数据管理与分析《 需求分析与数据建模》高中大单元整体教学设计2024

高中信息技术选择性必修数据管理与分析《第二章3需求分析与数据建模》大单元整体教学设计

一、内容分析与整合（-）教学内容分析《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》强调了信息技术课程在提升学生信息素养、培养计算思维、数字化学习与创新能力以及信息社会责任等方面的重要性粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《需求分析与数据建模》的教学内容，正是围绕这些核心素养展开的本章通过“中学生体质健康数据管理系统的需求分析与数据建模”项目范例，让学生深入理解需求分析与数据建模在数据管理与分析过程中的重要性，并掌握相关的方法和技能教学内容主要分为三个部分项目需求分析与解决方案、数据的采集与分类、建立关系数据模型项目需求分析与解决方案部分，学生通过角色替换小组讨论等活动，了解用户需求，设计项目解决方案，并进行方案的评价与优化数据的采集与分类部分，学生探讨多种数据采集途径，学习数据分类的方法，理解噪声数据及其成因，认识不同结构化程度数据的区别建立关系数据模型部分，学生学习概念模型与E-R方法，掌握从概念模型到关系数据模型的转换过程，设计简单的数据库逻辑结构

（二）单元内容分析本单元内容聚焦于数据管理与分析中的数据建模阶段，是数据管理与分析过程中的关键环节通过本单元的学习，学生需要掌握以下几个核心知识点和技能:项目需求分析与解决方案学生需要理解需求分析的概念和重要性，学会通过角色替换、小组讨论等方法全面了解用户需求，设计项目解决方案，并对方案进行评价与优化数据的采集与分类学生需要了解数据采集的多种途径，如分析文档资料、面谈、实地调查、研究问卷调查等，学会根据项目需求选择合适的数据采集方理这些信息，为项目解决方案的提出和实施提供有力支持3信息安全意识在数据采集处理和分析过程中，学生能够意识到信息安全的重要性，能够采取适当的措施保护数据安全，防止数据泄露和滥用

2.教学策略与实施1情境导入通过创设与中学生体质健康相关的情境，如学校要求学生进行体质测试并上报数据，引导学生思考如何有效地管理和分析这些数据，从而激发学生的学习兴趣和信息意识2项目实践组织学生分组进行项目实践，从需求分析开始，逐步深入到数据采集、分类、建模等各个环节在实践过程中，教师要引导学生关注信息的来源质量和安全性，培养学生的信息敏感度和判断力3案例分析选取一些成功的数据管理与分析案例，如企业客户关系管理系统、医疗信息管理系统等，引导学生分析这些案例中的信息获取处理和利用过程，从中汲取经验和教训，提升自己的信息处理能力4信息安全教育结合项目实践，向学生讲解信息安全的重要性，介绍常用的信息安全防护措施，如数据加密、访问控制等，培养学生的信息安全意识二计算思维

1.教学目标设定1形式化与模型化能力使学生能够运用计算机科学领域的思想方法，将复杂的问题抽象为形式化的模型，如实体-关系E-R模型、关系数据模型等,从而清晰地描述问题的结构和特征2算法设计与实现能力在项目解决方案的提出和实施过程中，学生能够设计合理的算法来处理和分析数据，包括数据采集算法、数据分类算法、数据分析算法等，并能够利用编程语言或数据分析工具实现这些算法3系统化分析与解决问题能力通过项目实践，学生能够系统地分析问题的各个方面，包括业务需求、数据特征、系统架构等，从而提出全面的解决方案，并有效地解决问题

2.教学策略与实施1模型化教学在数据建模环节，教师要重点讲解实体-关系E-R模型、关系数据模型等基本概念和构建方法，引导学生将实际问题抽象为形式化的模型,培养学生的形式化与模型化能力2算法设计与实现在项目解决方案的实施过程中，教师要鼓励学生设计合理的算法来处理和分析数据可以通过小组讨论、编程竞赛等形式，激发学生的算法设计与实现能力3系统化分析与解决问题在项目实践过程中，教师要引导学生从系统的角度分析问题，关注问题的各个方面和相互之间的关联可以通过案例分析、模拟演练等方式，培养学生的系统化分析与解决问题能力4工具应用鼓励学生利用数据库管理系统数据分析工具等现代信息技术手段来辅助项目实践，提高算法设计与实现的效率和准确性三数字化学习与创新

1.教学目标设定1数字化学习环境适应能力使学生能够适应数字化学习环境，能够利用数字化资源和工具进行自主学习和协作学习2数字化资源获取与整合能力在项目实践过程中，学生能够有效地获取和整合各种数字化资源，如网络数据文献资料、软件工具等，为项目解决方案的提出和实施提供支持3创新能力通过项目实践，学生能够发挥创新思维，提出新颖的项目解决方案或优化现有方案，提高项目的实用性和创新性

2.教学策略与实施1数字化学习环境构建为学生提供丰富的数字化学习资源和工具，如在线课程、电子图书、数据库管理系统数据分析工具等，构建良好的数字化学习环境2自主学习与协作学习鼓励学生利用数字化资源和工具进行自主学习和协作学习可以组织学生进行小组讨论、在线协作、资源共享等活动，培养学生的团队协作能力和自主学习能力3数字化资源获取与整合在项目实践过程中，教师要引导学生有效地获取和整合各种数字化资源可以通过布置任务、提供指导等方式，帮助学生掌握数字化资源获取与整合的方法和技巧4创新思维培养鼓励学生发挥创新思维，提出新颖的项目解决方案或优化现有方案可以通过组织创新大赛创意分享会等形式，激发学生的创新热情和创造力四信息社会责任

1.教学目标设定1信息伦理与法律法规意识使学生了解并遵守信息伦理和法律法规，能够在信息活动中表现出良好的道德素养和法律意识2信息安全与隐私保护在项目实践过程中，学生能够关注信息安全和隐私保护问题，能够采取适当的措施保护个人和组织的信息安全和隐私3社会责任与可持续发展通过项目实践，学生能够认识到信息技术对社会发展的重要作用，能够积极履行社会责任，推动信息技术的可持续发展

2.教学策略与实施1信息伦理与法律法规教育结合项目实践，向学生讲解信息伦理和法律法规的基本内容，引导学生树立正确的信息伦理观和法律意识可以通过案例分析、角色扮演等形式，加深学生的理解和记忆2信息安全与隐私保护实践在项目实践过程中，教师要强调信息安全和隐私保护的重要性，引导学生采取适当的措施保护个人和组织的信息安全和隐私可以通过模拟攻击、防御演练等形式，提高学生的信息安全意识和防范能力3社会责任与可持续发展讨论组织学生就信息技术对社会发展的作用、个人和组织的社会责任以及可持续发展的重要性等问题进行讨论和交流可以邀请行业专家、学者进行讲座或分享经验，拓宽学生的视野和思路4项目实践与社会服务结合鼓励学生将项目实践与社会服务相结合，如为社区、学校等提供数据管理与分析服务，解决实际问题通过实践活动，培养学生的社会责任感和可持续发展的意识总结本单元以大单元整体教学设计的理念为指导，围绕“中学生体质健康数据管理系统的需求分析与数据建模”项目范例，从信息意识、计算思维、数字化学习与创新以及信息社会责任四个方面设定了具体的教学目标，并提出了相应的教学策略与实施措施通过项目实践案例分析、情境导入等多种形式的教学活动,旨在全面提升学生的信息素养和综合能力，为培养适应信息时代需求的高素质人才奠定坚实基础

九、学业评价

一、教学目标设定根据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》的要求，针对粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》中的《第二章需求分析与数据建模》的教学内容，本章的教学目标设定旨在全面提升学生的信息素养，具体从信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个方面进行阐述

（一）信息意识敏感度和判断力学生能够敏锐地感知到数据在信息时代的重要性，能够准确判断数据信息的价值及其潜在的应用场景信息获取与利用学生能够根据项目需求，主动获取相关的数据信息，并合理利用这些信息来支持数据管理与分析的过程信息安全与隐私保护学生能够认识到信息安全的重要性,具备基本的信息安全意识和隐私保护能力，能够妥善处理敏感数据（-）计算思维抽象与建模学生能够运用计算思维，将复杂的实际问题抽象化，建立合理的概念模型，为后续的数据建模和分析打下基础逻辑分析与问题解决学生能够运用逻辑思维和算法思维，分析并解决数据管理与分析过程中遇到的实际问题自动化与系统化学生能够理解并利用数据管理系统实现数据的自动化处理,形成系统化的数据管理与分析方案

（三）数字化学习与创新数字化工具应用学生能够熟练使用各种数字化工具进行数据采集处理和分析，提高学习效率自主学习与协作学习学生能够通过自主学习和协作学习，探索数据管理与分析的新方法和技术，不断创新数据管理与分析的应用场景创新实践学生能够结合实际情况，创新性地设计数据管理与分析方案，解决实际问题，并形成具有创新性的数字化作品

（四）信息社会责任法律法规与伦理道德学生能够遵守信息法律法规，信守信息社会的伦理道德准则，负责任地使用和管理数据信息公共信息安全学生能够关注公共信息安全，采取有效措施保护数据安全,防止数据泄露和滥用社会责任与担当学生能够认识到自己在信息社会中的责任与担当，积极参与数据管理与分析的相关活动，为社会的发展贡献力量

二、学习目标设定

（一）信息意识能够识别并获取与项目相关的数据信息学生能够根据项目需求，主动识别并获取相关的数据信息，确保数据的准确性和完整性能够判断数据信息的价值学生能够准确判断获取到的数据信息的价值，识别出哪些数据对项目的成功至关重要能够保护数据信息安全学生能够采取有效措施保护数据信息安全，防止数据泄露和滥用，确保数据的合法合规使用

（二）计算思维能够将实际问题抽象化学生能够运用计算思维，将复杂的实际问题抽象化,提取出关键要素，为后续的数据建模和分析打下基础能够设计合理的数据模型学生能够根据抽象化的结果，设计合理的概念模型和数据模型，为后续的数据处理和分析提供支持能够运用算法解决实际问题学生能够运用算法思维，设计并实现数据管理与分析过程中的算法，解决实际问题三数字化学习与创新能够熟练使用数字化工具学生能够熟练掌握各种数字化工具的使用方法，包括数据采集工具数据处理工具和数据分析工具等能够开展自主学习和协作学习学生能够利用数字化资源和工具，开展自主学习和协作学习，共同探索数据管理与分析的新方法和技术能够形成创新性的数字化作品学生能够结合实际情况，创新性地设计数据管理与分析方案，并形成具有创新性的数字化作品，展示学习成果四信息社会责任能够遵守信息法律法规学生能够了解和遵守信息法律法规，确保数据管理与分析活动的合法合规性能够维护公共信息安全学生能够关注公共信息安全，采取有效措施保护数据安全，防止数据泄露和滥用能够积极参与社会活动学生能够积极参与数据管理与分析相关的社会活动,为社会的发展贡献力量，展现信息科技人才的担当和责任

三、评价目标设定-信息意识评价学生对数据信息的敏感度和判断力通过观察学生在项目过程中的数据获取行为和信息利用情况，评价其对数据信息的敏感度和判断力评价学生的信息安全意识和隐私保护能力通过考察学生在数据处理过程中对数据安全的保护措施和隐私保护意识的表现，评价其信息安全意识和隐私保护能力-计算思维评价学生的抽象与建模能力通过分析学生设计的概念模型和数据模型，评价其抽象与建模能力评价学生的逻辑分析与问题解决能力通过考察学生在数据管理与分析过程中解决实际问题的能力，评价其逻辑分析与问题解决能力评价学生的自动化与系统化能力通过观察学生设计的数据管理系统和数据处理流程，评价其自动化与系统化能力

（三）数字化学习与创新评价学生数字化工具的应用能力通过考察学生在项目过程中使用数字化工具的情况，评价其数字化工具的应用能力评价学生的自主学习与协作学习能力通过观察学生在项目过程中的学习行为和团队协作情况，评价其自主学习与协作学习能力评价学生的创新实践能力通过分析学生形成的数字化作品和创新性设计方案，评价其创新实践能力

（四）信息社会责任评价学生的法律法规与伦理道德意识通过考察学生在项目过程中遵守信息法律法规和伦理道德准则的情况，评价其法律法规与伦理道德意识评价学生的公共信息安全意识通过观察学生在数据处理过程中对数据安全的保护措施和公共信息安全意识的表现，评价其公共信息安全意识评价学生的社会责任与担当通过考察学生参与数据管理与分析相关社会活动的情况和贡献，评价其社会责任与担当通过以上教学目标、学习目标和评价目标的设定，旨在全面、系统地评价学生在《第二章需求分析与数据建模》学习过程中的信息素养提升情况，确保学生能够全面掌握数据管理与分析的核心知识和技能，具备良好的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力和信息社会责任法学生还需要掌握数据分类的方法，理解噪声数据及其成因，认识不同结构化程度数据的区别建立关系数据模型学生需要学习概念模型与E-R方法，理解实体、属性、键、联系等概念，掌握用E-R图表示概念模型的方法学生还需要学会将概念模型转换为关系数据模型，设计简单的数据库逻辑结构

（三）单元内容整合本单元内容在数据管理与分析课程中具有承上启下的作用在之前的学习中,学生已经了解了数据管理与分析的基本概念、数据生命周期数据存储与检索等知识本单元则进一步深入到数据建模阶段，为学生后续学习数据查询数据分析与可视化等知识打下基础为了更好地整合单元内容，教师可以采用项目式学习的方式，将项目需求分析与解决方案、数据的采集与分类、建立关系数据模型三个部分有机地结合在一起通过“中学生体质健康数据管理系统的需求分析与数据建模”项目范例，引导学生逐步完成项目需求分析、数据采集与分类、数据模型建立等任务，让学生在实践中掌握相关知识和技能

二、《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》分解

（一）信息意识信息敏感度学生能够敏锐地感知到信息的重要性，理解信息在数据管理与分析过程中的作用通过项目需求分析，学生能够主动收集、整理和分析相关信息，以支持项目解决方案的设计和优化信息价值判断力学生能够判断信息的真实性和可靠性，识别噪声数据，理解不同结构化程度数据的区别及其在管理与应用上的特点在数据采集与分类过程中，学生能够根据项目需求选择合适的数据采集方法，并对采集到的数据进行有效的分类和整理信息利用能力学生能够充分利用信息资源，通过信息共享和协作解决问题在建立关系数据模型的过程中，学生能够利用概念模型和E-R方法有效地组织和表示信息，为后续的数据查询和分析打下基础

（二）计算思维形式化学生能够运用形式化的方法描述问题，将现实世界中的问题抽象为数学模型或数据结构在项目需求分析阶段，学生能够将用户需求转化为具体的功能需求和技术实现手段；在建立关系数据模型阶段，学生能够将实体和联系抽象为E-R图，并转换为关系数据模型模型化学生能够建立数学模型或数据结构来表示现实世界中的问题，并通过模型化的方法解决问题在建立关系数据模型的过程中，学生能够设计合理的数据库逻辑结构，以支持后续的数据存储、检索和分析自动化学生能够利用算法和自动化工具处理数据，提高数据管理与分析的效率在数据采集与分类阶段，学生可以利用自动化工具（如问卷调查软件、数据爬虫等）快速采集和整理数据；在数据查询和分析阶段，学生可以利用数据库管理系统和数据分析软件自动化地处理和分析数据系统化学生能够系统地思考和管理数据，理解数据在信息系统中的作用和价值通过本单元的学习，学生能够理解数据管理与分析在整个信息系统中的作用和价值，掌握数据生命周期管理的基本方法

（三）数字化学习与创新数字化学习环境创设学生能够利用数字化工具和资源创设有利于学习和创新的环境在项目需求分析阶段，学生可以利用在线协作工具和思维导图软件等工具进行小组讨论和方案设计；在数据采集与分类阶段，学生可以利用网络爬虫、在线问卷等工具快速采集和整理数据；在建立关系数据模型阶段，学生可以利用数据库设计软件和数据分析软件等工具进行数据库设计和数据分析数字化学习资源的采集与管理学生能够有效地采集和管理数字化学习资源,支持自己的学习和创新活动在数据采集与分类阶段，学生需要采集和管理大量的数据资源；在建立关系数据模型阶段，学生需要管理数据库设计文档和数据分析报告等数字化学习资源数字化学习资源的应用与创新学生能够创造性地应用数字化学习资源解决问题和创新实践在项目需求分析阶段，学生可以利用数字化学习资源（如成功案例、行业报告等）来支持项目解决方案的设计；在建立关系数据模型阶段，学生可以尝试使用新的数据库设计方法和数据分析技术来优化数据库设计和数据分析过程

（四）信息社会责任信息安全意识学生能够理解信息安全的重要性，遵守信息法律法规和道德规范，保护个人隐私和信息安全在数据采集与分类阶段，学生需要遵守相关法律法规和道德规范，确保数据采集的合法性和合规性；在建立关系数据模型阶段,学生需要考虑数据库的安全性和隐私保护措施信息伦理道德学生能够具备良好的信息伦理道德观念，尊重知识产权和他人隐私，不传播虚假信息和违法信息在项目需求分析阶段，学生需要尊重用户需求和个人隐私；在数据采集与分类阶段，学生需要保护用户隐私和数据安全;在建立关系数据模型阶段，学生需要考虑数据库的版权和知识产权问题信息技术应用能力学生能够积极应用信息技术解决问题和推动社会发展,具有创新意识和实践能力通过本单元的学习，学生能够掌握数据管理与分析的基本方法和技能，能够利用信息技术解决实际问题并推动社会发展；学生还能够尝试创新性的应用和实践，如利用大数据分析和人工智能等技术优化数据管理与分析过程

三、学情分析

（一）已知内容分析学生在进入高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《需求分析与数据建模》的学习之前，已经具备了一定的信息技术基础知识他们熟悉计算机的基本操作，了解网络的基础知识，掌握了数据处理的一些基本技能，如使用电子表格软件进行数据录入排序、筛选和简单的数据分析在先前的学习中，学生已经接触过数据库的基本概念，对数据库管理系统有了一定的认识在第一章的学习中，学生已经了解了数据管理与分析的重要性，对数据的生命周期、数据质量数据存储与管理的基本概念有了初步的理解他们知道数据在现代社会中的价值，并认识到有效管理和分析数据对于决策制定的重要性学生对数据管理与分析的基本框架和重要性有了初步的认识，为后续学习需求分析与数据建模打下了基础

（二）新知内容分析本章《需求分析与数据建模》将深入学习数据管理与分析中的两个关键步骤:项目需求分析与解决方案的制定，以及数据的采集、分类与关系数据模型的建立具体来说，学生需要掌握以下内容项目需求分析与解决方案项目需求分析了解项目需求分析的目的、方法和步骤，能够全面准确地识别用户的业务需求，并将其转化为具体的数据管理需求项目解决方案掌握项目解决方案的设计、评价和优化方法，能够提出切实可行的解决方案，以满足用户的业务需求数据的采集与分类数据采集了解数据采集的多种途径，如文档分析、面谈、实地调查、研究和问卷调查等，能够根据实际需求选择合适的数据采集方法数据分类理解噪声数据的概念及其成因，掌握结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的区别，能够对采集到的数据进行合理的分类整理建立关系数据模型概念模型与E-R方法理解概念模型的基本概念，掌握实体、属性、键和联系等术语，学会使用E-R图表示概念模型从概念模型到关系数据模型的转换理解关系数据模型的基本概念，掌握将E-R图转换为关系数据模型的方法，能够设计简单的关系数据库逻辑结构

（三）学生学习能力分析逻辑思维能力高中学生已经具备了一定的逻辑思维能力，能够进行简单的逻辑推理和问题分析这有助于他们在需求分析阶段，准确识别和理解用户的业务需求，并将其转化为具体的数据管理需求实践能力通过先前的学习和实践，学生已经掌握了一定的信息技术操作技能，如使用电子表格软件和数据库管理系统这为他们进行数据采集、分类和数据库设计提供了实践基础团队合作能力在项目学习和实践中，学生通常需要以小组为单位进行协作通过团队合作，他们可以相互学习、取长补短，共同完成项目任务这种团队合作能力对于项目需求分析和解决方案的制定至关重要自主学习能力:高中学生已经具备了一定的自主学习能力,能够通过网络,图书等资源自主获取新知识这有助于他们在学习过程中遇到问题时，能够主动寻求解决方案，提高学习效果

（四）学习障碍突破策略加强理论学习与实践操作的结合在教学过程中，注重将理论知识与实践操作相结合通过案例分析项目实践等方式，让学生在解决实际问题的过程中理解和掌握理论知识设计丰富的实践活动，如数据采集实践、数据库设计实践等，让学生在实践中巩固和提升操作技能提供多样化的学习资源和支持针对不同学生的学习需求和水平，提供多样化的学习资源和支持如提供详细的学习指南、案例库、在线视频教程等，帮助学生自主学习和解决问题建立学习交流平台，鼓励学生之间分享学习经验和心得，形成良好的学习氛围强化团队协作与沟通能力的培养在项目学习中，注重培养学生的团队协作和沟通能力通过小组分工合作讨论等方式，让学生在实践中学会如何与他人协作、如何有效沟通定期组织团队成果展示和交流活动，让学生在展示和交流中提升团队协作和沟通能力采用多元化的评价方式采用多元化的评价方式，如过程评价、作品评价、小组互评等，全面评价学生的学习效果和能力发展注重对学生的进步和努力进行肯定和鼓励，激发学生的学习积极性和自信心针对难点内容进行重点讲解和辅导针对学生在学习过程中遇到的难点内容，如需求分析的全面性数据分类的准确性、关系数据模型的设计等，进行重点讲解和辅导通过案例分析问题讨论等方式，帮助学生深入理解难点内容，掌握解决问题的方法和技巧引导学生主动学习和反思鼓励学生在学习过程中主动思考和探究问题，培养自主学习和解决问题的能力引导学生定期对自己的学习过程和成果进行反思和总结，发现不足之处并寻求改进方法，不断提升学习效果和能力水平

四、大主题或大概念设计本单元的大主题设计为“构建智慧数据管理需求分析与数据建模实践”通过本单元的学习，学生将深入了解数据管理与分析的重要性，掌握需求分析与数据建模的基本方法，通过项目实践，亲身体验数据从需求分析到建模的全过程，提升信息技术学科核心素养

五、大单元目标叙写

（一）信息意识信息敏感度提升学生能够敏锐地感知到数据管理与分析在日常生活和学习中的重要性，理解数据作为信息时代重要资源的价值信息价值判断力增强在面对复杂的数据信息时，学生能够准确判断哪些数据对问题解决具有关键作用，能够区分数据的真伪和优劣信息安全意识在数据管理与分析过程中，学生能够意识到信息安全的重要性，了解数据泄露和滥用的风险，并具备基本的数据保护措施（-）计算思维抽象与形式化表达学生能够将复杂的业务需求抽象为可计算的形式化模型,利用概念模型（如E-R模型）进行数据建模逻辑与结构化思维在数据建模过程中，学生能够清晰地梳理数据之间的逻辑关系，构建结构化的数据模型，为后续的数据处理和分析打下基础算法与问题解决学生能够针对特定的问题设计解决方案，选择合适的算法或工具进行数据处理和分析，提高问题解决的能力

（三）数字化学习与创新数字化工具应用学生能够熟练掌握常用的数字化工具（如数据库管理软件、数据分析软件等）进行数据管理与分析，提高数字化学习的能力数据驱动的创新在数据建模过程中，学生能够发挥创新思维，提出新的数据模型或解决方案，为数据管理与分析领域的发展贡献力量协作与分享学生能够在团队中有效协作，共同完成项目任务，并愿意分享自己的学习成果和经验，促进团队整体的数字化学习能力提升

（四）信息社会责任数据伦理与法律法规学生能够了解并遵守数据管理与分析领域的伦理规范和法律法规，确保数据处理和分析的合法性和合规性数据安全与隐私保护在数据管理与分析过程中，学生能够注重数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用，维护个人和组织的合法权益可持续发展意识学生能够认识到数据管理与分析对环境保护和社会可持续发展的重要性，积极倡导绿色数据处理和分析方式，推动信息技术领域的可持续发展六大单元教学重点需求分析与数据建模的基本方法掌握需求分析的基本步骤和方法，能够准确理解用户需求和业务背景；掌握数据建模的基本方法，能够利用概念模型（如E-R模型）进行数据建模数据采集与分类技巧了解数据采集的多种途径和方法，能够根据实际需求选择合适的数据采集方式；掌握数据分类的技巧，能够将采集到的数据进行有效分类和整理关系数据模型的构建与应用掌握关系数据模型的基本概念和构建方法，能够将概念模型转换为关系数据模型；了解关系数据模型在数据管理与分析中的应用场景和优势七大单元教学难点复杂业务需求的抽象与建模面对复杂的业务需求，学生可能难以准确理解并将其抽象为可计算的形式化模型这需要教师引导学生进行深入的业务分析,帮助学生逐步建立抽象思维能力数据分类与噪声数据处理在实际数据采集过程中，学生可能会遇到大量杂乱无章的数据，难以进行有效分类和整理噪声数据的存在也会影响数据分析结果的准确性教师需要教授学生数据分类和噪声数据处理的方法，提高学生的数据预处理能力关系数据模型的优化与应用在构建关系数据模型时，学生需要考虑数据的完整性、一致性和性能等因素，对模型进行优化学生还需要了解关系数据模型在数据管理与分析中的应用场景和优势，能够根据实际情况选择合适的模型进行应用这需要教师引导学生进行深入的模型分析和应用实践，提高学生的模型应用能力

八、大单元整体教学思路本单元以粤教版高中信息技术选择性必修3《数据管理与分析》第二章《需求分析与数据建模》为教学内容，围绕“中学生体质健康数据管理系统的需求分析与数据建模”项目范例，展开大单元整体教学设计通过本项目的学习，旨在培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新能力以及信息社会责任，全面提升学生的信息素养以下是本单元的整体教学思路

（一）信息意识

1.教学目标设定

（1）信息敏感度与判断力使学生能够对与数据管理和分析相关的信息保持高度敏感，能够准确判断信息的价值和可靠性，尤其是在进行项目需求分析时,能够迅速识别并筛选出关键信息

（2）信息获取与处理能力通过项目实践，学生能够主动寻求并获取项目所需的各种信息，包括业务需求、数据采集途径、数据分析方法等，并能够有效处。