DIKW视野下的“数据统计与分析”教学 期
(八年级数学教案)数据的统计与分析教学设计
数据的统计与分析教学设计
八年级数学教案
教学内容:本节课的内容安排是八下第二十章的一点补充,即在学习了数据的分析的基础上带学生到网络教室利用网络和EXCEL平台对生活和社会中的一些热点问题的相关数据进行统计和分析并得出相应的信息
教材分析:数据的处理和分析是社会生活中较为普遍的一个知识点,与我们的生活息息相关,也是北师大版新教材每学期都要涉及的一个重要内容。
本节课不仅仅要让学生回顾和掌握所学的相关知识,还要通过动手实做了解信息技术在数据处理中的作用。
学校及学生状况分析:重庆外国语学校是全国首批创办的八所外国语学校之一,____(省、市、区、县)教委直属重点中学,全国享受20%保送名额的13所外国语学校之一,学校设备先进一流,实现了校园网络化,学生来自全国各地,素质普遍较高,由于我校是国家级课题"Z+Z智能教育平台运用与国家数学课程改革的实验研究"实验学校,学生有在网络教室上数学课的实际体验。
学习目标:
认知目标:经历综合运用已有知识解决问题的过程,加深对数据的认识,体会数学与现实生活的联系。
能力目标:经历观察、比较、估计、推理、交流等过程,发展获得一些研究问题与合作交流的方法与经验。
让学生实际操作,了解信息技术在数据处理中的作用。
情感目标:设置丰富的问题情景与活动,激发学生的好奇心和自动学习的欲望,让学生想学,会学,乐学;体验数学与日常生活密切相关。
教学目标理解统计与数据分析的概念与方法
教学目标理解统计与数据分析的概念与方法统计与数据分析是一门应用统计原理和方法对数据进行收集、整理、描述、分析和解释的学科。
它在各个领域都具有重要的作用，包括科研、商业、医学、社会科学等。
本文将介绍统计与数据分析的基本概念和方法，帮助读者理解其在教学目标中的应用。
一、统计与数据分析的概念统计是收集、整理、描述、分析和解释数据的过程。
它通过定量和定性分析来揭示数据背后的规律和趋势。
数据分析则是在统计的基础上，运用不同的方法和技术对数据进行进一步的研究和解释。
统计与数据分析不仅仅是对已有数据的分析，还包括设计和实施实验、调查和观察的过程。
二、统计与数据分析的方法1. 数据收集：首先需要明确研究的目的和所需数据的类型，然后进行数据的收集。
数据可以通过实验、调查、观察等方式获取，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整理：数据整理是将收集到的数据进行分类、编码和整理的过程。
这包括清洗数据、填补缺失值、剔除异常值等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
3. 描述统计：描述统计是对数据进行整体和局部的描述和概括。
常用的描述统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等，可以帮助研究者了解数据的分布、集中趋势和差异性。
4. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过图表、图像和统计方法对数据进行初步探索的过程。
它可以帮助发现数据中的特征、异常和趋势，为进一步的数据分析提供依据。
5. 推断统计：推断统计是通过样本数据来进行总体特征的估计和假设检验的过程。
它可以根据样本数据推断总体的参数和差异，并进行统计显著性检验。
6. 预测与模型建立：预测与模型建立是利用已有的数据建立数学模型，进而预测未来的趋势和结果。
常用的预测方法包括回归分析、时间序列分析等。
7. 解释与报告：统计与数据分析的最终目的是解释数据背后的规律和趋势，并将分析结果进行报告。
解释应该准确、清晰，并结合适当的图表和图像来展示结果。
三、统计与数据分析在教学目标中的应用统计与数据分析在教学目标中有着广泛的应用。
大数据时代的教育数据分析与利用
大数据时代的教育数据分析与利用一、引言随着信息技术的快速发展，大数据时代已经来临。
在教育领域，学校和教育机构积累了大量的教育数据，如学生学习成绩、课程评估、学生行为等。
这些海量的教育数据蕴藏着巨大的潜力，可以通过数据分析与利用来帮助决策者做出更具针对性和有效性的决策。
二、教育数据分析的意义1.更好地理解学生需求：通过对教育数据进行分析，可以深入了解学生的学习兴趣、能力水平和潜在问题，从而更好地满足其个性化需求。
2.优化教学过程：通过分析学生成绩以及其他教育数据，可以识别出教师和课程的优点与不足，进而进行有针对性的改进。
3.预测学生表现：基于历史教育数据，可以建立预测模型以预测未来某个学生在特定考试中的表现，并采取相应措施促进其提高。
三、大数据时代的教育数据分析工具和技术1.数据采集与存储：在大数据时代，教育机构需要建立健全的数据采集和存储系统，确保数据的准确性和安全性。
2.数据清洗与整合：海量的教育数据需要经过清洗和整合，以便进行后续的分析工作。
这一步骤至关重要，它可以排除异常值和错误数据。
3.数据挖掘与分析：通过应用各种统计学方法、机器学习算法以及人工智能技术，对教育数据进行挖掘和分析，发现其中隐藏的规律和关联。
4.可视化展示与决策支持：将教育数据通过图表、地图等可视化手段展示出来，并提供给决策者参考，辅助其做出科学决策。
四、大数据时代的教育数据利用案例1.个性化教学：基于学生历史学习情况以及其他相关因素的综合分析，为每个学生提供量身定制的课程内容和学习路径。
2.学校管理优化：通过对学生表现、教师评估、课程质量等方面进行全面、多角度的数据分析，帮助学校管理者进行决策，提高教育质量。
3.学科资源优化分配：通过对学科资源利用情况的分析，合理配置学科教师和课程资源，提高教育资源的效益。
五、挑战与问题1.数据隐私和安全：在进行教育数据分析时，需要确保数据的隐私性和安全性，避免泄露学生个人信息。
2.数据质量问题：教育数据往往存在着不准确、重复或缺失等问题，这对数据分析工作提出了一定的挑战。
基于DIKW模型的教师数据智慧生成过程与发展路径研究
基于DIKW 模型的教师数据智慧生成过程与发展路径研究①卢凤萍，张骏（南京旅游职业学院，江苏南京211100）在“互联网+”背景下，职业教育迎来机遇的同时也面临着一系列挑战，其中，师资的发展是关键性问题。
数据智慧的养成与提升，是信息时代卓越职教教师培养的重点，对我国职业教育的发展意义重大。
尤其是2020年初，线上教育的蓬勃发展，进一步凸显了教师数据智慧的重要性。
教师数据智慧的提升并不是特殊时期的“权宜之计”，而是职业教育发展的趋势和必由之路。
一、研究背景与价值智慧是由智力体系、知识体系、方法与技能体系、非智力体系、观念与思想体系、审美与评价体系等多个子系统构成的复杂系统。
数据智慧原指“以信息手段，创造、挖掘并转换数据中的隐藏知识，从而实现组织愿景的综合信息素养”，最早由美国学者约翰·吉拉德（JohnGirard ）、迪安娜·克莱因（Deanna Klein ）、克莉丝蒂·伯格（Kristi Berg ）等人提出。
据此，本文认为职业教育教师数据智慧是在教学过程中形成的，贯穿于教学策略制订、教学资源整合、教学活动实施、教学评价与反思的各个环节。
是“以信息手段，创造、挖掘并转换职业教育教学数据中的隐藏信息和知识，并转化为科学的教学行为，促进教学效果，实现教学目标，提升职教思维的综合性信息素养”。
1989年运筹学、系统思维学专家阿科夫（Ackoff ）基于认知论提出了DIKW （Data to Information to Knowledge to Wisdom ）层级决策模型，该模型融合了行为主义理论的观点，从认知思维的角度揭示了从数据到信息，再到知识，最终生成智慧的升级发展过程，得到了约翰·吉拉德等数据智慧研究先驱的认可和引用[1]。
教师数据智慧是教师以信息手段，获取、挖掘并使用数据中的隐藏知识，从而实现教学目标的综合性信息素养。
而教师生成数据智慧的过程，本质上就是数据经过分析处理后，逐步提升为信息和知识，并最终成为头脑中极为个性化的智慧的过程。
数据分析与统计课程教学质量报告
数据分析与统计课程教学质量报告一、引言数据分析与统计课程是现代教育中的重要组成部分。
本报告旨在对我校数据分析与统计课程的教学质量进行分析与评估，以期改进教学方法，提升学生学习效果。
二、课程设置与教学目标数据分析与统计课程旨在培养学生运用统计方法和数据分析技巧解决实际问题的能力。
该课程涵盖了统计基础知识、数据收集与整理、数据可视化、统计推断等内容，旨在帮助学生具备数据驱动决策的能力，并迎接现代社会对数据科学人才的需求。
三、教学方法与教材选择为了达到教学目标，本课程采用了多种教学方法。
首先，我们注重理论与实践相结合，通过案例分析、实验操作、小组讨论等形式，激发学生的学习兴趣。
其次，我们选用了与课程内容相适应的教材，包括《统计学导论》、《数据分析与挖掘》等，以便学生更好地掌握相关知识。
四、教师团队与教学质量评估我校数据分析与统计课程的教师团队由经验丰富的教授和研究员组成。
教师们积极参加学术交流，不断更新教学内容和方法。
此外，我们还建立了完善的教学评估机制，通过学生评价、教师互评等方式，对教学质量进行监控与改进。
五、学生学习效果评估为了评估学生的学习效果，我们采用了多种评估方法。
首先，通过课堂表现、作业成绩和课后考试等形式，对学生的学习情况进行全面评估。
其次，我们注重培养学生的实际操作能力，通过实验报告和项目作业等形式对学生进行能力评估。
最后，我们还定期开展学生满意度调查，以了解学生对课程的反馈和建议。
六、教学质量分析与改进通过对数据分析与统计课程的教学质量进行分析，我们得出以下结论和改进建议：1. 教师授课内容和方式多样化，激发了学生的学习兴趣，但需要进一步加强与实际应用的联系，提高课程的实用性。
2. 部分学生反映课程内容较为抽象，需要更多的案例分析和实际操作，以便更好地理解和掌握知识点。
3. 课程开设时间较短，进度较快，需要增加课程学时或调整教学进度，以确保学生对知识的有效掌握。
4. 部分学生对教材的理解程度有差异，建议增加辅助教材或提供更多的参考资料，以满足不同学生的学习需求。
统计数据整理及分析 课程设计教学大纲
《统计数据整理与分析课程设计》教学大纲一、统计数据整理与分析课程设计基本信息统计数据整理与分析课程设计环节代码：110539统计数据整理与分析课程设计环节名称：统计数据整理与分析英文名称：Statistica1dataco11ectionandana1ysis统计数据整理与分析课程设计周数：1周学分：1学分适用对象：统计学专业本科生先修课程与环节：概率论、数理统计、统计学原理等。
二、统计数据整理与分析课程设计目的和任务统计数据整理与分析是统计学专业集中实践性环节之一，是学习完《统计学原理》课程后进行的一次对所学知识全面的综合应用。
其目的与任务在于加深对统计学原理的基础理论和知识的理解，掌握统计数据整理与分析的基本方法，培养学生运用这些方法进行实际统计分析，并撰写统计分析报告的能力。
通过该课程设计培养学生综合运用概率论及数理统计、统计学原理及其他统计学相关知识，结合实际的问题掌握二手数据收集、分析数据及撰写分析报告的能力。
三、统计数据整理与分析课程设计方式每4〜5人组成一个小组，每个小组从给定或者自定的题目中随机抽取1个题目，对具体的问题通过网络及其他渠道收集相关数据，再对数据信息进行科学的分类、分析，组员之间分工协作，共同完成整个课程设计任务。
四、统计数据整理与分析课程设计指导方法与要求该课程设计主要由学生上机自主完成，教师答疑的方式进行。
设计中要求综合运用所学的统计学原理与应用理论方面的知识，根据统计任务，对调查得来的（或者收集得到的二手资料）原始资料进行科学的分类、综合与加工分析，并利用常用的EXCe1和SPSS等统计软件对数据进行描述性统计分析，画出相关统计图表，构建合理的模型进行回归分析。
通过此次课程设计要求学生掌握统计数据整理和分析的基本操作技巧,并能熟练运用所学的统计软件对数据进行描述统计和作图，以及进行回归分析。
从而进一步深入了解现象内在的本质，为做出正确的判断和决策打下坚实的基础。
数据科学教师数据分析课教学计划
数据科学教师数据分析课教学计划引言：随着信息时代的发展，数据科学成为了一个热门的领域。
作为数据科学教师，我们肩负着培养学生分析和解释数据的能力的重要任务。
为了提高教学质量，我制定了以下的数据分析课教学计划。
一、教学主题1. 基本概念和技能：首先，我们要教授学生基本的数据科学概念和技能。
这包括数据收集、处理、清洗、可视化以及数据分析的方法和工具等。
通过教授这些基础知识，学生可以建立起数据科学的框架，并且能够运用这些技能来解决实际问题。
2. 数据分析方法：接下来，我们将重点介绍常用的数据分析方法，如统计分析、机器学习和深度学习等。
通过讲解这些方法的原理和应用案例，我们可以帮助学生更好地理解和运用这些方法来解决现实世界中的问题。
3. 数据科学实践：除了理论知识，我们还要引导学生进行实践。
通过整合真实的数据集，学生将有机会应用所学的数据科学技能，并解决特定的问题。
这将帮助他们强化对理论知识的理解，同时培养解决实际问题的能力。
二、活动安排1. 授课：我们将通过课堂讲授来传授数据科学的基本知识和技能。
为了避免枯燥的讲授，我会采用一些互动的教学方法，如提问、讨论、小组活动等。
通过和学生的互动，我可以及时发现并解决他们的问题，提高教学效果。
2. 实践项目：在课程中，我将安排一些实践项目。
学生将分成小组，选择一个感兴趣的主题，并进行一项完整的数据分析项目。
这个项目将包括数据收集、处理、分析和可视化等步骤。
通过完成实践项目，学生不仅可以巩固所学的知识和技能，还可以提高团队合作和沟通能力。
3. 研讨会：除了课堂教学和项目实践，我还将组织定期的研讨会。
在这些研讨会上，学生可以展示自己的研究成果，分享学习心得，互相交流和学习。
同时，我还会邀请一些行业专家和学术界的研究者来分享他们的经验和见解，激发学生的学习积极性。
三、教材使用1. 主教材：作为主教材，我计划使用《数据科学导论》这本教材。
这本教材涵盖了数据科学的基本概念、方法和实践，同时还提供了丰富的案例和实践项目。
高校教学质量数据统计与分析研究
高校教学质量数据统计与分析研究随着高等教育的不断发展，高校教学质量成为了一个备受关注的话题。
为了提高高校的教学质量，必须对教学过程进行全面的评估和分析。
本文将对高校教学质量数据的统计与分析进行研究，并探讨如何利用这些数据来提高教学质量。
首先，高校教学质量数据的统计是一个必要的步骤。
通过统计数据，可以了解到教师教学工作的具体情况，包括教学效果、教学内容和教学资源的使用情况等。
教学质量数据的统计可以通过各种方式进行，例如采用问卷调查、学生评价、教师评估等方式收集数据，然后进行整理和分析。
这样可以得到一个全面的教学质量数据，以便于对教学过程进行评估和改进。
其次，高校教学质量数据的分析对于提高教学质量至关重要。
通过对统计数据的分析，可以提取出有关教学质量的重要信息和变量。
这些信息可以用于评估教学质量是否达到预期的目标，并找出改进教学的具体方案。
例如，通过分析学生的评价数据，可以得出不同课程的教学质量情况，然后根据评价结果采取相应的措施来提高教学质量。
另外，通过分析教师的评估数据，可以得出教师的教学效果，并为师资培养和评聘提供依据。
在高校教学质量数据的统计和分析过程中，应该注意以下几个方面。
首先是数据的准确性和可信度。
高校需要确保数据的收集过程公正、透明，避免数据的篡改和伪造。
其次是数据的全面性和代表性。
高校应该尽可能地涵盖各个领域和学科的数据，以便获得一个全面而客观的教学质量评估结果。
此外，数据的分析方法也要科学合理，以避免数据的误导性和主观性。
除了从学生和教师的角度统计和分析数据之外，高校还可以考虑引入其他的评估方式，例如毕业生的就业率和毕业生的满意度等指标。
通过这些指标的统计和分析，可以更准确地对高校的教学质量进行评估。
同时，通过与其他高校的比较，可以了解到高校的优劣之处，并寻找提高教学质量的方法和途径。
最后，高校教学质量数据的统计和分析是一个长期的过程，需要高校的持续投入和努力。
高校应该建立健全的数据收集和分析机制，定期对教学质量进行评估，并根据评估结果采取相应的行动。
教学过程数据分析计划
教学过程数据分析计划本次工作计划介绍：在当今信息化时代，数据已成为决策和教育改革的重要依据。
本次工作计划的核心目标是深度挖掘和分析教学过程数据，以提升教学质量和学生学习成效。
工作环境设定在我国某知名大学的教学部门，部门致力于优质的教育资源和教学方法。
主要工作内容包含四个阶段：数据收集、数据分析、实施策略和评估反馈。
在数据收集阶段，通过问卷调查、访谈、课堂观察等多种方式，全面收集教师和学生的基本信息、教学活动、学习行为等数据。
在数据分析阶段，运用统计学、教育评估等方法，对收集到的数据进行处理和分析，挖掘其中的规律和问题。
接下来，根据数据分析结果，制定实施策略，包括教学方法改革、课程设置优化、学习支持加强等，以提升教学效果。
在实施策略阶段，组织教师培训、学生讲座等活动，促进策略的落实。
在评估反馈阶段，对实施效果进行持续监测和评估，以确保工作计划的有效性和可持续性。
本次工作计划的意义不仅在于改进教学方法，更在于推动教育理念的更新。
我们期待通过本次工作计划，提升我国高等教育质量，培养更多具有创新精神和实践能力的高素质人才。
以下是详细内容：一、工作背景随着科技的发展和社会的进步，教育领域正面临着深刻的变革。
在大数据时代背景下，教学过程数据分析成为提升教育教学质量的重要手段。
我国某知名大学教学部门为了适应这一发展趋势，决定开展教学过程数据分析工作，以期通过数据驱动的方式，优化教学资源配置，提升教师教学水平，提高学生学习效果。
二、工作内容1.数据收集：通过问卷调查、访谈、课堂观察等方式，收集教师和学生的基本信息、教学活动、学习行为等数据。
2.数据分析：运用统计学、教育评估等方法，对收集到的数据进行处理和分析，挖掘其中的规律和问题。
3.实施策略：根据数据分析结果，制定教学方法改革、课程设置优化、学习支持加强等实施策略。
4.评估反馈：对实施效果进行持续监测和评估，以确保工作计划的有效性和可持续性。
三、工作目标与任务工作目标：提升我国高等教育质量，培养更多具有创新精神和实践能力的高素质人才。
大学二年地理学习委员如何进行有效的数据分析
大学二年地理学习委员如何进行有效的数据分析在大学二年级担任地理学习委员，有效地进行数据分析至关重要。
作为地理学习委员，你是班级和老师之间的桥梁，需要收集、整理和分析各种数据，以支持教学和学习的持续改进。
以下是一些关键的数据分析技巧和策略，帮助你在这一角色中取得成功：首先，数据是你的好朋友。
每位学生的表现数据、测试分数、参与度等都是宝贵的信息源，通过这些数据你可以了解每位学生的学习情况和需要改进的地方。
想象一下，数据是一位忠实的导师，他们带领你探索学生的学术旅程，揭示出每个学生的独特之处和成长潜力。
其次，有效的数据分析需要系统和方法。
不要让数据成为无意义的数字堆积，而是像一本书籍一样，需要有章可循。
使用统计方法和图表，例如直方图和趋势图，可以帮助你清晰地展示数据的走向和模式。
这些工具就像是你的助手，帮助你解读学生的学习趋势和整体表现。
第三，数据的解释是关键。
想象一下，你在向老师和同学们汇报数据分析结果时，你是一位故事讲述者。
你需要将数据背后的故事讲清楚，解释为什么某些学生表现优秀，而另一些则需要额外支持。
这种解释能力是你作为地理学习委员的核心技能，帮助大家理解数据背后的含义，并提出改进的建议。
最后，数据分析需要持续改进。
想象一下，你是一位智慧的学习者，不断反思和调整。
每次数据分析的经验都是一次学习的机会，帮助你发现新的方法和策略，以进一步提升教学质量和学生的学习体验。
综上所述，作为大学二年级的地理学习委员，有效的数据分析不仅仅是一项任务，更是一种责任和机会。
通过善于利用数据、系统地分析和清晰地解释，你可以成为班级中的关键角色，为提升教育质量做出重要贡献。
学校教育数据分析与统计方案
学校教育数据分析与统计方案介绍本文档旨在提出一种学校教育数据分析与统计方案，帮助学校更好地利用数据来改善教育质量和学生学习成果。
通过对学校教育数据的收集、整理和分析，学校可以获得有价值的见解，为决策制定提供支持。
数据收集为了进行数据分析与统计，学校需要收集以下数据：- 学生信息：包括学生姓名、年龄、性别、班级等基本信息。
- 学生成绩：包括各科目的考试成绩、作业成绩、平时成绩等。
- 教师信息：包括教师姓名、教授科目、工作年限等。
- 课程信息：包括课程名称、教学内容、教学材料等。
数据的收集可以通过学校管理系统、问卷调查、学生档案等方式进行。
数据整理与存储为了方便后续的数据分析与统计，学校应该对收集到的数据进行整理和存储。
可以采用电子表格软件或数据库管理系统来存储数据。
数据应该按照学生、教师、课程等维度进行分类和归档，以便后续的数据分析。
数据分析与统计通过对整理好的数据进行分析和统计，学校可以得出一些有用的结论和见解，以支持决策制定。
以下是一些常见的数据分析与统计方法：- 学生成绩分析：对学生的考试成绩进行统计分析，了解学生的学习情况和成绩分布情况。
- 教师评估：通过对学生评价教师的问卷调查数据进行统计分析，评估教师的教学质量和学生满意度。
- 课程评估：通过对学生对课程的评价数据进行统计分析，评估课程的教学效果和学生反馈。
- 学生流失率分析：对学生的流失情况进行统计分析，找出流失的原因和改进措施。
结论通过建立学校教育数据分析与统计方案，学校可以更好地利用数据资源，提高教育质量和学生学习成果。
数据分析与统计可以为学校决策提供支持，帮助学校制定更科学的教育策略和改进措施。
因此，在实施方案时，学校需要重视数据的收集、整理和分析工作，建立起科学有效的数据分析与统计体系。
项目管理知识管理-DIKW体系(数据-信息-知识-智慧)
项目管理知识管理——DIKW体系（数据-信息-知识-智慧）这个世界上，失败的人除了天分太差之外，只有以下几点，懒，方向不对，方法不对，没有坚持。
你是哪一种呢?方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等，而知识对多数人而言是最重要的成功基础。
所以此文值得你多多阅读几遍，理解它。
正文：DIKW体系就是关于资料、资讯、知识及智慧的体系。
当中每一层比下一层赋予某些[特质。
资料层是最基本的。
资讯层加入内容。
知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。
如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。
DIKW体系常用于资讯科学及知识管理。
应用DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析：原始观察及量度获得了资料。
分析资料间的关系获得了资讯。
这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁?什么?哪里?什么时候?为什么?资讯是信息，意味着有听众及目的。
在行动上应用资讯产生了知识。
知识可以回答“如何?”的问题。
知识是一些可行的关系及习惯工作方式。
透过智者间的沟通及自我反省而利用知识会产生了智慧。
我们可以利用智慧解答关于行动的为什么及什么时候的问题。
智慧是关心未来。
它含有暗示及滞后影响的意味。
一、定义1、资料数据，或称资料，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。
它是关于事件的一组离散的客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。
数据可分为模拟数据和数字数据两大类。
数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。
2、信息信息，又称讯息，普遍存在于自然界和人类社会活动中，它的表现形式远远比物质和能量复杂。
但又远比他们简单，其实信息就是“物质和能量，及其自身‘信息’与其属性的标识、表现。
作为一个概念，信息有着多种多样的含义。
一般来说，与信息这一概念密切相关的概念包括约束(constraint)、沟通(communication)、控制、数据、形式、指令、知识、含义、精神刺激、模式、感知以及表达。
大数据、大教学视野下的数据采集和课堂诊断教学
大数据、大教学视野下的数据采集和课堂诊断教学株洲市枫叶中学成立于2006年，是一所拥有在校学生1300多人、教职工100余名的公办初中。
在省、市、区各级政府部门的关心和帮助下，教学设施设备不断完善，教学信息化条件不断升级，目前所有教室装备有交互式电子白板、电脑和智慧课堂交互系统，所有任课教师配备了笔记本电脑，校园实现了无线网络全覆盖，建有多媒体教室、录播室、导播室、校园电视台、科技馆、机器人教室等功能室。
学校具备了较好的信息化教学环境后，如何更好地发挥信息技术设备在课堂教学中的作用，如何独辟蹊径探寻一条深度融合信息技术的高效课堂教学改革之路，是广大教师积极思考与探索的课题。
学校推进信息技术与学科教学融合大致经历了三个阶段：第一阶段，从单调的文字信息展示转变成音视频信息展示，其典型标志是学科教学中多媒体课件的使用。
第二阶段，从单向的信息传递到交互式信息互动，其典型标志是交互式大型电子白板的使用。
第三阶段，从凭教师经验上课到依据学生学情的实时数据采集和课堂诊断设计与修正教学，其典型标志是“智慧课堂交互系统”应用于学科教学的常态化。
感到骄傲的是，学校在信息技术与课程融合的道路上已然迈入了第三阶段。
从2013年下半年起，学校引入了具有信息采集和课堂诊断功能的“智慧课堂交互系统”，各教研组和备课组积极开展以数据采集、学情分析和及时反馈、靶标教学和个性化辅导等为主要内容的集体备课活动，构建出了以物理教研组为代表的“主导调控——即时评价——动态生成”课堂教学模式，并逐步在全校推广。
下面我就数据采集和课堂诊断方面介绍一下学校的教学理念和初步实践。
信息技术是信息传递的媒介，又是数据采集的有效手段。
信息技术作为信息传递的功能常见于消费类电子产品，学生的认知习惯也是如此，因此以信息技术作为课堂教学的信息传递媒介存在着极大的挑战：学生很容易将多媒体课件、互动教学软件视为身边消费类电子产品的衍生物，从而影响他们对学科知识本身的关注。
教研中的数据分析与教学改进
教研中的数据分析与教学改进数据分析在教研中的应用已经成为教学改进的重要手段。
通过对教育数据的深入分析，教师们可以了解学生的学习情况、评估教学效果，并制定相应的教学策略。
本文将探讨教研中的数据分析与教学改进的关系，以及数据分析在提升教育质量方面的作用。
一、数据分析与教学改进的关系数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、分析和解释，从中提取有价值的信息，为决策和改进提供支持。
教学改进是指通过各种手段和方法使教学更加有效，学生的学习成果得到提升。
数据分析与教学改进有着密切的联系。
首先，数据分析能够提供关于学生学习情况的全面了解。
通过对学生的学习数据进行分析，教师可以了解学生的学习进度、学习水平以及存在的问题。
这些数据可以帮助教师确定学生的学习需求，针对性地进行教学设计，并制定相应的辅导计划。
其次，数据分析可以用于评估教学效果。
教师可以通过对学生成绩的分析，了解自己教学的效果如何。
通过比较学生的实际学习成绩与预期目标的差距，教师可以发现自己在教学中存在的问题，并根据分析结果及时调整自己的教学方法和策略，以提高学生的学习效果。
最后，数据分析是教师改进教学的基础。
通过对教学数据的深入分析，教师可以发现学生的学习规律、学习特点和学习困难。
在这基础上，教师可以研究并改进自己的教学方法，提供更加个性化、差异化的教学方案，以满足不同学生的学习需求。
二、数据分析在提升教育质量方面的作用数据分析在提升教育质量方面起到了重要的作用。
以下是数据分析在教学改进中的几个方面的应用：1. 学生评估与辅导计划制定：通过分析学生的学习数据，教师可以对学生进行全面评估，了解学生的学习水平和问题所在。
在此基础上，教师可以制定个性化的辅导计划，针对学生的学习需求提供有针对性的指导和支持。
2. 教学资源优化：通过对学生学习数据的分析，可以了解学生对不同教学资源的使用情况。
教师可以根据学生的实际需求，优化和调整教学资源的使用方式，提高资源的有效利用率，提升教学的效果。
浅谈课堂教学统计中的数据分析
浅谈课堂教学统计中的数据分析浅谈课堂教学统计中的数据分析——黄冈名师基层巡回讲学数学听课体会徐永圆5月26日有幸听了万贵秋、程来魁两位教师关于复式折线统计图同课异构课和吴文涛名师关于折线统计图的展示课，我也曾教过这一单元，然而我的教学重统计图的绘制轻数据分析，三位教师与我截然不同的教学思路让我感悟颇深。
统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
分析数据是统计的核心，也是本单元的重难点之一。
如何在课堂教学中突破这一重难点我有以下看法：一、感知数据《新课程标准》指出：在"统计与概率"中，帮助学生逐渐建立起数据分析的观念是重要的。
数据分析包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究、收集数据，通过分析作出判断，体会数据中是蕴涵着信息的。
数据分析的第一步要调查研究收集数据，在这一过程中感知数据不再是简单的数字，它的背后蕴藏着数学信息。
在课堂教学中采取的是：（一）选取贴近学生生活素材，加强学生对数据的感知。
本次课堂上万贵秋教师调查学校趣味数学魔方选拔赛郭宇和徐伟的成绩，吴文涛教师调查学校足球队方瑶投篮的成绩，这两个发生在学生生活中的问题进行调查，既增加了学生对收集数据的亲切感，又激发了学生挖掘的数据背后隐藏的数学信息的欲望。
（二）选取具有统计意义的真实的生活素材，加强学生对数据的感知。
程来魁教师选取的是调查全国人口老龄化这一具有统计意义的事情。
首先让学生了解到抽样调查是统计中常见的调查方法，调查全国人口老龄化，只需抽样调查上海老龄化情况。
而每年出生人口数和死亡人口数是连续性变量，非常适合用复式折线统计图来表示其变化。
学生从视频中看到这一令人震惊的事实，激发其探究的欲望，同时在真实的死亡人口数与出生人口数中，增加学生对数据的感知，无形之中会将两者进行比较。
二、数据读取学生会从收集的数据感知一些大略的信息，第二步就要整理数据了，整理数据的方式一般就是统计表，统计图等。
下学期教育科研工作总结：数据分析与改进
下学期教育科研工作总结：数据分析与改进2023年下学期即将结束，教育科研工作也进入到了总结的时期。
在过去的半年中，我们围绕数据分析与改进进行了深入探究与实践。
本文将从以下三个方面对这半年的工作进行总结与回顾。
一、数据分析在这半年的工作中，我们通过对各种数据进行收集、整理和分析，发现了很多有价值的信息。
首先是学生的学业表现数据。
通过对这些数据的分析，我们可以看到学生们最擅长和最弱的科目，以及在哪些知识点上存在较大的问题。
其次是教师授课数据。
通过分析这些数据，我们可以评估教师的授课质量以及学生对授课内容的理解程度。
最后是学生综合素质评价数据。
通过对学生的综合素质评价数据进行分析，我们可以发现哪些方面存在着帮助学生提高综合素质的问题。
对这些数据进行分析，需要的不仅仅是数据上的技能，还需要对数据的背景有深入的理解。
只有通过深入分析和挖掘数据，才能够真正把其中的价值体现出来。
在这半年的工作中，我们充分运用了各种数据分析工具，通过多种手段不断探索和挖掘数据背后的价值。
二、数据改进在数据分析的基础上，进一步进行改进也是我们工作的一项重要任务。
通过对数据的分析和理解，我们对现有教育工作的不足之处有了深刻的认识。
在这半年的工作中，我们立足于日常教育实践，提出了一系列改进措施，并取得了一些阶段性的成果。
其中，最重要的一点就是对于学生个别差异的关注。
通过对学生学业表现数据的分析，我们可以发现有些学生在某一学科或者某些知识点上表现不太理想。
针对这些情况，我们采取了有针对性的帮助措施，例如将更多时间和精力投向这些学生，提供更多针对性的学习资源等。
这些改进措施的实施取得了较好的效果，有些学生的学业表现已经出现了明显的提高。
除了学生个别差异的关注，我们也对教育授课和过程中的不足进行了分析，并提出了一些建议和措施，例如教育工作中应加强师生互动，促进理论与实践的结合等等。
这些工作都是我们在数据分析的基础上推动教育教学改进的实践，也是我们提高教育质量的重要保障。
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朱彩兰“数据统计与分析”属于信息技术课程中“信息加工与表达”部分的教学内容，在初中、高中均有涉及。
经过多年的教学积淀，信息技术教师已然拥有一些有效的教学经验，但在普遍范围内还存在一些理解不到位的现象，从课堂扫描中可管窥一斑。
问题：课堂中的各种理解不到位的现象场景1：有教师在课堂上出示用左耳或右耳接听电话的人数统计，要求学生计算相应的比例。
这种数据于学生而言缺乏实际意义，统计的结果也不涉及相关处理问题，反映出教师对数据的理解不到位。
场景2：教学中，教师给出一些商品的单价，要求学生统计单价超过5元的商品。
统计的缘由没有给出，不过是单纯的筛选技能训练，没有体现统计的必要性及其意义，反映出教师对统计概念的理解不到位。
场景3：教师提供多种饮料，如绿茶、红茶、奶茶、可乐等，要求学生从中选择自己最喜欢喝的三种，再根据全班的选择情况整理数据，列出最受班级欢迎的三种饮料。
最后，教师给出专家建议“健康的饮品包括水、纯果汁、奶”，要求学生结合课堂统计的数据结果，在调查报告中表达自己对中学生选择饮料问题的看法和观点。
由于此三种饮品没有完全出现在此前供学生选择的范围内，自然没有一个学生的选择与专家建议的健康饮品吻合，于是，学生回答，“不管喝什么，只要健康就好”。
数据统计的目的就是为分析、决策提供数据支持，而该场景中数据分析部分与前面的统计结果相互脱节、没有关联，或者联系不够紧密，反映出教师对分析的理解不到位。
上述场景反映出的根本问题是，教师对数据统计与分析的内涵或者核心指向理解不足。
“数据统计与分析”属于“信息加工与表达”中表格信息加工与表达部分的教学内容，与数据管理部分的内容具有相似的核心指向，即关注“关系”的挖掘与表达，而关系是隐藏在数据之中的，需要通过相关的操作，如借助公式与函数的计算、排序、筛选等，将数据间的关系挖掘出来，可以借助图表的形式进行直观表达，即通过可视化方式清晰展示。
关于数据统计与分析，信息技术课程教学纲要或者课程标准中都有针对性的要求，譬如，2012年中国教育技术协会信息技术教育专业委员会研制的《基础教育信息技术课程标准2012版》中，初中学段在“模块二：信息加工与表达”中对表格部分的要求如下。
1.能列举1～2种常见表格编辑软件，尝试简单编辑操作，理解二维表格的共同特征。
2.根据需求能在文档中绘制或套用表格，并对其属性能按要求进行调整和设置。
3.能应用电子表格进行简单数据的统计、处理，科学地借助折线图、直方图、饼图等直观表达数据。
4.从不同的角度和立场出发，通过对相同数据做不同的加工，表达不同的观点，或对相同数据做不同的解读，感悟信息加工和利用的选择性、多元性和复杂性特征。
上述4条描述涉及表格中数据的统计、表达、分析，关注到数据间的关系挖掘。
“数据统计与分析”涉及对数据的加工、处理，从中获取信息并加以解读。
因此，可以从DIKW金字塔模型获得直接的借鉴。
解决之策：DIKW金字塔的启示DIKW金字塔是关于数据、信息、知识及智慧的体系，如图1所示。
数据（Data）：可以是数字、文字、图像、声音、符号等，属于事实的记录，表达的是没有指定背景和意义的描述。
信息（Information）：是经过相关处理的数据，强调的是数据与数据之间的关系。
智慧（Wisdom）：是富有洞察力的知识，是运用知识分析和解决问题的能力，可以简单归纳为正确判断和决定的能力。
显然，DIKW体系同样关注关系的挖掘，即数据之间的关系、信息之间的关系，因而可以用来指导“数据统计与分析”部分的教学。
从问题解答的角度观察，信息层回答的是“是何”的问题，知识层解决的是“如何”的问题，智慧层则涉及“为何”的问题。
早期研究中有学者曾指出，信息技术中的技术包含三层内涵：（1）动手做的技术，即基本技能；（2）如何做的技术，即设计和规划的技术；（3）为何做的技术，即技术的思想和价值。
[1]三层内涵的观点涉及技术是何、如何、为何的问题，与DIKW模型具有共通之处，这为DIKW模型在数据统计与分析中的应用提供了佐证。
从DIKW的视角来看，数据统计与分析的过程也是追求实现“数据—信息—知识—智慧”持续变化的过程。
即从数据开始，以形成智慧为最终目的。
具体过程是：借助相关操作对数据进行处理、加工，明确数据之间的关系，提取出有意义的信息，进而将信息组织成知识，促进学生明确“如何去使用”，再进一步，当学生明确应该何时使用及为什么要使用时，便形成了智慧。
据此，数据统计与分析中的几个关键词，即数据、统计、分析，都需要有专门的指向，符合内在的规定性，且数据、统计、分析应当做到前面环节为后续环节奠定基础，后续环节又必须在前面环节的基础上展开。
具体来说，数据需要为统计服务，统计是建立在数据提供的基础上；统计的结果是为了进行分析，分析必须依赖于统计结果；分析的目的是为了提供决策的依据。
这些关系必须在教学中予以体现，方能体现数据统计与分析的要义。
实践之道：基于DIKW的教学思路从DIKW的视角，数据统计与分析教学需要经过三个过程：“数据→信息”、“信息→知识”、“知识→智慧”。
从关系发掘的角度，即隐性关系显性化、显性关系知识化、知识运用自动化，下文展开具体阐述。
1. 隐性关系显性化隐性关系显性化，即从数据到信息的过程。
数据可以是教师为学生提供的原始资料，或者是收集来自学生的资料。
因为需要借此学习相关技能操作，如公式与函数的使用、排序、筛选、图表表示等，因此数据主要是数字形式，如考试成绩、购物费用等，根据需要也可以适当包含文字，如学生的血型、爱好等。
为了从数据中提取有意义的信息进而展开分析，数据需要符合一定的要求：其一，数据最好能够贴近学生，具有真实性。
小至与学生个体相关的数据，大至与学校、社区、城市、国家相关的数据。
贴近学生生活经验或学习经验的真实数据才能激发学生的兴趣，促进学生通过操作发掘数据之间的关系，形成有意义的信息。
从教学实践来看，课堂或者课前收集来自学生的鲜活数据相对容易调动学生的积极性。
其二，数据需要具有潜在的意义，即有统计价值，场景1中接听电话用左耳还是右耳的例子之所以失败，就是因为数据不具有统计价值，从数据中无法提取出有意义的信息。
其三，数据要具有统计的必要，即数据要达到足够的量，少量数据往往无法体现出用计算机统计的优势。
在数据量足够的情况下，可以通过人工计算与计算机统计的对比凸显计算机统计的优势和价值。
在数据有效的基础上，统计承担着从数据中提取信息的功能。
为了保证将来从信息到知识的转变，统计所得信息当存在分析的可能、必要及价值，否则统计本身就没有意义。
譬如，场景2中让学生统计购买的商品中单价超过5元的商品，数据本身没有问题，但这种统计的结果似乎没有分析的意义及价值，因而统计本身就失去了意义。
从数据到信息的转变需要学生借助一定的技术操作来实现，这个阶段涉及的技术属于动手做的技术，即技术的底层。
例如，统计过程可能涉及计算、筛选、排序，统计结果的呈现涉及各种图表的使用。
2. 显性关系知识化显性关系知识化，是指由信息到知识的转变。
美国佛罗里达国际大学豪恩斯坦认为，信息是别人内化的知识，知识是自己内化的信息。
[2]所以，如果信息是输入，知识在某种意义上便是输出。
这意味着从信息到知识的转变需要学生在认知层面形成理解。
这一阶段涉及的技术属于无形的技术。
此阶段是对数据统计结果进行分析的过程。
譬如，统计全班学生血型，根据四种血型的统计结果，引导学生明确血型的相关知识。
又如，统计不同品牌货物销售情况，从不同角度（商场、品牌负责人、顾客）去分析，得出不同的结论。
若收集的数据与学生个人或家庭相关，则分析的结果最好能够凸显因人而异，从而促进学生在体验到分析意义的基础上，树立利用数据统计与分析为自己的学习、生活服务的意识。
譬如，《Excel中数据的处理》[3]中，教师要求学生将自己家庭衣、食、住、行、用等数据输入到碳排放计算工作表中，完成相关计算，并根据数据回答问题：1.我们家（）方面碳排放最高，（）方面碳排放最低。
2.我们家年人均碳排放（）kg，和全球人均目标碳足迹2000kg比较，我们家是（高碳/低碳）生活。
3.为了应对气候变化，我们家应该从以下方面减少碳的排放。
每个学生获取的数据不同，结论自然就不同。
这种差异性体现了一种真实，也帮助学生理解统计与分析的实际意义。
分析在统计与决策之间发挥着承先启后的作用，“承先”是指，分析必须依据统计所得结果来进行，体现两者的紧密联系，以保证分析的价值及统计的意义；“启后”是指，分析需要为后面的选择、决策提供依据与基础，因此需要恰当设计分析的内容，以保证决策得以进行。
譬如，《Excel中数据的处理》中1、2两个问题的分析必须建立在前面数据计算的基础之上，3题的回答又依赖于1、2分析的结果，充分体现出统计分析为决策提供数据支持的功能，促进学生对数据统计分析加深认识与理解。
3. 知识运用自动化知识运用自动化，即从知识向智慧的转变过程，是指在学生掌握知识之后，借助一定量的知识应用练习，熟悉了知识的应用环境及方法之后，在不需要专门选择知识的情况下无意识地运用知识，达到自动化效果的过程。
这一过程显然不是一蹴而就的，需要经历几个状态：在知识应用练习之前，处于“无意识的不用”状态；经过知识应用训练，基本掌握了知识应用场合及方法，但还不够熟练，遇到问题时，需要有意识地思考选择相应的知识，该阶段可以称为“有意识的应用”状态；经过足够的知识应用练习之后，学生对知识的应用形成更深的感悟，可以在无意识中，即自动选择某种知识应用于问题解决中，此时就进入了“无意识的应用”状态，达到此状态，即完成了由掌握知识到生成智慧的转变。
具体到数据统计与分析的教学中，就是根据分析结果进行选择或决策的过程。
智慧指向正确判断和决定的能力，因而在数据统计与分析后期，需要引导学生依据分析的结果进行选择、决策。
智慧倾向关心未来，含有暗示及滞后影响的意味，与此类似，课堂上的选择抑或决策只能更多发生于认知层面，形成的是决策时的心理倾向，但追求的是持续影响学生并实现将来在现实情境中的外显行为的变化。
因而，知识运用自动化在一次课内未必能够实现。
同数据分析类似，决策可以因人而异。
譬如，《Excel中数据的处理》中的问题3。
教学中需要引导学生根据实际做出符合需求的决策。
譬如，《Excel综合运用》[4]案例中，教师课前安排学生对自己居住小区的人居环境从自然、人文、社会、建筑和支持网络几个方面进行评价，课堂上则围绕用Excel软件对若干个小区的人居环境状况作系统的分析，涉及Excel 数据加工技术的综合应用，如排序、筛选、分类汇总等，然后得出结论，哪个区的人居环境综合比较好。
最后环节是引导学生的实际应用：是不是××区的人居环境比较好，我们都要住在那个区？在选购住所的时候，首先应该考虑自己的需求，根据实际需要确定自己的选择。