核心词解读五,数据分析观念(上).docx
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1、跨越断层,走出误区:数学课程标准核心词的实践解读之五上海市静安区教育学院曹培英随着社会信息化程度的日益提高,人们每天都要面对来自网络、新闻媒体等渠道的各种数据信息,我们的日常生活、学习与工作都比过去更加依赖形形色色的数据信息。因此,统计知识的习得与数据分析观念的形成,已成为当今社会每一位公民不可或者缺的基本素质。正是在这一社会发展的大背景下,我国1998年颁布的本科专业目录中,统计学上升为与数学、物理学、化学等学科并列的一级学科,表明国家对统计学的重视与重新定位。2001年颁布的全日制义务教育数学课程标准(实验稿)将原来的“统计初步知识”拓展为“统计与概率”,成为小学数学课程内容重新归并后的四
2、个学习领域之一,并提出了发展学生统计观念的培养目标。在此基础上,全日制义务教育数学课程标准(2022版)进一步将“统计观念”修改为“数据分析观念”。一、“统计观念”与“数据分析观念”从名词本身看,“统计观念”涵盖“数据分析观念”,前者更概括,后者更具体。从统计学科的研究内容看,统计学是一门采集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。由此可以认为,”数据分析是统计的核心”,将“统计观念”修改为“数据分析观念”,突显了统计的研究对象。从教学工作现状看,有研究显示:针对“您认为小学统计学习中,最重要的是什么?”以及“您如何定位小学统计课程?”两访谈问题,“我们的小学数学教师都从统计的应用、统
3、计图表、统计活动的视角出发,阐述自己的观点,然而对数据分析和随机观念却没有人提及”Io这与笔者近年来有关工作中的感受与评估基本一致。可见,将“统计观念”表述为“数据分析观念”,在一定程度上,有利于教师更深入地理解、把握“统计观念”的实质。从名词的界定看,全日制义务教育数学课程标准(实验稿)指出:“统计观念主要表现在:能从统计的角度思量与数据信息有关的问题;能通过采集数据、描述数据、分析数据的过程作出合理的决策,认识到统计对决策的作用;能对数据的来源、处理数据的方法,以及由此得到的结果进行合理的质疑。”这段话包含三层意思。首先是“统计思量”,其次是“统计过程及其认识”,再次是“对统计过程、方法、
4、结果的反思”。“统计思量”是就统计观念的总体而言,它的具体内容由后两层意思分述。明显的缺失是没有提及“随机性”。全日制义务教育数学课程标准(2022年版)指出:“数据分析观念包括:了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究,收集数据,通过分析作出判断,体味数据中蕴含着信息;了解对于同样的数据可以有多种分析方法,需要根据问题的背景选择合适的方法;通过数据分析体验随机性,一方面对于同样的事情每次采集到的数据可能不同,另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。”这段话也包含三层意思。对照比较:首先,修改后去掉了较为空洞的“统计思量”;然后,对统计观念的两个具体内容作了较大的调整;最后,增补了“体验
5、随机性”的学习要求。具体地说:关于“统计过程及其认识”,修改后将“决策”降低为“作出判断”,并强调“数据蕴含信息”。这比较符合小学数学的教学实际。关于“对统计过程、方法、结果的反思”,淡化了“质疑”,强调了方法的“多样”与“合适”,也涵盖了统计的问题解决。考虑到当前社会上忽悠人的虚假数据、不实信息较多,笔者以为,保留“质疑”较妥。而且实践表明,在使小学生“了解对于同样的数据可以有多种分析方法,需要根据问题的背景选择合适方法”的同时,“能对数据的来源、处理、结果进行合理的质疑”,也是可行的。关于“体验随机性”,这一增补不仅十分必要,而且相当具体地从两方面刻画了随机性的涵义与体验途径,浅显地、呼之
6、欲出地渗透了偶然与必然的关系。二、“统计”与“概率”1 .关于统计自统计与概率成为小学数学课程内容的学习领域之一以来,有关统计的内容向来处于与随机性无关的状态。似乎惟独在教学“可能性”时,才涉及随机现象。尽管长期以来,在统计学领域内,存在不同学派,且争论不断,但统计学与概率论的结合,早已成为必然的发展趋势。很难想象,离开了概率论,今天的统计还能走多远。因为从采集数据开始,就会遇到不确定因素,就要对其影响加以估计。正如已故中科院院士陈希孺先生所言:“统计学是有关采集和分析带随机性误差的数据的科学和艺术”。2为什么极其现实的不确定因素、随机性误差,却始终与小学数学的统计教学绝缘呢?恐怕主要原因还在
7、于我们自身的认知偏差。如,充分考虑学生的接受能力,小学的统计对象只能都是确定性的,这样才干保证统计表、统计图、统计量有惟一的标准答案。又如,教材编排都是先学统计,再学可能性,没讲可能性,怎么渗透随机性呢,随机性只能在抛硬币、摸球、转盘等实验中才干体现。其实不然。以“统计全班每一个同学最喜欢吃的水果”为例。这一统计题材,因其适合低年级学生的年龄特点,并比较容易让学生经历统计的全过程,而受到各地教师的青睐。一次观摩课,例题也是“最喜欢吃的水果”。与众不同的是,同一问题统计了两次,第一次由教师组织,第二次请学生代替老师主持,相当于巩固练习。不料,第二次统计结果:最喜欢吃苹果的比第一次少了1人,香蕉则
8、多了1人。有学生“检举”,是同桌两次举手变了造成的。教师回应:要认真参加统计,两次举手不能变,否则统计结果就不许确了。评课时,大家都认为执教老师将两次统计浮现的误差,视为课堂上的生成性教育资源,利用得当。从学科德育角度讲,抓住偶发事件,进行一丝不苟的教育,也是数学精神的一种体现。但从培养数据分析观念角度看,又值得商榷。事实上,学生很可能因为苹果、香蕉都喜欢,导致先后不一,这本是正常现象,也是调查统计时常有的事。如果教师允许学生改变自己的选择,岂不就能让学生看到真正的一幕“同样的事情每次采集到的数据可能不同“。学科德育的契机时常有,数据随机性的自然表现倒是比较难得。如果说上面的实例可遇不可求,那
9、末有些数据的随机误差是可以“设计”、预期的。例如平均数的计算问题:让学生用他们自己的尺测量课桌的长、宽,量4次,算出平均数。也可以小组合作,每人量一次,算出小组测量值的平均数。由于“学生尺”刻度有限,测量课桌的长、宽,都需连续接着量几次,精确到厘米,也很容易浮现误差。通过练习,既能让小学生感知测量误差,又能初步掌握解决测量误差的普通方法。类似的易于感知数据随机性的统计问题还有不少,如:一小盒葡萄干有多少粒?口气能屏多长期?分钟脉搏跳动多少下?等等。原来数据的随机性离我们的课堂教学并不遥远,“预设”与“生成”都有可能使它落脚在小学生的最近发展区内O积累诸如此类的实践经验,自然就会有信心,从开始教
10、学统计起,就故意识地、不失时机地渗透随机性。历史地看,统计学是一门相当古老的科学。普通认为,它的学理研究始于古希腊亚里士多德时代,迄今已有2300多年的历史。而概率论,从“赌金分配问题”解决算起,至今还不到400年。也就是说,不依靠概率论的“古典统计学”有近2000年的历史。但是,自统计学接纳了概率论之后,就再也离不开它了。即便是社会统计学,也在介绍、应用概率知识。因为人们一旦认识了随机现象,放眼看去,原来日常生活中不确定性事物,远多于确定性事物。这与算术与代数的关系不同。从算术发展到代数之后,算术不仅是学习代数的基础,而且在日常生活中仍然占领不可替代的地位。因为日常生活所需,绝大多数是算术运
11、算。因此,不应片面地类比算术与代数,以为小学的统计与概率,统计还是原来的、古典的统计,只是最后再学一点概率(可能性)。虽然小学数学还是只讲描述统计,不讲判断统计、随机变量,但可以也应该渗透随机性,并容忍不确定性的存在。2 .关于概率(1)学生认知基础的研究。早在上世纪80年代,我国心理学研究者就对儿童掌握概率概念作了实验研究,结论之一:”儿童的概率概念随年龄而发展,10岁摆布起,简单概率概念发展加速,这也许是易于传授概率知识的时期。”3前不久,笔者根据小学五年级教材中有关可能性大小的主要内容,编制五道试题,给270名还没有学习可能性知识的四年级学生做,以了解学生的起始状态。抛一枚硬币,结果是(
12、)。(正确率92.2%)A.正面朝上的可能性大B.反面朝上的可能性大C.正面、反面朝上的可能性相等D.无法判断掷一个正方体骰子,结果是()。(正确率89.6%)A.1点朝上的可能性大B.2点朝上的可能性大C.3点朝上的可能性大D.4点朝上的可能性大E.5点朝上的可能性大F.6点朝上的可能性大G.每面朝上的可能性相等H.无法判断抛长方体骰子,结果是()。(正确率85.5%)A面积大朝上的可能性大B.面积小朝上的可能性大C.每面朝上的可能性相等D.无法判断袋里有10个球,3个黑色,7个白色。这些球摸不出区别,摸出来才知道是白、是黑。任意摸出一个球,摸出黑色球的可能性大,还是摸出白色球的可能性大?为
13、什么?(正确率98.5%)簸里有6个球,3个黑色,3个白色。这些球摸不出区别,摸出来才知道是白、是黑。任意摸出一个球,摸出黑色球的可能性大,还是摸出白色球的可能性大?为什么?(正确率92.6%)有81.6%的学生全对。看来,生活已经先于学校,使多数孩子获得了一些关于可能性的感性认识。作出错误选择、判断或者解释的学生,原因多种多样。如第题,错误选择以选B、D为多,显然是受插图中2点朝上、4点在正面的影响。试测时已经发现插图容易生成干扰因素,但因为浮现了学生极少见到的长方体骰子,所以只好配图。两道摸球题去掉了试测时的插图,实测时又冒出了其他误解。如第题,两色球数相等,错误率明显高于同题材的第题,其
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