关注中考数据分析型实验题

数据分析型实验题是在选取实验器材、设计进行实验、获得正确的实验现象和数据的基础上，对实验数据整理、分析，得出物理规律的过程，随着探究性学习的深入，许多课外探究实验出现在中考实验题中，而对众多物理实验数据，应如何找到解题的切入点和运用的物理方法呢？本文选取以下几例供赏析、借鉴。     

关注数据收集过程 发展数据分析观念

在现实生活中有许多问题需要调查、研究、分析方能得出比较理想的结论。对学生来说,发展数据分析观念不仅可以使学生养成多角度看待问题的习惯,还有助于学生从具体数据的分析中提高解决实际问题的能力。因此,做好数据的分析整理工作就显得尤为重要。     

浅谈Excel趋势线在生物学实验数据分析中的应用

趋势线是Excel提供的数据分析工具,利用趋势线拟合,构建数学模型,进行生物学实验数据分析,具有方便快捷的优点。本文就生物学实验常见数据拟合方式如线性拟合、指数拟合等展开讨论。     

基于无线WiFi的实验数据实时检查分析系统的开发与实践

实验数据实时检查分析在实验教学中起着非常关键的作用。通过实时数据分析可以及时发现学生实验当中存在的问题,并且可以对学生的实验成绩进行客观的评定。开发了基于WiFi无线传输技术的实验数据实时检查分析系统,详细介绍了系统的搭建方法及数据发送界面、数据接收界面和数据分析界面的主要功能。该系统可以解决教师无法在实验课堂上实时检查分析学生实验数据的问题,能有效提高教师指导效率及课堂教学质量。     

用数据和实证促进科学探究能力的发展——以“植物细胞的吸水和失水”为例

教师探索对教材定性探究实验进行"定量化"改进,为学生创造学习"量"的机会,让学生在亲身参与探究活动的过程中掌握数据测量、记录、整理和分析的常用方法,初步学会定量表述实验结果的方法,形成将数据转化为证据的意识,以促进学生科学探究能力的发展。     

学会收集分析数据 促进学生思维发展——以《测量水的温度》一课为例

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。科学学习要以探究为核心,收集与分析数据是学生科学探究中非常重要的环节。通过指导学生把观察到的信息和实验中获得的数据加以整理和分析,从而归纳出现象后面存在的规律,得出科学结论。下面以《测量水的温度》一课为例,谈谈如何指导学生收集分析数据。一、科学猜想,预测数据。探究活动前进行科学猜想有助于指导学生分析、处理实验数据时有明确的方向性,以便于比较顺     

小学生实验数据失真原因及教学干预策略

收集实验数据是学生实验中的一个重要环节。通过问卷调查、访谈和随堂听课,发现部分学生在观察、实验时所收集的数据失真,主要表现为：有的学生实验数据不完整、不全面;有的学生实验数据误差偏大;还有的学生只顾操作忘记记录数据,为了完成学习任务就伪造数据或者涂改实验数据……这些现象的存在,直接影响学生对数据的整理与分析、运用数据进行解释预测的实效性。     

让学生“亲近”数据,培养学生数据分析观念

建立学生"数据分析观念",要让学生充分进行数学活动:学生亲身经历收集数据、整理数据和描述、分析数据的全过程,然后在数学活动过程中增加学生的数学活动经验,从而培养学生的数据分析观念。主要的探索过程可以实践:创设问题情境,激发学生兴趣,体会需要收集数据;开展多样活动,发挥学生主体性,学会收集数据;提供不同形式,鼓励学生的发散思维,会用多种手段整理和描述信息;合并思维过程,培养学生的整合能力,作出合理的决策;延伸知识信息,增强学生的随机理念,优化正确的判断。     

基于遗传算法的Spark中间结果数据迁移策略

Spark是大数据内存计算系统的典型代表,通过内存缓存数据加速迭代型、交互型大数据应用的运行。基于时间窗口的数据分析是一类典型的大数据迭代型应用。基于Spark平台运行时间窗口数据分析应用,存在中间结果数据放置不均的问题,造成应用执行效率降低。针对上述问题,提出基于遗传算法的Spark中间结果数据迁移策略,通过考虑中间结果数据迁移时机、迁移数据规模,并使用遗传算法优化选取迁移数据放置位置,提高时间窗口应用执行效率。实验结果表明,在既有Spark平台中,采用该迁移策略可使时间窗口应用执行时间最大减少28.45%,平均减少21.59%。     

创设统计决策情境 考查数学核心素养——一道中考统计题命制的实践与思考

发展学生的数据观念是统计教学的核心任务.以2022年中考浙江台州卷中的统计试题的命制为例,开展指向数据观念培养的统计命题实践研究.通过创设依据数据分析制定每周劳动时间标准的现实情境,引发学生经历数据的收集、整理、描述、分析过程,基于数据分析作出合理的判断和决策活动,在这些活动中考查学生的数据观念.这种指向数据观念培养的统计试题对导向聚焦数学核心素养的教学具有重要意义.     

小学科学数据处理类实验的实践研究——以“橡皮泥在水中的沉浮”为例

<正>数据处理类实验是小学科学探究的常态模式。数据是事实,把数据中的信息集中、萃取和提炼出来,就可以找到研究对象的内在规律。数据处理类实验是小学科学探究的常态模式。数据是实验、测量、观察、调查结果的呈现,蕴含着研究对象的内在规律。通过整理和分析数据,我们可以揭示规律,形成结论,建构概念。因此,数据处理类实验是指利用探究活动获取实验数据,分析实验数据揭示事物规律,推导探究结论,验证实验假设,其在小学科学教学中极为普遍。获取、呈现、分析实验数据,是小学科学探究的重要过程,其主要的探究活动形式是利用实验数据揭示规律,在学生数据意识提高的基础上培养学生的实证意识,这一切都     

怎样进行数据登录与整理

教育科学研究作为一种过程，一般包括“确定课题”“制订计划”“实施研究”和“总结整理”四个阶段。当研究者根据研究的计划，对被研究的对象进行调查、实验等工作，收集了大量的原始资料后，一般说“实施研究”的任务告一段落。在此基础上，研究应进入“总结整理”的阶段。在“总结整理”阶段，我们首先要做的是对资料进行数据的统计，在通过对数据的处理获得研究的结果后，我们才可能撰写研究报告。对研究获得的数量资料的处理，一般需要做“数据的登录”“数据的统计”和“统计结果的表述”三件事。如果我们只能用计算器进行数据处理的…     

大数据视域下小学统计思维的内涵与表现及其价值

大数据时代,统计在社会发展、日常生活、行政管理中的意义价值日益突出,统计思维是统计的基础,但人们对统计和统计思维,尤其对小学统计思维的认识、重视和研究都很不够.尝试使用概念进阶在大数据时代视域下重构小学统计思维的大众化内涵:对数据收集、数据整理、数据分析及其过程的认识及理性思考;分析了美国统计教育指南,新西兰、中国国家数学课程标准中渗透出的小学统计思维,并探析了大数据对小学统计思维在数据收集、数据整理、数据分析方面的影响;大数据时代背景下从数学核心素养、公民素养、时代发展的视角提炼了小学统计思维的意义和价值:数学核心素养数据分析的基础、公民素养的支撑、大数据时代社会发展的动力.明晰小学统计思维的内涵、意义及表现形式是厘清小学统计思维测评属性、构建小学统计思维测评模型的基础.     

“变换坐标，化曲为直”解物理实验问题

物理规律通常通过实验测出相关物理量的数据,利用作图法进行数据分析,寻找出规律．先由实验数据分析出定性关系,然后猜想物理量间的关系,建立坐标,作图验证．若作出的图线是直线,则物理关系便可确定,若作出的图线是曲线,则只能确定定性关系,而不能确定定量关系．适当变换坐标,将曲线转化为直线,便可确定定量关系．这就是“化曲为直”的物理思想．     

基于行为科学的大数据技术对经济学实验教学的影响

行为科学的引入打破了传统经济学教学的局限,将原本单一决策行为的理论假设提升到了综合决策行为,大数据分析技术的出现,将复杂的人类行为可以被重复实验、可以被定量定性分析,完成了经济学理论的可实验化,弥补了经济学实验方法上的缺陷。本文将从基于行为科学的大数据技术入手,探讨其对经济学实验教学产生的作用与影响。结论认为,基于行为科学的大数据技术从数据实验环境的升级、数据处理方法的扩展、虚拟仿真实验技术的应用和人工智能机器学习等方面奠定了经济学实验教学的基础,拓展了经济学实验技术的应用范围。     

大数据引领下的高职教育人才培养模式创新

数据成为新的经济资产和重要的基础资源,大数据产业逐渐变为新兴产业。大数据时代要求人才应当具备数据思维、数据收集、数据整理、数据清洗、数据分析、数据表现、数据产品制作等能力。一方面,高职院校可以通过跨专业联合培养、建设大数据中心等方式,实现高职教育人才培养规格的创新。另一方面,高职院校可以依托教育大数据,积极调整教学模式,更新学习方式,实现高职教育人才培养模式的创新。     

基于BP神经网络的移动运营数据分析

运营数据通常是用户对移动应用喜好最直接的体现，运营数据中存在着很多有价值的信息。如果能够更快地通过运营数据分析和了解用户、迎合用户喜好，就能赢得更多的用户，在竞争中占据有利地位。针对移动应用设计复杂、运营数据分析不直观的特点，提出一种基于BP人工神经网络的运营数据分析方法，建立了以移动应用关卡常见数据为输入，运营数据为输出的神经网络模型。实验表明，该方法能够有效对移动应用关卡设计和配置所吸引的用户数量和复玩率进行预测，从而指导移动应用的开发、设计及评价。     

经历统计过程 培养数据分析观念

数学中的统计是研究在日常生活中如何合理收集、整理、分析数据的科学,它可以帮助人们从数据(包括图表)中获取信息,为我们制定决策提供依据。数据分析观念是十大核心素养之一,在小学阶段应努力培养学生的数据分析观念,最有效的方法是让学生自主地参与数据的收集、整理、分析的全过程,使学生能够深刻地体会到数据分析的重要性。     

《数学课程标准》“统计与概率”具体目标阐释（二）

《标准》第二学段对“统计与概率”的总要求是：在本学段中，学生将经历简单的数据统计过程，进一步学习收集、整理和描述数据的方法，并根据数据分析的结果作出简单的判断与预测；将进一步体会事件发生可能性的含义，并能计算一些简单事件发生的可能性。在第一学段中，通过具体操作活动，学生对数据处理的过程有所体验。本学段中，学生主要通过对日常生活和周围环境中熟悉的素材的观察，在经历简单的数据处理过程中，来进一步学习收集、整理和描述数据的知识和方法，并根据数据作出简单的决策和预测。一、简单数据统计过程本学段简单数据统…     

数据驱动学校教育教学改进的进阶路径

数据驱动教育教学改进项目的本质是以数据为依托,加强学校过程性管理的实践研究,体现着“循证改进”。当前学校层面数据驱动项目的典型问题有：数据来源主要是学业,侧重结果判断;数据分析与解读的核心要素把握不足;数据驱动项目成为孤立项目。针对这些问题,数据驱动项目要关注四个核心要点：数据获取要从单一孤立走向全面系统;数据分析要从结果描述走向机制分析;数据解读要从数据表象走向教育内涵;数据运用要从单点改进走向综合整治。根据学校已有基础条件和数据支持情况,可将数据驱动工作分为三个阶段：专题式、整合式、全程式。学校可根据实际情况,逐步进阶升级完善。