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大数据分析思维在数理统计教学中的应用

2022-06-17陈蕾符方健

大学·教学与教育 2022年5期
关键词:数理统计应用措施

陈蕾 符方健

摘  要:数理统计课程的内容较多,而且呈现出逻辑性和抽象性的特点,学生在学习过程中可能遇到较大困难。大数据分析思维可以引导学生从不同角度思考问题、分析问题和处理问题,有助于技能型人才的培养,改善数理统计教学的整体成效。文章将对数理统计教学中的问题及原因进行分析,明确大数据分析思维在数理统计教学中的应用优势,并探索大数据分析思维在数理统计教学中的应用措施,为实践工作提供参考。

关键词:大数据分析思维;数理统计;应用措施

中图分类号:G434    文獻标识码:A    文章编号:1673-7164(2022)14-0193-04

我国已经逐步进入大数据时代,国家相关部门也为大数据行业发展规划了明确的方向和目标,在教育教学工作当中,也应该顺应时代的潮流,转变人才培养理念,积极提高学生的大数据分析能力,为其将来就业打下坚实的基础。在数理统计学科教学中应用大数据分析思维具有得天独厚的优势,符合本学科的基本特点,可以起到事半功倍的作用,帮助学生更加深入地理解所学知识,提高数据分析及应用能力。传统教学模式中的问题较多,会对大数据分析思维的融合应用形成限制,在实践中应该明确人才培养方向及学科教学目标,引导学生运用大数据分析思维解决实际问题,在提高数理统计教学水平的同时,促进学生的成长成才。

一、数理统计教学中存在的问题

(一)教学内容落后

首先,部分教材内容存在一定的滞后性问题,无法与时代发展保持密切协同,尤其是与大数据的联系不够紧密,无法引导学生将数理统计的相关知识应用于实践当中,导致人才培养质量大打折扣。其次,教学以基础性理论知识的讲解为主,没有引入大数据时代下的热点问题,研究方向与时代发展方向有偏差,没有运用大数据领域的相关成果展开教学,导致学生没有掌握数理统计的先进方法和思想,不利于其思维能力的发展。再者,教学内容的拓展深度及广度不足,仅仅依靠教材内容,与其他学科的衔接不佳,无法达到学科融合的目的,没有体现数理统计学科的实践性特点。

(二)教学方法单一

部分老教师的思想观念陈旧,习惯于采用黑板和粉笔的形式展开教学工作,教学方法呈现出单一化的弊端,无法满足新时期学生的个性化需求,导致教学成效不高,难以达到数理统计学科的育人目标。对多媒体设备的利用率不高,在制作课件时只是单纯地复制教材内容,不仅会浪费大量的时间和精力,而且没有体现信息化教学的作用[1]。同时,部分教师自身的信息化素养不高,未能掌握大数据分析方法的具体应用措施,特别是理论教学和实践教学的融合度不高,导致学生虽然具备丰富的数理统计知识,但是动手操作能力较弱,不符合新时代高素质人才培养的要求。

(三)课堂吸引力较低

有些教师的上课讲义几年来一成不变,在台上照本宣科,读读课件,语言表达匮乏。教师在课堂中没有及时顾及学生的学习状态与思维发散情况,师生之间互动形式单一,经常听到教师连珠炮似的提问,学生机械反应似的回答,这种一问一答的形式使学生的参与度不高,在学习中始终处于被动学习的状态。这是导致数理统计课堂吸引力下降的主要原因。同时,教师未能结合现代数据分析技术的应用特点讲解相关内容,缺乏线上课堂的拓展与延伸,没有充分激发学生的大数据分析思维,不利于学生数理统计能力的培养与提高。因此无法构建高效的数理统计课堂,导致教学改革进程受阻。

(四)考核方式不合理

考核可以检验学生的学习能力及学习水平,有助于学生更加客观地认知自我、发展自我。但是,当前数理统计教学中的考核方式存在一定问题,导致考核结果无法全面反映学生的真实情况,不符合人才培养的目标要求。考核方式过于单一,往往以考试成绩作为主要依据,没有反映学生的综合能力及素养,不符合大数据时代背景下现代化人才的培养目标。在考核工作当中主要侧重于理论方面,没有关注学生的实践能力,没有养成良好的大数据分析思维,缺乏现实生活的气息,与时代脱节十分严重。

二、大数据分析思维在数理统计教学中应用的优势

(一)整合教学资源

大数据分析思维与数理统计教学的密切融合,可以促进教学资源的整合与利用,解决教学内容和形式的单一化问题。特别是以大数据技术为依托,加快各类网络教学资源的整合与利用,可以弥补教材中的不足,引入更多的实践教学内容,满足学生的多元化需求。教师可通过丰富的案例和项目等,引导学生运用大数据分析思维解决问题,提高课堂教学的灵活性。

(二)拓展思维能力

思维能力是核心素养的重要组成部分,数理统计学科对于学生综合能力的要求较高,需要在理论与实践之间建立衔接,在实际问题处理中综合运用所学知识,找到事物发展的规律和特点[2]。引入大数据分析思维,是帮助学生拓展思维能力的关键途径和方法。学生通过数据信息的采集、整理和分析进行统计与推理,解决学习中的难题,符合统计学复合型人才的培养要求。

(三)提升教学有效性

教师不断增强自身的大数据分析思维,是促进自身专业发展的关键,可逐步提升教学有效性,为学生创造更好的学习环境。大数据分析思维的应用,真正推动了数理统计教学改革的进程,教师可在课堂中带领学生深入分析数理统计知识的应用方法,解决传统教学模式下的思维僵化问题,构建良好的课堂氛围,激发学生的创造力。

三、大数据分析思维在数理统计教学中的应用措施

(一)转变传统观念

教师应该转变传统思维理念,认识到大数据分析思维在教学中的重要作用,积极结合相关内容培养学生的思维能力,引导学生的高效化学习。数理统计与社会生活的联系十分紧密,教师在人才培养中不仅要帮助学生掌握学科理论知识和技能,更要培养学生的实践能力,掌握计算机及相关行业技能的操作方法,以复合型人才培养为目标。当前数据信息量呈现出海量化的特点,只有在大数据分析思维的支持下,才能够带领学生深入挖掘数据背后的含义和价值,将数理统计学科的相关知识应用于实践当中,增强学生的问题处理能力[3]。同时,教师应该做好数理统计学科和其他学科之间的密切协同,共同构建学科融合机制,鼓励学生运用大数据分析思维解决不同领域的实践问题,加深对本学科知识的记忆与理解,为学生更好地走向工作岗位提供保障。在数理统计课程体系建设当中应该做到与时俱进,了解当前不同领域对数理统计人才的基本需求,以建模课程为核心提升学生的软件应用能力和数据分析能力。EF7EF1CF-75C5-446B-8B18-2E97A17F452A

(二)优化教学内容

数理统计学科具有应用型特点,教师在教学实践中应做好内容优化,引入更多的大数据知识,使学生养成良好的思维习惯,在实践中善于运用大数据分析思维解决问题。数理统计教学内容较多,包括统计量及分布、假设检验和方差分析、回归分析等,教师要带领学生熟练掌握各类统计方法的应用技巧,还要利用先进计算机软件实施仿真模拟,以得到更加精确的分析及计算结果。在课程体系建设中应该适当减少证明类内容,更多地引导学生运用理論知识解决应用性问题,使学生了解大数据分析的基本原理和思路。教学内容应该做到与时俱进,教师应该了解本行业的发展现状,在教学课堂中引入更多的前沿知识和研究成果,使学生全面了解我国大数据技术的发展情况,培养学生良好的大数据分析思维[4]。此外,在实验教学中,还应该针对不同计算机软件的应用技巧和方法加以讲解,包括SPSS、MATLAB和SAS等,为数据整理和分析、分位数计算、方差分析等提供可靠保障。

(三)夯实理论基础

数理统计学科除了具备应用性特点外,其理论性也较强,因此在教学中应该注重夯实学生的理论基础,这也是培养大数据分析思维的关键前提。掌握不同数理统计的方法和技术,可以在海量化的数据信息中提取有效信息,找到统计的规律和特征。数理统计学科涉及不同领域的内容,比如概率论、高等数学、几何学和线性代数等,只有在掌握丰富理论知识、构建完整知识体系的基础上,才能为学生的长远发展提供可靠保障[5]。这就需要在不同学科之间实现知识的整合与利用,带领学生广泛涉猎其他学科知识,降低数理统计问题处理的难度,达到高效化学习的目标。教师应在课前做好知识的整合工作,明确不同知识模块之间的衔接关系,打破教材形式的限制,提高课堂教学的灵活性。

(四)创设课堂情境

为了将抽象化的知识以形象化的画面呈现出来,教师在数理统计教学中还应该引入情境教学法,真正体现本学科的实用性特点,提高学生抽象思维和具象思维的转化能力,这也是提高大数据分析思维的关键方法。情境教学法可以为学生带来更加多元化的学习体验。情境选择时应该选择与学生生活相关的内容,解决传统课堂模式下的疏离性问题,使学生真正了解数理统计和大数据、社会生活之间的关系,激发学生在实践问题处理中的参与兴趣[6]。此外,也应该考虑到学生的专业特点及发展方向,多运用专业知识深入讲解数理统计的具体应用情况,坚定学生在专业发展中的信心。在现代化教学模式下,教师不断提高自身的信息化素养,运用先进技术手段创设课堂情境,能够起到事半功倍的效果,提高情境的趣味性、丰富性和多元性,有助于高效化课堂的构建,使学生针对不同情境问题动用大数据分析思维实施深入探究。教师要做好网络资源的整合工作,突破教材内容的限制,积极引入学生感兴趣的资源及素材,通过板书和多媒体演示相结合的方式,引导学生在情境中开展自主学习。

(五)构建翻转课堂

翻转课堂是一种科学合理的教学方法,呈现出个性化和灵活性的特点,符合当前学生的认知水平,也能够提高学生在数理统计学习中的积极性,对于大数据分析思维的培养也十分有利。在引导学生开展课前自主学习的同时,教师还要在课堂中组织学生的交流讨论,实现对传统课堂的有效翻转,提高资源整合力度。为了增强课堂的实施效果,教师还应该引入微课教学。将数理统计的相关知识融入微课视频当中,呈现教学的重点及难点,有助于帮助学生制定明确的学习目标。教师可运用微信和QQ等构建网络交流与互动平台,及时在课前完成微课视频的上传,鼓励学生通过自主学习的方式发现自身的不足,从而在课堂交流和讨论当中更具目的性。教师可运用少量的时间重点讲解学生的普遍性问题,同时通过分组的方式引导学生的自主交流与讨论,在互相交流中激发其大数据分析思维,使其运用大数据的相关知识和技能解决数理统计学科中的具体问题[7]。学生可以在小组中互相帮助,激发学习灵感及创造力,这是培养大数据分析思维及实践问题处理能力的关键方法。

(六)计算机辅助实验

实验教学是数理统计学科的重点内容。在引导学生构建知识体系的基础上,在实验中加以验证,解决实验中的问题,是提高学科核心素养的有效途径。在实验教学中应该充分发挥计算机及其附属设备的作用,引入更加先进的教学软件,包括了MATLAB、SPAA等,为实验演示教学、统计规律验证教学、数据处理和分析教学等提供支持。在应用各类软件的过程中,教师应该做好科学指导工作,除了要掌握正确的操作方法外,还要通过软件操作掌握思维方法和知识规律,直观感受大数据分析思维在软件处理中的具体应用情况,使学生的思维品质得到全面提高。在教学中,教师应有效体现学生的主体性,使学生能够自主上机操作和演示,教师则扮演一个引导者和组织者的角色[8]。学校应该加大资金投入力度,注重先进计算机设备和软件的引进,为教师的实践教学创造可靠的基础条件,同时改善学生的学习环境。

(七)引入项目教学

由于数理统计学科的实践性特征显著,所以教学工作不能仅仅局限于理论课堂当中,而是要通过项目教学的方式使学生自主完成项目任务,梳理数理统计学科知识,在项目中提高实践操作能力。教师应了解学生的专业特点,确保项目内容与学生专业相符,提高教学互动性和探究性,促进专业学科知识和数理统计学科知识的衔接,逐步提高学生的大数据分析思维,培养其创新能力。教师要根据学生的学习能力和认知思维、个性特点等情况实施分组,鼓励学生以小组为单位共同推进项目进度,避免单兵作战而造成较大的困难。了解不同学生的优点和长处可使项目的任务分配更具针对性,通过明确的分工合作提高项目完成度,有助于培养学生的合作意识。鼓励学生运用大数据技术分析问题和处理问题,掌握大数据的具体应用特点和方法,有利于其养成良好的大数据分析习惯和思维模式[9]。明确数据调查、处理和分析、报告撰写等过程中的具体要求,可增强项目教学的实施成效。

(八)完善考核方式EF7EF1CF-75C5-446B-8B18-2E97A17F452A

数理统计学科考核方式的改革,体现大数据分析思维在整个考核体系中的重要性,有助于督促学生在学习中积极转变思维理念,认识到大数据技术与数理统计学习的关系,为将来走向社会打下基础。教师应将终结性评价和过程性评价有效结合,关注学生理论与实验考试成绩的同时,更要关注学生在学习过程中的具体表现,包括了学习态度、创新能力、参与意识、运用大数据分析思维解决实际问题的能力等,全方位评估学生的发展情况,以深入挖掘学生的潜能,提升其学习自信心[10]。与此同时,还应逐步拓展评价主体,在依靠教师评价的同时,要鼓励学生开展自我评价和小组互评,确保评价结果的客观性和全面性。

四、结语

在数理统计教学中融合大数据分析思维,符合新时代教育改革的发展趋势,也契合本学科的基本特点。传统教学模式的弊端逐渐显现,比如教学内容落后、教学方法单一、课堂吸引力较低和考核方式不合理等,不利于人才培养质量的提升。为此,应该充分发挥大数据分析思维的价值,为整合教学资源、拓展思维能力和提升教学有效性等提供可靠保障,促进数理统计教学改革。在实践工作当中,教师应通过转变传统观念、优化教学内容、夯实理论基础、创设课堂情境、构建翻转课堂、计算机辅助实验、引入项目教学和完善考核方式等方式,建立现代化的教学体系,真正拉近数理统计学科和大数据之间的距离,提高人才培养质量。

参考文献:

[1] 崔玉杰,刘喜波. 大数据时代统计课程的教学改革研究——以数理统计课程为例[J]. 教育教学论坛,2021(08):64-67.

[2] 赵雪芬. 以大数据分析能力为导向的“概率论与数理统计”课程教学改革研究[J]. 科教导刊(下旬刊),2020(30):144-145.

[3] 潘保国. 大数据时代应用统计学专业《数理统计》课程教学的探索与研究[J]. 高教学刊,2020(19):27-30.

[4] 唐琳. 大数据背景下“数理统计”课程的教学改革研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),2020,42(S1):61-64.

[5] 李荣玲. 高校数理统计课程教学中发展化归意识探析——以“单正态总体均值的区间估计”教学为例[J]. 产业与科技论坛,2020,19(11):186-187.

[6] 李琴,李斐,丁春燕. 大数据背景下“概率论与数理统计”课程的教学改革[J]. 新课程研究,2020(06):32-34.

[7] 赖巧玲,李梅,任丽洁. 大数据背景下数理统计课程的教学改革与实践[J]. 科教文汇(中旬刊),2019(01):66-68.

[8] 蔡静. 大数据时代“数理统计”课程教学改革探索[J]. 广西广播电视大学学报,2018,29(04):23-25.

[9] 冯立超,刘春风,阎少宏,等. 大数据时代下研究生“数理统计”的教学模式新探讨[J]. 科技创新导报,2017,14(34):153-154.

[10] 费绍金,纪燕霞,王丽,等. 大数据背景下信息与计算科学专业数理统计课程教学改革与实践[J]. 高师理科学刊,2017,37(10):72-75.

基金项目:琼台师范学院教育教学改革研究项目“基于多媒体技术的对分课堂教学模式在《解析几何》课程教学中的應用研究”(项目编号:QTjg2021-16);琼台师范学院2021年一流本科课程培育项目“高等代数线上线下混合课程”(项目编号:QTjg2021-27)。

作者简介:陈蕾(1980—),女,硕士,琼台师范学院讲师,研究方向为解析几何、概率统计、函数论;符方健(1968—),男,学士,琼台师范学院教授,研究方向为概率统计。EF7EF1CF-75C5-446B-8B18-2E97A17F452A

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