高中生数据分析能力的评价研究

发布时间：2020-06-03 16:14

【摘要】：随着大数据时代的到来和科学技术的日益发展,数据分析能力已成为个体适应数字化学习的必备能力.重视统计与概率知识教学,提高学生数据分析能力是改善高中数学教学质量的重要环节.本文利用文献分析法、问卷调查法和访谈法对高中生数据分析能力进行评价,认为高中生数据分析能力是一种具有数据分析特质的心理特征,是一种内在素养,包括数据的采集能力、数据的组织能力、数据的发现能力和对数据分析过程的感悟能力四个构成要素.将高中生数据分析能力分为2个主维度:关于统计模块的数据分析能力、关于概率模块的数据分析能力.其中“关于统计模块的数据分析能力”可分为4个子维度:对数据的收集、对数据的整理和描绘、对数据的推断和对统计方法的应用.基于上述理论框架,编制了高中生数据分析能力测试卷,测试卷共100分,其中统计模块内容知识60分,概率模块内容知识40分.将统计模块的数据分析能力划分为5个水平.根据测试题在“关于统计模块的数据分析能力”和“关于概率模块的数据分析能力”方面的构成,编制了高中生数据分析能力测试题双向细目表.使用Spss20.0等工具对预测班级成绩进行分析,表明该测试卷具有良好的信度和效度.实测被试为合肥市第七中学高三年级随机选取的3个普通班,分别编号为班级1、班级2、班级3.得出如下结论:高中生数据分析能力水平基本服从正态分布.人数主要集中在60~75分,少于50分高于85分的人数较少,低于60分及格线的学生较多,不及格率颇高.全体学生“关于统计模块的数据分析能力”总体处于水平3,“关于概率模块的数据分析能力”总得分率为0.64,高中生数据分析能力亟待加强.各班级学生数据分析能力主维度和子维度下均无显著性差异.班级1的学生“关于统计模块的数据分析能力”维度下数据的采集能力、数据的组织能力、数据的发现能力、对数据分析过程的感悟能力均最低;班级3的学生该维度下数据的采集能力、数据的组织能力均最高,数据的发现能力和对数据分析过程的感悟能力有待提高.班级2的学生“关于概率模块的数据分析能力”维度下数据的发现能力和对数据分析过程的感悟能力最高;班级3的学生该维度下数据的发现能力和对数据分析过程的感悟能力最低.学生样本估计总体的掌握程度不能决定回归分析和独立性检验的掌握程度.“关于统计模块的数据分析能力”和“关于概率模块的数据分析能力”两维度之间不存在相关性,学生统计模块的数据分析能力高低并不能决定概率模块的数据分析能力高低,统计与概率两模块知识内容间不存在实质性联系.
【图文】：

图5-1可知，，全体学生“关于统计模块的数据分析能力”得分情况基本服从正态

图5-2表明，全体学生“关于概率模块的数据分析能力”测试题得分分布不均匀，
【学位授予单位】：安徽师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G633.6

【参考文献】

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本文编号：2695075