未来城市实验室:人口密度

跨学科课程

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资料来源:www.flickr.com/samolo

时间估算:45分钟 

连接到 未来城市实验室容纳不断增长的人口:我们如何满足纽约人的住房需求? 

连接到 港口城市面对密度,1810-1865年 

连接到 世界城市上下(1914-1929) 

目标

学生会

  • 能够描述人口密度代表什么 

  • 能够分析信息图表并对其准确性,内容和有效性进行评估 

  • 能够创建简单的人口密度图表 

材料

  • 基本的四功能计算器 

  • 人口密度工作表(注意:教师在文件中输入密钥-仅打印前两页供学生使用

标准

  • 6.SP.B.5: 总结有关其上下文的数字数据集。  

  • 7.SP.A.1:了解可以通过检查人口样本来使用统计信息来获取有关人口的信息; 仅当样本代表该总体时,对样本总体的概括才有效。 了解随机抽样往往会产生代表性样本并支持有效的推论。  

  • 6RP.A.1: 了解比率的概念,并使用比率语言描述两个量之间的比率关系。   

  • 7RP.2:识别并代表两个量之间的比例关系。 b)在表格,图表,方程式,图表和比例关系的口头描述中确定比例常数(单位速率)。  

  • RHST.6-8.5:将文本中用词表示的定量或技术信息与可视化表示的信息版本(例如,流程图,图表,模型,图形或表格)进行集成。  

  • WHST.6-8.9:从信息文本中收集证据,以支持分析,反思和研究。  

指导问题: 

  1. 我们如何说明信息以帮助我们理解趋势和数据的基本含义? 

  2. 我们如何利用人口密度来了解我们的城市? 

    程序

  1. 简介:什么是人口密度,为什么理解它很重要?
  2. 学生应该分别熟悉这两个词,并且应该能够将它们组合成该词组的连贯定义。 (注意:并非所有六年级学生都熟悉“密度”一词,这可能需要进行一些预教学。) 问题后半部分的答案很可能应该包括资源分配; 但是,在社会研究课上,可能会围绕政府中的代表权展开讨论。 

  3. 小组讨论:人口密度在地图上看起来像什么?
  4. 如果可以,请使用 Slate.com互动工具 可以看到美国需要多少领土才能等于纽约市的人口(请确保在地图底部选择了“纽约市”,然后单击该国家的某个区域,它将自动填写领土需要与人口相等)。 这应该促进有关密度的对话。

    解释说,在美国,人口分布不均的问题助长了关于金钱和资源公平分配的问题。 介绍 尼尔·弗里曼(Neil Freeman)的“选举改革”图,其目的是想象一个拥有50个人口完全相等的州的美国。

    返回Slate.com,以Freeman的地图为灵感进行一系列可视化处理,所有这些可视化演示 人口可以通过各种方式分配 以创造性的方式,利用美国本土熟悉的地理环境。

    学生应提出以下问题: 

    1.)这些地图如何改变您对美国人口的了解? 如果我改用“人口密度”一词,您的回答会改变吗? 

    2)这些地图中的哪一张真正提高了我们的理解能力,而不仅仅是看起来漂亮还是有趣?  

  5. 人口密度活动
  6. 分发工作表以帮助他们理解和创建这种类型的信息图。  

    提示: 有时我们需要更多有关人口和人口密度的信息。 我们可以使用简单的模型来帮助说明人口密度。

  7. 后续步骤:复杂性增加
  8. 提示: 请参考工作表和两组人口密度图表。 当第一套信息已经包含纽约市范围的信息时,为什么还要包括第二套信息图表? 更加具体可以为我们提供更多有用的信息。 您能想到我们可以更具体的其他方式吗? 

  9. 推广活动
  10. 看一下纽约地铁的地图 点击此处.

    学生可以猜测城市中人口最稠密的地区吗? 请参见以下可视化文件以进行确认: 

    https://www.arcgis.com/home/webmap/viewer.html?webmap=80f9b95a4ce0491091f1477710f6a91d 

    推测:您认为哪些部分较密集,哪些部分由于存在地铁线路而变得较密集? (地铁始建于1904年,当时大部分市镇都是农田。) 

    在Slate.com交互式密度工具上,选择“海岸”,然后单击该国家的中心以方便讨论沿海如此密集的历史原因。 

更多资讯 

实地考察:此内容的灵感来自 港口城,1609-1898年; 世界城市,1898-2012年; 和 未来城市实验室 博物馆的旗舰展厅中的画廊, 纽约的核心。 如果可能,请考虑带您的学生参加实地考察! 参观 http://mcny.org/education/field-trips 了解更多信息。 

致谢

本系列的教学计划 New York at Its Core 是与纽约市公立学校教师焦点小组共同开发的:Joy Canning,Max Chomet,Vassili Frantzis,Jessica Lam,Patty Ng和Patricia Schultz。

该项目部分是由于 博物馆与图书馆服务研究所.

这些课程中表达的观点,发现,结论或建议不一定代表博物馆和图书馆服务学院的观点,发现,结论或建议。