数据分析课堂范文

导语：如何才能写好一篇数据分析课堂，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

【关键词】高校 教学秩序 考勤方法 考勤数据分析

【中图分类号】G647 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810（2013）36-0022-02

学生出勤率的高低直接影响着课堂教学的秩序，影响教师教学过程的实施。只有一定数量的学生按时到教室了，老师才可以授课，如果学生出勤率为零或接近零，就没有必要授课了，而应再组织学生到课堂再进行授课。另外，学生出勤率对教学效果和教学质量也有重要影响。影响学生出勤率的因素是多方面的，有学生方面的，也有教师方面的。完全靠做思想工作和学生的自觉性不可能大幅提高学生的出勤率。严格课堂教学考勤制度，制定可操作的、较为严密的考勤方法，保证考勤结果的准确性，可以提高学生的出勤率，建立和维持良好的课堂教学秩序，营造良好的教学氛围，使教师教学过程的实施和教学质量的提高成为可能。

教学考勤是学生管理工作的重要内容，是培养良好校风、学风，培养学生良好品德的重要环节。教学考勤还可以帮助学生形成良好的自律意识，培养学生严格要求自己，自觉遵守纪律的良好习惯。良好的组织纪律性，对每一个人都特别重要，对大学生毕业后走向社会也极其重要。

课堂教学考勤数据分析，可以了解学生的纪律性和思想素质，为教书育人提供参考资料。

课堂教学考勤方法很多，如“点名考勤法”“多层次学生出勤核对制度”“双轨制考勤法”“双轨制平行考勤法”“双轨制交叉考勤法”等。有的学校为解决考勤准确性与效率问题，引入电子磁卡机、指纹机等先进的科技仪器。这些考勤方法各有特点，在教学过程中维持了正常的教学秩序和促进了学风好转。本文采用学生签到表和课内作业实施课堂教学考勤。

一 课堂教学考勤实施

2013年3月至6月，在华南某石油化工学院化学工程与工艺专业2010级四个班级讲授石油产品应用技术课程，在教学过程中严格实施课堂教学考勤。四个班级共155人，其中1班36人，2班42人，3班36人，4班41人。前4次授课没有严格考勤，只是定性考查学生的出勤情况，做思想工作，要求学生不旷课、不早退，目的是考查学生的自律性、自觉性，结果不理想，出勤率很低。第5次授课开始严格考勤，具体做法：（1）上课前发签到表，让学生自由签到；（2）在授课结束前10分钟，发给学生有标记的专用答题纸，让学生做课内作业；（3）统计出勤学生总人数；（4）收签到表和课内作业；（5）数据统计整理和分析。学生自由签到表数据考查学生是否诚实，是否弄虚作假。课内作业理论上是最接近真实考勤的数据。签到表与课内作业数据一致则表明学生是诚实的，不一致则表明部分学生代签名，弄虚作假，不诚实。如果课内作业数比出勤总人数多，则表明有学生代做作业，更是不诚实的行为。

二 考勤数据整理与分析

石油产品应用技术总学时数为30节，每周授课一次，每次课2学时。按照预先设计的考勤方法，共进行了10次考勤。考勤数据见下表。

第一堂课开始就先讲课堂教学纪律，要求学生按时上课，说明考勤与平时成绩挂钩，缺勤旷课会影响学生本门课的成绩。前四次授课只提要求，讲课堂教学纪律，学生签到，没定量考勤，学生自觉来上课。严格考勤从第五次授课开始，第一次考勤代表学生自觉出勤的情况。从第一次课堂教学考勤数据可以看出，出勤率只有40.65%，旷课率达59.35%。说明要使学生来上课，提高出勤率，只靠学生的自觉性和进行思想教育是不行的，所以课堂教学必须严格考勤。实际上自觉来上课的学生是希望教师严格课堂考勤的。前几次授课没有严格考勤，曾经有学生主动要求老师严格考勤。

出勤率变化情况如上表所示。从表中看出，严格考勤后，出勤率快速上升，经三、四次考勤后，出勤率达到90%左右，此后出勤率难以提高，一直维持90%左右的水平。这说明只要严格考勤，大部分学生是会来上课的，但有极少几个学生，不管教师是否严格考勤都会旷课。对这极少数学生，首先是要加强思想教育，然后是考试时严格监考，再就是平时成绩一定要与出勤率挂钩。

诚信是人类的普遍价值观，诚实守信为大多数大学生所认同。从考勤数据中看到，顶替签到的学生也不少，达到83人次，平均每次课8.3人次，但与应到1550人次相比，只有5.35%，说明近95%的学生是诚实守信的，表明大部分学生的组织纪律性和思想素质还是比较好的。

顶替签到的行为比旷课更为恶劣，应属于欺诈行为。顶替签到等考勤作弊行为与考试作弊一样，是大学校园里的一股浊流，是一种弄虚作假、自欺欺人的不良行为。这涉及做人的原则问题。培根说：“诚实守信是为人处事第一原则”，也就是说，做人首先要诚实、守信用。“诚”也是儒家为人之道的中心思想，立身处世，要以诚信为本。在学校代人签到，这是严重的欺诈行为，会受到惩罚的。学校要加强诚信教育，重视学生品德修养。要让学生认识到无诚信品德的人是得不到信任的。要使他人相信自己，要在社会上立足，就必须做诚实的人，做一个正直的人，做一个人格健全完善的人。

课内作业除考查学生的学习情况外，也是较为准确的课堂教学考勤简单而有效的方法。但个别学生总是想方设法多拿一张答题纸，替没来上课的同学做一份课内作业，顶替同学考勤。在一次课堂教学考勤中，签到人数135人，实到人数123人，冒名签到人数12人，交作业128份，冒名顶替代做作业5份。冒名顶替为旷课同学做课内作业，欺骗教师的考勤，这与顶替签到一样，也是考勤作弊，是一种严重的欺诈行为。

从考勤结果看出，请假的学生极少，只有7人次。许多学生有事不是事先请假，而是教师考勤后才请假，如果教师不考勤，旷课的学生就变成出勤的学生了。

教学考勤过程中还发现，如果教师在第二节课考勤，有些学生在第一节课结束后才来上课，如果教师第一节课考勤，则第一节课结束后就早退。

准备考研究生的学生常常旷课，个别学生甚至没来听过一堂课，他们的理由是考研究生更重要，不旷课就没有时间学习考研资料。应加强考研学生的管理，要认识到本科课程也很重要，应将本科基础打好。

三 结束语

学生出勤率不能仅寄托在学生的自觉性上，教学过程中不严格考勤，学生出勤率只有40.65%。严格考勤制度，并确保考勤准确性，可使学生出勤率达到90%左右，最高出勤率达92.90%。在严格考勤的情况下，旷课率仍有10%左右，最低旷课率仍达7.10%。顶替签到、代做课内作业等考勤作弊行为也较严重，准备考研的学生出勤率普遍较低。严格考勤制度的同时，应加强学生的思想教育，特别要加强学生的诚信教育，重视品德修养，使学生成为诚实而有知识的人才。

参考文献

[1]任君、王一鸣.对高校考勤制的质疑与改革探索[J].价值工程，2010（13）：190

[2]刘富汉.高校学生考勤制度浅议[J].湖南工业职业技术学院学报，2011（3）：97～98

篇2

中图分类号： G642 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2017）04-161-2

0 引言

近年来，教育领域关注的焦点之一就包含翻转课堂教学模式。翻转课堂转变了传统教学模式中的知识学习和内化阶段的顺序，简单来讲就是将学生被动学习变成主动学习，该教学模式重新规划了教学时间，坚持以学生为主体、教师为引导的原则，提高了学生学习的主观能动性。而数据结构课程作为计算机编程的基础课程，知识点繁多、知识较为抽象、专业要求较高，基于以上特点，积极探索翻转课堂教学模式的合理应用，对提高数据结构课程教学的效果，增强学生的学习兴趣和积极性具有重要的意义。

1 翻转课堂教学模式的简要介绍

翻转课堂也叫颠倒课堂或反转课堂，主要依托于信息技术，学生利用课余时间自主学习教师提供的以教学微视频为主要形式的学习资源，并在课堂上师生通过小组讨论、互动交流、解疑答惑等形式开展教学的一种新型教学模式。该模式颠倒了学生学习知识与内化知识的顺序，极大地提高了学生自主学习、协作探究、创新等能力，受到国内外教育界的认可和应用[1]。

翻转课堂教学的基本流程如图1所示。

2 翻转课堂在数据结构教学中的合理应用分析

2.1 翻转课堂教学方案设计

数据结构课程是计算机相关专业的综合性较强的基础课程，该课程的内容涉及到了文字、公式、图表等资源，更多偏向于理论知识的讲解，教师在讲授前应设计制作相应的视频课件，制作时应明确教学目标，科学规划教学内容，总结、提炼适合翻转课堂教学的知识点；还应结合学生的认知规律，在分解和编排课程内容时遵循从已知到未知的思维进程，形成具有一定层次结构的知识单元；最后就是在上述步骤的基础上设计合理的微视频。此外，微视频的制作还要坚持量少而精炼的原则，尽可能地细化教学内容为多个知识点。并且可以借助Power Point软件来完成制作。制作完的PPT应简洁美观、重点突出；在演示公式推导等过程性内容时，应借助PPT的动画效果加以呈现，将抽象的内容形象直观化。数据结构课程内容主要有：数据的线性结构、树型结构、图形结构3种逻辑结构，以及数据的顺序存储、链式存储、散列存储、索引存储4种存储结构，同时还涵盖了数据的排序和查找这2种解决计算机问题时最常见的技术。本文以树和二叉树章节的学习内容作为设计实施对象进行翻转课堂的教学介绍[2]。

我们首先要结合课程的教学目标，学习该章节内容时需要学生掌握和了解树和二叉树的基本概念、二叉树和数的存储表示、二叉树的遍历及算法实现、哈夫曼树及应用等重点和难点，而学习这些内容是逐步递进的过程。哈夫曼编码作为树和二叉树知识的扩展应用，在设计翻转课堂教学时应将其作为主线，贯穿整个教学过程。二叉树的概念、带权路径的概念、二叉树的遍历等是需要学生手电学习的基础知识点，之后才是哈夫曼编码的应用与实现。以实现哈夫曼编码的知识点需求为基础，构建出本章节完整的知识体系结构（如图2所示）[3]。

2.2 完善课程资源

教学资源包括录音视频和构建网络学习平台。为了制作具有较强的针对性，容易找到的教学视频，在视频制作的教学内容，教师应根据特定的算法，频率范围和时间应控制在学生的注意力相对集中的时间段便于学生的理解与接受。通过课前有针对性的练习，教师可以掌握学生接受新知识。此外，教师应建立支持个性化的教学视频上传和学习任务安排网络学习平台；通过网站论坛、答疑、工业、网络考试、问卷调查模块、教师与学生之间加强合作与学生与学生之间的交流。[4]

课前活动主要涉及学习资源、自主学习的设计和开发、个别辅导教师。班里的学习资源的设计与开发，设置一些课前学习任务的设计研究或一些实践，指导学生参与学习活动，并适当的帮助和个性化辅导学生的问题；教师对学生的学习视频，结合原有的知识和能力水平，自己的节奏，独立完成学习任务；课堂知识生活的设计，主要是为了发现问题，合作探究，消除困惑。

一是根据学生的自主学习任务的教师，了解学生的学习效果，结合教师的观察，总结学生观察视频，学习任务的问题，并提供了一些有价值的探索学生的问题；教师根据测试结果，不断调整自己的学习方法和习惯。

二是如果学习的内容比较复杂，教师可以组织合作学习活动，如小组讨论、头脑风暴、知识竞赛。教师应坚持“群体间同质化分布组、群体异质性”的原则，考虑学生的兴趣和能力，保证组内组间的互补性、公平、合理数。同时，教师要观察和监督各小组学习过程，及时了解学习效果，并给予适当的帮助。

三是学生完成学习任务，对团队合作，团队学习的结果应在课堂报告，分享学习和经验交流，同时组与组之间也可以互相帮助，提出合理建议，以提高学习效率。

此外，本组教师应及时对翻转课堂教学方案实施中的重点内容报告结果给予一定的反馈意见，并进行多样性评价，提高学生的学习兴趣。[5]

篇3

【关键词】初中数学；数据分析观念；培养

《义务教育数学课程标准（2011年版）》中明确指出，在数学统计学教学过程中，要注意提高对数据分析观念的重视程度，注重对学生的数据分析观念予以培养和发展.这一内容的提出，明确了义务教育阶段数据分析观念的重要性，可以帮助学生更好地适应社会发展的需求.初中阶段的数学教学过程中，对学生的数据分析能力进行培养是一项十分重要的内容.

一、初中数学数据分析观念培养的必要性

数据分析观念指的是学生在对各种现实生活中的实际问题进行分析的时候，首先，针对实际情况进行深入的调查研究，对各种相关数据进行收集，进而，通过对数据的分析进行合理的判断，从中体会到数据中所蕴含的各种信息.在数据分析观念下，学生在对相同的数据进行理解的时候，可以结合相关实际问题的背景，选择多种不同的分析方式.

通过参与到各种数据分析活动之中，可以引导学生体验数据的随机性特征.同时，也可以引导学生认识到，对于相同的事情，每次进行数据收集的时候，可能收集到不同的数据.另一方面，通过数据分析也可以帮助学生认识到，通过对足量数据进行分析，可以从中发现一定的规律.初中阶段的数学教学过程中，对学生的数据分析观念进行培养必不可少.首先，通过对学生数据分析观念进行培养，可以更好地提高学生思维的灵活程度.其次，有助于引导学生逐渐养成利用数据进行推断和思考的良好习惯.数据分析可以对各种随机变化的数学现象进行描述和客观分析，通过对学生的这一能力进行培养，可以帮助学生客观、科学地认识各种数学现象，通过对样本调查、概率实验等对具体的问题进行分析，进而进行思考和判断.另外，数学分析能力的培养还有助于引导学生更好地适应现代社会.在现代社会生活中，涉及大量的数学问题和数学现象，充满着大量的数据以及随机现象等.拥有一定的数据分析能力，可以帮助学生更好地对各种社会生活中的问题进分析，通过数据收集和分析、判断等方式，解决各种实际问题并处理数据，最终做出正确的决策.

二、初中生数据分析观念的培养措施分析

（一）打造合理情境激发学生数据分析积极性

在人们的日常生活中涉及大量的数据信息，而数学也是一门与人们的实际生活息息相关的学科.同时，传统的数学教学模式下，教师大多依照课本内容对学生进行教学，引导学生学习各种数学知识和技能.课本知识较为乏味，无法有效激发学生的学习积极性.为此，在对学生进行数据分析能力培养的时候，可以结合学生们的实际生活，拉近教学与生活的距离，打造出真实、合理的学习情境，以更好地激发学生的学习积极性，更好地引导其进行数据分析.真实、生动、丰富、贴近学生实际生活的教学情境，有效拉近了教学与学生生活之间的距离，为学生们带来一种亲切感和真实感，并很好地激发出学生的探究欲望，更好地吸引学生跟随教师的教学计划开展各项教学活动.因此，在教学过程中，教师要注意结合教材内容，发现各种知识与理论和学生实际生活的联系，并对相关的资源进行开发利用，进行合理的情境创设.例如，在带领学生学习统计学中的概率概念的时候，便可以在课堂上组织学生进行小组讨论，通过分组讨论，各组分别列举出日常生活中常见的各种概率问题.经分组合作与讨论，各小组分别提出了自己的观点，包括日常生活中购买彩票和超市购物抽奖活动的中奖概率等.还可以组织一定的课堂活动，对生活中常见的情境予以模拟，并通过具体的活动对学生的数据分析能力进行培养.例如，在学习“频数”相关知识的时候，可以设置一定的主题，举行一场演讲比赛.在比赛结束之后进行投票，并组织学生对投票结果进行统计和整理.进而结合具体的选票统计结果，结合具体情境，对频数以及频率等概念进行讲解.另外，通过对统计结果的分析，引导学生认识到数据统计与分析的意义和作用.

（二）应用信息技术辅助实施数据分析培养

在对学生数据分析能力进行培养的时候，需要涉及大量的数据.在对各种数据进行分析和处理的时候，往往需要耗费大量的时间，影响到课堂的教学效率.另外，也容易存在一定的抽象性问题，无法帮助学生直观地认识到相应的数据分析结果等，此时，教师可以结合一定的现代信息技术来进行教学，以更好地对学生的数据分析能力进行培养.例如，在学习数据离散相关知识的时候，在进行平均数和方差计算的时候，相应的计算过程十分烦琐，并容易出现错误.此时，可以利用计算器进行求解，迅速得出具体的平均数和方差，有效简化计算的步骤，将学生从繁杂的计算中解脱出来，避免将数据分析过程变成单纯的数字计算.从而将更多宝贵的教学时间用于对各种统计思想的思考以及参与各种统计活动中，减轻了学生学习负担，并提高了学习效果，课堂上，学生可以有更多的时间进行交流与讨论.另外，在对方差公式的推导过程及其作用进行学习的时候，相关的内容十分抽象，学生大多无法深刻地理解其中的内涵.此时，教师可以借助计算机对相关数据进行记录和整理，并通过制作Excel表格的方式，对相关数据进行记录、整理、排序和比较等，以更加直观、清晰地展示出各项数据的变化趋势，使抽象的统计学知识和推导过程变得直观、生动，帮助学生更好地理解相关知识，思考其中的内涵，促进自身数据分析能力的提升.

（三）通过体验引导学生亲身体会数据分析全过程

数据分析过程中，需要学生对各种相关的数据进行收集和整理分析.为此，在对学生数据分析观念进行培养的时候，为增强学生的数据观念，更好地提高自身的综合水平，要注意引导其通过亲身参与的方式，体验数据分析的整个过程.例如，在接触到一定的数据之后，教师可以引导学生亲自动手，对相应的数据进行收集和整理，并学习扇形统计图、条形统计图等统计图形的制作方法.进而更好地对各种数据信息进行读取，并利用一定的统计图表予以描述和展示.在学习概率等知识点的时候，也可以通过开展一定的实践活动或者课堂小游戏的方式，引导学生亲身体验，从中探索、发现相关事件发生的频率.对于学生理解掌握事件发生的随机性和可能性是有很大帮助的.例如，在对“可能性”相关知识进行学习的时候，简单的教师讲解下，学生虽然可以初步理解“可能性”的内涵，并联系实际生活对其予以进一步理解，但缺少真实、直观的亲身体验.此时，教师可以组织一个“摸球游戏”.在一个不透明的箱子中放上不同颜色的乒乓球，然后，由学生亲自随机摸球，统计所摸到不同颜色乒乓球的次数.进而通过真实的游戏，体会摸到不同颜色乒乓球的随机性和可能性，亲身观察具体事件发生的可能性.这样一来，学生可以更好地Α翱赡苄浴闭庖桓拍钣枰岳斫猓实现知识的内化，并通过对相关次数和概率等的统计和计算，提高自身的数据分析能力.

（四）加强统计、概率知识与其他知识的融合

目前，初中数学教材中，设计了统计与概率相关学习内容，但是，各种内容的设置存在时间跨度较长的情况.在学习了一些知识和内容之后，学生长时间不再接触，容易遗忘，导致不同知识之间发生脱节.为了更好地对学生的数据分析观念进行培养，还要注意在教学中加强统计、概率知识与其他知识之间的联系与融合.例如，在学生学习过正方形与三角形的性质等知识和内容之后，可以将其与统计、概率相关知识联系在一起，适当地设计一定的题目引导学生进行练习.例如，可以设计如下的题目：现有一个等边三角形ABC，其面积S为4，图中的D和E分别处于边AB和边AC的中点位置，图中BDEC为阴影部分.然后，引导学生们结合图形思考：如果采用随机的方式向图中抛掷一枚飞镖，那么，在不考虑落在线上这一情况的前提条件下，飞镖正好落在阴影区域中的概率是多少？于是，学生在分析问题、思考问题、解决问题的过程中，不但对学习过的各种三角形等相关知识进行了回顾和巩固，也对各种概率相关知识和内容进行了综合性的分析.这样一来，可以很好地将不同的知识与统计、概率等知识融合在一起，更好地引导学生掌握不同知识之间的联系，并进一步培养自身的数据分析能力.三、结束语

总之，初中数学的教学过程中，学生数据分析观念的培养是重要的内容.通过对学生数据分析观念的发展和培养，有助于增强其收集数据以及分析数据，并利用数据解决各种现实问题的能力.引导学生掌握基本的数据分析流程，养成理性分析问题的习惯，为其更好地适应现实社会生活奠定良好的基础.本文结合初中数学教学的实际情况，提出了几点可行的培养措施.但是，数据分析观念的培养与发展是一个长期、漫长的过程，在今后的教学实践中，还需要广大教师进一步提高对数据分析能力重要性的认识水平，并不断调整教学方法，以获得更好的培养效果.

【参考文献】

[1]杨小丽.如何发展初中学生的数据分析观念――以“统计活动案例分析”课教学为例[J].北京教育学院学报（自然科学版），2014，9（1）：21-23，39.

[2]陈庆来.提升初中生数据分析观念的几点教学建议[J].中学数学杂志（初中版），2014（6）：1-3.

[3]童莉，张号，张宁，等.义务教育阶段学生数据分析观念的评价框架建构[J].数学教育学报，2014，23（2）：45-48.

篇4

［关键词］数据分析；大数据；智慧校园；决策支持

1国内外研究开发现状和发展趋势

1．1现状与趋势

在当今大数据、云计算、物联网和移动互联网等新思路、新技术快速发展的又一历史时期，高等教育面临着前所未有的发展机遇，在经历了网络化、数字化、信息化管理阶段之后，“智慧校园”将是在“互联网＋教育”趋势下最重要的发展思路。随着计算机技术的不断发展，各种系统结构化和非结构化数据以前所未有的惊人速度迅猛增长，“大数据”时代已经到来。大数据是指数据结构比较复杂、数据规模大的数据集合。其数据量已经远远超出了一般数据管理工具可以承受的处理时间以及数据处理及存储管理能力。在当今大数据环境下，高校管理系统的数据结构及数据量发生了巨大的变化。在数据存储、数据管理、数据分析及数据挖掘等方面面临着巨大的机遇和挑战。为了有效地利用大数据为高校决策分析提供更好的服务，必须基于大数据建立相应的数据分析系统。

1．2国内外研究与开发综述

随着大数据的发展和教育信息化的不断深入，基于大数据开展的高校校园数据分析与应用逐步受到重视。对大数据的定义始终没有形成统一的意见。维基百科对大数据（Bigdata）的定义是：所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。麦肯锡全球研究院将大数据定义为：无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合。加特纳（Gartner）于2012年修改了对大数据的定义：大数据是大量、高速、多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。而在高校学生数据的分析应用方面，国内外高校均有开展相关的研究。纽约州波基普西市玛丽斯特学院（MaristCollege）与商业数据分析公司Pentaho合作发起开源学术分析计划，旨在一门新课程开始的两周内预测哪些学生可能会无法顺利完成课程，它基于商业分析平台开发了一个分析模型，通过收集分析学生的学习习惯，包括线上阅读材料、论坛发言、完成作业时长等数据信息，来预测学生的学业情况，及时干预帮助问题学生，从而提升毕业率。上海财经大学基于校园信息化数据基础，开发了校务决策支持系统，面向人才培养、内部管理、科学研究和师生服务等方面开展决策分析；华东师范大学利用校园信息化基础数据，开展了校车人数与载客分布分析，提升了校车使用率；利用一卡通数据开展了贫困生的特征确定、潜在贫困生分析、后续跟踪验证，有效提升了帮困扶贫的工作效率。

2需求分析

结合西安欧亚学院信息化建设基础与海量的数据积累，建立“智慧校园”数据分析系统，通过此平台的建设和应用，运用数据挖掘和知识发现，从而在大数据中获取数据之间内在的相互联系，以及其中可能存在的某种规律，从而有效提升校园管理的决策效率，提升教学科研与管理服务的综合水平。通过调查走访各部门，了解教师、学生与行政管理人员的相关需求。主要包括四个方面：一是教学数据分析需求。包括各分院、招生办、教务处等部门对于招生、学生学习行为、教学质量、学科建设与学生就业等方面的分析。二是生活服务数据分析需求。包括图书馆、后勤等部门对于学生的消费行为即图书借阅、网络行为、资源利用等项目的分析。三是财务、人事、宣传等部门对于全校的资产、师资力量、宣传效果等项目的分析。四是研究发展部门对于全校科研项目与成果完成情况的分析（见图1）。

3系统方案设计

3．1框架设计

结合需求情况，开展系统的总体框架设计，初步将系统分为三大板块，包括数据监测、决策支持和查询定制（见图2）。

3．2系统方案

系统总体架构包括四个层次，分别是数据引擎、数据挖掘、数据库解决方案和交互平台。数据引擎部分将集成校园WIFI、固网、一卡通、教务系统等各类信息系统的数据，形成数据源，数据挖掘将通过分布式计算架构和数据分析平台对潜在数据进行分析与建模，通过数据库建立本系统的分析数据库，最终通过PC、手机等客户端向用户进行呈现（见图3）。

3．3典型应用研究内容

3．3．1教学质量评估教学质量评估属于高校定期必须完成的任务，教学评估的主要目的是更好地发掘出教学过程中存在的一些问题，从而及时地对教学方法进行调整，最终实现教学质量的提升。将大数据运用到高校教学评估系统之中，不但能够在很大程度上提高高校教学管理的科学性，同时还可以提高信息化教学的实用性。把基于大数据挖掘的算法运用在教学评估工作之中，找出教学效果、信息技术在教学中的应用、师生之间的沟通互动等因素之间的联系，从而给高校的教学部门带来非常科学的决策信息，同时让教师可以更加有效地开展教学工作，提高教学质量。

3．3．2教师教学能力分析以往的教学缺乏大量数据支撑，教学的质量高低主要靠教师自我度的把握。现在，可以通过在线课堂等技术，搜集大量课堂情况信息，比如学生对知识点的理解程度、教师课堂测试的成绩、学生课堂纪律等。通过这些数据的分析，了解教师熟悉教案的程度、课堂氛围等，改善教学水平。也可以通过深度分析学生在教学过程中教师的课堂表现，从而发现课程的闪光点以及不足，从而让教师能够进一步地对课程教学进行改善，提升教学质量。

3．3．3个性化课程分析个性化学习是高校教学改革的目标，过去的班级制教学中无法很好达到这一点，通过把大数据挖掘技术和学习内容结合起来，指导学习者规划学习发展方向，制订学习规划，实现个性化学习功能。通过评估个人情况，根据分析结果推荐可能取得优秀成绩的课程方案。首先获取学生以往的学习表现，然后从已毕业学生的成绩库中找到与之成绩相似的学生信息，分析前期成绩和待选课程结果之间的相关性，结合专业要求和学生能力进行分析，预测学生选择的课程中可能取得的成绩，最后综合权衡预测学生成绩和各门课程的重要性，为学生推荐一份专业课程清单。

3．3．4学习行为分析通过一卡通门禁信息、网络信息、课程信息、在线教育系统等相关数据，可以把学生到课堂时间、上课表现、作业完成情况、自习情况等学习信息记录下来，进行变量分析。当一些与学习行为有关的因素（如旷课、纪律问题、课堂表现）发生变化时，对学生提示并进行分析。通过这种系统分析，可以很好地规划学生的学习时间，提高学习效率。

4技术创新点

4．1大数据环境下提升数据挖掘范围

相比于传统常规环境下的数据获取渠道，大数据环境下，校园数据的获取更为广泛和准确。常规环境下的数据主要以经费收支、课程建设、问卷、访谈、课堂观察等来源，而在大数据环境下，通过对事件数据、舆情数据、一卡通、日志搜索等数据的抓取与分析，更能够准确地反映实际校情。

4．2可视化技术展现数据分析结果

利用大数据分析的数据挖掘与可视化分析，能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被使用者所接受，就如同看图说话一样简单明了。智慧校园中，结合学生学习、生活消费的各类数据，通过系统分析与图表展现，让用户只管了解数据分析的结果。

4．3数据质量管理提供重要支持

本项目结合大数据发展趋势，充分利用数据挖掘、建模与可视化展示技术，系统存储数据主要是从校内外各种数据源中获得最原始数据，并对该部分数据进行整合形成数据层，然后将数据层中的数据经过抽取、清洗、转换、装载进入数据仓库从而形成支撑层，在支撑层的基础上，可以根据需求对数据进行挖掘分析，从而构建决策层。

篇5

数据分析观念是抽象的，不能一蹴而就。我们以“统计与概念”为载体，引导学生积极主动地参与统计活动，尤其是经历数据统计的全过程：收集和整理数据、表示数据、分析数据、作出决策、进行交流。教师要创设生动的现实情境，激发学生数据分析的需求；组织识图活动，培养数据分析的意识；开展后续实践，感受数据分析的价值，使学生在整个数据分析的过程中有需求、有方法、能感受到价值，从而实现“数据分析观念”的发展。

一、创设情境，激发数据分析的需求

《义务教育数学课程标准》要求：“课程内容的选择要贴近学生的实际，有利于学生体验与理解、思考与探索。”

[案例]条形统计图（苏教版四年级上册）

环节一：创设情境，激发数据收集的需求

1.欣赏：播放学校体育节学生在赛场上拼搏的照片。

2.谈话：今年体育节有拔河、跳绳、踢毽子、个人长跑四个项目，如果每人必须报一项，猜一猜我们班哪个项目报名的人最多？学生自由猜测，激发数据收集的需求。

3.引导：怎样才能确切地知道我们班哪个项目报名人数最多？学生自然想到统计每个人的报名情况，收集准确的数据。

数据分析观念的培养，首先让学生了解在现实生活中有许多问题应该先做调查研究，收集数据，再通过分析作出判断，体会数据中蕴含着信息。教师创设了学生熟悉的“体育节”情境，引导学生猜测哪一项报名人数最多，猜测的结果定然不能达成共识，怎么办？学生凭借已有的生活经验想到先在班上做调查，了解每个人的报名情况，收集到真实的数据才能知道哪个项目报名的人数最多。在现实情境的冲突中，学生自觉产生了收集数据的需求。

二、识图活动，培养数据分析的意识

数据分析是统计的核心。要让学生体会数据不是枯燥的数字，而是蕴含着丰富的信息内容；要引导学生学会收集信息，通过整理获得有用的数据，并选用适当的统计图表最大限度地呈现数据内容；要对数据进行深入地分析，用数据解释事实、判断是非、预测未来。

环节二：投票统计，经历数据收集的过程

借助投票器收集数据，再把数据输入Excel中自动生成统计图。

数据是信息的载体，怎样才能获得有效的数据？小学阶段常用的有测量、实验、调查等，教师引导学生在交流中明确调查法比较适合“每个项目分别有多少人报名”这一问题，在课堂有限的时间内，可以借助投票器快速收集数据。有了收集数据的方法，有效整合信息技术让每一个孩子在课堂上完整地经历收集数据的过程，再借助Excel软件的自动绘图功能，生成条形统计图。

环节三：读图活动，渗透数据分析的方法

1.同桌交流：仔细观察，你能从图中得到哪些信息？

2.集体交流：每个项目各有多少人报名，哪个项目报名人数最多（少）……教师追问：你是怎样知道这些信息的？

3.深入引导：根据数据的特点，你能给“体育节”策划老师提出哪些合理化建议呢？

在识图活动中，教师组织学生对数据进行深入地分析，在交流中渗透数据分析的方法。图中蕴含丰富的信息，如：各个项目的报名人数，哪个项目的人最多（少）……你是怎样读出这些信息的？在交流互动中明确条形顶端的数据表示各个项目的报名人数，条形的高矮一目了然地表示了哪个项目的人数最多（少）。由于是学生熟知的生活情境，学生的应用意识很强，不少学生除了能根据数据解释事实之外，还能根据数据产生不少个性化的想法：报名拔河的人太多，应该进行筛选后才能代表班级出赛；个人长跑报名的人太少，就撤销这个项目吧……学生的想法虽多，但不一定都正确，教师适时引导：如果你是体育教师，会采纳这些建议吗，为什么？这时有学生想到这只是一个班的情况，其他班级可能不同，一个班的数据还不足以帮体育老师出谋划策。通过这样的交流，让学生体验到对于同样的事情，抽样的对象不一样，每次收集到的数据可能不同。

环节四：绘图活动，建立数据分析的观念

1.尝试绘图：教师提供给学生四（2）班的数据，学生尝试用条形统计图直观有效地表示数据。

2.自觉分析：四（2）班的报名情况和我们班一样吗？学生根据图中信息交流自己的想法。

在绘图活动中，学生学会用条形统计图有效表示数据，并能自动迁移从读图中习得的分析数据的方法自觉地进行分析，建立数据分析的观念。学生除了能读出数据中的表层信息外，有学生说到两个班报名个人长跑的情况相差很大，看来这一项不能盲目去掉，应该多做一些调查，收集整个年级的数据；更有学生补充道，“体育节”是一项全校性的比赛，不能只收集一个年级的数据，应先收集全校的数据再进行分析。

在整个识图活动中，培养了学生的数据分析意识。他们运用投票器经历了数据收集的过程，借助Excel软件生成条形统计图，在读图绘图过程中，不断把数据分析的结果与生活实际对接，在交流中发展数据分析观念。

三、后续实践，感受数据分析的价值

学生围绕“体育节”这一主线，经历了收集、整理和描述数据、从数据中提取信息并进行简单推断之后，活动并没有结束，课堂上的感悟如果能在生活中得以实践，那么数据分析的价值就能真正得以体现。交流中有学生说“体育节”是一项全校性的比赛，应该收集全校数据再进行分析，教师不妨引导学生开展后续实践活动，组织学生进入每个班级去收集数据，再根据全校的数据进行分析，给“体育节”的策划教师提出一些合理化建议。这样，把数据分析的结果真正运用于实际生活，感受数据分析的价值。

环节五：后续实践，感受价值

要给体育教师出主意的话，只统计两个班，有说服力吗？如果收集了全校的数据，你准备从哪些角度去分析数据提出合理化建议呢？小组讨论，制订后续实践活动的方案。

教师在最后的环节，通过追问的方式提出了几个问题，引导学生对于后续活动进行合理计划，让学生体会对于同样的数据可以有多种分析的方法，要根据现实需要选择合适的方法。

篇6

>> 关于面向5G移动网络绿色通信关键技术的相关分析 大数据分析在移动网络投诉中的应用 面向城市信息感知的社交网络大数据分析 关于构建节能型5g移动网络的技术探讨 NTT DoCoMo携手NEC测试5G移动网络 5G移动网络服务有望2018年到来 面向5G移动通信技术的射频关键技术研究 移动网络的用户行为及用户价值区域特征的分析研究 面向大数据分析的信息管理实践教学体系构建 网络业务用户体验中大数据分析的作用与管理 关于移动网络3G鉴权问题的分析研究 5G网络软件化的分析 5G网络架构的标准研究进展 5G蜂窝网络架构分析 5G网络的端到端客户感知评估方法 大数据分析的移动端在网络课堂教学中的应用 基于大数据分析的移动通信网络规划方法 试论大数据分析在移动通信网络优化过程中的运用 大数据分析在移动通信网络优化中的应用 基于移动信令数据分析的大数据中间件研究 常见问题解答 当前所在位置：.

[2] 李治国. KPI与业务体验相结合的移动宽带客户感知评价体系研究[J]. 移动通信， 2015，39（12）： 92-96

[3] 李治. 基于覆盖控制的FDD-LTE网络质量管控体系研究[A]. 2015 LTE网络创新研讨会论文集[C]. 2015.

[4] 维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼斯・库克耶. 大数据时代[M]. 杭州： 浙江人民出版社， 2013.

[5] 中国联通河南省分公司. 中国联通移网用户感知大数据分析系统项目建议书[Z]. 2016.

[6] 中国互联网络信息中心. 第37次中国互联网络发展状况统计报告[R]. 2016.

[7] 中国联合网络通信集团有限公司. 2016年运维专业线考核指导意见[Z]. 2016.

[8] 中国联合网络通信集团有限公司. 中国联通2016年移动网络优化工作指导意见[Z]. 2016.

篇7

【关键词】 统计学 教学实践 财经专业

随着大数据时代对于数据分析人才的需求越来越多，如何从海量数据中有效挖掘有用信息并进行数据分析已逐渐引起国内外政府机构及学者的极大关注，国际上关于大数据科学研究的呼声也越来越高。统计学作为一门数据分析学科，主要通过收集整理研究对象的数据，进行建立统计模型、量化分析、总结和预测，探讨研究对象的数量规律及其特征。随着大数据时代的来临，统计学的重要性越来越得到社会的认可和重视，具有统计学基础的人才需求量也越来越大。

由于统计学涉及的理论内容、公式和抽象概念比较多，通常需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力，因此学生普遍认为《统计学》是一门比较难以掌握和学习的课程。结合自己对财经类专业学生讲授《统计学》课程的实际教学实践，在分析目前教学中存在问题的基础上，就如何提高统计学课程的教学效果，探索适合金融工程、工商管理、会计学等财经类专业的教学内容、教学手段和教学方法以及考核办法，如何解决统计学教学存在的问题为社会培养高质量的专业数据分析人才谈一下自己的想法和思考。

一、《统计学》教学中存在的问题

1、教学方法单一

目前，统计学教学仍然是以教师课堂讲授为中心的教学思想、学生被动地接受知识传输的传统填鸭式教学方式。以多媒体教学为主的背景下，虽然多数教师坚持黑板板书与多媒体课件相结合，但是有些教师将多媒体教学完全取代黑板板书，使得课堂教学内容容量过大，讲授速度过快，缺乏师生之间的互动和交流。统计学内容在重点部分常常涉及较多公式和概率统计定理，使用多媒体课件授课使得讲课速度过快，造成学生无法跟上教师思路不能理解具体内容，仅仅会记忆理解，熟练地套用计算公式，无法引起学生的学习兴趣。

2、教学内容只注重应用表面，缺乏理论深度

财经院校《统计学》课程的教学内容仍然是以数据的收集、整理、描述和分析入手，简单介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关回归、统计推断等内容。对于教学中涉及到的基本数学定理、数学公式推理以及前后知识在数学上的联系缺乏讲解，使学生不能理解到所学知识的本质，仅仅会依葫芦画瓢地应用，导致学生在处理实际问题时方法单一、创新不足。有些财经专业的学生培养方案更是将统计学与概率统计同一学期开设，使得统计学课程的内容缺乏概率统计中的大数定律、中心极限定理等假设检验的基本知识，造成学生无法理解所学内容。

3、教师队伍知识结构不合理

讲授统计学的教师队伍近几年虽然有了很大的变化，但还有一部分统计教师的知识结构不够理想，数学和计算机知识水平与客观要求还存在一定的差距，仍需要继续改进和提高。财经类院校讲授统计学课程的教师主要以经济统计、数量经济学等财经类出身教师为主，缺乏数学专业科班教师，使得课程内容的设计仅注重应用，缺乏相应的数学理论作为支撑，使得学生对所学知识一知半解。

4、统计软件与统计案例缺乏有效结合

随着大数据时代的到来，学会用统计软件处理实际问题的方法和分析能力已成为每个学生必经的阶段，计算机软件在统计学教学中的重要性越来越显著。现实中，虽然统计学的课堂教学中也注重统计方法的应用，但是由于统计学知识繁杂、课时安排普遍过少、开课班级过多等原因，导致统计学教学过程中对于学生的动手能力的训练过少。尤其是财经类非统计专业学生的培养方案中《统计学》课程设计基本以54学时为主，使得课程教学内容仅可完成理论教学，缺乏用SPSS、SAS、R软件等统计软件进行实际问题处理的实践教学。

5、统计分析方法与学生专业知识缺乏有机结合

统计分析方法与学生的专业脱节，教师从概念、公式、定理等方面讲授完统计理论与统计方法后，往往无法从学生的专业角度出发与实际的经济、金融、管理等内容相结合设计统计案例，或者完全缺乏与实际问题相关的统计案例，很难取得较好的教学效果。例如给金融工程专业的学生讲测定离中趋势的指标标准差时，可以结合股票投资的例子说明标准差度量风险的应用，以引起学生的学习兴趣。

二、《统计学》教学改进措施

1、提高教师素质

大数据对统计学的挑战要求统计学教师必须加强专业学习，及时学习和接受新的知识，提高自身专业素质。作为一名统计学教师，课堂教学不仅要给学生传输知识，还要与网络资源相结合，充分发挥多媒体在统计教学中的作用，形象生动地展示统计过程和分析应用，通过实际的统计数据案例分析与学生互动，及时设置统计理论与实际数据分析相关启发性问题，调动学生的学习兴趣和主动学习积极性。同时，各财经院校要针对各自的具体情况采取有效措施，不定期或定期举办统计学授课经验交流会或送青年教师参加国内一流大学举办的课程培训或进修，为教师提高授课技巧创造有利条件，并注意吸收高学历、高学位的统计专业人才充实到统计教师队伍以提高统计学教师的整体素质。

2、改革教学方法和手段，增强学生学习的主动性和积极性

改变传统教学方式，充分利用网络资源充实多媒体教学课堂内容，调动学生主动学习的积极性和主观能动性，提高学生综合运用统计学方法解决实际问题的能力。在教学过程中采取“讲授式教学”、“启发式教学”、“互动式课堂讨论”、“理论与案例结合”等形式多变的授课方法，以达到学生主动融入课堂、主动思考的更好教学效果。虽然各种教学方法都有不同的特点，但是授课过程中要根据学生的专业特点适当调整教学内容，并根据教学内容的性质和特点选择合适的教学方法或多种教学方法进行优化组合，使学生能够较容易地融入课堂，以快速掌握课堂知识取得较好的教学效果。

虽然多媒体教学具有内容丰富、所含内容信息量大的特点，可以图文并举形象生动地展示课堂内容，已经成为主流教学手段，但是仅用多媒体教学，忽视黑板板书教学，会使得课堂内容含量过大而导致学生的思维跟不上教学进度，特别是统计学课程内容涉及较多数学公式推导和定理证明，不用板书进行严密的推导，不利于学生理解和掌握。因此，在教学过程中应将传统板书教学和多媒体教学相结合，充分利用这两种不同教学方法的优势，达到更好教学效果的目的。

3、积极引进数学专业教师，优化教师知识结构

财经类院校要积极引进数学专业出身教师担任统计学教师，讲授内容上对所涉及的数学理论进行适当的推理证明、补充最新统计方法并适当深入讲解理论在实际应用时的重要性，将理论与实际应用相结合，培养财经院校非统计专业学生的逻辑思维和理论与实践结合的能力，让学生在未来工作中遇到处理实际问题时能够具有较强的理论基础应用于实践，并为实现数据处理方法创新、理论创新和知识创新打下较好的基础。

4、将理论教学与实践相结合，加强软件应用实践教学

财经类院校开设统计学课程的目的是为学生更好地学习专业理论知识提供数量分析的理论与方法，为学生运用统计学的理论与方法分析、研究其专业实际问题提供方法论基础。而统计学正是以经济、金融、社会等实际现象的数量方面为研究对象，通过统计软件直观处理和分析实际问题的方法，因而教学过程中要与学生所学专业相结合，选择SPSS、SAS或R软件进行案例教学，培养学生熟练应用统计软件进行数据分析的能力，为学生将来独立处理大数据问题打下坚实的实践基础。

5、改革传统考核方式

《统计学》是一门侧重实际应用的方法论课程，传统的考核方法主要以闭卷笔试为主，考核内容主要是统计基本理论和方法，通过期末闭卷考试并不能客观准确地评价学生对这门课的掌握程度和实际应用能力，当学生遇到具体的实践问题时往往不知如何处理。因此，有必要对统计学课程考核方式进行改革。可以将学生的期末总成绩从传统的闭卷考试方式改成由平时成绩20%、软件实践30%和笔试成绩50%三部分构成。笔试考核内容突出实用性和工具性，可设置开放试题，重在考核理解而不是死记硬背定理或公式，考查学生综合利用统计知识和方法分析和解决实际问题的能力，使学生不仅学到统计学知识，又能灵活地运用于实际问题。

三、结语

随着大数据时代的到来，社会对具有扎实统计基础的数据分析人才需求越来越多，《统计学》作为数据分析方面重要的基础工具课程，对于财经类学生的专业课学习和毕业论文设计及将来从事金融、管理、经济等行业数据分析相关专业工作十分重要。因此，要提高统计学课程的教学效果和教学质量，任课教师不仅要努力钻研统计基础知识，探索新的统计授课方法，提高自己的综合素质，同时也要勇于探索适合不同专业特色的教学内容，编写符合新时代特征的新的教学案例和多元化的教学手段，在教学活动中不断实践探索，切实加强理论教学与实践教学相结合，改革已有考核方式，提高教学效果和质量。

（基金项目：吉林省教育厅“十二五”社会科学研究基金项目（2015348）。）

【参考文献】

[1] 游传新：高校统计学教学存在的问题与改革思路[J].长江大学学报（社会科学版），2008（5）.

[2] 冯蕊、王国辉：高职财经类非统计专业统计学教学中的问题与思考[J].科技和产业，2010（6）.

篇8

The Case Teaching Practice of Python Series Course

LIU Qing

（School of statistics and Information，Shanghai University of International Business and Economics， Shanghai 201620， China）

Abstract：Under the background of big data， the ability of the programming capability set new requirements to the students majoring in economics and management. On the basis of computational thinking method， taking Python series curriculum as the carrier， this paper expounds a case practice mode of computer programming teaching combined with three aspects of the Python series curriculum system setting， the case of complex system reduction and the case of ideological and political education of course.

Key words：big data； computational thinking； Python； case teaching； ideological and political education of course

1 引言

面向?算思维的教学改革需要理解计算思维的时代性，即计算思维是基于计算机技术的科学思维，教学改革要符合并适应计算机技术的发展阶段[1]。而当今大数据的出现，必将颠覆传统的数据管理方式。在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化[2]。这种转变对财经类院校的影响是巨大的，这就要求财经类院校专业人才的培养要跟上时代的发展和社会的潮流，适应社会需求，从而传授数据获取、数据分析等相关知识就成为必不可少的教学内容。在这样的大数据背景下，针对财经类院校的经管类专业的学生，更需要设计面向计算思维的课程教学体系以及具体的教学设计来培养学生的计算思维能力。

2 Python语言、数据分析与计算思维

Python语言是一种面向对象的解释性语言，语法结构简单，功能丰富，除了自带的库以外，还有种类和数量繁多且功能强大的第三方库。大数据时代的到来，给经管类专业的学生提出了更高的要求，数据分析成为经管类专业的学生必须掌握的基本技能之一。目前Python在国际上非常流行，可以完成许多任务，功能非常强大。在众多的编程语言和分析工具中，Python是最好的数据分析工具之一。TIOBE的2018年4月编程语言排行榜中，Python已经超过了C#位居第4位。而Python编程模式也非常符合人类的思维习惯，这将有助于我们将计算思维的教学理念融入实验教学中。

3 经管类专业Python系列课程体系设置

上海对外经贸大学是以经济管理类专业为主的国家财经类大学之一，是我国对外经贸人才的摇篮。2016 年，教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会才首次建议将 Python 语言作为程序设计入门课程的教学语言[3]。我校适应大数据时展的要求，从2015年开始就为经管类专业开设了Python程序设计的必修课，是全国财经类高校中较早开设Python程序设计的高等院校，经过几年的建设，又陆续开出一系列Python课程，走在财经类高校的前列。我校开出的Python系列课程有《Python程序设计》《Python高级程序设计》《Python数据分析》《数据挖掘》。

《Python程序设计》作为经管类专业学生的必修课，属于基础级的课程，主要讲述基本的数据类型、控制语句、函数、文件等基础知识，学生掌握基本语法和算法，能够利用计算机程序解决简单的问题；《Python高级程序设计》《Python数据分析》位列于通识教育课程中，供学生选修，这三门课相互依托、相互映衬，相辅相成。《Python高级程序设计》是学完必修课《Python程序设计》的进阶课程，以类和对象为起点，以网络爬虫技术为依托，学习推导式、正则表达式、爬虫框架、多线程、数据库等高级技术，学生掌握数据获取相关知识，为后续的数据分析及可视化提供数据来源。《Python数据分析》主要涉及数据分析工具pandas，使用numpy和scipy进行科学计算，了解matplotlib绘图库基本绘图功能，这些技术是经管类学生以后利用数据进行数据挖掘必不可少的技术准备，为他们以后的专业学习打下良好的基础。《数据挖掘》最早是为研究生开设的一门课程，主要是通过numpy计算库、matplotlib绘图库、sklearn机器学习库等来实现数据挖掘分类算法，如决策树、朴素贝叶斯、knn、支持向量机、关联规则挖掘算法、聚类算法等，并能利用这些算法解决具体的应用问题，将这些算法应用到各专业领域中。

4 案例教学实践

在以前的程序设计的教学中往往采用的均是水仙花数、百钱买百鸡等经典算法教学，学生学完以后不知能够做什么，感觉很迷茫，大大影响了教学效果。随着云计算、物联网、移动互联网、大数据、人工智能等重大技术和科技需求的不断发展，人们对计算问题及程序设计的认识发生了根本的转变，从以知识验证为主的问题求解转变为面向实际问题解决为主的计算求解[4]。这就需要我们在教学中与时俱进，重新设计案例，以期达到最好的教学效果。在案例教学中，我们根据具体教学内容和我校学生特点，运用计算思维的一系列方法（问题的约简、关注点分离、仿真、启发式推理、递归思维、回推等等）设计出一系列教学案例，通过这些案例给学生讲解最实用的方法和技巧，培养学生的计算思维能力。

4.1 以结合经管类专业特点的案例教学为基石，培养学生基本计算思维能力

我们的案例来自某一个系统的一部分。让学生直接上手一个系统显然是不合适的。我们根据计算思维中问题的约简、关注点分离等方法，把一个复杂的系统按照合理的方法，根据具体的教学内容分解成多个模块和小问题，学生只需逐个掌握小问题的解决方法，就能实现一个完整的系统。在《Python程序设计》课程中，当讲到多分支和选择结构嵌套的时候，我们设计了一个根据订货量、价格计算应付货款、折扣的案例。这个案例贯穿于选择、循环、文件始终。讲到多分支的时候，我们给学生设计的题目是：从键盘输入订货量、价格。根据订货量大小、价格给以不同的折扣，计算应付货款（应付货款=订货量×价格×（1-折扣））。订货量500以下，折扣为3%；订货量500及以上，1000以下，折扣5%；订货量1000及以上，2000以下，折扣8%；订货量2000及以上，折扣10%。这个问题可以通过多分支来完成。讲到选择结构嵌套的时候，我们给学生设计的题目是：输入客户类型、货品价格和订货量。根据客户类型和订货量给予不同的折扣，计算应付货款。如果是新客户：订货量800以下，没有折扣；否则折扣为2%。如果是老客户：订货量500以下，折扣为3%；订货量500及以上，1000以下，折扣5%；订货量1000及以上，2000以下，折扣8%；订货量2000及以上，折扣10%。老客户根据订货量享受的折扣就是前面通过多分支解决了的问题，只需再加一层条件判断新老客户即可，这就是选择结构的嵌套。再给学生留一个悬念，现在每次只能输入一次数据，如果需要多次输入怎么办？就要用循环结构来解决。讲到循环结构的时候，我们就顺势解决了这个不定循环次数的问题。然后又给学生留了另外一个悬念，当数据多了的时候一般不是在程序执行时通过键盘一个个来输入数据，而且从键盘输入的数据以及得到的结果均是一次性的，不能保存，那么如何解决这个问题？答案当然是将数据保存在文件中，那么当需要的数据在文件中的时候我们该如何将数据读出来为我们所用？另外计算出来的结果通过文件永久保存下来又将如何把数据写入文件？讲到文件的时候，我们就用文件的读写解决了这个问题。再次给学生留个悬念，当数据量大又涉及多个文件排序和查询的时候是否有更好的解决方法？当然就用数据库来解决。继而在《Python高级程序设计》课程中，我们是将数据保存在数据库中，教会学生如何做一个管理系统。因为在《Python程序设计》的初级课程中已经解决了基本的模块和小问题，为管理系统奠定了良好的基石，因而在《Python高级程序设计》的高级课程中，管理系统就像搭积木似的可以快速地搭建起来。

4.2 结合课程思政设计教学案例，教学案例结合综合任务，促进计算思维能力更上一层楼

“课程思政”是将思想政治教育融入课程教学的各环节、各方面，以“隐性思政”的功用，与“显性思政”――思想政治理论课一道，共同构建全课程育人格局[5]。立德树人是高校立身之本，所有课堂都有育人功能[6] 。高校通识教育要有灵魂，要成为培育和践行社会主义核心价值观的重要课堂，其使命就是在潜移默化中加强理想信念教育[7]。由于课程思政教育在课堂教学中的重要性，我们在《Python数据分析》课程中，将德育内涵和思政元素渗透到每一个教学环节中，使得这门数据分析课程不再是一门“冷冰冰”的只与计算机和数据打交道的课程，而是被打造成“一堂生机勃勃的正能量大课”，通过数据分析给予学生满满的正能量，激发学生对祖国日新月异发展的自豪感，实现知识的传授与价值引导的有机统一，激励学生成长成才。

计算思维是帮助学生模拟计算机的思维来思考解决现实问题的思想和方法，提升学生分析和解决问题的能力[8]。在这门课程中，我们采用的案例更多地融入正能量素材和主题，将时代的、社会的正能量内容引入课堂，运用计算思维的方法帮助学生解决现实问题。现在的学生喜欢看电影，在课堂中，我们以近期宣传正能量的主题电影如“战狼”为案例，爬取影评信息，分析电影评论，以此获得电影好评和差评的原因。课下，我们把学生分成不同的小组，以小组为单位完成几项综合任务：以政府工作报告为素材，让学生以词云的方式展示报告中提得最多的关键字，让学生了解时代的主题；爬取“红海行动”、“厉害了，我的国”等影评信息以及评论人所在地、性别、年龄等信息，分析电影评论中给予的好评和差评是否和个人所在区域、性别、年龄等相关。学生在完成综合任务，掌握课程知识的同时，潜移默化中培养了学生的爱国精神，让他们为祖国感到骄傲和自豪。而且小组项目是需要团队合作的，通过团队合作找出解决问题的方法，培养学生团队精神和探索精神，培养学生不畏艰难、不断追求的科学精神。

篇9

【关键词】化学软件；课程教学；改革；教学模式

随着现在科技进步和计算机技术在专业和科研中的逐步应用和推广，专业软件成为科研、生产和教学中必不可少的素养之一[1]，在化学与化工专业领域，Chemoffice和Origin成为最基础也是最重要的专业软件，而且目前用人单位也非常看重学生的计算机应用水平，但是大量研究生进入课题后，他们在撰写科技论文与毕业论文时，无法熟练使用这两款软件，这限制了论文的整体水平。随着计算机技术的发展，各门学科内已经广泛使用各种专业软件，众所周知，图形化的描述要比文字等表达方式更为直接、详细和准确，因此计算机辅助绘图技术已经成为化学、化工、医学等领域的重要表达方式，在科技论文的撰写与数据处理方面非常重要。随着生物信息学领域的进展，大数据与计算机模拟计算技术已经成为计算化学领域的重要基础。本文作者累积了数年的国内化学软件类课程教学经历与国外留学经历，本文拟就此类课程的教学模式进行深入探讨。

1 传统教学的模式

目前，传统的软件类课程教学与普通课程并无太大差别，教师使用ppt等演示文稿首先进行课堂教学，在每章结束或者全部课程结束后，安排学生上机教学。这种教学方式的优点是课时较容易掌握，整体课时量较大[2]。缺点是每款软件都是从菜单功能讲起，然后进入某个模块，讲解某个简单实例后，进入下一个功能，讲述过程十分凌乱，学生学习过于碎片化，课堂教学后，所能记忆的信息有限，且都是碎片化的信息，不利于对软件整体的理解。虽然在每章结束后，学生可以通过上机对教师的讲述内容进行复习和强化，但是教学与上机的相隔时间过长，学生上机时对内容依然非常陌生。

2 传统教学的课时安排

2012年我系面向化学工程与技术硕士研究生开设了《化学软件基础》课程，共计32课时，共讲述办公软件（office），绘图软件（Chemoffice，AutoCAD，Origin，Photoshop和3Dmax），编程软件（Matlab），分子模拟软件（Gaussian）共计8款软件，平均每款软件讲授课时为4课时[2]。由于国内众多兄弟院校均在本科生阶段开设类似课程，因此2013年，我系将《化学软件基础》课程开设为三年级本科生的选修课程，讲述内容依然为上述8款软件，课时压缩为16课时。从目前课程的运行情况来看，本门课程主要面临两个主要问题：（1）讲述软件较多，讲述较为宽泛，平均每款软件只能讲述2个课时，教学效果较差，每款软件只能讲述最基础的内容。（2）讲述内容单调，目前的讲述内容均为如何使用软件，但学生对目前这些软件在科研与生产实际中有哪些使用实例并不清楚。后续学生每个软件4学时的上机课时并不能掌握课堂讲述内容。

3 课堂教学模式与课时改革

以32课时为例，在讲述内容方面，削减软件数量，共讲述ChemOffice，Photoshop，Origin，Matlab等4款软件。其中，Microsoft Office属于目前最流行的办公软件，大部分学生对于该软件的使用已经非常熟悉，因此可不列为教学内容。Chemoffice是Cambridgesoft公司的一款专门针对化学专业使用的软件包，其中ChemDraw，Chem3D，ChemFinder，ChemInfo是最常用的模块。Chemdraw的主要功能是用于绘制反应方程式和流程图，包含各种常用化学键、分子式等模板可供使用，是目前绘制方程式和流程图最常用的软件，并且可以根据所绘制的分子式生成该化合物的模拟核磁共振谱图，对于化学研究和工业生成有巨大的帮助。而Chem3D的最重要功能是可将所绘制的二维分子式转化为3D视图。ChemFinder是该软件的一个数据管理模块，可以用于检索化合物的结构，分子式等信息。ChemInfo是一个化学数据库，包含数十万种化合物的化学结构，分子式，物性常数等信息。因此，整个ChemOffice软件自身构成了一个庞大的化学系统，整合了大多数使用者所需的功能。

Origin是OriginLab公司推出的数据分析和绘图软件，现在的最高版本为2015版，它的主要功能包括：数据分析（排序、调整、计算、统计、频谱变换、曲线拟合），绘图，与编程。其特点是使用简单，采用直观的、图形化的、面向对象的窗口菜单和工具栏操作，全面支持鼠标右键、支持拖方式绘图等。目前绝大多数的科学期刊都要求使用Origin软件进行图形的绘制，它是目前在全世界被广泛使用，被公认为是最快、最灵活、使用最容易的工程绘图软件。具有强大的数据分析功能，包括线性回归，非线性拟合，插值，频谱分析，3D绘图等。因此也成为化学专业学生必须掌握的软件之一。

Matlab软件是目前数据分析领域功能完备、使用较为简单的数学与计算分析软件，可以用于化学领域中的数据计算、结果处理、微分方程的数值解析等方面，且可以与Origin软件进行编程。

因此，本专业的主要课时用于最基础的Chemoffice，Origin，Matlab这三款软件上，其中最复杂的Origin和Matlab两款软件的课时均为10课时，达到深入讲述这两款软件的目的。

化学软件的使用主要是用来解决科研与生产中的数据统计，示意图，反应方程式，总结报告等方面，因此，在教学模式上，改革以往课堂教学与上机教学分开的模式，要求学生必须携带笔记本电脑上课；改变碎片化教学从菜单和功能讲起的传统模式，以现代高水平科技论文中所使用的化学软件为实际例子，结合实验设计、绘图、数据分析等方面，全方位分析高水平科技论文中的软件使用技巧，绘图布局，数据分析以提高讲述效果，在课堂讲述时，要求学生必须通过个人的笔记本电脑模拟教师的操作，并完成全部绘图。

4 改革效果

目前上述改革已经实施一年，虽然总体上没有了单独的上机教学，从总课时量上减少了课时，但是教学效果避免了碎片化，学生至上课伊始就直接接触软件的使用，教学与学习效果有了极大的提高。

【参考文献】

[1]徐顺，张勇，赵晓洋，刘宏民.常用化学软件多媒体教学软件的开发研究[J].计算机与应用化学，2005，22（12）：1142-1145.

篇10

前测，就是教学之前的测试。通过对前测产生的数据分析，能充分了解学生的认知状况，准确了解学生的思维误区。前测，是教学预设的“奠基石”，是教学行为的“风向标”，是教师成长的“催化剂”。有效地运用前测，能为课堂教学创造“柳暗花明又一村”的教学境界。

缘起——“山重水复疑无路”的教学困惑

偶然的一次机会，我承接了一堂县级教研活动的展示课，上课内容为人教版四年级下册“认识三角形”。这是一堂典型的概念课，在概念教学的同时还要进行“画高”技能的教学。为了将概念的揭示和技能的落实能在本堂课完美地结合，对此进行了一番思考和磨课。

根据对教材的解读，本堂课应重在概念的理解和画图技能的教学上，尤其是高的概念的揭示和画高的方法。因此，在概念的揭示及画高方法的指导上设计了“自学高的概念——以概念画高——画高技能讲解”这样三大环节，以此突破重难点。在试教后发现，在此环节花了大量时间，学生学习效果也并不乐观：部分学生对概念的学习兴趣低，部分学生对高的概念无法清晰理解，部分学生对画高的方法不得要领。

面对这一现象，我感到很困惑：在重难点上花了大量的时间来分解和落实，为什么学生还是不能很好地掌握，而且毫无学习兴趣？

经历——“绝知此事要躬行”的前测尝试

基于试教后产生的困惑，我作了这样的思考：出现这样的问题是不是对学生的前认知有所偏差？抑或是对难点分解上存在误区？带着这样的思考，我对未授课的四（3）班51位学生做了问卷调查式的前测。

【前测内容及反馈】

1．你在生活中哪些地方见过三角形？至少写三个。

绝大多数学生都能写出三角板、支架、自行车……

2．画一个你喜欢的三角形。

全班学生都能画出三角形。

3．三角形有高吗？有（）条。

有32人认为三角形有1条高，占全班人数的62．7％，；有7人认为三角形有3条高，占全班人数的13．7％；还有4位学生认为有无数条高，占全班人数的7．8％。

4．请试着画出它所有的高。

准确画出1条高（水平方向上的）的有34人，占全班人数的66．7％；准确画出3条高的有4人，占全班人数的7．8％。

5．生活中有很多物体设计成三角形（如屋顶、自行车的三角架等），你觉得最重要的原因是（）。（1）节省材料；（2）美观 ；（3）方便； （4）牢固。

有44人选择“牢固”，占全班人数的86．3％。

【前测数据分析】

基于对前测的统计数据分析得到：

1．学生的认知基础分析

学生对三角形的认识不是空白的，而是有着非常感性、形象的认知，只是缺少一种精炼的概括。另外，学生由于在前期的学习中有了对“平行四边形”高的概念的充分认知，80％的学生认为三角形是有高的，而且也有近80％的学生能正确画出1条高（水平方向上），甚至有个别学生能准确画出3条高，说明三角形的高对学生来说也并不陌生，只是缺少更理性的感知和拓展。

2．学生的学习难点分析

对于本堂课的难点——画高，学生的认知从调查数据中可见一斑。66．7％的学生能准确画出一条高，7．8％的学生能准确画出三条高。为什么大部分学生已对高的概念有了较好的认知，且能画出一条高，却画不出另两条高？是在概念上有认知盲区还是技能上存在问题？针对这一现象，问卷调查后，对学生进行了谈话式的前测，了解到画出一条高的学生的思维认知是“当三角形转一下后，高变斜了，它就不是高了”，也就是说学生对高的理解只是停留在“水平方向的高”。

在对前测数据进行理性分析后，我重新思考了本堂课的定位和设计。

【教学再设计】

教学片断一：

师：你认为三角形有高吗？（有）

师：你能画出来吗？（生动手画高，师展示生第一次独立尝试画的“高”）

师：你觉得画高的时候要注意什么？

生：要从顶点开始画，要画一条垂线，往对边上画……（根据学生不完整的表述出示反例，引导学生完整表述）

师：你能说说什么是三角形的高吗？（从一个顶点往它的对边画一条垂线，这条垂线就是三角形的高……）

改变概念的揭示方法，从概念的发生过程引入新概念，也就是通过画图演示去解释事物的发生过程。

教学片断二：

1．高的概念的扩展

师：这是高吗？（课件演示，出示图1）这还是高吗？（出示图2、图3）

生：是……不是……

师：为什么认为不是高？（因为斜了）

师：为什么有的同学认为还是高呢？（它还是从顶点出发的，往对边画的一条垂线）

师：你有什么想说的？（只要是从顶点往对边画的垂线都是三角形的高）

师：你觉得三角形还有高吗？还有几条？你能画出来吗？

2．画高层次一：转纸

生汇报画高方法：画哪条底边上的高，就把纸转至这条底边在水平方向时再画。

3．画高层次二：转尺

师：如果老师想画出黑板上三角形的高，是不是也要把黑板转一转呢？

生：不行，可以转尺子（动手实践转尺画高）

基于对前测数据分析后的思考，完成了本堂课的教学再设计。课堂实践效果证明：这样的设计非常成功。

前测——“柳暗花明又一村”的教学境界

从第一次试教后的迷茫、困惑，再到成功教学后的喜悦，在追寻“柳暗花明又一村”的教学境界的同时，也让我对前测在小学数学教学中的作用有了新的认识和思考。

1．前测——教学预设的“奠基石”

一方面，前测能准确定位教学预设。通过围绕具体课时的二维目标展开的教学前测，能为教师提供一个更准确的学生起点认知。在知识与能力的前测上，可以了解讲授新课前学生已经具备的知识基础、生活经验以及与之相适应的基本能力。对于教师的教学设计，如果学生在教师预设的探究过程中，不需要探究也明白了，那这种设计就是无效的；如果教师预设的教学环节难度很大，学生无法回答、不能操作，没有在新旧知识之间建立联系，那么这样的教学设计也是失败的。那么，怎样的教学预设才是有效的呢？第一，它必须符合学生的认知水平；第二，它必须重视新旧知识的过渡。要做到这两点，必须做好前测。

另外，我们还可以选择在一个学年、一个学期、一个学段或者一个学习单元开始之前，进行一次全面、系统的测试，主要用于了解学生普遍的观察能力、表达能力、思维水平、兴趣爱好和意志品质等。从而了解学生在这一具体时段，对于知识的认知、构建存在的差异。

2．前测——教学行为的“风向标”

首先，前测为教学行为提供数据支持。

感性使数学课堂更具人性化，更精彩生动，而理性则使数学课堂多了一些数学化。在现今数学课堂追求数学生活化的同时，我们不能忽视数学本身的东西，应让课堂多一些理性，让我们的教学行为更严谨、更科学化。而前测就是让数学课堂科学化的第一步。

我们的课堂教学是立足于具体数据之上的，有了具体数据的支持，设计的教学行为才有据可寻，而且实践证明建立在具体数据上的教学行为非常成功、到位，学生的学习也变得轻松、和谐。

其次，前测为教学行为选定最佳策略。

美国教育心理学家奥苏伯尔说过：“影响学生的最重要的原因是学生已经知道了什么，我们应当根据学生原有的状况进行教学。”教师在设计教学行为时，总是对学生已有的知识认知不到位，所以，设计的教学行为与预设的效果存在偏差。而通过前测的数据分析，可以帮助教师在教学行为上找到最佳的策略，让教学行为更具针对性、更有效。

纵观现今的课堂教学，很多教师常常感慨尝试过很多方式去完善自己的教学行为，但是课堂效果总是和自己的预设背道而驰，很大原因是因为教学行为的方向不明确。那么，前测无疑是教学行为的“风向标”，它能让教师的教学行为在数据的支撑下，寻找到一种最佳的教学行为策略。

3．前测——教师成长的“催化剂”

众所周知，教师的专业成长需要很多条件，而前测，也是促进教师专业成长的有效手段，它能将经验和反思有机融合。

第一，前测设计，帮助教师研读教材。维果斯基的“最近发展区理论”认为学生的发展有两种水平：一种是学生现有水平。另一种是学生发展的可能水平。两者之间的差距就是最近发展区。所以，前测的内容设计既要了解学生的已有知识水平，同时要了解学生对后续知识的认知水平，这样才能找到学生的最近发展区。那么前测的设计就要遵循教材的编排，需要教师对教材的知识点有一个系统全面的解读。对于前测的设计，不光要求教师对纵向的知识体系了然于心，同时，还要求教师涉猎横向的知识体，从而做到触类旁通，从深度和广度等方面研读教材。

第二，前测分析，促进教师积累经验。教学经验的积累是积跬步后而达到千里，但是前测却可以为教学经验的所得另辟蹊径。数据是理性思维的工具，它能为教学经验提供有效数据支持。通过对前测的数据分析，能准确掌握学生的认知起点、认知盲点，为教学行为提供借鉴。通过前测，能快速、准确地了解学生的前认知，对前测数据的分析，可以使经验得以提升，失误得以避免。可以说，前测，是教师积累经验的一种非常有效的手段。在前测分析中所得到的具体数据是教师定位学生认知的依据，同时也是教师了解学生思维、技能等特征的宝贵财富。

第三，制定对策，提高教师思辨能力。对前测的数据分析后所做出的相应教学对策，对教师来说是一种很大的挑战。教师在教学前对学生进行充分前测，达到对学生总体情况与个体差异的准确了解，从而根据学生的现实起点、学习需求、个性差异、思维方式与学习特征等，充分预设课堂生成情况，尽可能地对每一种课堂生成情况都作出充分的、有针对性的思考与应对。在把握每一教学环节具体目标的前提下，构建出非直线型的教学路径，以便调控教学过程中可能出现的各种各样的教学情况，上课时就可以根据不同的解决策略进行有层次的展示，从而有效调控课堂。