摘要:高中数学项目式活动强调以项目为中心,以学生为主体,以合作为基础,以探究为过程,以应用为目标,旨在引导学生综合运用数学知识和方法,解决实际问题,从而提高自身的数学素养和问题解决能力。培养和发展高中数学数据分析素养,不仅可以引导学生充分掌握数据分析方法,还能提升其理解和应用数据的能力,培养学生的综合思考能力及核心素养。本文以数据分析素养为基础,阐述数据分析素养的重要价值,探讨其与高中数学项目式活动的融合路径,推动高中数学项目式活动的优化。
关键词:数据分析素养,高中数学,项目式活动,实践
数据分析素养是学生在学习数学过程中,运用数学知识和方法对数据进行收集、整理、分析和解释的能力。具体而言,学生需要具备从不同渠道收集数据的能力,如通过网络、书籍、调查问卷等途径获取数据,了解数据的来源和可靠性,以确保数据的真实性和有效性。其中,通过培养高中数学数据分析素养,学生将更好地理解和应用数学知识,提高解决实际问题的能力,以及逻辑思维、分析推理和创新思维等能力。
一、数据分析素养内涵及其培育价值
数据分析素养是一种综合性的数学素养,不仅包含了数学知识和技能,更融合了逻辑思维、问题解决、信息交流等多个维度的能力。在当前信息化、数据化日益加深的社会,数据分析素养的重要性日益凸显,已经成为现代公民必备的基本素养之一。具体而言,数据分析素养指的是个人在数据获取、整理、分析和解读方面的能力与素质,重点强调个人对数据的理解和运用能力,以及对数据背后的模式、趋势和关系的把握。比如,能够从实际情境中发现统计问题,理解数据背后的实际意义,并将统计问题与生活实际相结合,提出有针对性的问题,进而掌握概率论和统计学的基础知识,能够运用这些知识对数据进行分析与解释。
从培育价值来看,数据分析素养有助于个人在决策过程中准确理解和运用数据,为个人提供更准确、全面的信息,帮助其做出科学合理的决策。同时,也能够让学生更加深入地理解问题,从而提高他们的问题解决能力,为其未来发展提供良好的能力支撑。即便在现实生活中,数据分析同样能够发挥巨大作用,如在大数据时代,如何从海量数据中提取有价值的信息成为一项重要技能,这就需要提高数据分析素养,更好地处理和利用信息,以做出科学明智的决策。
二、数据分析素养与高中数学项目式活动的耦合
1.共同实现课程标准中核心素养的贯穿
依照《普通高中数学课程标准(2017年版2020年修订)》的要求,数据分析是数学核心素养的重要组成部分。其中,不仅要求学生能够处理和解释数据,还要求其能够运用数据来分析和解决实际问题,而基于项目式活动的应用将是这种能力的重要体现和强化。项目式活动通常以真实世界的问题为背景,需要学生通过收集、整理、分析数据,建立数学模型和解决问题。该过程恰恰是数据分析素养的具体体现,与课程标准中关于数据分析的要求不谋而合。同时,由于项目式活动往往需要跨学科的知识,如科学、社会科学等,要求学生在分析数据时不仅要运用数学知识,还要结合其他学科的知识。这种整合正是课程标准所倡导的跨学科学习,通过两者之间的融合与贯穿,共同推动课程标准的实践。
2.丰富高中数学项目式活动的内涵
通过与数据分析素养的高效融合,项目式活动可以更好地模拟现实生活中的问题,增强内容的真实性、有效性和新颖性,使学生能够在真实的情境中学习和应用,提高学生对数学的兴趣和认识。其中,数据分析往往涉及大量的数据收集、处理、分析和解释工作,需要学生运用各种数学知识和技能,从而增加了项目式活动的深度和广度。尤其是数据分析不仅需要数学知识,还需要计算机、统计等跨学科的知识,这有助于提升学生的综合能力,帮助学生发现数据背后的规律和趋势,培养学生的创新思维。由此可见,借助于数据分析素养的应用将使高中数学项目式活动更加丰富和多样化,有助于提高学生的学习兴趣和综合素质,丰富项目式活动的内涵与价值。
3.与大数据时代人才培育要求相契合
在大数据时代,无论是学术研究还是商业决策,数据分析都是不可或缺的一环,这就要求人才不仅要有理论知识,更要有解决实际问题的能力。在高中数学项目式活动中,通过实际问题引导学生运用数学知识进行数据收集、处理和分析,旨在培养学生掌握数据分析的基本方法,逐步塑造他们处理大数据的观念。高中数学项目式活动通常围绕实际问题展开,学生需要运用数据分析的方法和技巧来解决具体问题,这样的实践经历能够提高学生的问题解决能力。如项目式活动鼓励学生运用不同的方法来分析数据,寻找问题的解决方案,这种开放性和探索性的学习过程将激发学生的创新思维和创新能力,并能够有效对接大数据时代对人才的要求,培养学生的数据意识、分析能力和创新思维。
三、数据分析素养在高中数学项目式活动中的实践
1.明确数据分析素养实践的四个维度
根据高中数学的教学培养要求,数据分析素养在实践中的应用应当从四个不同的维度进行渗透,以形成更加完善的应用框架,即度量水平、解释水平、识别模型、推理水平。
度量水平通常属于项目活动的起始阶段,旨在强调数据信息的收集,包括情境的创设与方法的引领,使数据信息能够具备显著代表性,从客观角度反映数据的相应情况。解释水平则是指对数据信息的加工,主要在数据的理解基础上,利用各类图表等立体直观呈现,展现出数据信息的具体特征或规律,尤其在加工过程中要因异制宜,依据不同的特点选择不同的呈现方法,从而强化学生对数据的认识与刻画。识别模型重视对数据的识别理解,并以此为前提对情境问题进行分析,尝试利用所学的数学知识,如概率、统计等探索和解决问题,以更加深入地了解数据信息规律,最终构建起问题指标及解决模型。推理水平则是指对数据或现象的认识理解过程,依托对确定知识及不确定知识间的推理,使学生具备解决及解释问题的能力,并通过问题决策或恰当统计语言,全方位展现出数据分析的核心能力,实现综合素养的全面提升。
2.有效掌握项目式活动设计要素
目前,项目式活动的渗透仍不够广泛,教师与学生之间的配合默契程度不足,导致项目式活动设计处于较难的状态。事实上,项目式活动在高中数学教学过程中应用的理论与实践意义极为重大,因此必须探究出有效的应用路径,尤其是将数据分析素养应用于设计领域,往往能够进一步增强学生的整体素养,展现出高中数学项目活动的独特性。美国《项目学习手册》中对于项目式学习设计的参考框架包括真实情境、知识应用、严谨规范、主动探究、成人参与和评价实践等框架。据此,为适应当前高中数学项目式活动设计要求,应在其基础上进行优化,形成具体的项目式活动设计要素。
一是情境与问题。该要素属于项目活动任务中的“明线”,即学生的主要活动均以其为中心展开,利用对相关数学知识的迁移及运用,保持与主线问题的统一性。其中,情境设计是项目式活动的重要环节,旨在保持与学生生活情境的一致,从而更好地激发学生的兴趣与能力,借助于更加贴切的情境增强参与性,强化效果。
二是知识与技能。该要素属于其中的“暗线”,即在情境与问题的基础上,潜移默化地引导学生知识与技能的提升。重点是:需要学生综合运用数学、科学、语言艺术等知识来完成任务,学生通过自主选择项目路径、设定目标和计划,主动构建起完善的知识框架,而不是被动接受信息,通过实践活动加深对知识的理解和记忆。
三是合作与交流。通过小组合作,学生学会在团队中与他人沟通和协作,面对不断变化的情况,学生及时调整计划和方法,增强合作的适应性和灵活性,以应对未来变化的挑战。
四是成果与评价。在项目进行过程中,学生需要记录下他们的思考、研究、实验等过程,以帮助教师了解学生的思考方式、问题解决策略、团队协作能力等,这是评价学生的重要依据。事实上,这也属于项目式活动的最终产物,旨在通过引导学生理性解决问题,并从中获得相应的启示与激励,从而实现能力的升级转型。
3.强化数据分析在项目式活动中的呈现
在项目式活动中,数据分析是非常重要的一环,它可以帮助学生更好地理解问题,制订解决方案。在项目开始阶段,教师就应该明确数据分析的目标,使学生更有针对性地进行数据收集和分析,并指导学生如何有效地收集和整理数据,包括数据的来源、类型、质量等,以及如何使用数据分析和处理技术。同时,根据项目需求,选择合适的数据分析方法,如统计分析、数据挖掘、机器学习等,并指导学生如何使用这些方法。帮助学生更直观地理解数据和分析结果,指导学生如何使用数据可视化工具,如图表、仪表盘等,将数据分析结果直观呈现出来,从而使学生对项目问题有更深入的理解。
在高一数学关于统计的项目式活动中,教师可以对不同的内容设计差异化情境,反映具体的教学特点及要求,为学生的活动深化提供支撑,如表1所示。
在随机抽样的教学环节,教师可以选择较为贴近生活的案例,如“某高中一年级共有学生425名,其中男生204名,女生221名,为了解该校高一年级学生的身高情况,现从中抽取50名学生测量身高。问:应当如何抽取?男女生各要抽取多少名?”由于调查对象的差异性较大,可在项目式活动中引导学生选择恰当的抽样方法,如随机抽样或分层随机抽样等,并引导其在实践过程中利用数据分析素养的优势,培养逻辑思维能力和批判性思维能力,以便做出合理的推断和决策。
四、结语
数据分析素养在高中数学项目式活动中的实践,对学生的数学素养和实际问题解决能力的提升具有重要意义。通过进一步改进和加强数据分析素养的实践,可以更好地培养学生的学习兴趣和动力。尤其是数据分析素养在高中数学项目式活动中的融入,将大幅提高学生的数学问题解决能力,使其在项目式活动中更加深入地理解数学概念和方法,运用所学的知识和技能,解决实际问题。
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