大数据背景下“数据分析素养”水平的差异性分析

陈建军

【摘要】随着信息技术的迅猛发展，我们已经进入了大数据时代，作为高中教师的我们更肩负着为国家培养亟需人才的重任.如何培养具有较强的数据分析素养的高中生就是我们面临的一大难题，本文以临夏中学高三学生为例探究高中生数据分析素养的差异性.为学校今后的教学提高提供建议.

【关键词】高中数学；核心素养；数据分析

进入21世纪以来，随着电子商务、物联网、社会化网络的快速发展，“数据”已经渗透到我们生活中的各个领域，数据的体量正以指数爆炸式的形式增长，因此大数据正成为当前世界最热门的一个研究方向.如何在海量数据中挖掘出有价值的信息并做出合理有效的决策，将成为一个重要的课题.作为教师的我们更肩负着为国家培养亟需人才的重任，因此如何提高高中学生数学核心素养中的数据分析素养，让学生在以后的学习中更具有竞争力，就是每个高中数学教师思考最多的问题.本文将以临夏中学高三学生为例，研究高中学生数学核心素养之“数据分析素养”水平的差异性分析.

1临夏中学高三学生参加问卷调查情况

临夏中学是甘肃省省級示范性高中，有7个理科实验班，16个理科平行班，2个文科实验班，3个特长班，6个文科平行班，共有1700多人，参加调查人数1491人.调查问卷是以考试试卷形式发放，采用普查的方式（其中3个特长班和两个理科班因为参加其他活动没有调查）.经过阅卷和试卷分析剔除176份三个层次的0分卷和异常卷，最后统计的有效试卷为1315份.调查问卷统计如下：

2数据分析素养水平整体分析

本次研究采用《普通高中数学课程标准解读》（2017年版2020年修订）135页中数据分析素养的水平描述中的标准将数据分析素养分为三个水平.下面按照数据分析素养的三个水平依次分析调查结果.

2.1  水平一统计结果分析

水平一试题满分50分.其中满分人数为18人，占比为1.36%；40分以上244人，占比18.5%；及格人数（30分及以上人数）上675人，占比为51.3%；20分以下265人，占比为20.15%；10分以下一共有56人，占比4.26%.平均分29.98，方差为119.19.

图1-1为水平一的频数分布表，图1-2为水平一的频率分布直方图.

从以上数据可以看出，尖子学生对于水平一的知识掌握程度没有想象中的好，满分人数为18人占比为1.36%，40分以上244人占比18.5%.说明尖子生对于高中数学核心素养水平一的知识掌握不够完美.原因为：（1）由于统计与概率知识学习已经有了一段时间，而且平时考试时并没有循环考查相关知识，有部分内容的概念及知识点学生的记忆比较模糊；（2）教师在教学中有关概率和统计知识的相关的教学时间占比不高，导致学生对这一块知识的遗忘率较高；（3）有部分尖子生对这部分知识不够重视，把大量时间用在函数与导数的学习当中.

从以上数据还可以还发现，学困生对于水平一的知识掌握程度也没有想象中的好，20分以下265人，占比为20.15%，10分以下一共有56人占比4.26%.说明在学习中基础知识的掌握还是有待加强.

总体上来说，这次测试中水平一的平均分为29.98分，方差为119.19，说明全年级对于水平一知识掌握情况差距比较大，成绩不稳定，成绩好的学生和成绩较差的学生在学习方法、学习态度、学习能力这三个方面都存在显著的差异.尤其是在题目较长但是计算很简单的问题上差距就更加的明显.说明学生对于收集数据，整理数据的能力差距很大，有很多学生不善于从题目中提取出有效的信息.

2.2  水平二统计结果分析

水平二试题满分50分，其中最高分为45分.40分以上7人，占比0.53%；及格人数（30分及以上人数）92人，占比6.99%；20分以下265人，占比为20.15%；10分以下一共有56人，占比4.26%.平均分16.13，方差为66.24.

下图2-1为水平二的频数分布表，图2-2为水平二的频率分布直方图.

从以上数据可以看出，满分人数为0人，40分以上7人占比0.53%.说明尖子学生对于高中数学核心素养水平二的知识掌握程度不太好.原因为：（1）学生来自经济相对落后的临夏地区，相对于发达地区的孩子，学生从小对信息的处理接触的就比较少，导致尖子生在这一块的学习中缺少生活的情景；（2）学生对于较为复杂的统计知识有畏难的情绪，静不下心来做这一类题目；（3）与水平一类似学生对这一块知识的遗忘率较高，概念比较模糊，解题方法和技巧更是记不清楚.

从以上数据还可以还发现，对于高中数学核心素养水平二的知识普遍存在掌握程度不好的情况.20分以下916人，占比为69.66%；10分以下一共有225人，占比17.11%.平均分为16.14分，方差为39.12.说明学生对于利用统计概率知识解决实际问题的能力整体偏差，尤其是在解决实际问题中不能够灵活运用所学的统计知识解释随机现象.学生整体做不到学以致用.

2.3  水平三统计结果分析

水平三试题满分50分，其中最高分为35分.及格人数（30分及以上人数）9人，占比0.68%；5分以下267人，占比为20.3%.平均分11.33，方差为39.12.

下图3-1为水平三的频数分布表，图3-2为水平三的频率分布直方图.

从以上数据可以看出，35分以上没有一个人，说明尖子生对于综合性或者创造性地应用概率统计知识构造相应的统计模型或者概率模型的能力较弱.由图3-2可以很直观的看到，绝大多数学生的成绩集中在0～15分之间，远远地低于及格分，说明学生在数据分析素养水平三上的能力普遍不足.对于情景问题不能够正确应用所学知识解决问题，以及学生对于数据的处理手段方面比较单一，方法方面不够灵活，导致很多题型不知道如何下手.

3  数据分析水平在文理科维度上的差异

数据分析素养要求学生能够从大量的信息中提取出有价值的数据，然后用统计思想方法借助现代化工具对数据进行整理、分析，最后基于现实生活的情境建立合适的统计模型，做出推断、得出结论、撰写报告等.这其中不仅需要学生拥有统计学的知识，而且对学生的阅读能力和语言组织能力也有较高的要求.而文理科学生因为学科特点其在学习方式、思维习惯上都有显著的不同，因此，下面将从平均值、方差及极大值三个方面研究数据分析素养水平在文理科上是否存在显著差异.

从表4.1中的数据可以看出，理科生在水平一、水平三的成绩上高于文科生，在水平二上文科生的成绩高于理科生.说明理科生对于简单的随机现象和统计问题的答题情况要好于文科生，而文科生在分析问题和利用所学的统计知识解决实际问题方面要明显强于理科生.理科生的成绩相对文科生来说要更稳定一些.整体来说理科生的数据分析素养要强于文科生.

4研究结论与建议

4.1  本校高三学生数据分析素养水平偏低

测试中发现本校高三学生水平一及格的人数只有51.3%，而水平二及格的人数只有6.99%，平三及格的人数只有0.68%，整体水平明显偏低.大多数学生只是停留在了解随机现象和概率统计问题，能对熟悉的统计问题选择合适的抽样方法，但是不能熟练地应用统计模型解决较为复杂的统计问题，不能在不同的情境中针对具体的问题选择合适的概率模型、解释随机问题，只有极个别学生能在综合的情境中，灵活性、创造性地解决问题，能够理解数据蕴含的深层次的信息，他们的数据分析素养达到较高水平.

建议在高三后续的概率与统计的相关教学中，能更加重视学生数据分析素养的培养，尤其是要培养尖子生在综合的情境中，灵活性、创造性地解决问题的能力.

4.2  文理科学生在数据分析素养上有明显的差异

由于学科特点导致文理科学生在数据分析素养上有着明显的差异，理科生在水平一和水平三上有着明显的优势，对于高考中常见的统计模型理科生要答得更好，但是在水平二上文科生有较大的优势，文科生在信息提取的能力和数据整合能力方面要优于理科生.

建议后续的教学中充分发挥文理生学科特点，有针对性的培养学生的能力.理科生注重信息提取的能力和数据整合能力，文科生注重培养统计模型的灵活应用能力.

4.3  学生在统计活动方面的经验不足

从测试卷中可以发现，学生在统计活动方面的经验几乎没有，尤其是涉及自行设计统计方法解决实际问题的题目时无从下手.这说明在教学中教师更注重高考内容的复习，欠缺对学生能力的培养，学生只会简单的统计方法，不会设计合理可行的调查问卷，更不会根据调查问卷得出结论.

建议教师在教学中不应该只是重视高考题型的讲解，更应该从学生的个人成长角度去培养学生的数学素养[1].数据分析是研究随机现象的重要数学技术，是大数据时代数学应用的主要方法.从学生的成长角度来说，未来的工作中根据需要设计合理可行的调查问卷，会对问卷进行后期的处理及分析从而得出可靠的结论，能够分析随机现象的本质，发现随机现象的统计规律等，因此对学生数据分析素养能力的提升应该引起老师和同学们的重视.

4.4  健全学校统计实践活动教学，助力学生的数据分析素养提升[2]

培养学生的数据分析素养，最好的方式也是让学生经历统计的全过程.在课堂教学中，学生很难在课上体验到解决统计问题的完整过程.因此，需要学校健全高中生统计实践活动实施细则和流程，让统计实践活动走出教室，走入社会，以小组合作的形式开展统计实践活动.这样不但可以提升学生的小组合作能力，而且可以让学生在经历中更好的提升数据分析素养.在统计实践活动的过程中教师不应该只是关注学生活动经验的简单积累，而且更应该关注如何通过实践活动帮助学生更好地提升相应的思维发展，提高学生的自主学习能力、思维能力和动手能力[3].

5  結语

数据分析素养的培养过程与提升学生“四能”达到“三会是相辅相成的”，其内涵及其丰富，有利于学生思维能力、实践能力和创新能力的发展，有利于学生科学精神的培养.因此学校、教师和学生都要重视 统计实践活动教学活动，要严格落实教学活动.

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年版2020年修订）[M].人民教育出版社，2020.7.

[2]王尚志，张思明.普通高中数学课程分析与实施策略[M].北京：北京师范大学出版社，2010.118.

[3]史宁中，王尚志.普通高中数学课程标准（2017年版2020年修订）解读[M].高等民教育出版社，2020.128.