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数据分析观念作为重要的数学核心素养之一,旨在培养学生的数据分析意识与处理能力,并在分析数据的过程中体验随机性。随着信息技术的发展,数量庞大、种类众多且具备高速度与准确度的大数据在对日常生活产生深刻影响的同时,也为理解数据分析观念提供了新的视角,培养学生大数据意识、提高数据甄别能力、聚焦相关关系、发展推理能力等都是数据分... 相似文献
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《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称为“修改稿”)在课程设计思路中指出:“在数学教学中,应当注重发展学生的数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力和模型思想”,并将“数据分析观念”作为义务教育阶段数学教育的八个关键词之一进行了阐述。可见,发展“数据分析观念”这一培养学生数学素养的核心内容十分重要。那么,什么是数据分析观念?如何发展学生的数据分析观念?本文将结合案例加以阐述。 相似文献
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《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称为"修改稿")在课程设计思路中指出:"在数学教学中,应当注重发展学生的数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力和模型思想",并将"数据分析观念"作为义务教育阶段数学教育的八个关键词之一进行了阐述。可见,发展"数据分析观念"这一培养学生数学素养的核心内容十分重要。那么,什么是数据分析观念?如何发展学生的数据分析观念?本文将结合案例加以阐述。 相似文献
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马桂兰 《中国科教创新导刊》2012,(33):32
正《义务教育数学课程标准(2011年版)》(以下简称为“修改稿”)在课程设计思路中指出:“在数学教学中,应当注重发展学生的数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力和模型思想”,并将“数据分析观念”作为义务教育阶段数学教育的八个关健词之一进行了阐述.可见,发展“数据分析观念”这一培养学生数学素养的核心内容十分重要.那么,什么是数据分析观念?如何发展学生的数据分析观念?本文将结合案例加以阐述. 相似文献
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《华夏少年(简快作文 )》2018,(6)
小学生在数学学习中应该逐渐形成数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力、模型思想、应用意识和创新意识等核心素养。在核心素养培养的视角下,教师应该善于指导学生从数学的角度思考问题,并在数学应用中建立数学思想、发展数学情感。 相似文献
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《考试周刊》2020,(1):72-73
随着新课改的推行,在小学数学教学中,"数据分析"已经成为重要的教学内容。经过众多数学教师的不断总结与摸索探究,数学教师与学生对"数据分析"都有了更进一步的认识,数学教师也想出了诸多培养学生"数据分析观念"的教学策略,培养学生"数据分析观念"不单单是教会学生如何绘制统计图和求平均数等基本数学技能,也要让学生参与到教学实践当中,通过亲身经历领悟"数据分析观念",增强学生对"数据分析"的掌握与运用,使学生的数学核心素养得到提升。本文对小学数学教学中"数据分析观念"核心素养的培养进行简单分析,并提出几点培养策略,希望可以为小学数学教学提供一些有价值的参考。 相似文献
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核心素养教学理念要求下,小学数学教师应逐步将学科教学重点由理论知识教学转向核心能力培养,塑造学生运算能力、符号意识、数据分析观念、几何直观等多维度数学学科核心素养。教师将“统计与概率”知识模块教学作为培养学生数据分析观念核心素养的主阵地,从创设数据情境、组织分析活动、创新实验教学、展开对比分析等角度入手,引导学生有序展开统计与概率知识的深度学习,逐步养成数据分析观念。 相似文献
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《华夏少年(简快作文 )》2017,(7)
<正>《义务教育数学课程标准》指出:"在数学课程中,应当注重发展学生的数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力和模型思想。为了适应时代发展对人才培养的需要,数学课程还要特别注重发展学生的应用意识和创新意识。"新课标十分强调学生的数学发展,其目的就是要培养和提高学生的数学核心素养。在长期的数学教学实践中,我逐渐体会到,要培养和提高学生的数学核心素养,教师首先要关注学生数学观念、 相似文献
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小学数学教学中,数据分析能力关联数据意识,数据意识关联数学学科核心素养。因此,核心素养背景下,在小学数学教学中培养学生的数据分析能力至关重要。文章以人教版五年级下册“折线统计图”一课为例,探讨在小学数学教学中培养学生数据分析能力的策略,以期循序渐进地提升学生的数据分析能力。 相似文献
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许丽美 《福建教育学院学报》2014,15(8):55-57
《数学课程标准》(2011年版)把原来的"统计观念"改为"数据分析观念",凸显了培养学生的数据分析观念这个教学的核心。数据分析观念要求学生了解现实生活中许多问题的解决需要先作调查研究,收集整理数据,通过分析才能作出判断决策。本研究从四个方面来培养学生的数据分析观念:一是在亲历数据的收集过程中学会科学的方法;二是在感受统计产生的需要中学会选择、质疑和创新;三是在提出问题分析问题中体会数据分析的多样性;四是在实践体验中体会数据收集和分析的随机性。 相似文献