增强数据分析能力发展数学核心素养研究

聂玲玲

摘 要：培养学生的数据分析能力，是当前高中数学课堂教学的侧重点。文章从观察组合、学会简便运算，问题引领、分析离散程度，参与实践、发现关联规律三个方面，阐述如何增强学生的数据分析能力，提高学生的数学核心素养。

关键词：数学教学;数据分析能力;核心素养;能力培养

中图分类号：G421;G623.5 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2019）22-0032-01

随着题干信息量的不断增加，学生数据分析能力的培养成为高中数学教学的侧重点。数据分析是学生获取题干信息较为快速准确的方法，学生可以通过对大量的数据进行分析，逐渐掌握答题方法和技巧。数据分析还可以培养学生的数学思维能力，在简化运算步骤、减少错误率的同时，帮助学生发现数据之间的关联，见微知著，从而更好地进行数学逻辑推理。教师要以问题为导向，让学生经历收集数据、整理数据、分析數据的过程，使学生愿意亲近数据，并探索数据中蕴含的信息，从而增强学生的数据分析能力，提高学生的数学核心素养。

一、观察组合，学会简便运算

数据组合是数据分析过程中的常见问题。大量的数据看似毫无逻辑，十分复杂。要解决这类问题，学生就需要仔细观察数据组合，找出数据之间的联系。这样，学生就能在掌握数据组合规律的基础上进行简便运算，找到解决问题的最佳方案。

例如，教学“数列”的时候，要借助实例让学生通过观察组合理解“按照一定顺序排列的一列数称为数列”。如在“第23届到第28届奥运会举行的年份依次为：1984，1988，1992，1996， 2000，2004”中，数列的每一项都相差“4”。这也就引出了“等差数列”的概念：是指从第二项起，每一项与它的前一项的差等于同一个常数的一种数列，常用“A、P”表示。这个常数叫等差数列的公差，公差常用字母“d”表示。在观察数据组合的过程中，学生要对数据进行仔细的分析，找到其中的规律，以便快速地解决所遇到的问题。

运算的过程也是验证的过程，数据分析可以辅助学生进行推理、记忆，使学生逐渐学会简便运算。同时，数据分析还可以帮助学生建立数据分析的思维模式，掌握运算规律，更好地解决实际问题。

二、问题引领，分析离散程度

进行数据分析时，常常会进行准确率的计算，也就是差值的计算。离散程度是一个用来衡量风险大小的指标，在生活中具有重要意义。分析离散程度的指标主要有极差、平均差和标准差等。通过对实际问题中的数据进行统计学分析，学生就可以计算极差、平均差和标准差，从而进行离散程度的分析。

利用标准差分析离散程度，是日常生活中常见的数学统计问题。例如，学习“统计”这一章中的“总体特征数的估计”时，学生会遇到大量的数据，必须根据相应的要求进行数据分析，才能最终解决问题。下面，以“甲乙两种冬水稻实验品种连续5年的平均单位面积产量如表所示（单位：t/hm2），试根据这组数据估计哪一个品种的水稻产量比较稳定”为例进行说明。

从数据来看，上面的数据不能直接反映甲乙两种冬水稻产量的趋势。这就需要先根据方差公式分别求出甲乙两种冬水稻的产量的方差，再利用方差来分析离散程度。

离散程度的分析是数据分析的常见问题。在问题的引领下进行数据分析，计算离散程度，估算数据的发展趋势，这有利于学生解决实际数学问题。

三、参与实践，发现关联规律

只有把抽象的数学知识与实践经验有机结合起来，才能客观地进行数据分析，发现事物之间的关联规律，培养对于数据分析的敏感性，从而快速地从大量的信息中检索出有效信息，建立数学推理的逻辑思维。

以数学探究案例“学生身高与课桌椅高度的关系”为例，教师可以鼓励学生收集相关的数据资料，并进行数据分析。在许多学校同一高度的课桌椅不能完全适合身高不同的学生，因此学生的身高与课桌椅高度的关系值得分析与研究。学生可以通过实地调查、查阅资料等多种方式，了解课桌椅高度与学生身高之间的关系，并用图像的方式表示其变化趋势。

参与相应的数学实践活动，能让学生对自己感兴趣的数学知识进行实际探究。收集数据，提出问题，进行数据分析，这不仅可以激发学生的探索热情，集中学生的注意力，还可以对学生掌握的知识进行验证，培养学生扎实的数据分析能力。

综上所述，数据分析能力是一种高层次的思维品质，培养学生的数据分析能力可以帮助学生快速获取题干的有效信息，使学生在数据分析过程中逐步掌握答题技巧，更好地进行数学逻辑推理。要让学生感受数据的实际价值，发展学生的数据应用意识，使学生学会遇到问题通过收集数据来帮助解决问题。在数学课堂教学过程中，要引导学生观察组合、学会简便运算，注重问题引领、让学生分析离散程度，鼓励学生参与实践、发现关联规律，从而增强学生的数据分析能力，提高学生的数学核心素养。

参考文献：

[1]陈艳.高中数学中三角函数解题思路教学探析[J].中学课程辅导，2018（20）.

[2]徐海萍.浅谈高中数学课堂的趣味化[J].中学生数理化，2018（12）.

[3]陈鑫.核心素养视域下数据分析理念的培养策略研究[J].中小学教学研究，2018（11）.

[4]巫仕俊，周瑞.谈数学教学中学生数据分析素养的培养[J].创新人才教育，2017（04）.