，可以用来呈现某种物体的成分占比、各营业机构所占的市场份额等数据问题；折线图可以用于某一事物的发展趋势。每种统计图都有其适用的场合，只有选择了恰当的统计图才能有效进行数据分析和展示。
②介绍数据分析知识时，可以结合活动案例来展开。例如，教师设计一个交流讨论，给出一张互联网应用数据调查表，让学生观察数据后表达自己的观点，不同的学生可能会给出不同的观点，因为他们分析的角度不一样。通过这样的活动，学生能悟出数据分析的方法和角度。又如，给出一个关于“年级同学心中偶像类型的调查”的统计图，让学生从中发现某种现象。通过这些活动，学生就会找到数据表格处理的乐趣。
③数据分析的最终结果是借助一份分析报告表达自己的观点，这也是提高学生信息表达能力的有效途径。“鼓励学生大胆质疑并提出自己的观点、看法”是当前新课改的基本理念之一。只要学生完成一份数据分析报告，而且报告中的观点是自己从数据中“揭秘”得到的，他们就会获得很强的成就感，这才是数据表格处理模块最高层次的学习目标。
3.在体例结构设计上，要重视“数据”主线的作用
教材体例结构中应当增加数据处理的主线，与知识主线有机结合，构成双主线贯穿的模式。可以在节标题体现数据“调查→处理→分析”的主线，而整个模块的知识点还是保持原有的完整性，没有缺失，但顺序有所变换。知识点是随着任务的需要而出现的，有的会重复。因此在教材设计时，教师要在知识体系和数据任务之间找到平衡点（如下图）。
在不同环节中，主线的使用侧重可以有所不同。在“数据表格处理初体验”环节中，教师可以采用以知识点为主线的教材编排模式，数据主线相对弱一些。要完成的数据一般由教师指定，不是由学生调查获得。学生在这个环节要掌握数据表格处理的基本概念和操作，从而构建一个初步的知识体系，为后续展开的自主数据活动打下基础。在“数据调查与处理”和“数据分析与展示”这两环节中，教材选定一些任务作为案例进行阐述，但要同时在相应的正文后面设计自主探究栏目，提出探究性的学习任务，要求学生自定主题（也可以选择与教材相同的主题，但数据要通过自己的调查获得），体验数据调查分析的过程。
对于重复的知识点，要遵循螺旋上升的原则。在解决问题的过程中，多次用到同一个知识点很正常，但在教材编排上，对这种重复就要合理设计了。总的来说，还是要遵循螺旋上升的编排原则，对于再次出现的知识点，在教材编排上要拉开目标层次，每次达到的目标都应该比上一次高。例如，“输入数据”在整个模块的数据活动中至少出现三次，教材第一次介绍输入的基本方法，第二次则介绍快速高效的输入方法（填充柄的用法），第三次则只提出输入要求，不给出输入方法。另外，还可以把一些习惯上放在一起的知识点适当拆分，合理设计任务，让它们跟随任务分散出现。例如，关于“公式运算”这个知识，以往的教材都习惯把它作为一个整体来设计，放在一节或同一个任务中介绍，这里就可以把它拆分为“输入单元格地址进行计算”和“函数运算”两部分，前一部分放在第一节，作为基本知识来掌握，后一部分放在第二节，在对调查数据进行统计运算的过程中介绍，属于相对难一点的学习任务。
4.“数据表格处理”既是研究性学习的对象，也是研究性学习的方法和工具
新课改倡导在学科教学中培养学生的研究性学习意识和能力。在教材编排上，要关注研究性学习的理念，有效设计研究性学习活动，从而有助于学生创新精神的培养，以及问题解决能力的培养。
查阅关于研究性学习的文献不难发现，研究性学习的基本过程与数据表格处理模块中的“数据调查分析”过程有相似之处，数据获取（信息获取）和数据分析就是很多研究性学习中要经历的一个环节。当教师重视了“数据”的生命力，数据表格处理模块就是开展研究性学习的有利阵地。教师在设计“数据”这条主线时，研究性学习已经出现在数据任务当中；学生可以通过研究性学习的形式来开展本模块的学习，同时也掌握了研究性学习的一种工具和方法。
当然，设计教材中的数据任务时，教师要渗透研究性学習的一些理念。同时，还可以设计一个相对完整的研究性学习活动，放在模块最后的练习板块。另外，由于信息技术学科在很多学校是由教师自主确定考试方式，这个研究性学习活动也可以作为期末考核的一种形式。考虑到学时的局限，对于这个模块最后综合性的研究性学习活动，教师只需要关注研究学习基本过程的体验，不需要追求研究性学习的规模。学生只要能自主确定问题，与他人合作，通过调查获取数据，再处理分析数据，解答最初的问题，本模块研究性学习的目的就达到了。
● 结语
数据来自于实际生活，数据有丰富的内涵，透过数据可以看到它隐藏的现象。正是数据具有如此的生命力，表格处理才体现出真正的价值。在信息技术高速发展的今天，义务教育阶段信息技术课程已不再局限于软件知识与操作技能的学习，挖掘所学内容本身的内涵，才能感受到这个学科的“血肉之躯”，才能由衷地产生对这个学科的热爱。信息技术不同版本的“纲要”精神是编写教材的依据，而对这些依据的研读和分析、对学科应有的社会价值的思索，则是教材编写者应有的责任。