数据统计分析学习范文1
关键词 在线学习；学习行为分析；网络教学平台；公共计算机基础课程
中图分类号：G642 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2016）18-0059-03
1 引言
公共计算机基础课程的特征是应用性和基础性，各高校相关教学部门一直关注如何有效开展教学活动，但在教改实施中，更多关注对所“教”的内容、方法等进行改革，而很少研究“学”的问题。伴随着信息技术的快速发展，通过网络学习已成为重要的学习形式，但在网络教学中，注意力过多集中于如何组织知识点、设计课程内容、提供教学资源等方面，忽视了对学习者的学习过程监控。通过研究网络学习行为，有助于对基于网络的学习规律有更深刻的了解，使网络教学平台设计更加有效地为学习者提供服务，并将有助于调动学习积极性，增强学习参与度，提高学习效率，并提升教学质量。
2 网络学习行为分析
网络学习行为就是指在现代通信技术支持下，借助多样的基于网络的教学资源，学习者为达到预定效果而采取的一系列操作或活动，如确定目标、制订计划、选择方法、操作行为等，主要采用自主和协作的学习方式[1]。学习行为统计分析是为了保证学习质量，达到学习目标，对整个学习行为发生的所有活动进行规划、检查、评估、反馈和调整的一系列过程[2]。通过对在线学习行为进行统计分析，可以实现：
1）全面检查学习者在网络环境下进行的自主学习过程，有助于教师更好地针对不同的学习者提供具体的、个性化的指导；
2）充分发挥学习者的主动性、积极性和创造性，使得学习者最终理解、掌握并灵活运用所学的课程知识。
3 学习行为统计分析系统结构
网络学习行为数据模型 实现对基于网络的学习行为数据的统计分析，首先要解决的问题是如何对网络学习行为数据模型进行准确定义，以及确定如何自动实时、高效地采集学习行为数据的技术和规范。本文依据活动理论和行为科学（Behavioral Science）的基本原理[3]，深入分析网络学习行为数据的本质属性，建立网络学习行为数据模型[1]。
1）主体，即用户身份标识，作为学习者使用网络教学平台的账号信息，具有唯一性。
2）操作：由学习者进行自主学习过程中所做的各种操作的集合，以及对应的时间构成。
3）客体：学习者进行学习时在教学平台操作的对象集合，包括操作对象的类别、名称或标识编码数据等。
数据的采集、处理及展示 确定操作行为集合，对各类行为定义进行编码以获得标识代码。本文设计的行为标识由两部分组成：标识码（Behavior Code）和标识说明（Behavior Desc）。
在数据采集模块中，根据客户端与服务器端的数据交互，实时跟踪学习者在教学平台的操作活动，对数据进行采集、量化，获得在线学习操作行为数据，按预先设置好的格式存储于数据库，为后继分析学习行为特征、汇总统计做准备。采集功能模块对所发生的网络学习行为进行量化及属性表示，并采用统一的结构进行存储，如表1所示。
统计分析模块的功能是对存储在数据库中的用户学习行为数据进行加工处理，教学管理者可以对处理后的数据进行实时的查询、汇总、统计、分析，并以报表、表格或图表等图形化用户界面将处理结果在Web页面中显示，为教师及时发现教学中存在的问题以改进教学方式方法、教学管理部门做相关决策提供可靠数据支撑。
学习行为统计项 随着计算机技术的快速发展，尤其在教育领域的广泛应用，针对如何更加科学、合理地对学习者进行评价，出现很多新的方法和形式。其中，量规（Rubric）
是一种结构化的量化评价标准，可对所要评价的目标进行逐层细化，从多个方面规定评级指标，不仅可操作性强，而且准确性高[4]。本文根据学习者在线时长、出勤次数、提交作业个数/次数、提交实验个数/次数、阶段测试成绩等制定量规，对学习行为进行统计分析，如表2所示。
系统结构 本文设计的网络学习行为数据统计分析系统主要分成两个大的模块：学习行为数据采集模块和数据统计分析模块。结构如图1所示。
数据采集模块对学习者与教学平台交互产生的相关在线学习数据进行采集，如登录、学习资源获取、操作指导视频观看、提交作业/实验、注销等统计参数数据，量化、整理后存储于行为数据库中。
统计分析模块对行为数据库中的数据进行提取、汇总、加工，通过图形化界面，对学习者在线学习行为进行实时统计分析。比如：展示单个学习者的在线学习时间总体曲
线，教学平台访问时间人数分布，在线时间长度分布统计；展示教学平台开设课程被访问的统计数据，如访问人数、平均访问时间长度、课程设置各栏目的访问情况、出勤情况、作业/实验提交进度的情况等。
4 网络学习行为统计分析的应用实践
对学习者网络学习行为的统计分析，在内容上包含如下几个方面。
平台访问时段统计 网络教学平台充分体现了教与学活动的时空分离性、异步性，学习者个别化自主学习、协作性学习等特点，通过对平台访问时间的统计分析，可为教师和管理人员提供积极意义的参考。比如：教师根据学习者在线学习人数集中的主要时间段，通过教学平台站内邮件、BBS论坛等，参与学习者之间的互动，掌握教学资源、提供学习材料、回答问题的时间点。
图2是指定日期24小时内访问人数的统计结果，教学平台访问量主要集中于上午10―12时，下午16―18时，这与实验课程安排时间吻合；在晚间19―23时，有部分学习者利用课余时间通过教学平台进行学习。
在线时间区段统计 对学习者在线时间长度分布情况进行统计，可让教师对学习者所选教学平台课程在线参与度进行客观评价。而且，在相同的作业/实验提交数量一致的情况下，在线时间越短，也从侧面反映教师的教学质量、学习者的学习效率等情况；并可对教师区分教学难点、合理分配各知识点教学时间等决策提供参考。
图3所示的统计结果为教学平台学习者不同在线时间区段的人数分布情况，每个时间区段为9个小时。统计数据表明，学习者每学期在线学习时间长度集中在10～45小时之间，少数会超过70小时。这与学习者在教学平台选课数量以及学习偏好、习惯有关，有的学习者登录平台所做的操作主要是下载实验素材，自主学习方式以离线操作为主；有的学习者对平台教学资源、操作视频等则比较关
注，时常登录进行查阅、观看，同时积极利用教学平台通信模块，参与教师及其他学习者的交互活动。
个体学习行为统计 通过收集在线学习行为而实时生成统计报表，有利于教师实时掌握学习者在线学习进展情况。根据学习者学习行为的统计信息，了解其在线学习行为的规律，使用课程资源、信息交流等方面的偏好，以便教师可以及时调整教学内容；关注学习者学习过程中的自我管理，激发其自主学习的积极性；帮助学习者排除学习过程中遇到的障碍；引导、督促学习者更好地参与网上教学活动。
表3是以教学班为单位，对学习者在线学习行为进行实时统计的情况，其内容分为三个部分：作业提交进度；实验提交进度；出勤统计。提交作业总数80%以上的学习者占总数的73%，基本完成全部实验的学习者占总数的90%，这与任课教师对作业和实验的进度要求有关联。
对前两项统计结果进行分析，可以发现有约10%的学习者的进度落后于教学进度，结合第三项出勤/满勤比率的统计数据，教师能够发现学习者对该课程学习态度和兴趣的变化趋势，若落后进度比率一直上升，则应考虑导致该现象的原因并采取相应措施，如通过座谈、走访、讨论的形式获悉真正原因，随之调整教学策略或教学进度，以保证教学质量稳定。
各项统计数据均可以查看对应详细信息，以实验提交统计为例：教师不仅可以查看实验结果完成的质量，还可以根据提交实验的时间、完成的速度等参数，对学习者学习效果进行完整的评价。
5 结语
通过网络进行学习，具有开放、协作、自主、多维等特性，有必要对评价的方式做出改变，变终结性评价为过程性评价。通过对现有网络教学平台功能进行升级完善，设计在线学习行为统计分析系统，对学习者的在线学习行为数据进行采集、整理，并对其进行统计分析，可以作为学习者的过程性评价依据。
本系统在安徽大学网络教学平台上使用，从大学计算机基础课程入手，逐步推广，一年多以来，在监控、引导学习者的学习行为，提升学习者的自我约束控制能力，督促学习者加强平时学习，提升公共计算机基础课程教学质量等方面取得良好的效果。在后继工作中，考虑增加行为信息模型变量，如师生互动、所属专业等，挖掘行为数据背后更深层次的意义。
参考文献
[1]杨金来，张翼翔，丁荣涛.基于网络学习平台的学习行为监控研究[J].计算机教育，2008（11）：65-68.
[2]董奇，周勇.论学生学习的自我监控[J].北京师范大学学报：社会科学版，1994（1）：8-14.
数据统计分析学习范文2
【摘要】本文基于高中生个性化学习，我们认为，链源：“数据收集”链宿：“数据分析”，链节为“数据描述”的“内容数据链”，通过各种形式的数据联动，使统计内容数据链外化为“统计能力链”，内化为“统计知识链”，发展为“统计素养”链，成为对高中生有重大影响的“统计思想链”。
【关键词】大数据 高中统计 数据分析 内容数据链
大数据的价值性，快速性，大量性，多样性，和预测功为教育提供了一种可能目前教育的形式多种多样，慕课、微课、网络公开课等等。大数据时代下的教育是怎样的呢？是基于个性化学习，是量化的，自我组织学习内容的教育，不仅要了解学生“心声”，认知水平和学习兴趣，而且要师生互动、合作探讨学习内容，将传统课程、教学、教材的内容数据化，利用可视化技术，提高学习兴趣。提升内容吸引力。高中统计内容必须系统化、过程方法直观化，这对高中的统计内容提出了挑战。使专题块和课程案例集以数据知识链为核心，使教育在大数据时代下的“量化”。
一、高中统计内容的新契机是大数据
使教育由数字支撑变化到数据支撑。高中统计教学场景布置，统计内容设计，学习场景的变革等等过去靠“敲脑袋”或者“理念灵感加经验”的东西，在背景为物联网、云计算、大数据下，变成一种由数据支撑的“行为科学”.用数据分析的方法对高中统计内容进行分析、挖掘，利用大数据更改高中统计内容，建立主线为“统计知识链”、目标为培养“数据分析能力”首尾呼应内容数据链，使高中统计内容的系统更加优化。
由于各种原因使高中统计内容，没有得到较好的发展.直到国家教育部颁布了各种政策，统计才得以发展.然而各种问题的存在仍然困扰着我国统计教学发展。大数据关注每一位学生的个性化需求与发展，关注学生的自我意识，分析群体心理，让教师关注学生的兴趣爱好，选择适合学生的方法，让学生自主的、创新的学习。
正如教育家张韫所说：“大数据时代的到来，让社会科学领域的发展和研究从宏观群体逐渐走向微观个体，让追踪每一个人的数据成为可能，从而让研究每一个个体成为可能.对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。”大数据在充分了解学生各种需求，目前处于的状态的情况下合理运用各种统计内容，各种现代化的教学方式，不拘泥于传统化教学方式，利用各种资源形成螺旋式上升的统计内容数据链。使每一位学生都乐于学习，其个性化学习需求成为可能。
二、高中统计内容数据链在大数据视域下的内涵
数据高中统计内容的核心研究对象，数据分析是重点，统计学习是在初中的基础上，进一步学习数据统计方面的各种方法；用各种操作培养学生的归纳推断能力、统计思维、数据分析素养，提升学生在数据分析方面的能力，统计内容数据链为学生统计能力的提升提供了研究平台。把课程目标，学生需求、与大数据算法，数据链式结构有机结合起来是大数据视域下的统计内容数据链核心思想，利用大数据，将统计内容数据化，增强内容的可读性，衔接性、合理性、连贯性，织成统计知识，形成统计内容数据链。例如：具体环节为：链宿是“样本估计总体、”等数据分析方法，链源是“系统抽样，等距抽样、分层抽样”，链节是的数据描述、统计图形.通过统计知识的实际应用使“统计知识链”为统计内容数据链的内化，“统计能力链”为其外化，“统计能力链”，“统计素养链”为其发展，成为对学生产生重大影响的“统计思想链”所以，利用大数据的科学方法可使统计内容体系最终形成的统计思想体系；数据结构的链式模型，将促进学生创新思维，增强学生的参与积极性，使高中统计集“知识链、能力链、素养链、思想链”于一体。
三、高中统计内容大数据视域下下的数据链设计
（一）高中数学统计内容知识结构
各种版本的高中数学统计内容都介绍了基本的获取样本数据的获取，提取方法，就是我们常说的用样本推断总体，部分推断整体.统计知识注重培B学生数据分析的能力，利用实例讲解数据的各种思想，方法结合在一起，提高学生的综合能力。例如：结合具体问题情境，学习如何进行数据收集，分析，如何思维理解其含义。
（二）高中数学统计内容的教学要求
课标充分重视高中数学统计内容，并采取了有效的改进和创新措施。教学过程中，注重学生自我特长的发展，创新教学方式，不拘泥于传统的书本知识，强调以人为本，面向未来，让学生有数据意识，学会用数据说话，将统计知识运用于实践。
（三）高中统计内容在大数据视域下数据链设计
量化教育是大数据时代的可行教育，通过数据了解学生的个性化需求，促进学生的个性发展，注重创新式培养。结合教材利用现代化信息技术设计出学生乐于接受的教学方式。从“数据读心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最终形成“数据育心”的培养链是统计内容数据链的设计原则。例如：分层抽样内容数据链的设计.首先，将分层抽样知识系统化。其次，将分层抽样的过程方法直观化。最后，依据统计内容数据链的设计原则和学生个性化学习需求，动态生成分层抽样内容数据链。把具体问题数据化。使分层抽样内容数据链成为满足自我发展需要的“知识链、方法链、素材链”。
四、结语
综上所述，对统计内容数据我们应该就地取材，因地制宜，开创多种方式的教学方式，注重学生的个性化需求，不要拘泥于传统的教材，注重培养学生的创新思维和自主参与能力，要让学生发挥主观能动性，积极主动的自己去思索，发展自己的特长，学会将具体的事情数据化不用数据的思想去思考问题，去看世界，老师也要探索更好的教学方法。将现代化的科学技术与传统枯燥的教材相结合创造出一种能够发挥学生潜能，特长的教学方式，要循循善诱，引导学生。总之，统计内容数据链能更好地使学生不断提升自己的数据分析“能力链”使学生学会用统计思想、统计方法、统计思维、统计观念、统计意识来认识世界，改造世界。
参考文献：
[1]魏忠，何立友.大数据时代的教育革命[J].考试：理论与实践，2014，（4）.
数据统计分析学习范文3
关键词：小学数学；统计与数据分析；数学教学
在传统的教学观念中，有的小学数学教师对于统计与数据分析的内容重视程度不足；或者由于教学方法和策略不够科学、合理，导致教学质量较差，使学生对相关知识掌握不够牢固。在新课标的目标要求下，小学数W教师必须重视相应的教学内容，通过多元化的方式激发学生的学习兴趣，提高学习热情，让学生在积极的状态下有效掌握统计与数据分析的知识，为将来的学习提供必要的保证。
一、激发学生兴趣
美国教育学家布卢姆曾提出：“学习的最大动力，是对学习材料的兴趣。”由于小学生年龄特征和性格爱好的特点，他们会对自己感兴趣的内容拥有极大的研究和学习动力，并且能够在这种动力的驱使下促进自己的能力提升。因此，教师必须抓住小学生的这种特点，充分结合小学生喜闻乐见的生活内容进行课程的导入、设计和教学，使得他们能够在兴趣的激励下实现深入的学习，实现知识的有效掌握。
举例而言，在引入“统计”的课程时，教师可以询问学生：“假期就要到了，电视台打算在这个阶段播一部大家都喜欢看的电视剧，但是因为时间限制，只能从《西游记》《还珠格格》和《武林外传》中选一部播出。大家认为电视台怎样就知道大家喜欢哪部电视剧了呢？”这样的话题可以立即激发小学生的兴趣，并帮助电视台出谋划策。在这个过程中，教师可以适时引入统计的概念，让学生了解统计对于生活的重要性，拥有学习和研究的热情，从而提高学生的学习效率。
二、借助生活经验
由于统计与数据分析的知识在小学数学教学中占据的内容相较于代数、几何而言较少，并且可以利用的素材也不像其他知识那样广泛。因此教师应当积极挖掘相关知识在现实生活中的资源，让学生能够根据自己的生活经验解决问题，实现学习，并发现统计与数据分析在生活中的应用价值。
例如，教师可以引导学生调查平时最喜欢吃的零食和水果，从而确定在新年联欢会之前采购怎样的食物。学生可以根据自己的经验进行调查表的制作，并在调查后进行数据的整理和总结，最终确定采购的食物，这样不仅可以让学生利用统计的结果进行决策的制定，还可以解决身边的现实问题，发现知识的价值，提高学习的热情和效率。
三、创设教学情境
统计与数据分析的知识源于生活，在学习和使用的过程中也要回归生活。然而在学习的过程中，师生不可能将所有的教学活动都放在实际的生活中，这就要求教师创设相应的教学情境。对此，教师可以在应用题和例题的讲解以及知识的传授中充分创设教学情境，让学生在真实的情境中让抽象的知识变得具体、生动，从而降低知识的学习难度，实现学习效率的提升。
比如，在讲解关于“概率”的知识时，教师可以创设这样的情境：购物中心进行有奖活动，买够500元的顾客可以抽奖一次，每天设置一等奖1名、二等奖3名、三等奖6名、纪念奖30名。已知每天满足抽奖条件的顾客为200人，那么每个顾客抽中一等奖的概率是多少，能够中奖的概率是多少。这样的情境让知识变得更加形象、具体，学生在学习的过程中也更容易接受，教师的教学效率能够有效提升。
四、开展多样活动
除了传统的课堂教学，小学数学教师还应当延伸和拓展教学内容，通过组织开展多种形式的活动激发学生的参与热情，并让他们在活动的带动下实现高效地学习。比如，讲解“统计”的知识时，笔者对所有学生进行了一个全方位的调查，内容包括兴趣爱好、生活习惯、家庭环境、日常起居等各方面。之后将调查数据向全班公布，引导学生就此数据进行分析和整理，总结归纳出自己的结论，同时在班里组建由学生组成的审查团，对于调查结果的科学与合理性进行评价，同时制定评选标准：得出少于六个有效结论的学生被评为“初等统计师”、得出六到十一个的学生被评为“中等统计师”、得出十一个以上的学生被评为“高等统计师”；如果某学生得出了至少一个和其他同学都不相同且有效的结论可以评为“专业统计师”。结果全班一大半的学生被评为高级统计师，并且十几个学生获得“专业统计师”的称号。通过这次活动，学生不仅掌握了统计的知识，并实现了灵活运用，还同时收获了成功的喜悦和学习的信心。
总之，运用多种途径进行小学统计与数据分析的教学，可以有效激发学生兴趣，提高他们的学习效率，让学生在热情和积极性的引导下实现知识的掌握和能力的提升。
参考文献：
[1]王红妍.数据分析观念在数学实践活动中默默绽放[J].小学生（教学实践），2012（8）.
数据统计分析学习范文4
课堂教学和调查问卷结果均显示多数生物医学类的学生对数学、概率论统计等相关课程兴趣不浓，很多学生是因为学分或学院要求等才选修本课程。尽管大于70%学生认为高等数学和概率统计学很重要，认为统计学有用的学生占比例也很高，但问及是否喜欢统计学课程时，则喜欢程度为“一般般”甚至“不喜欢”的比率达到58%，这种想学但不敢学矛盾的心理伴随着学生的学习，数学相关课程似乎是陡峻的山，在学习过程中个别学生可能会对统计学课程的畏惧心理转变为抵触心理，兴趣几乎变为零。因此教师首先从心理上帮助学生克服畏难情绪，否则学生会停滞在山脚下。具体教学中讲明统计学课程注重应用且应用面广，可提高学生兴趣；点明统计学公式及运算简单，可消除学生的畏难情绪；介绍现在统计学发展特点，统计软件应用情况，改善学生的情绪；增加互动教学，让学生多参与，让学生体验统计学并非是不可逾越的高山，进一步提升学生兴趣和降低学习难度，具体方法在以下各小节探讨。
二、定位准确———强调应用，降低难度
定位准确可使学生学习具有目的性和积极性，增强学生数学学习意识，降低统计学类课程教学难度，本课程是生物医学类应用工具课程，复杂的公式推导过程只会增加学习难度；实际应用中数据分析可避开公式推导，直接根据统计学的试验方案、条件及相应的理论公式分析。基于以上思考，可将其定位为培养学生在生物医学科研或生产实践中的统计学应用能力，减少公式推导及公式死记硬背过程，提高学生的统计素养。课程定位后可根据调查问卷和教学实践进行系统思考：教材、教学方法与手段、考核方式等都需要进行调整。教师要广泛阅读各类教材从中优选出适合学生专业的应用型教材；教学过程可用多媒体展示案例，提出问题[6]，板书主要公式，师生互动分析案例的应用条件，确定统计分析方法，并完成案例计算过程；学生也希望教师适当留一些作业，考核方式采用适当宽松的“一纸开卷”方式进行。系统改革思路确定后，学生压力减轻，积极性极大提高，也期待着在学习过程中提高自己的统计素养。
三、实践出真知———实例互动与软件应用整合
既然将本课程作为应用课程对待，则加强实践教学环节必不可少，调查显示学生非常关心案例教学和软件使用教学，高达87%的学生认为需要软件教学，这也表明学生有对提高自己统计学素养及知识应用的渴望；实践证明这些教学环节既可提高学生学习积极性，也显著提高教学效果，往往理论教学花费很长时间，而采用案例或者软件使用教学，短时间学生即可领悟。案例教学是根据学生的专业内容提出案例，如生物学专业则主要以生物学的实验分析为主，药学专业则以药物生产、实验或临床应用所产生的数据分析为主，因两学科交叉性强，许多教学案例可通用，因此也扩展了学生视野。根据实例教学，学生会结合专业学习课程，更易主动运用统计学分析实验数据。软件教学可让学生抛开简单但繁重的计算过程，如方差分析计算量很大，整个教学过程冗长，可以通过向学生介绍统计的应用条件、计算过程，结合案例引导学生进行方差分析计算，并对进行结果分析。在实际教学中可采取案例导向教学：提出案例案例解析统计方法上机实验结果报告课堂练习互动辨析常见疑问教师总结，通过典型案例分析和软件应用操作充分调动同学们听课以及主动参与的积极性，培养他们的科研中运用统计学思维的意识。值得注意的是，如果只注重软件实践而忽视了原理理解与掌握，学生也难以形成统计学思维甚至滥用统计学方法，因此，软件教学最好在理论学习结束后引入。软件实践教学时间过长、过早都会产生一定的负面影响，学生会误认为软件能够解决一切，而忽视理论的学习，统计素养的培养和正确的统计运用也陷入空谈。
四、适当增加难度———实施“一纸开卷”考核
考核不是目的，是手段，考核的实际目的是让学生在备考过程中进一步扎实地掌握知识。调查显示相当一部分学生也是喜欢“吃跳一下够得着的桃子”，即赞成考试难度适当高一些，包括“一纸开卷”和闭卷考试。课程若采用闭卷考试，学生会死记硬背统计学公式，降低学生学习兴趣；目前统计学软件发展迅速，应用统计学课程中公式并不复杂，没有必要让学生完全记忆公式，闭卷考试偏难，对学生是一个负担；但若采用开卷考试，学生可能会不复习而直接上考场，稀里糊涂做题，学习效果较差。笔者根据本课程的多年教学实践和调查回馈，建议选择开卷和闭卷考核之间的形式：“一纸开卷”。“一纸开卷”方法是让学生复习时把知识点总结到一张给定的纸张上，考试时，学生只能携带这一张纸参加考试。这一考试形式可以督促学生总结学习统计学知识，又避免了死记硬背上考场的情况。学生在总结知识过程中，如果不认真看书或笔记，不认真将关键知识点记录在纸上，若想在考场上能顺利完成题目，也是有一定难度的。这一考核方法可以适度的“推一把”，让学生学好基础的统计理论知识。调查显示学生通过以上学习过程只有15%学生感觉有较大压力，大多数学生感觉有些压力或压力一般，且绝大多数学生认为本课程有益于自己的逻辑思维和统计学思维，表明上述教学过程基本实现减轻学生学习压力，提高统计素养的目的。
五、更上一层楼———注重创新课题与毕业设计应用
统计素养培养只限制于课堂教学是远远不够的，一定要让学生在其他过程学习中应用。学生在专业实验课中会得到许多实验数据，但因是常规实验，分析方法固定，学生被动分析实验数据，扩展运用机会极少。大学生创新课题和毕业论文设计是培养统计素养的最佳过程，在这两个过程中，学生有大量的机会自主运用统计学原理设计试验方案、搜集数据统计分析，学生可在实践过程中提高应用统计学分析数据的主动性。学生学习统计学不免有纸上谈兵之嫌，而学生在毕业论文设计中运用统计学分析数据的需求较多，此机会恰可以补充课堂教学之不足，也同时提高学生综合运用知识的能力。教师在设计创新课题或毕业论文题目的时候可以考虑相关试验设计，引导学生运用统计学分析方法解决问题，在具体过程中指导学生正确运用试验设计和统计分析方法应用。统计学目的就是科学地设计生物医药学试验并对所得数据分析，力求减少试验次数、节约试验成本、缩短试验周期、迅速找到优化试验方案或数学模型，学生在自行根据统计学知识设计实验时，理论指导实践过程增加，学生的兴趣得以提升，统计素养也自然更易培养形成。
数据统计分析学习范文5
关键词：统计学；教学方法：实践教学
0 引言
统计学是一门研究统计活动规律和方法的方法论科学。在国家教育部的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍（1998年颁布）》中，统计学是经济管理类各专业的主要课程或主干学科。就其课程内容本身来说，重要性是不言而喻的。几乎所有的专业都把统计学作为一门专业基础课来开设，以便为学生后续进行专业研究时提供一种可行的定量分析的工具。而面对不同层次的教学对象，不同专业的教学需求，《统计学》课程教学过程面临诸多挑战。对于教师的教和学生的学，产生较大的双向压力。为此，《统计学》课程教学内容和教学方法的研究成为财经类高等院校教学改革与研究的重点与核心问题之一。本文拟从《统计学》课程教学的角度结合教学实践谈一些粗浅的看法。
1 统计学的重要性
《大不列颠百科全书》将统计学（Statistics）定义为关于收集和分析数据的科学和艺术。统计学是通过张扬有差别的个性来寻求背后的一般规律，所以它是连接科学和艺术的一个桥梁。统计学主要是通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。首先，统计学是研究数据的科学。这个数据不是数学中的数据，不是抽象的数和形，而是实际发生的数据、实测的数据、观测的数据、实验的数据。其次，统计学是以归纳推理为研究方法的科学。它用的是归纳推理，而不是演绎。演绎推理的结论蕴含在它的前提中。但演绎推理由于结论蕴藏在前提之中，所以不会突破现有前提，不会有更大的创新。归纳推理是由个别到一般，由样本到总体的独特研究方法。最后。统计学的研究往往带有不确定性。由于不确定性，统计学的研究往往伴随着新的思想的产生。
现在，统计学已应用到各个学科之中。首先，统计学是科学的研究方法。任何科学都是研究客观规律的，规律可以在反复试验中重复。没有重复的事物不是科学研究的对象。我们周围的事物每天都在重复，太阳每天东升西落，春夏秋冬四季更替，宏观经济每天运行，只有运行、重复，才有规律。但人不能两次踏入同一条河，事物的每一次重复决不是前一次的克隆。统计学就是变化中研究规律的科学。所以统计学是任何学科进行科学研究的工作基础，没有统计学就没有科学研究、没有创新。其次，统计学是管理工作的工具。政治家无法脱离统计而施政，军事家无法脱离信息而指挥，企业家无法脱离统计而决策，任何管理工作都要做到心中有数。因此，学好统计是搞好任何工作的前提。
2 教学中存在的一些困难与问题
在《统计学》教学中理论教学课时偏重，实践教学课时偏轻：学生在学习中仍然习惯于死记概念、硬套公式，不善于去理解概念，不善于灵活运用所学知识去分析和解决社会经济生活中的现实问题。《统计学》实际教学效果并不理想，不少学生认为统计学概念多，公式多。十分枯燥，比较难学，并且在实际中没什么用处。统计学作为一门实用性很强的学科，为什么却得不到学生的青睐，有多方面的原因，本文就主要从一个教师的角度对目前经济管理类非统计学专业的《统计学》教学存在的问题进行探讨。
（1）经济管理类专业非统计专业的学生往往认识不到统计知识的用处，学习兴趣不高。由于学生平时接触的社会经济问题少，加上统计的抽象性和理论内容比较枯燥。概念多而且概念之间的关系十分复杂，公式多且计算有一定难度。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，他们对《统计学》所讲授知识是很难理解和掌握的。对于这些非统计专业的学生来说，他们本身的专业课学习负担已经不轻，加上对统计知识的认识不够，让他们腾出更多的时间来学习统计知识是很难做到的。而且，由于其本专业的课程体系要求，学生本身的数学基础特别是概率论知识学得又不是很好，这就使得他们感到统计学知识难以理解，出现了统计难学的看法。最终导致一些学生彻底放弃。这样，学生在认识不到统计知识用处的情况下，所学又和实际结合不紧密。容易产生学统计无用的想法，学习兴趣不高，以至于被迫学习，教学效果不佳。
（2）近几十年来随着数学和计算机的飞速发展。统计学也显示了其鲜活的生命力，其研究领域也越来越宽，从八、九十年的以描述统计学为核心的经济统计学，逐渐转为以描述统计为基础，推断统计为核心的大统计学。注重理论知识教育，不仅讲授统计学的基础课程，即统计学原理部分，还讲授统计学的推断部分。它研究的主要是统计信息的搜集、整理和分析的一般原理和方法，主要包括以下内容：总论、统计调查、统计整理、综合指标、时间数列、指数分析、抽样估计、相关回归分析等。虽然也为学习其他专业课程和从事经济研究、管理提供数量分析方法，但它的主要目的是为进一步学习统计专业课程奠定理论和方法基础，但介绍实践应用方面不足。由于非统计专业的学生在本弩业系统学习中应用较少，并且在实际经济和生活中出现的情况较少，因此学习兴趣不高；同时，以推断为主的推断统计中出现的大了公式推导，直接把很多学生吓倒。中途放弃学习《统计学》。
（3）传统的教学手段制约着《统计学》的教学统计方法，特别是统计分析方法的应用，必须建立存充分占有大量统计数据的前提下，但大量统计数据的运算往往是传统统计教学手段的难点。由于人工计算能力的局限，许多样本容量大或计算方法较为复杂的统计方法就无法贯穿在课堂教学中，从而影响教学质量。而且，按传统的教育手段，一支粉笔一块黑板，教师在讲台上讲，学生在下记。《统计学》教学的课时安排也远远不够。目前。随着信息时代的到来，多媒体技术的发展给教育带来了巨大而深远的影响，对《统计学》的教学带来的好处也是显而易见的。然而，在实际教学中，非统计专业的《统计学》教学，由于各种条件所限，大多的教学方式还局限在传统的教学手段上。教学手段过于单一随着计算机的普及，有关数据处理的软件包也越来越多，统计学的教学手段也应该日新月异。多媒体教学使得教学信息量有所增加。但是也没能改变传统的教师讲、学生听的“填鸭式”教学方式，往往是一堂课下来，教师讲的嗓子冒烟，学生听得只打瞌睡，究其原因还在于过于单一的教学手段，使得学生不能直接参与到教学中去。
（4）教学定位不清楚。《统计学》教学分为统计学专业的《统计学》教学和非统计学专业的《统计学》教学。对统计学专业的学生而言要求他们掌握一整套系统的统计学分析方法，以便将来专门进行有关数据的研究，而对绝大多数非统计学专业的学生而言，学习统计学主要是为他们提供一种统计学的思想，在当今这个信息社会，如何去辨别信息的真伪，如何去判断、做决策，这都需要他们具备一些统计学的思想。其次是给他们提供一些实用的数据处理方法。可是如今不少学校的非统计学教学由于定位不清楚，导致教学过程中还是充斥着大量的公式推导和概念阐述，如不少《统计学》教材上面以大幅的篇幅介绍了统计图表，并对其进行了比较，可是对于到底如何利用计算机软件画出这些图表却没有具体阐述。其结果是学生学完了统计学只记得这些概念，而具体如何收集收据、整理数据，最后做出图表来显示数据却一无所知，结果是不少学生得出《统计学》难学也没什么用的结论。
3 教学方法与教学手段的更新
（1）合理地安排教学内容
经济管理类非统计学专业《统计学》教学的主要目的是通过学习《统计学》使学生具备在随机性事物中找寻找规律的能力，以及懂得如何在生活、学习、工作中运用统计学知识，因此在教学内容的选择上也应该有所取舍。其主要内容还是包括描述统计和推断统计两部分。而重点应加以调整，应以推断统计为主，描述统计为辅。整个《统计学》的教学应该按照收集数据、整理数据和分析数据的步骤进行。在描述统计部分，着重介绍当前流行的搜集数据、整理数据的方法。在推断统计部分不仅要介绍抽样推断、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析，还应该介绍关于统计决策、多元统计分析和非参数统计等现代统计方法。计算机的飞速发展给统计学的发展带来了前所未有的突破。统计学常用的件是Excel和SPSS，为了让学生更多了解统计学方法在实际中的应用，因此实践课程的加入是必须的。实践课程中介绍这些软件的使用方法，使得统计学不在是高高在上的阳春白雪，成为可以随时接触的、使用的工具。
（2）采用多样化的教学手段
《统计学》能否引起学生的兴趣，教学手段是否多样化也是一个关键的因素。因此，当务之急是改变当前单一的教学手段，使用多样化的教学手段。首先，在教学过程中，将传统的“灌输式”教学转变为“启发式”教学。充分调动学生学习的积极性，开拓学习思维，有助于学生创造力的发挥。在课堂中应将讲授式教学法、启发式教学法和讨论式教学法相结合，相互取长补短，已达到更好的效果。这样，可以更好地挖掘学生学习的潜能。以最大限度发挥学生的聪明才智和学习兴趣。其次，由于统计学内容的繁多与复杂，适当加入学生的环节可以增强学习的主动性。例如可以让学生用软件设计调查问卷，自己收集资料，然后进行简单的统计分析，写出分析报告。最后，统计数据分析的抽象过程使得学生对于内容的理解不是很到位，采用单一的B+C模式（黑板加粉笔模式）已经完全不能满足现代统计学教学的要求，因此多媒体教学的引入是必选手段。总所周知，多媒体可以形象直观的表现内容的丰富性。针对《统计学》教学来说，多媒体教学还可以具体形象的模拟统计数据的提取过程。为《统计学》的教学起到事半功倍的作用。
（3）部分内容采用实践教学和灵活的考核方式
《统计学》是一门实践性、应用性很强的学科，应该加强教师和学生之间的互动和交流。因此在教学中利用计算机辅助教学，加大实践教学的比重。这样，既便于进行案例教学、小组讨论，也便于调动学生学习的积极性，使每个学生都能参与到教学中去，真正做到“教学相长”。而实践教学一定比例的加入必然要求考核方式的多样化。因此，单纯进行笔试考试改革势在必行。单纯的笔试往往使学生认为考试为大，别的都是次要的，重点在于考试前死记硬背，而对于是否掌握知识没有兴趣。并且统计学中的一些内容，例如推断分析、方差分析和回归分析等不用计算机很难在笔试中实现甚至没办法实现，因此，笔试没办法考核。导致的结果是重要内容没办法考。能考的内容有可能反而不重要。因此，必须采用灵活多样的考核方式，尤其是以实践教学为主的考核方式势在必行。
数据统计分析学习范文6
本文基于经济管理类专业应用统计学的教学目标，构建了以教学内容组合为基础、以“学习式”案例和“实践式案例”组合为核心、以教学方式组合为手段、以项目考核为评价标准的“组合式”案例教学法，并分析了该教学法的实施效果。
一、经管类专业统计学的教学目标
统计学是研究数据收集、整理和分析的方法论科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识 [6]。在统计学的教学中，有四个学习目标必须要保证。一是应使学生能系统地掌握统计学的基本原理、基本思想和基本方法;二是掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合;三是培养学生基本的统计数据搜集、整理、分析和解决实际问题的能力;四是能够熟练应用SPSS或MINITAB统计软件进行计算和分析。
二、“组合式”案例教学法的构成
“组合式”案例教学法，是根据教学目标，以教学内容组合为基础、以“学习式”案例和“实践式案例”组合为核心、以教学方式组合为手段、以项目考核为评价标准的“组合式”案例教学方法（图1）。
图1 “组合式”案例教学法的组成
1、教学内容组合
按照统计研究的过程，将统计学的教学内容组合为四个模块，分别是统计设计、统计调查、统计整理和统计分析。其中，统计设计是统计研究的第一个阶段，是从研究目的出发，对统计调查、统计整理和统计分析各环节的全盘考虑和安排，要确定调查对象、调查方法、调查工具、调查内容、数据整理和分析方法。但令人遗憾的是，现有的主流统计学教材基本不包括统计设计的内容，对统计调查方法和工具介绍也非常有限。应当说，目前的大部分统计学教材，内容结构是不完整的，更多的是论述统计分析方法，对如何获取高质量的数据、如何设计信度和效度较高的调查工具、如何控制抽样误差等数据搜集方法关注不够。因此，统计学教学内容组合要突破现有统计学教材的局限，避免和纠正统计学教学中出现的重数据分析、轻数据获取的不良倾向。
2、教学案例组合
在统计学的案例教学中，针对教学目的不同，将“学习”式案例教学和“实践”式案例进行有效组合。“学习”式案例，主要目的在于激发学生的学习兴趣，并引出案例解决所需要要的统计理论和方法的学习;“实践”式案例，主要目的在于培养学生分析和解决实际问题的能力。
（1）“学习式”案例教学。“学习式”案例教学，即在每个统计原理和统计方法讲授时，通过选取和引入与本意内容有关的短小案例，目的是以开篇案例引发学生的学习兴趣，以案例引出有关的概念以及用什么方法解决问题，并通过统计方法的学习，最后回到对案例的分析和解决，让学生体会统计方法的特点和应用场合，并提高了解决实际问题的能力。
比如对数据分布集中趋势测度的学习，引入学习式案例：国家统计局公布2009年职工工资统计数据，其中城镇非私营单位在岗职工年平均工资为32736元，而私营单位就业人员平均工资仅有18199元。通过这个案例，引发学生们思考讨论：这个平均工资可信吗？是否有代表性？如何计算平均工资水平？让学生进入案例所提供的情境之中，通过思考讨论，充分调动学生面对问题，并试图解决问题的积极性，引导学生思考算术平均数、众数、中位数三者的特点和应用场合，即在我国职工工资呈现右偏态分布的情况下，众数和中位数要比算术平均数的代表性更高，并引出本节的学习内容，即数据分布集中趋势的测度方法。通过本节内容的学习，对案例的解决方案，应当是计算我国职工工资分布的中位数，在工资水平呈现右偏分布下，这更能反映我国职工工资的一般水平。
（2）“实践式”案例教学。“实践式”案例教学法是通过案例分析，教师提供案例的原始资料或学生自己收集原始资料，让学生进行统计方法的实践训练。如在多元回归分析课程讲授中，运用长期收集的各种方法应用的实证分析案例，通过对案例的分析，一方面帮助学生透彻地掌握多元回归模型的设定、估计和检验;另一方面让学生知道方法不是简单的数学运算，而是能够用来解决现实社会经济问题，从而提高学生分析和综合应用知识的能力。比如：在讲授多元回归分析中的多重共性时，引入实践案例：“中国地区文化产业发展水平影响因素分析”，以人均GDP、人均消费、城市化水平、人力资本水平、文化企业规模作为五个解释变量，利用2008年第二次全国经济普查的数据，建立多元回归模型。让学生们利用统计分析软件SPSS对回归模型进行估计和多重共线性检验，识别引起共线性的变量，并讨论解决多重共线性的方法，如采用逐步回归的方法去掉引起共线性的变量，或保留所有变量的有偏主成份回归估计等方法。
3、教学方式组合
（1）案例教学和传统授课方法相结合。案例是为教学目标服务的，应与所对应的理论知识有直接联系，即案例教学一定要在理论基础上进行。只有将基本概念、基本原理理解透彻，才能充分开展案例讨论，取得实效。以案例作为统计理论学习的引入，在统计理论学习的基础上，以对案例的分析和解决来提高分析问题和解决问题的能力。
（2）案例教学与多媒体使用相结合。在实施统计案例教学的过程中，通过采用多媒体手段配合案例教学，能方便快捷地输出统计图形、统计图表，演示统计分析软件的操作，对案例数据进行统计分析和讨论，使教学过程变得直观、形象。
（3）案例教学与问题研究相结合。以案例为对象，让学生梳理问题，提出问题解决方案，培养学生应用统计方法的创新思维能力。案例与问题研究的结合，将学生置身于案例所提供的情境中，引导学生运用所学统计方法来解决实际问题，寻找问题解决的方案，面对的问题是什么，应当选择什么统计方法来分析，需要什么样的数据，结果如何解读，训练学生综合运用所学统计方法去解决实际问题的能力，激发学生学习的兴趣和求知的欲望。
4、项目考核评价
针对统计学实践性强、操作性强的特点，除以学期末的期末考试以外，在统计学的考核当中，可以引入以小组为单位的项目考核方式，要求在本学期完成一个统计调查项目，在学期末提交项目报告，项目考核的成绩占到总成绩的30%。项目实践与各阶段评价可参见表1所示。
表1 项目分阶段考核评价
阶段 时间 内容 评价要点
第一阶段：
统计设计 第1周至第5周 划分项目小组、选定统计调研项目，提交项目实施方案 选题价值、调研设计科学性
第二阶段：
统计调查 第6周至第12周 采用随机抽样的方法，进行问卷调查 问卷的信度和效度、样本的代表性、现场质量控制
第三阶段：
统计整理 第13周 采用EXCEL或SPSS对数据进行审核、筛选与排序 数据的完整性、准确性、遗失数据的处理
第四阶段：
统计分析 第14周至第17周 采用描述分析、推断分析、回归分析等方法进行数据分析 统计方法的适用性、准确性和全面性
第五阶段：
统计报告 第18周 每个项目小组口头汇报项目成果，并提交结项研究报告 研究报告的科学性与整个项目实践的评价
三、“组合式”案例教学法的教学效果
为了检验“组合式”案例教学法的教学效果，以西安培华学院财会学院2012级财务管理一班为控制组，采用传统的教师讲、学生练习为主的传统教学法，选择财务管理二班为实验组，引入“组合式”案例教学法。在课程结束后，采用5级李克特量表，分别对学习兴趣、知识理解、知识应用、学习体验四个方面进行了问卷调查。
从图2可以看出，与采用传统教学法的对照组相比，采用“组合式”案例教学法实验组得分，在学习兴趣、知识应用和学习体验方面要明显高于对照组，而在知识理解方面两种教学方法差异不大。
