义教信息科技教学实施 | “数据与编码”模块-数据组织与呈现（2）|义教|实验|折线图|教学|数学|数据与编码

“数据与编码”模块

数据组织与呈现（2）

本期内容

课标理解

●数据展示因果关系，预测结果表达想法

——“数据组织与呈现”单元的教学（2）

教学课例+同步教学资源

●基于UbD理论的“数据与编码”跨学科主题教学实践

——以“数据见证我们的成长”主题学习活动为例

●基于项目式学习的小学信息科技大单元教学设计与实践

——以“数据表达我做主”单元为例

课标理解

数据展示因果关系，

预测结果表达想法

——“数据组织与呈现”

单元的教学（2）

本文从“使用数据展示因果关系、预测结果或表达想法”出发，围绕数据统计与概率预测展开，系统阐述了数据图表呈现、分析及概率预测的相关内容。学生通过参与数据收集、整理与分析活动，能够有效提升解决实际问题的能力。在教学策略方面，本文强调引导学生掌握数据的组织与呈现方法，采用递进式图表训练、跨学科学习及小组项目式学习等多元方式，将数学知识与信息数据的处理、分析及推理能力培养深度融合，从而培养学生的信息解读能力与批判性思维，提升其数字素养与技能。

《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（以下简称“新课标”）要求“在学习与生活中，能用数据记录并描述规律性发生的事件，简单地表达自己的想法或预测结果”，“使用数据展示因果关系、预测结果或表达想法”。同样是“数据的组织与呈现”，但这里关注的是“因果关系”及结果的预测，与数学中的统计与概率密切相关。

数据的统计

新课标指出：“数据的统计教学承载着培养学生逻辑思维、分析能力和实践应用能力的重要使命。”

数据的收集是数据统计的首要环节，它要求学生在学习与生活中具备敏锐的观察力和主动探索的精神。学生可以通过多种途径获取有效数据。例如，在研究校园内学生的阅读喜好时，可以设计包含不同书籍类型选项的问卷，对各个年级的学生进行问卷调查，以获取全面且具有代表性的数据。实验也是收集数据的重要方式，在科学实验中，学生可以亲自操作实验器材，记录实验过程中的各种数据。此外，随着互联网的普及，网络查询成为一种便捷的数据收集途径，学生可以利用搜索引擎、专业数据库等资源，查找相关的统计数据和研究报告，为自己的学习和研究提供参考。

在收集到数据后，对数据进行整理也是至关重要的。运用表格、图表等形式对数据进行分类汇总，能够使数据更加清晰直观。表格可以将数据按照一定的规则进行排列，方便查看和比较。例如，在统计班级学生的考试成绩时，可以制作一个包含学生姓名、科目、成绩等信息的表格，通过表格可以快速了解每个学生的成绩以及各科目之间的差异。图表则能够以更加形象的方式展示数据的特征和关系，常见的图表类型有条形图、折线图、饼图等。条形图适合比较不同类别之间的数据大小，折线图可以清晰地展示数据随时间或其他变量的变化而变化的趋势，饼图则能够直观地显示各部分在总体中所占的比例。通过合理地运用这些图表，学生能够更加深入地理解数据的内涵，发现数据中隐藏的规律和趋势。

对数据进行初步的分析是数据统计的核心环节。学生要从整理好的数据中提取有价值的信息，运用所学的统计知识和方法，对数据进行计算、比较和推理。例如，通过计算平均数、中位数、众数等统计量，了解数据的集中趋势；通过计算方差、标准差等，了解数据的离散程度。同时，学生还要学会从数据中发现问题、提出问题，并尝试运用数据来解决问题。例如，在分析校园内学生的阅读喜好的数据时，学生可以发现某些类型的书籍更受大家欢迎，从而提出增加这类书籍在图书馆藏量的建议。通过这样的分析过程，学生不仅能够提高自己的数据分析能力，还能够培养解决实际问题的能力，为后续的概率预测以及解决更复杂的信息科技问题奠定坚实的基础。

在我们的生活中，很多事情的发生都有不确定性，如：明天会不会下雨？抛硬币时会出现正面还是反面？这些充满不确定性的问题，其实都可以用数学中的“概率”来研究。

概率就像一个“可能性计数器”，用来表示某个事件发生的机会大小。它的数值在0到1之间：如果概率是0，说明这件事绝对不会发生；如果概率是1，说明这件事一定会发生；如果概率是0到1之间的小数或分数，就表示事件发生的可能性有多大。用统计数据预测概率，常用实验法和调查法。①实验法：从重复操作中找规律。例如，四年级（2）班的学生做了一个抛硬币实验，他们每人抛10次硬币，记录正面朝上的次数，全班30人共抛了300次，其中正面朝上148次，反面朝上152次。用“正面朝上次数÷总次数”就能算出概率，即148÷300≈0.493，这个结果非常接近理论上的0.5。②调查法：从已有数据中找答案。例如，学校食堂想知道同学们最喜欢的菜品，对全校800名学生进行了调查，结果显示喜欢红烧肉的有320人。那么“随机问一名同学喜欢红烧肉”的概率就是320÷800=0.4，也就是40%。食堂可以根据这个概率来安排每周红烧肉的供应次数。此外，生活中的概率事件，常常会影响我们的决策。例如，在超市的抽奖活动中，一等奖1名，二等奖10名，三等奖100名，总奖券1000张。抽中一等奖的概率是1/1000，抽中三等奖的概率是100/1000=1/10。当了解这些概率后，我们就能理性看待抽奖活动。

在概率预测的过程中应注意数据的真实、实验次数的足量、数据抽样的随机等要求。①数据要真实。统计时不能随便编造数据，如抛硬币时要认真记录每一次结果，否则预测会不准确。②次数要足够。只抛3次硬币，可能出现3次正面，这时候算出来的概率是1，但这并不代表硬币正面朝上的真实概率，需要增加实验次数。③排除干扰。在统计喜欢的书籍类型时，要让同学们独立选择，避免互相影响，这样数据才能反映真实情况。

需要注意的是，概率预测只是可能性的大小，不是绝对的结果。例如，天气预报降水概率90%，也有可能当天没下雨；概率1%的事件，也有可能发生，就像彩票中奖虽然概率低，但总有人能中奖。概率帮助我们做更合理的决策，但不能保证百分百正确。

教学策略

在数字素养培育过程中，引导学生掌握数据组织与呈现的核心方法，是培养其信息解读能力与批判性思维的关键环节。教师需通过系统化教学策略，帮助学生理解数据背后的逻辑关系，学会运用图表工具揭示因果联系、预测发展趋势，并清晰表达基于数据的见解。

数据呈现的核心在于将抽象的数字转化为直观的图形，教师应引导学生超越简单的数据罗列，掌握多维度对比分析的可视化方法。以数学学科“统计与概率”模块为基础，可设计递进式图表训练：首先，指导学生使用折线图、柱状图等基础工具呈现单组数据的变化趋势，如某城市近十年空气质量指数波动；其次，引入对比维度，在同一坐标系中叠加多组关联数据，通过图形叠加直观揭示变量间的相关性。

针对数据差异分析，可教授进阶可视化技巧。在展示班级某次数学测试成绩分布时，要求学生在柱状图基础上叠加“与平均分差值”的误差线，用正负方向清晰呈现各分数段偏离平均水平的程度，或在折线图中增设“与最小值差值”的辅助线，帮助观察数据序列中的相对增长幅度。这种多图层数据呈现方式，能有效训练学生从“数据表象”到“差异本质”的分析能力，为后续因果推断奠定基础。

打破学科壁垒是提升数据应用能力的重要途径。教师可围绕“真实问题解决”设计跨学科数据项目，引导学生在生态、医疗、社会科学等领域收集与分析数据。在生态主题中，组织学生分组监测校园周边环境数据——记录不同区域（如操场、树林、停车场）的温度、湿度、噪音值及植物种类，使用散点图分析“植被覆盖率与微气候”的相关性，或通过雷达图对比不同区域的生态指数差异，形成“校园生态优化建议”报告。在医疗健康领域可结合学生体检数据开展项目式学习。收集全班学生的身高、体重、肺活量等指标，运用箱线图分析不同性别、年龄组的体质差异；引入时间维度，对比近三年同年级学生的视力不良率变化，结合问卷调查的“每日屏幕使用时长”数据，通过热力图呈现两者的关联性。在社会科学领域，可指导学生收集社区人口结构数据（年龄、职业、教育程度）与商业网点分布信息，用气泡图（以气泡大小表示人流量）分析“人口特征与商业类型匹配度”，培养其基于数据的社会观察能力。

以小组为单位的项目式学习，能让学生完整体验数据工作的闭环流程。教师可设计“校园午餐满意度优化”课题，引导学生经历四个阶段：首先，通过头脑风暴确定研究问题（如“哪些因素影响午餐满意度”），设计包含菜品口味、分量、价格等维度的问卷；其次，分工收集数据，包括问卷调查（至少覆盖200名学生）、食堂食材采购记录、厨余垃圾重量统计等；再次，运用数据清洗技巧处理无效问卷，使用交叉表分析“年级与口味偏好”“性别与分量评价”的关联性，用饼图呈现不满意原因的分布比例；最后，形成包含数据支撑的改进方案，通过PPT、数据看板等形式向学校后勤部门汇报。在协作的过程中，教师需明确角色分工——设置数据收集员、分析师、可视化设计师、报告撰写人等岗位，要求组内成员定期轮换角色，全面锻炼各项能力。针对数据分歧点，引导学生从样本代表性、问卷设计偏差等角度进行批判性讨论，培养“数据结论需经得起检验”的科学态度。在项目结束后，通过“组间互评+教师点评”的方式，重点评估数据收集的全面性、分析的逻辑性、可视化的直观性及团队协作的有效性。

通过上述策略，学生不仅能掌握数据组织与呈现的技术方法，更能形成“用数据说话”的思维习惯。当他们能够熟练运用折线图揭示气温变化趋势、用热力图分析疾病传播路径、用对比柱状图论证政策效果时，数据素养便真正转化为理解世界、解决问题的核心能力。这种教学模式的运用既落实了数学学科中“统计与概率”的知识目标，又达成了跨学科实践能力与协作创新精神的培养要求，为学生未来应对复杂数据环境奠定坚实基础。

本文作者：

李维明

四川省教育科学研究院

文章刊登于《中国信息技术教育》

2025年第23期

引用请注明参考文献：

李维明.数据展示因果关系，预测结果表达想法——“数据组织与呈现”单元的教学（2）[J].中国信息技术教育，2025（23）：13-15.

教学课例+同步教学资源

基于UbD理论的

“数据与编码”跨学科主题教学实践

——以“数据见证我们的成长”

主题学习活动为例