黄春旺
（广东省河源市龙川县实验中学 广东 龙川 517300）
摘要：数据科学素养是数字时代人才的核心要求。在高中数学教育中，学生必须发展自己的数据分析和处理技能。在实际的数学教学中，由于教师不重视统计内容，课堂教学方法不足，因此学生在数据分析中的素养尚未得到充分发展。为了有效提高学生数据分析的质量，教师需要考虑以下课堂学习方面：首先是了解整个统计学的教学目标，以案例教学为主要教学方法，其次是组织学生开展完整的统计研究活动，第三是教给学生多种数据分析方法。第四是培养日常教育中数据分析的素养。
关键词：数据分析素养；中学数学；课堂教学
引言
在数学知识方面，精通数据分析意味着在使用数据探索事物的本质和规律时获得必要的统计知识和经验。从数据识别的角度来看，了解数据分析意味着表达实际问题并根据数据解决问题。通过考虑收集和分析数据，您可以从数据角度思考和分析问题[1]。就数学能力而言，分析数据的能力意味着识别数据，处理数据和查询数据的能力。在新时代，数学教育的基本任务是培育道德和提高素养。因此，当今数学课堂教育中的一个重要问题是如何与数据分析核心素养的实施良好地合作，并为数据分析素养的具体实施找到切入点。这是为了解决实际数学教育水平上的紧迫问题。
一、学生数据分析素养培养中存在的主要问题
在培养数据科学素养的过程中，可以在探索相关定律的课程中获得经验。结合高中数学教科书的内容设置，对学生的教学数据分析素养应更多地基于统计教育。由于统计数据是新课程改革后增加的教育内容，因此教师准备时间很少，缺乏理解并且在教育过程中面临许多挑战。
（一）教师对统计内容的重视程度不够
统计是课程改革后增加的教育内容，是数学课程改革的重要成果。课程编辑在这部分上做了很多努力。在义务教育阶段，统计学是数学课程的主要部分。即使在高中，统计数据也被视为学习的重要元素[2]。因此，教师需要密切注意教学统计。在实际教学中，统计学教师的教学时间远远少于课程要求。以高中数学为例，教师教科书通常建议每章需要16节课，但教师在实际教育中通常只花7-8节课，显然少于要求。造成这种情况的主要原因是，许多教师认为数据统计简单，知识点少，学生易于学习，考试相对容易，在高考中只有一个小问题，因此在这部分花费太多时间是不值得的。但是，尽管教师认为这是非常简单的统计知识，但学生却感到困惑，他们对这部分考试的回答并不令人满意。例如，在一段时间内研究了随机样本后，当老师提到随机数表方法时，学生常常会感到困惑，更不用说利用这些知识来反思和解决实际问题了。
（二）课堂教学方法不当
在统计教育中，许多教师通过讲代数来教授统计学，只关注于各个知识点。这种教学方法允许学生模仿和计算更多的问题，但缺乏思考和解决实际问题的意识。例如，在标准差和最小二乘法学习的情况下，一种常见的教学方法是让教师直接将公式扔给学生，然后举一些示例来说明如何应用公式来使学生熟悉公式的使用完成练习[3]。通用测试问题是：让学生计算或比较标准偏差的大小，并根据可用数据找到线性回归方程。实际上，计算不是统计教育的重点。许多统计软件可以直接产生结果，让学生了解标准差的价值和重要性，并体验最小平方差的意义才更加重要。在统计教育中，如果教师在学习过程中不注意学生的数学思维经验，并且不指导学生交流和反映统计过程的结果并运用知识，则学生将直接使用数据。很难养成收集，分析，评估和推理的习惯。
二、学生数据分析素养的培养途径
（一）整体把握统计的教学目标，以案例教学为主要教学方式
统计教育不仅应给学生以统计计算的印象，而且不应局限于基本知识和技能，而应着眼于发展学生在数据分析领域的素养。教师只有对统计学的教育目的有一般的了解，才能理解和阐明每种概念和方法。例如，一个高中数学样本讨论了如何收集数据[4]。如果教师在他们的教育中只采用简单的随机抽样，系统抽样和分层抽样，则抽样的目的和重要性以及不同抽样方法的意义仍然不清楚。这种情况偏离了课堂的教育目标。对于教师而言，在教学时使学生理解抽样概念比教授抽样方法本身更为重要。
（二）组织学生开展完整的统计调查活动
为了培养数据分析的素养，让学生体验全面的统计研究活动是非常必要的。在这些活动中，学生将通过调查设计，样本抽样，数据分类，数据提取，统计结论和结论讨论的整个过程，更好地了解统计知识和方法，改进数据分析的使用能力。例如，学生学习简单的随机抽样和系统抽样后，老师可以布置实践作业，使用随机抽样方法调查小组中高中学生的平均体重（样本大小为60），并要求学生使用他们所学的统计知识，组织数据并得出结论。在收集数据的过程中，学生将体验数据的可靠性，并更好地了解采样方法。了解数据在分析调查数据中的含义，并增强独特的数据见解和数据分析功能。在解释调查数据时，采用的抽样方法是否能够保证样本的代表性，从样本中得出的结论是否有效以及是否有更好的抽样方法等，可以培养对问题的独特认识和怀疑精神。
（三）教授学生不同的数据分析方法
如果学生手动处理研究活动中收集的数据，则将很耗时，费力且并不总是准确的。因此，在学生掌握了数据处理的基本原理之后，教师可以使用相关的教育软件向学生展示如何在现实生活中处理数据。这使学生可以体验研究生活中科学技术进步的帮助，并鼓励积极的追求。例如，在高中教学时，教师使用Excel处理数据，有效地组织和分析数据，例如模式，中位数，最大值，最小值搜索，均值和标准差计算，这些可以都教给学生。数据分析能力的提高与学习数据分析技术紧密相关。因此，在介绍统计内容时，教师需要注意数据分析方法的多样性和灵活性。目前高中学生需要掌握直方图，频率分布的直方图，折线图和散点图，但是老师可以使用Excel来展示其他额外不同的统计图样，因此学生可以使用各种统计图来突出显示直观的统计信息。学习为不同的现实选择正确的时间表。
（四）将数据分析素养的培养渗透在日常教学中
培养数据分析素养绝不是一天的工作。不仅是统计内容，其他教育内容也可以帮助培养学生数据分析素养。例如，在功能和应用问题领域，学生对数据的理解和分析会影响问题的解决。立体几何使学生可以通过观察点，线和面的位置关系来发展自己的见解和注意力。因此，教师在教学中需要注意教材的学习，并灌输培养学生数据分析素养的相关内容。
结语
数据课堂教学必须严格遵循数据统计的思维方式进行创新训练。在大数据时代，学生需要在数据分析中发展理解，概念和素养。在课堂上，老师将提出问题，并引导学生思考问题，激发学生的学习需求，并发现隐藏在数据中的法律和意义。有必要体验分析过程，根据数据学习的特点进行数学建模和社会实践，提高学生对数据分析和应用的理解，认识数据分析数学思维和社会实践的基本思想。
参考文献
[1]娜仁格日乐,史宁中.数学学科核心素养与初中数学内容之间的关系[J].东北师大学报(哲学社会科学版),2019(06):118-124.
[2]宁锐,李昌勇,罗宗绪.数学学科核心素养的结构及其教学意义[J].数学教育学报,2019,28(02):24-29.
[3]于川,朱小岩,邬楠,徐晶,王成丽,刘庆利,曲全.高中生数学学科核心素养水平调查及分析[J].数学教育学报,2018,27(02):59-64.
[4]黄翔,王尚志,张思明,胡凤娟.关于高中数学课程性质与基本理念的新思考[J].数学教育学报,2018,27(01):22-26.