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阶段项目：科学小助手——实验数据处理工具开发 ​

课题 ​

用Python打造“实验数据处理神器”：从数据录入到可视化分析

教学时间 ​

2课时（90分钟）

课前准备 ​

  • 教师端：电脑（Python 3.10+，预装matplotlib库）、投影仪、多媒体课件（含“手动处理实验数据的痛点”视频：如计算错误、绘图耗时）、科学实验案例包（植物生长、水温变化、化学反应时间等数据模板）、小组分工表（记录员、程序员、测试员）。
  • 学生端：电脑（Python环境+matplotlib）、实验记录本（可参考科学课数据）、U盘（保存代码）、马克笔（标注代码模块）。
  • 教学素材：数据处理代码模板（分模块注释）、“bug排查指南”（常见错误：列表索引错误、绘图参数错误）、奖励徽章（“数据小专家”“模块设计奖”）。

一、导入活动：从“科学实验”到“编程工具”（15分钟） ​

活动1：“科学实验复盘”——发现数据处理的痛点 ​

  • 提问：“科学课上记录了植物7天的生长高度（展示数据：[2cm, 5cm, 4cm, 7cm, 9cm, 8cm, 11cm]），如何快速算出平均高度？怎么看出生长趋势？”
  • 学生尝试手动计算（易出错）、画折线图（耗时），教师总结：“手动处理效率低、易出错，今天用Python做一个‘科学小助手’，一键解决这些问题！”

活动2：“工具拆解”——明确项目目标 ​

  • 展示“科学小助手”最终效果：输入实验数据→自动计算均值/最大值→生成带标题的折线图。
  • 分组讨论：“要实现这个工具，需要哪些步骤？”引导拆解为3个模块：
    1. 数据录入（用列表存储）；
    2. 数据计算（均值、最大值函数）；
    3. 数据可视化（折线图绘制）。

二、知识点整合：模块化开发“科学小助手”（35分钟） ​

模块1：复习核心语法——为项目奠基（10分钟） ​

  • 列表存储数据：“实验数据是一系列有序数值，用列表（[]）存储最合适，比如植物高度：heights = [2,5,4,7,9,8,11]”。
  • 函数封装逻辑：“重复使用的计算（如求均值），用函数封装（def calculate_average(data): ...），避免重复写代码”。
  • matplotlib绘图：“用plt.plot()画折线图，plt.title()加标题，让数据‘说话’”。

模块2：分模块开发工具（25分钟） ​

（1）数据录入模块——“收集实验数据” ​

python
# 示例：植物生长数据（可替换为小组的实验数据）
def input_data():
    # 提示用户输入数据，或直接定义已知数据
    data = [2, 5, 4, 7, 9, 8, 11]  # 7天的高度（cm）
    labels = ["第1天", "第2天", "第3天", "第4天", "第5天", "第6天", "第7天"]  # 横轴标签
    return data, labels  # 返回数据和标签
  • 关键说明：labels用于图表横轴，让图形更易理解（体现“科学数据的可读性”）。

（2）数据计算模块——“分析实验结果” ​

python
def calculate_stats(data):
    """计算数据的均值和最大值"""
    average = sum(data) / len(data)  # 均值公式
    maximum = max(data)  # 最大值函数
    return round(average, 1), maximum  # 保留1位小数
  • 小组任务：补充“最小值”计算（minimum = min(data)），锻炼函数扩展能力。

（3）数据可视化模块——“画出数据趋势” ​

python
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_data(data, labels, title):
    """绘制折线图并显示"""
    plt.figure(figsize=(8, 5))  # 图表大小
    plt.plot(labels, data, marker='o', color='green')  # 带圆点的绿色折线
    plt.title(title)  # 标题（如“植物生长高度趋势”）
    plt.xlabel("时间")  # 横轴名称
    plt.ylabel("高度（cm）")  # 纵轴名称
    plt.grid(True)  # 显示网格线（便于读数）
    plt.show()  # 展示图表

（4）整合模块——“组装小助手” ​

python
def main():
    # 步骤1：获取数据
    data, labels = input_data()
    # 步骤2：计算统计值
    avg, max_val = calculate_stats(data)
    print(f"实验数据均值：{avg}，最大值：{max_val}")
    # 步骤3：可视化
    plot_data(data, labels, "植物生长高度趋势图")

if __name__ == "__main__":
    main()

三、项目开发：小组协作+个性化迭代（25分钟） ​

基础任务（全员完成）：完善“植物生长助手” ​

  • 分工要求：
    • 记录员：确认小组实验数据（可使用教师提供的模板，或自己科学课的真实数据）；
    • 程序员：补充“最小值”计算，修改图表颜色/标题（如改为“豆芽生长记录”）；
    • 测试员：运行代码，检查是否有计算错误（如均值是否正确）、图表是否显示。

进阶任务（选做）：开发“专属实验助手” ​

  • 选择其他实验类型（如“水温随加热时间变化”“小球滚动距离与坡度关系”），修改：
    1. input_data()中的数据和标签；
    2. 计算模块（如增加“温差”计算：max - min）；
    3. 图表参数（如纵轴改为“温度（℃）”）。

教师支持： ​

  • 发放“bug排查指南”：如列表长度与标签不匹配（提示“检查data和labels的元素数量是否一致”）；
  • 针对绘图错误，打开AI代码小助手，学生可提问“如何让折线颜色变成红色？”，AI返回color='red'的修改建议。

四、项目展示与互评：从“功能”到“思维”（10分钟） ​

  1. 小组展示（每组2分钟）：
    • 演示工具功能：输入数据→计算结果→图表展示；
    • 讲解“最满意的模块”（如“我们优化了计算函数，能同时算3个统计值”）。
  2. 多维互评：
    • 功能完整性：是否实现“计算+绘图”？
    • 科学关联性：数据和图表是否符合实验逻辑？
    • 创新点：是否有额外功能（如自定义颜色、多组数据对比）？
    • 发放“数据小专家”“模块设计奖”徽章。

五、总结与作业（5分钟） ​

课堂总结： ​

  • 项目核心：用“模块化思维”拆解科学问题（数据→计算→可视化）；
  • 关键语法：列表存储有序数据、函数封装重复逻辑、matplotlib实现数据可视化；
  • 编程价值：让科学实验从“手动处理”升级为“自动化分析”，提升效率与准确性。

课后作业： ​

  1. 用“科学小助手”处理自己科学课的最新实验数据，截图发给老师；
  2. 思考：“如果要比较两组实验数据（如A、B两种肥料的植物生长），代码需要怎么改？”（提示：用两个列表存储数据，绘图时画两条线）。

教学理论支撑： ​

  1. 皮亚杰形式运算阶段理论：通过“拆解项目→设计模块→整合功能”，培养抽象逻辑思维与系统设计能力（11-15岁正处于该阶段的关键发展期）。
  2. 维果茨基最近发展区：小组协作中，能力互补的同伴作为“脚手架”（如程序员教记录员修改数据），教师通过“bug指南”和AI工具支持，帮助学生突破“独立开发”的难点。
  3. STEAM教育融合：整合科学（实验数据处理）、技术（Python编程）、工程（模块化设计）、数学（统计计算），让编程成为解决真实科学问题的工具，而非孤立的语法学习。
  4. 自我决定理论：通过“自选实验类型”“个性化功能设计”满足学生的自主性需求，通过小组展示和徽章奖励增强胜任感与归属感，激发持续学习动机。

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