大数据时代高中生数据分析能力的培养探究

刘洋 黄敬频

【摘要】社会的加速发展将我们带入了一个大数据时代，六大数学核心素养的提出使数据分析能力备受关注，培养高中生数据分析能力的紧迫性更加突出.本文基于现有的关于高中生数据分析能力研究，分析了高中生现阶段的数据分析能力的特点，进而给出关于高中生数据分析能力培养的教学建议.教师应重视对高中生数据分析素养的提升;深入了解学生的认知基础，在学生已有的认知基础上分层式教学;注重贴近学生的实际生活，采用渗透式教学;课后及时检查学生的学习效果，以多种检查方式对学生的学习效果进行评价.

【关键词】大数据时代;高中生;数据分析能力;培养;课堂教学

【基金项目】广西民族大学研究生教育创新项目（gxun-chxps201809）.

一、引 言

在中国特色社会主义社会取得重大成果的今天，我国的政治、经济和文化等都得到了很大的发展，互联网成为我们生活中不可缺失的一部分，在我们的生活里数据无处不在，贯穿于社会生产和生活的各个领域，我们进入了一个大数据的时代.数据数量的增大，数据类型的繁杂，数据质量的参差，使数据大爆炸.“大数据”通过分析才能體现出价值，进而引发了我们对培养学生数据分析能力的思考.在《2017年新课标数学课程标准》中提出发展数学核心素养（数学抽象、逻辑推理、数学建模、直观想象、数学运算和数据分析），学会用数学眼光观察世界，用数学思维分析世界，用数学语言表达世界[1].其中数据分析能力指的是收集数据、整理数据、描述数据、分析数据和评价数据等基本能力.从高中数学教材的修改中我们可以发现，教材中对统计与概率部分的内容进行了拓展、深化，少量新加内容并重视具体实例的分析.从课程内容的设置上来看，新的课程标准中对培养学生的数据分析能力的培养提高了重视，不仅重视对统计基础的掌握，而且重视实际的应用，进而来培养和提高学生的数据分析能力！大数据时代提高高中生的数据分析能力才能使学生在庞大的数据中去伪存真、由表及里和由此及彼的分析数据.数据分析能力将成为大数据时代高中生综合素养中的重要组成部分.综合国内外的相关研究我们可以发现，国内的研究多数都是关于统计观念的培养，而国外对数据分析相关的研究比较全面和深入.国内在培养过程中，注重让学生亲身参与和经历数据分析的过程.总的来看，虽然取得了较大成果，但是对中学教育阶段的数据分析研究较多，对在教学中如何培养高中生的数据分析能力的研究较少，尤其是对教师在教学中的建议却少有研究.

二、高中生数据分析能力现状

澳大利亚的Jane Watson和美国Jerry Moreno从不同角度对数据分析观念的成分进行了研究[2].Reading以纸笔测试的形式对澳大利亚中学7年级至12年级的学生进行了测试.而Mooney&Jone以个别访谈的形式对1年级至8年级的学生进行了访谈，采用SOLO分类框架，用四个维度划分学生的回答[2].Reading和Mooney&Jone以不同的方式对学生的数据分析观念的情况进行了研究[2].国内的张静波、张丹、王建波和刘明祥对学生统计观念形成进行了研究，都提出了不同的观点.黄江林还对高中生统计观念状况进行了调查.陈娜萍、刘理富和阚王深对高中生的数据分析能力进行了研究.国内在学生数据素养方面的研究相对较少，陈娜萍曾采用SOLO评价标准建立评价框架对初中生的数据素养进行评判[3].刘理富对赣州市某中学365名学生进行了数据分析能力测试和分析，刘理富采用SOLO分类评价理论对高中生的数据分析能力进行了研究.阚王深对临沂市某实验中学高二年级100名学生进行测试，运用SPSS软件从五个方面（数据整理、数据描述、数据运算、数据解释和数据推理）对高中生数据分析能力进行了研究.

基于现有的研究我们可以发现高中生数据分析能力具有以下特点：

（1）高中生数据分析能力在年级，层次和文理分科上存在显著差异，即高年级的学生比低年级学生的数据分析能力强;

（2）层次好的比层次低的学生数据分析能力强;

（3）理科生比文科生的数据分析能力强[3];

（4）高中生数据分析能力在性别上总体不存在显著差异，在数据探究方面男生强于女生，在数据整理方面女生强于男生[3]，在数据收集和数据描述上男女生存在不同程度的差异，在数据计算方面男生强于女生，在数据解释方面男生强于女生，而在数据推理方面男女生不存在显著差异.

高中生对数据收集方法的了解很少，对数据整理方法的选择和运用不够熟练;对数据描述时很少应用统计量，对各统计图表的掌握不够牢固;对数据解释虽然能考虑到局限性，但是对问题的实际生活背景考虑得不够全面;很少关注到样本的来源，解决问题时忽视现实性.高中生的数据素养还有待提升，高中生数据分析能力还有待提高，高中生对数据统计分析EXCEL软件的应用还有需加强.教师的教学方法还有待优化，教师的数据分析能力还有待增强.

三、大数据时代高中生数据分析能力的培养

（一）数据素养的内涵

关于数据素养的界定，曾经国内外的相关学者从不同的角度开展了探讨，但是至今还没有达成统一的认识.从目前的研究来看，数据素养包括：数据分析，数据利用，数据共享和数据管理.从数据素养来看，要培养学生对数据加工处理，利用EXCEL软件对数据的内涵进行深入的挖掘，提取有价值的隐含信息的能力;培养通过数据分析结果，得出相应的结论，进而对决策过程和实践过程起支撑作用的能力;培养通过不同渠道和采用不同方式将有效的数据分享交流的能力;培养分类管理和整理更新数据的能力.

数据素养的构成包括数据意识，数据知识，数据能力和数据伦理.对数据素养的构成而言，使学生掌握数据相关的基础理论和方法，即具体的数据科学领域的原理、方法、意义和技术等.掌握扎实的数据知识为以后的数据分析提供充足的知识储备.培养学生遇到相关问题时能够想到利用数据处理或是通过获取数据来解决，培养学生对数据的感知力和洞察力，能够快速辨别有效数据，并且能够从这些数据中寻找到解决问题的方案.具有强化自身学习能力的意识，在遇到实际问题时能够自觉地从有效数据中探索出解决问题的方法.培养学生能够应用工具并采用有效的方法检索数据的能力，通过某种手段或技巧将数据处理成便于使用的状态的能力，将遇到的问题转化为具体数据需求的能力，利用所获取的有效数据解决具体问题的能力，对数据进行评价和分析的能力.

（二）教学实施策略

高中生数据分析能力的培养和提升主要是通过课堂教学来完成的，课堂教学离不开教师的指导，所以提高学习质量的关键在于提高课堂教学的效果.而课堂教学主要包括备课、上课、布置和检查课外作业、课外辅导和学业成绩的检查与评价，下面针对课堂教学给出一些教学建议.

1.了解学生认知基础，设计分层教学案例

备课包括备教材、备学生、备目标和备检测.这些环节对营造高效的课堂学习环境，进而提高学生的学习效率有着不可忽视的作用.教师备课时，在注重知识传授的同时还要更加关注学生的认知基础，注重选择有实际意义的例题与练习题.对统计相关知识的学习是在学生初中已经接触和学习了统计基础知识之上进一步的探讨和学习，所以教师对学生这一认知基础的了解是十分重要的.统计部分的知识占高中教材中的比重并不是很大，学习的难度和对学生的要求相对较低，但是对高中生来说，学习和理解统计部分的相关知识和思想还是有很大难度的.所以教师在课前应深入了解学生的认知基础，这样有助于分层教学和因材施教，让每一名学生都能得到不同的收获.注意设置不同梯度的题，让不同层次的学生得到不同程度的提高，真正做到因材施教.统计知识更加注重知识的实际应用，所以教师要结合生活选题，贴近学生的实际生活，让学生体会每一种分析方法的优越性和局限性，让学生意识到学习统计知识的重要性，激发学生的学习兴趣.

2.注重贴近学生实际，加强知识渗透教学

上课是通过教师对课堂活动本身的导入、课中和结束过程的不间断调整和控制，顺利实施教学计划方案，以达到预定教学目标.课堂学习是学生学习数据分析知识的主要途径，是提升数据分析能力的重要环节，学生在掌握数据分析相关知识和方法的同时更要注重的是一定的训练.在教学过程中应采用渗透式教学，不仅教给学生数据分析的方法，还要渗透数据分析的思想，让学生经历数据分析的整个过程，使学生学会学习总结和反思.在教学中，教师应加强对概念的讲解，加强学生对统计量的理解，例题的选择应注重体现数据分析的方法，教师在清楚地分析和讲解问题的基础之上，更重要的是引导学生总结解决问题过程中的方法和策略，避免学生在解决问题的时方法选择不恰当，进一步提升学生的数据分析能力.教师应重视教学目标，让学生通过实验、问卷调查或查阅资料等方式收集数据，并对收集到数据进行整理等，让学生在实践中体会数据分析的快乐，在教学中让学生参加数据分析的中数据收集、数据整理、数据运算、数据描述和数据推理等每一个环节，在这个过程中让学生自己发现不同的方法和策略的优缺点，更好地理解数据分析的思想.在统计部分的教学中，常常会出现数据庞大并且杂乱，教师可以借助EXCEL软件更加直观高效地将数据的特征展现给学生，激发学生的好奇心，大大地提高了课堂效率.课堂的学习使学生掌握了知识和技能，课后的自我总结和反思是对能力的进一步提升，所以，教师应在教学过程中应有意识地引导学生反思，进而形成习惯.

3.及时检测学习效果，建立科学评价方法

教师在课后布置作业是为了对课上所学的知识进行巩固，通过批改作业了解学生对知识的掌握情况，这就要求教师对学生作业的批改要更加细致，对学习效果的要求应更加严格.对统计部分检查学生学习情况的方式相对单一，可以适当地增加检查方式，如通过师生间的交谈，在这一过程中，教师可以对不同层次学生的学习情况进行了解.教师可以在课堂小结时通过计时检测深入了解学生的学习效果，既能训练学生的解题速度，也能加强学生的专注度.在课后作业的布置中，在重视知识点的学习和检测的同时还应注重学生对知识的实际应用，所以教师应适当选择一些开放性的思考题，题目应贴近生活实际.对学生的考核一般都是通过学业成绩，统计部分注重的是实际的应用，所以这部分的考核可以布置一些统计调查活动，通过学生对数据收集、数据整理，数据运算、数据描述和数据推理等数据分析，实际问题的解决来考核学生对这部分知识的掌握，这不但能让学生充分体现數据的价值，还能感受学习数学的乐趣.

四、结 语

大数据时代对未来人才的数据分析能力提出了更高的要求，高中生需要掌握初步的数据分析与数据整理的能力，为今后学习数据分析相关知识和提高数据分析能力打下坚实基础，满足未来工作中对数据收集、整理和分析的现实需求.本文通过对高中生数据分析能力已有的研究发现高中生数据分析能力的特点，针对高中生数据分析能力的特点给出课堂教学的建议，即教师在课堂教学中要重视培养学生的数据素养，深入了解学生的认知基础，使不同层次的学生都得到不同的收获，注重联系生活实际，在教学中渗透数据分析的思想，采用多种评价方式检查检查学生的学习效果，将数据分析的相关知识和实践真正落实到教学过程中，进而有效的提升高中生数据分析的能力.

在新形势下，培养高中生的数据分析能力，建设具有较高数据分析能力的教师队伍也是十分必要的.各学科教师在实际教学过程中渗透数据分析，有助于促进学生数据集分析能力的形成和提升.大数据时代，教师不断充实和完善自我的数据分析理论知识、改进教学方法和加强统计软件的使用，是学科渗透和实践教学的内在要求，通过及时有效地开展渗透教学，将数据分析的相关理论知识和方法落实到各科的实际教学中.初步培养高中生数据分析能力和系统思维方式的形成，促进高中生数据分析能力的提升和综合素质的提升.

【参考文献】

[1]中华人民共和国教育部.普通高中数学课程标准（2017版）[S].北京：人民教育出版社，2018.

[2]阚王琛.高中生数据分析能力薄弱的原因及对策研究[D].济南：山东师范大学，2017.

[3]刘理富.高中生数据分析能力的调查研究[J].中华少年，2017（1）：151-152.

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