生物学试题中的数据分析例析

在生物学试卷中，经常出现不同类型的数据分析题。这类题目不但能考查学生处理数据和分析数据能力，而且还能在一定程度上反映学生收集信息和解决实际问题的能力。因此，这是一类很好的试题类型。下面以常见的数据分析题为例来说明其分析的方法。     

大数据背景下工商管理学生数据分析能力素质模型的构建与应用

在大数据时代背景下,企业对工商管理人才的数据分析能力要求提升,这也对高校现有工商管理学生的培养方式提出了挑战。基于访谈、岗位分析和理论分析,工商管理学生应具备数据分析知识和技能、数据思维和数据态度,据此构建数据分析能力素质模型,并建立相应的测量模型和指标体系,包括数据获取能力、数据预处理能力、数据分析能力、数据应用能力、数据思维和数据态度六个方面,运用数据分析能力素质模型能够为高校培养工商管理学生数据分析能力提供理论支持与实践建议。     

培养数据分析能力,提升数学阅读能力

近几年,高考对学生数学阅读能力的考查尤为重视,特别是在概率统计题中,让学生学会对数据进行分析,运用数据描述信息、做判断,才能进一步提升学生的阅读能力.同时,解决数学问题时有良好的数据分析意识,能更为准确地收集、分析数据,运用已掌握的数据得出问题的正确答案.本文详细阐述高中学生数据分析能力的培养策略,旨在提升学生阅读理解能力和发展数学的核心素养.     

小学生数据分析观念培养策略初探

数据分析观念是《义务教育数学课程标准(2011年版)》提出的十大数学核心素养之一,也是"统计与概率"领域的核心。建立数据分析观念,要让学生参与实践的过程,了解在解决许多问题中要先调查研究,以信息技术作辅助,对数据进行有效收集和整理,通过分析做出判断和决策;了解对于不同类型和同种类型的数据,应根据需要表达的信息选择合适的统计图描述,在数据分析方法的多样化和优化中,感受数据分析的现实意义;同时,也要将统计学习的领域拓展到社会的方方面面,体会统计的应用价值,激发学生提升运用数据分析解决问题的能力。     

适应大数据时代的统计学专业课程体系重构初探

大数据给统计学带来机遇和挑战。通过描述大数据特点,分析并探究了现行统计学课程体系应对数据爆发性增长、内容体系和课程设置上的不足之处。并针对性地提出了大数据背景下未来统计学课程教学改革策略:重视培养学生的数据挖掘能力、现代计算技术能力、不同类型数据分析能力、数据复杂性和不确定性系统建模能力。     

在初中数学中培养学生数据分析观念

课程标准将原来培养学生"统计观念"的目标改成培养学生"数据分析观念",强调数据分析观念在教学中的重要地位,而目前学生的数据分析观念仍存在一些不足之处。教师应在教学中通过提升学生参与兴趣,使学生掌握数据辨析能力,同时强化分析能力,并在课后让学生主动巩固知识,通过提高数据分析能力来培养数据分析观念。     

指向数据分析能力培养的教学实践与探索——以“复式折线统计图”为例

以“复式折线统计图”为例,尝试进行指向数据分析能力培养的教学实践与探索,以培养学生数据分析能力为核心,使学生意识到利用统计的方式解决问题的独特优势,并引导学生通过对数据的对比和分析,预测数据的未来发展趋势,从而把学生的数据分析能力提升到一个新的层次。     

重视数据分析 培养思维能力——化学数据类型导析

重视数据分析能力的培养是化学学科素质培养的重要组成部分 .本文通过对各种不同类型数据的分析例示 ,揭示如何理解数据内在的含义及其关系 ,从而提高数据分析能力     

浅析“统计与概率”的教学价值及实施路径

“统计与概率”进入中小学数学课程是国际中小学数学课程现代化的必然趋势,也体现了现代社会在数据意识和统计方法方面的普遍需求。小学数学的“统计与概率”教学,能有效培养学生的数据分析能力、科学探究精神和问题解决能力。数学课堂中,教师可以通过提出问题,让学生感受到数据收集的必要性;引领学生经历统计过程,积累数据分析经验;引导学生运用统计结果解决问题,体会数据分析的作用和价值,实现提升学生核心素养的目标。     

基于城市大数据的城乡规划专业课程思考

精细化和理性化设计已成为城乡规划设计的趋势,大数据分析技术是城乡规划专业学生量化分析能力的重要构成和体现。城市大数据主要包括环境大数据和行为大数据。按照研究尺度,城市大数据的应用分为区域、总规、控规和街道设计4个层面。依据各类城市大数据特征和应用场景,城市大数据课程划分为理论教学、数据处理和综合实践训练3个模块,分别对应原理背景、软件技术、实践操作的能力提升。理论教学模块主要介绍最新前沿理念以及大数据原理、模式、类型等;数据处理模块主要培养学生的数据挖掘技术、数据处理和清洗校验技术、数据分析能力、数据可视化能力;综合实践训练模块指选取不同的研究课题和应用场景,进行大数据技术的应用实践。     

大数据背景下数据分析观念培养的实践路径

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...     

小学数学教学中学生数据分析能力的培养

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。     

上海高考的数据分析题归类解析

对数据进行分析和处理是科学素质培养的重要组成部分,它要求学生通过对各种数据的分析处理,按其内在关系抽象成知识或规律,进而达到解决问题的目的.这类题目主要考查学生对数据的灵活运用和分析处理能力.本文结合数据在解题时的作用和试题特点,对今年上海化学高考的数据分析题进行分类解析,揭示如何理解数据的内在含义及其关系,从而提高数据分析能力.     

如何做好高中数学的数据分析教学

高中数学课程改革重点立足于促进学生的核心素养提升,在数学六大核心素养的培养中,发展学生的数据分析能力是培养重点。数据分析是围绕某个数学现象获取相应的数据,利用数学方式对这些数据进行分析、整合、统计和推理,形成一套数据处理的思维方式和处理能力的素养。培养高中生的数据分析能力,是时代的需要,也是全面提升数学课教学效果的需要。     

例谈化学数据的分析和处理

解决一些化学问题,经常要涉及数据的分析和处理,具有一定的数据分析和处理能力,是当今社会发展对人才的素质要求。本文就化学数据分析和处理类题型作归类解析,借以提高学生对数据的分析和处理能力。     

例谈化学数据的分析和处理

解决一些化学问题,经常要涉及数据的分析和处理,具有一定的数据分析和处理能力,是当今社会发展对人才的素质要求.本文就化学数据分析和处理类题型作归类解析,借以提高学生对数据的分析和处理能力.     

聚焦数据分析，提升学生数学核心素养

数据分析观念是数学核心素养的重要组成部分,其核心是在学生亲身经历数据搜集、整理和分析的基础上,通过创设情境,激发数据分析意识;亲历数据分析过程,培养数据分析观念;传授数据分析方法,提高数据分析能力;体验随机思想,丰富数据分析观念,形成对统计的独特思维和应用意识。     

贴近学生现实谋划，着力数据分析观念培养——以“条形统计图（一）”教学为例

培养学生的数据分析意识和观念,是小学数学教学的核心使命所在。教师要重视学生的生活经验的唤醒,灵活利用学生的经验去组织教学,从而让他们在经历数据的收集、整理、分析、思考等活动中对数据产生亲切感,数据分析能力得到培养和获得发展。     

数据分析,小学数学教学亟待加强的环节

培养小学生的数据分析能力是小学数学教学中亟待加强的环节。这就要求教师在教学过程要引导学生经历收集和分析处理数据的过程,并做出决策与预测的过程。这样才能利用相关的知识来解决数学问题。从四个方面阐述怎样提高学生的数据分析能力,并对此作深入的剖析,旨在提高小学生的数据分析能力。     

谈小学教学中数据分析能力的培养

现如今大数据已经应用在了社会、经济生活的方方面面。 数据分析能力也成了学生必须具备的能力之一。数据分析,已 经从娃娃开始得以重视。数据分析是指用适当的统计方法对 收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析’以求最大化 地开发数据资料的功能,发挥其数据的作用。数据分析是有组 织、有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程’它可 帮助人们作出判断,以便采取适当行动。