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高中信息技术课程中有多个模块涉及数据科学。由于选择性必修模块和选修模块是必修模块的延展与深化，以相当专业化的体系进行学生个性化的发展，在此暂不探讨。下面针对数据科学在“必修1：数据与计算”和“必修2：信息系统与社会”两个模块展开教学梳理。
数据科学教学设计中的内容分类
针对数据科学的项目学习可以细化为多个环节来进行设计分类：数据获取、数据存储、数据管理……项目学习中往往涉及相关的多个环节，不同模块中的针对性也不一样，必修一模块更侧重数据处理，必修二模块更侧重数据管理，其他内容也相互补充，因此，教学内容应进行一定的侧重选择与处理。
数据科学的教学设计方法
1.把数据作为信息处理的基础
数据是信息的符号表示;信息是数据的内涵，是对数据的语义解释。数据是一切信息处理的基础。例如，在“气象生活指数的参考价值研究”项目中，查找气象数据、计算气象生活指数、调查分析感冒原因等活动要通过了解数据、信息、知识的相互关系来深化，并学会如何通过收集和分析数据作证研究结论，通过图表可视化数据进行数据挖掘、表达信息等。
2.数据计算要注重数据的处理方式
数据处理的方式有很多，如基本的人工处理、工具化的表格处理以及采用编程的创新性处理等。例如，在“鸡兔同笼问题”项目中，学生可以通过人工、表格、编程三种方式解决鸡兔同笼问题的活动，了解、比较并选择合适的数据计算方式。
人工处理过程：鸡兔同笼问题的数学建模。
表格处理过程：利用成熟的应用软件完成数据的计算。
编程处理过程：根据实际情况编写程序实现数据的计算。
对比的标准有很多，要具体问题具体分析。人工方式成本低，电子表格方式操作方便，编程方式有针对性、计算效率高等。后两种方式均属于计算机处理方式，在较大的数据量、准确度要求、自动化处理等方面具有优势。
3.數据处理需要掌握基本环节
对计算思维的培育充分体现在对数据处理过程的环节中。例如，在“班级运动队组队意向调查”项目中，学生通过对班级成员身高、体重指数、爱好的分析，掌握表格数据处理的基本方法和技巧，可以通过以下基本环节培育、发展计算思维。
数据的分类：能按照类别进行数据的汇总，如男生中喜欢各项运动的人数各有多少。
数据的输入：能根据数据的特点采用快速有效的方式录入数据，如相同的数据、等差数列数据等。
数据的排序与筛选：能根据特定条件查找数据，如全班女生的高低顺序是怎样的、全班男生的超标体重有哪些。
4.数据编码原理需要结合实验来探究
编码的基本原理涉及的内容有：二进制及其转换、ASCII码、Unicode码、数模转换。
了解编码原理，有利于深刻理解计算机处理数据的工作原理。例如，在“身边的数据编码”项目中，学生通过技术实验探究证件数值、文本、图像数据的编码设计方法，了解数据编码的基本原理和和方法;通过给音频编码和音频技术实验，体会数据编码的过程。
5.数据结构与算法应通过算法推演与数据跟踪等项目实施
零散的数据很难被有效利用，依据数据关系建立合适的数据结构才有利于操作和管理。主要涉及变量、列表、线性表、树、图。例如，在“网络购物”项目中，学生通过了解订单数据认识各种数据类型;通过推演订单录入模块模拟队列数据结构的入队过程、模拟队列数据结构的出队过程;通过跟踪快递派送线路数据变化，认识树结构;通过规划最快取快递路线认识图结构，观察数据的变化规律。这一系列的算法推演、数据跟踪等策略项目，可以帮助学生了解数据的组织方法、数据间的关系以及典型数据结构特点，为利用数据做准备。
6.数据安全与信息系统安全需要结合学习
信息系统处理的是数据，数据安全是信息系统安全的根本，并已经越来越成为信息安全的核心内容，两者需要结合学习。通过生活实例，提高对数据安全的意识与技能，对学生的信息意识、信息社会责任的培养非常重要。例如，在“神秘的密码”项目中，学生通过测试个人密码强度、设置安全密码、揭密凯撒密码等活动了解数据加密解密知识，树立数据安全意识。又如，在“安全防护计算机系统”项目中，学生通过探讨计算机病毒的危害、设置防火墙规则、设置个人信息系统安全保护等活动，掌握常用的信息系统安全技术。
7.大数据的教学侧重大数据量的样本设计
在大数据教学中，要注意大数据量的样本设计。例如，在“智能公交”项目中，学生通过分析公交高峰期了解数据分析的常见方法，感受数据分析的一般过程;通过“我在哪里”“公交车距离我多远”等活动体验大数据给生活带来的便利。
8.信息系统中的数据管理加强对数据关系的认知
理解、运用数据关系是数据库的关键因素。数据库中的多个数据表通过相同字段建立表间关系，实现数据查询。例如，在“创建图书管理数据库”项目中，学生通过创建图书借阅表，了解数据库管理系统中的各种数据类型，通过查询某同学借阅信息了解数据表的表间关系。
数据录入：数据管理信息系统可以实现用户与系统的交互，并将录入数据写入后台数据库。例如，在“图书数据录入”项目中，学生通过添加图书录入的表单元素、添加图书录入提示、连接图书数据库、插入图书数据等活动，理解信息系统中数据访问的过程，建立信息系统应用程序与数据库的连接，并将用户输入的信息插入到数据库中。
数据处理：数据管理信息系统可以根据功能要求进行数据的处理。例如，在“借阅图书功能设计”项目中，学生通过用户登录功能设计、图书查询功能设计、图书预约功能设计等活动，了解信息系统收集用户数据，根据用户输入实施数据处理的过程。
数据输出：数据管理信息系统可以根据查询，反馈数据库实时数据。例如，在“图书馆信息系统的数据输出设计”项目中，学生通过制作最受欢迎的图书排行榜、优化借阅管理系统的输出等活动，体验数据的分类查询结果输出，理解适当的数据输出样式对增强信息表达的重要作用。
数据作为信息技术学科的大概念，与其他大概念如算法、信息系统、信息社会密切相关。在高中信息技术课程体系中随处可见数据的身影，教师只有掌握了更全面、深入的数据科学知识，才能在新教材的实施中得心应手。
数据科学教学设计中的内容分类
针对数据科学的项目学习可以细化为多个环节来进行设计分类：数据获取、数据存储、数据管理……项目学习中往往涉及相关的多个环节，不同模块中的针对性也不一样，必修一模块更侧重数据处理，必修二模块更侧重数据管理，其他内容也相互补充，因此，教学内容应进行一定的侧重选择与处理。
数据科学的教学设计方法
1.把数据作为信息处理的基础
数据是信息的符号表示;信息是数据的内涵，是对数据的语义解释。数据是一切信息处理的基础。例如，在“气象生活指数的参考价值研究”项目中，查找气象数据、计算气象生活指数、调查分析感冒原因等活动要通过了解数据、信息、知识的相互关系来深化，并学会如何通过收集和分析数据作证研究结论，通过图表可视化数据进行数据挖掘、表达信息等。
2.数据计算要注重数据的处理方式
数据处理的方式有很多，如基本的人工处理、工具化的表格处理以及采用编程的创新性处理等。例如，在“鸡兔同笼问题”项目中，学生可以通过人工、表格、编程三种方式解决鸡兔同笼问题的活动，了解、比较并选择合适的数据计算方式。
人工处理过程：鸡兔同笼问题的数学建模。
表格处理过程：利用成熟的应用软件完成数据的计算。
编程处理过程：根据实际情况编写程序实现数据的计算。
对比的标准有很多，要具体问题具体分析。人工方式成本低，电子表格方式操作方便，编程方式有针对性、计算效率高等。后两种方式均属于计算机处理方式，在较大的数据量、准确度要求、自动化处理等方面具有优势。
3.數据处理需要掌握基本环节
对计算思维的培育充分体现在对数据处理过程的环节中。例如，在“班级运动队组队意向调查”项目中，学生通过对班级成员身高、体重指数、爱好的分析，掌握表格数据处理的基本方法和技巧，可以通过以下基本环节培育、发展计算思维。
数据的分类：能按照类别进行数据的汇总，如男生中喜欢各项运动的人数各有多少。
数据的输入：能根据数据的特点采用快速有效的方式录入数据，如相同的数据、等差数列数据等。
数据的排序与筛选：能根据特定条件查找数据，如全班女生的高低顺序是怎样的、全班男生的超标体重有哪些。
4.数据编码原理需要结合实验来探究
编码的基本原理涉及的内容有：二进制及其转换、ASCII码、Unicode码、数模转换。
了解编码原理，有利于深刻理解计算机处理数据的工作原理。例如，在“身边的数据编码”项目中，学生通过技术实验探究证件数值、文本、图像数据的编码设计方法，了解数据编码的基本原理和和方法;通过给音频编码和音频技术实验，体会数据编码的过程。
5.数据结构与算法应通过算法推演与数据跟踪等项目实施
零散的数据很难被有效利用，依据数据关系建立合适的数据结构才有利于操作和管理。主要涉及变量、列表、线性表、树、图。例如，在“网络购物”项目中，学生通过了解订单数据认识各种数据类型;通过推演订单录入模块模拟队列数据结构的入队过程、模拟队列数据结构的出队过程;通过跟踪快递派送线路数据变化，认识树结构;通过规划最快取快递路线认识图结构，观察数据的变化规律。这一系列的算法推演、数据跟踪等策略项目，可以帮助学生了解数据的组织方法、数据间的关系以及典型数据结构特点，为利用数据做准备。
6.数据安全与信息系统安全需要结合学习
信息系统处理的是数据，数据安全是信息系统安全的根本，并已经越来越成为信息安全的核心内容，两者需要结合学习。通过生活实例，提高对数据安全的意识与技能，对学生的信息意识、信息社会责任的培养非常重要。例如，在“神秘的密码”项目中，学生通过测试个人密码强度、设置安全密码、揭密凯撒密码等活动了解数据加密解密知识，树立数据安全意识。又如，在“安全防护计算机系统”项目中，学生通过探讨计算机病毒的危害、设置防火墙规则、设置个人信息系统安全保护等活动，掌握常用的信息系统安全技术。
7.大数据的教学侧重大数据量的样本设计
在大数据教学中，要注意大数据量的样本设计。例如，在“智能公交”项目中，学生通过分析公交高峰期了解数据分析的常见方法，感受数据分析的一般过程;通过“我在哪里”“公交车距离我多远”等活动体验大数据给生活带来的便利。
8.信息系统中的数据管理加强对数据关系的认知
理解、运用数据关系是数据库的关键因素。数据库中的多个数据表通过相同字段建立表间关系，实现数据查询。例如，在“创建图书管理数据库”项目中，学生通过创建图书借阅表，了解数据库管理系统中的各种数据类型，通过查询某同学借阅信息了解数据表的表间关系。
数据录入：数据管理信息系统可以实现用户与系统的交互，并将录入数据写入后台数据库。例如，在“图书数据录入”项目中，学生通过添加图书录入的表单元素、添加图书录入提示、连接图书数据库、插入图书数据等活动，理解信息系统中数据访问的过程，建立信息系统应用程序与数据库的连接，并将用户输入的信息插入到数据库中。
数据处理：数据管理信息系统可以根据功能要求进行数据的处理。例如，在“借阅图书功能设计”项目中，学生通过用户登录功能设计、图书查询功能设计、图书预约功能设计等活动，了解信息系统收集用户数据，根据用户输入实施数据处理的过程。
数据输出：数据管理信息系统可以根据查询，反馈数据库实时数据。例如，在“图书馆信息系统的数据输出设计”项目中，学生通过制作最受欢迎的图书排行榜、优化借阅管理系统的输出等活动，体验数据的分类查询结果输出，理解适当的数据输出样式对增强信息表达的重要作用。
数据作为信息技术学科的大概念，与其他大概念如算法、信息系统、信息社会密切相关。在高中信息技术课程体系中随处可见数据的身影，教师只有掌握了更全面、深入的数据科学知识，才能在新教材的实施中得心应手。