1153
浏览小学数学统计与概率的数据分析素养培养研究
摘要:随着信息技术快速发展,我们已经进入了大数据时代。如何对大量的数据进行分析和推断并且得到有用的信息,在此之后再对事件进行决策,这就需要人们具备良好的数据分析能力。2011年版的《义务教育数学课程标准》中提出发展学生的数据分析观念,并且明确指出数据分析是统计的核心。2017年版的《普通高中数学课程标准》中提出了高中数学核心素养包括数学抽象、逻辑推理、数学建模、直观想象、数学运算、数据分析。因此,从小学开始培养学生的数据分析素养有助于学生的终身发展,更好地适应社会生活。本研究就是建立在此基础上展开的针对小学生数据分析素养培养进行的研究。本研究在相关研究的基础上对小学阶段“统计与概率”内容部分与数据分析素养的内涵进行分析,采用了文本分析法、调查问卷法、案例分析法。从教师和学生这两个角度进行调查研究,分析在“统计与概率”内容部分的教学中,对数据分析素养培养存在哪些问题以及造成这些问题的原因进行分析,针对存在的问题提出相应的解决建议。通过调查研究发现,学生数据分析素养培养存在以下问题:从教师层面存在的问题,一是教师对数据分析素养理解深度不够;二是教师对统计与概率内容重视度不够;三是教师设计数据分析体验的效果不佳;四是教师认为教材资源不足且开发困难。从学生学习层面存在的问题,一是学生对数据分析过程体验经历不足;二是学生对数据分析的思考能力比较弱;三是学生对开展的课堂活动积极性不高。经过对重庆市三所小学针对六年级的学生和数学教师的调查结果分析,了解了数据分析素养存在问题的原因有以下方面:从教师层面存在的原因,一是教师的教育理念落后;二是教师思想上的不重视;三是教师教学设计不合理;四是教师创新能力的不足。从学生层面存在的原因,一是学生对数据分析素养培养不重视;二是学生对统计与概率的学习不重视;三是学生对课堂活动的兴趣度不高。针对学生数据分析素养培养中存在的问题,结合数据分析培养的实际情况提出以下建议:从教师层面给教师的建议,一是加强教师数据分析素养培训提高认知力;二是改进教师教学观念重视统计与概率教学;三是丰富教学课堂让学生亲历数据分析过程;四是提升教师专业能力开发教学的课程资源。从学生层面给学生的建议,一是积极亲历数据分析过程构建知识体系;二是用数据分析方法勤于思考并解决问题;三是联系实际生活提高课堂活动参与动力。从教育行政层面给教育相关部门的意见,一是协调教师队伍的性别和年龄结构;二是提升统计与概率在测试中的分值;三是增强对数据分析教学资源的开发。
关键词:小学数学;统计与概率;数据分析素养;
摘要
Abstract
导论
第一节 选题缘由与研究意义
一、选题缘由
二、研究意义
第二节 文献综述
一、数学核心素养的相关研究
二、统计与概率教学相关研究
三、数据分析素养的相关研究
四、对已有研究的述评
第三节 相关概念的界定
一、数学核心素养
二、统计与概率
三、数据分析素养
第四节 研究设计
一、研究内容
二、研究思路
三、研究方法
第一章 数据分析素养和统计与概率的关联
第一节 小学数据分析素养的内涵分析
一、数据分析素养的含义
二、数据分析素养的特征
三、数据分析素养培养的意义
第二节 数据分析素养和统计与概率的关系分析
一、统计与概率是数据分析素养培养的基础
二、数据分析素养为统计与概率的学习助力
第三节 数据分析素养在统计与概率的教学内容中呈现
一、人教版教材中统计与概率的内容编排
二、《课程标准》中统计与概率内容要求
第四节 数据分析素养在统计与概率的课程实施中呈现
一、数据分析素养培养的课程设计探讨
二、《平均数》教学的案例分析
第二章 数据分析素养培养的调查研究
第一节 调查研究设计与实施
一、调查目的
二、调查对象
三、调查方法
四、调查实施
五、调查说明
第二节 调查研究结果与分析
一、教师层面的结果与分析
二、学生层面的结果与分析
三、数据分析素养培养的现状
第三章 数据分析素养培养存在的问题及原因
第一节 教师教学层面存在的问题
一、教师对数据分析素养理解深度不够
二、教师对统计与概率内容重视度不够
三、教师设计数据分析体验的效果不佳
四、教师认为教材资源不足且开发困难
第二节 学生学习层面存在的问题
一、学生对数据分析过程体验经历不足
二、学生对数据分析的思考能力比较弱
三、学生对开展的课堂活动积极性不高
第三节 培养数据分析素养存在问题的原因
一、教师层面的原因
二、学生层面的原因
第四章 数据分析素养培养的建议
第一节 给教师的建议
一、加强教师数据分析素养培训提高认知力
二、改进教师教学观念重视统计与概率教学
三、丰富教学课堂让学生亲历数据分析过程
四、提升教师专业能力开发教学的课程资源
第二节 给学生的建议
一、积极亲历数据分析过程构建知识体系
二、用数据分析方法勤于思考并解决问题
三、联系实际生活提高课堂活动参与动力
第三节 给教育部门的意见
一、协调教师队伍的性别和年龄结构
二、提升统计与概率在测试中的分值
三、增强对数据分析教学资源的开发
结语
参考文献