高中信息技术项目化学习的实践与研究

【摘 要】本研究以高中信息技术项目化学习为背景，以“生态校园土壤数据处理”项目为例，探讨了在数据处理领域的项目化学习实践。该项目融合生态教育特色和数字环境，旨在引导学生感悟数据的魅力、探索数据的价值，提高用信息技术解决问题的能力，发展学科核心素养。

【关键词】核心素养；项目化学习；数据处理；信息技术

【中图分类号】G434 【文献标志码】A

【论文编号】1671-7384（2024）010-068-03

《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》（以下简称《课标》）指出，课程倡导基于项目的学习方式，将知识建构、技能培养与思维发展融入运用数字化工具解决问题和完成任务的过程中[1]。《课标》模块1“数据与计算”中的“数据处理与应用”部分，要求通过典型的应用实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。根据任务需求，学生需要学会选用恰当的软件工具或平台处理数据，完成分析报告，理解对数据进行保护的意义。《高中信息技术课程·必修1数据与计算》（华东师范大学出版社）第三单元“数据处理与应用”中，设计了“交通数据利抉择”项目活动，该项目围绕共享单车使用的“潮汐”现象，开展探究活动。笔者通过问卷调查，了解到本校高一年级学生日常出行方式为共享单车的占比非常少，难以采用这一主题。为此，笔者结合学校倡导的生态教育特色，依托物语云智慧生态教育学习平台，设计了学习项目“生态校园土壤数据处理”，用于这一单元教学。其目的是以项目化学习重构课堂教学组织形式，通过创设适合学生活动的数字环境、数字资源，引导学生在校园土壤数据处理过程中感悟数据的魅力、探索数据的价值，提高用信息技术解决问题的能力，发展学科核心素养。

项目设计

1.选题背景：融合生态教育

项目化学习倡导通过问题驱动，鼓励学生主动探索现实世界的问题，在项目活动中深入领会核心知识和关键技能。为此，我校聚焦生态素养的培育，通过在必修课程中渗透融合，在选择性必修课程中挖掘关联，在选修课程中开放与引领，全面构建“1+3+N”生态特色课程群，引导学生积极践行“天、人、境”合一的大生态观。本项目选题的灵感源于学校的生态特色教育理念，为学生创建生态人文环境、生态数字环境。笔者基于学校的数字平台在土壤微观察方面已积累了丰富的真实数据，设计了“生态校园土壤数据处理”项目，发动学生通过观察、分析校园环境中的土壤生态现象，结合实际操作，领悟学以致用的意义。

2.问题设计：源于现实生活

《课标》要求，项目活动通过创设问题情境，引导学生在解决问题的过程中感受信息技术对人们日常生活的影响，帮助他们探究数据与计算的知识，提高利用信息技术解决问题的能力，发展计算思维。因此，项目活动中的问题设计，要结合学生的现实生活和学习实践，以引导学生在解决真实问题的过程中将“学技术”和“用技术”融为一体，提升学生思维品质。

对此，笔者基于“为校园植物生长创设良好的环境”这一目标，将本项目分为校园土壤数据的采集、预处理、分析、可视化四个子项目，并为每一个子项目设计了相应的问题群。

3.数字赋能：创新育人场景

根据《上海市教育数字化转型“十四五”规划》和《上海市教育数字化转型实施方案（2021—2023）》的要求，信息技术学科教师应围绕新课标内容，充分利用数字技术，发挥数据的作用，在教学中创设数字育人场景。为此，笔者通过物语云智慧生态教育学习平台，借助数字化学习资源，引导学生对传感器采集到的土壤温度、土壤湿度等数据进行分析与可视化处理，以引导学生理解土壤生态变化对植物生长的影响，培养学生利用信息技术解决生活中真实问题的能力，助力学生更好地适应数字化生活和信息社会。

项目实施

1.提出探究问题

《晏子使楚》有言：“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳，叶徒相似，其实味不同。所以然者何？水土异也。”这说明同一种植物，种植在不同的地区，因为气候环境的差异导致其生长状态不一。那么，导致植物个体产生差异的原因有哪些？如何更好地培育校园植物的生长？由此问题，我们引导学生投入探究学习。

2.提出学习目标

本项目学习目标为：通过实际操作，了解校园土壤数据的采集、分析和可视化表达的基本方法；针对校园土壤性质的探究需求，选用恰当的软件工具或平台，对土壤数据进行采集、预处理、分析与可视化呈现，形成表明校园植物生长之土壤现状的数据分析报告；体验信息技术在生活中的应用，感悟数据的魅力，理解数据保护的意义，树立生态环境保护意识。

3.项目活动实施

（1）子项目一：校园土壤数据采集。首先，我们以问题“常用的数据采集方法有哪些”“如何采集校园土壤数据”，引领学生开展校园土壤数据采集活动。学生通过观看微视频，了解一些常用的数据采集方法，包括传感数据采集、互联网数据采集、问卷调查采集以及企业内部数据采集等。其次，我们组织学生借助校园物联设备，以小组形式探讨数据采集方法。对此，教师为学生提供了丰富的数字化学习资源，包括传感数据采集的物联设备和互联网数据采集的学习手册。学生以小组为单位，利用土壤湿度传感器采集土壤湿度数据，并学习通过互联网采集数据的方法，了解如何获取土壤环境保护的相关网页数据，解析网页数据和保存数据，由此体验传感数据和互联网数据的采集过程。最后，学生结合采集过程体会哪些数据属于安全防护的重要数据，并结合生活经验，交流生活中对数据进行安全防护的措施，树立数据安全意识。

（2）子项目二：校园土壤数据预处理。这项活动要探究的问题是：数据预处理的方法有哪些，如何利用Python语言处理校园土壤数据中的重复值、缺失值和异常值？我们先让学生考察采集校园土壤数据，据此交流讨论，以引出数据预处理的方法。为帮助学生进行自主探究，教师可提供“数据重复值处理”“数据缺失值处理”“数据异常值处理”三个微视频。再提示学生借助数字化学习资源，使用Python语言进行土壤数据的预处理，以备后续数据分析之需。同时，引导学生用isnull（ ）函数识别缺失值，或notnull（ ）函数识别非缺失值，并使用dropna（ ）函数处理校园土壤数据中的缺失值，同时储存数据以备进一步分析。在此过程中，学生分成小组讨论数据异常值的处理方法，尝试采用删除异常数据、以平均值修正异常数据、或将异常值视为缺失值并采用缺失值的处理方法来进行数据预处理，从而整理与清洗数据，为后续的数据分析和可视化表达提供更精准的数据。

（3）子项目三：校园土壤数据分析。这项活动要探究的问题是：常用的数据分析方法与分析工具有哪些；通过观察，可发现校园土壤的湿度主要与哪些因素有关；对一个影响校园土壤湿度的因素进行数据分析，选择它的理由是什么；如何利用Python语言统计2023年校园7—8月土壤湿度小于或等于20%的天数？教师为学生提供的数字化学习资源主要是微视频和学习手册。学生通过观看微视频，可以了解常用的数据分析方法与分析工具；通过观察校园土壤数据，可以分析土壤湿度与其他因素之间的关系。同时，学生可以选择一个因素进行深入研究，并解释选择该因素的理由。正式进入数据分析阶段后，学生使用Python语言来筛选出所需数据，并通过pandas库中的value_counts（ ）函数统计相应频数，以及使用numpy库中的sum（ ）函数进行频数求和，从而编程实现统计2023年校园7—8月土壤湿度小于或等于20%的天数。

这一校园土壤数据分析活动，不仅有利于促使学生掌握数据分析的方法，还有助于加深学生对学校生态系统的理解；通过深入研究土壤湿度与生态因素之间的关系，激发学生对生态环保的兴趣，鼓励学生积极参与生态环境的保护工作。

（4）子项目四：校园土壤数据可视化。这项活动要探究的问题是：数据可视化的基本工具有哪些；Python语言中常用的数据可视化图表有哪些，分别适用于什么样的场景；选择一个影响校园土壤湿度的主要因素，如何对它进行数据可视化处理，试用Python语言对校园土壤数据进行合理的数据分析与可视化呈现。首先，学生可利用微视频和学习手册，探究数据可视化的基本工具，通过观看微视频获得数据可视化的基础知识，理解数据可视化的作用，为探究如何将数据转化为有意义的可视化呈现做铺垫。其次，学生借助数字化学习手册，深入学习Python语言中常用的数据可视化图表及其适用场景，即折线图适用于趋势分析，散点图适用于关联关系的发现，柱状图适用于对比不同类别的数据，饼图适用于展示比例关系，而箱形图则有助于检测异常值。此外，学生还可学到如何使用Python语言的matplotlib库的pyplot子库中的相应函数，创建可视化图表。掌握这些知识有助于学生分析数据之间的关系，选择合适的图表类型进行数据可视化表达。最后是学以致用，学生选择一个影响校园土壤湿度的主要因素，探究怎样运用Python语言进行数据可视化表达。通过深入分析土壤湿度与其他生态因素之间的关系，学生能够更好地理解数据的意义与价值，更准确地传达数据信息，从而提高利用信息技术解决问题的能力。

项目评价

项目评价是项目化学习不可或缺的组成部分，是对学生项目化学习效果的检验，也是学生之间相互学习的过程。项目评价依据课程标准，基于学科整合，聚焦学科核心素养，在真实情境中，将项目化学习的基本要素融入测评活动，让学生在合作、探究、反思中，以计算机科学领域的思想方法发现、分析、解决问题，形成这一类问题的解决方案，发展学科核心素养。

“生态校园土壤数据处理”这一项目，笔者从信息技术学科的核心素养入手，设计了本项目的评价量规表（表1）。

成效思考

1.关注立德树人，构建数字化育人场景

普通高中课程方案指出，立德树人是课程设计的指导思想，课程设计要充分挖掘学科内容中的思想、文化内涵和育人因素。本项目以立德树人为核心，以生态教育为切入点，将学生的学习与校园环境有机结合；通过探讨“如何更好地培育校园植物生长”这一核心问题，将项目分为生态校园土壤数据采集、数据预处理、数据分析与数据可视化四个子项目的育人场景，学生不仅获得了数据处理的相关知识与技能，而且还亲自体验了项目的探究过程。这有助于激发学生对自然环境的保护意识，使他们认识到数据的真正意义与价值。

2.聚焦核心素养，创设数字化学习活动

信息技术课程强调培育以学习为中心的教与学关系，在问题解决过程中提升学生的核心素养。本项目聚焦信息技术学科的核心素养，依托物语云智慧生态教育学习平台，创设了“传感数据采集”“互联网数据采集”“土壤数据预处理”“土壤数据分析与可视化”等一系列的数字化学习活动，促进学生增强信息意识、发展计算思维、提高数字化学习与创新能力、树立正确的信息社会价值观和责任感。

通过这一综合性项目，学科教学落实了立德树人根本任务，有效培育了学生的核心素养，为学生提供了丰富的数字化学习体验。

参考文献

中华人民共和国教育部. 普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）[S]. 北京：人民教育出版社，2020.