“數據管理與分析”內容簡析

徐強

在《普通高中信息技術課程標準（2017年版2020年修訂）》（以下簡稱新課標）中，數據管理與分析部分被設計為選擇性必修模塊3，與“數據與數據結構”“網絡基礎”兩個模塊并列，作為高中學生升學的學習內容之一。下面，筆者將從幾個方面對該模塊進行解讀。

新舊課標中相關內容的異同

《普通高中信息技術課程標準（2003年版）》（以下簡稱舊課標）中，“數據管理技術”就是5個選修模塊中的一個。新舊課程標準對本部分內容框架處理的主要內容比較如下頁表所示。

從新舊課標的內容框架可以看出，新課標把“數據”作為最重要的出發點，突出“數據管理與分析”的核心價值，即以數據為載體，通過特定方法對其進行管理、分析，歸納得出數據的實際價值，這與“互聯網+”新時代強調“數據”作為最關鍵的生產資料的價值高度吻合。同時，作為數據管理與分析的基礎，數據的采集、數據庫的設計與建立、結構化查詢等相關內容，在新舊課標中保持了較高程度的一致性。

新教材內容特點

基于新課標中內容條目的調整和教學建議中“以項目整合課堂教學”的原則，以三個版本的高中信息技術新教材為參考（人民教育出版社/中國地圖出版社、教育科學出版社、廣東教育出版社，對應教材下文分別簡稱“人教-中圖社教材”“教科社教材”“廣教社教材”），新教材內容編排有幾個顯著的共同點：

一是，基本遵循了如下頁圖所示的線索。事實上，這也是數據管理及處理分析的一般流程。將數據、大數據、數據科學等一般性知識前置，與課堂教學相比，相當于新授課之前的導入或簡介，符合一般的教材編寫規律。

二是，幾個版本教材都使用了項目式學習的大框架。以一個或多個項目將全部教學內容組織起來，使得教學主線的推進更加清晰，教學活動始終圍繞一個明確的主題任務延伸，前后銜接密切自然，有利于數據管理與分析專業知識、能力體系的建構。

三是，將“數據分析”置于較為重要的地位。從篇幅方面來看，三個版本的教材中關于“數據分析”的內容都占據了整個教材篇幅的四分之一左右，這與舊課標背景下的教材內容形成了較為鮮明的對比。同時，強調了數據分析的意義，分析數據的價值在于尋找出隱含于其中的規律、結論等，為做出判斷、決策提供依據。

四是，三個版本的教材的內容中，都涉及大量的軟件工具。由于編寫教材時刻意回避對某一種具體軟件工具的過分依賴，所以都提供了功能類似的多種軟件工具和平臺，供教師、學生自主選擇。

當然，不同版本的教材也存在一些區別，主要表現在以下幾個方面：

一是，在整體使用項目式學習大框架的同時，不同版本教材在細節處有顯著差異。例如，教科社教材使用了“網點創辦和運營”的項目，統整了整個模塊的教學;廣教社教材則使用了“中學生體質健康數據管理系統”來串聯大部分教學內容，同時又在其他少量章節使用了不同主題的項目;而人教-中圖社教材，則在不同的章使用了不同的項目，項目之間的獨立性明顯。使用單一主題項目，使得前后不同階段的教學活動緊密關聯，前一階段的學習結果可以作為后一階段學習的起點，連貫性較好。而使用多個主題，則不同章節的教學獨立性較好，在前一階段學習進度及效果不夠理想的情況下，后續教學所受的負面影響相對較小。

二是，不同教材所選取的數據管理與分析的工具存在明顯差異。工具的使用主要集中在建立數據庫和對數據進行處理分析兩個環節。教科社教材在創建數據庫階段，幾乎完全回避了具體的數據庫管理工具的操作，只是在個別地方以SQL Server為例進行了簡要介紹;人教-中圖社教材則明確以MySQL為學習工具進行教學;相比之下，廣教社教材選擇了MariaBD作為數據庫創建的展示工具，其操作層面的內容、步驟等最為詳細。同樣，在數據分析階段，三個版本的教材所選擇的工具也有很大差異。教科社教材多處使用了Excel處理數據，使用Tableau Public等工具來實現數據結果的可視化;其他兩個版本的教材則使用了Python語言來進行編程分析。

三是，對模塊中特定的部分內容，教材處理的方式不盡相同。主要是針對數據安全內容，教科社教材將其作為獨立的章節予以編排內容;而其他兩個版本的教材則將其作為數據管理的一個環節進行布局。這主要是編者對數據安全的重要程度、在實踐中數據安全的設計操作所對應的實施環節考慮不同所導致的。

選擇性必修模塊的教學背景

必修模塊教學最大的學情是，所有學生均要學習必修模塊的內容。而對選擇性必修模塊來說，更多的可能性則是學生是經過自愿選擇后展開學習的，對教學來說，這無疑是一個利好的狀態，數據管理與分析模塊的教學也是如此。因此，在學生自愿選擇的基礎上開展的選擇性教學，較之全員參與的必修教學更加靈活，教師可以在設計情境激發學習動機方面節省時間和精力，可以主要思考學科專業內容的設計、重構、難度深度等方面。這樣，信息技術學科教學的專業性就可以進一步得到保障和提升。

另外，從教師的角度來看，選擇性必修模塊內容的開展同樣依賴于教師自身的學科專業知識技能。從三選一的范圍中選擇數據管理與分析模塊，本身就意味著教師具備較高的數據管理與分析的專業知識背景，這也會有效保障教師開展模塊教學時的專業水準。

從考試評價的角度來說，以課程標準的設計意圖來判斷，開展選擇性必修教學，也就意味著信息技術學科被納入了選擇性考試，其考試結果相應地就進入最后的高考總分之中。在這樣的前提下，相較于以前，學科教學工作也因外部考試評價的壓力而變得純粹而專業。

教學實施策略建議

基于以上梳理與分析，個人以為，數據管理與分析模塊的教學策略，應該主要考慮以下幾個方面：

第一，要選擇一種項目式教學的統整方式。究竟是以一個完整的項目整合所有教學內容，還是以多個更加微小的項目來分別對應不同的教學內容，這是需要重點考慮的。如前所述，大而完整的項目，會有利于整個模塊教學的前后銜接，前后教學階段與內容互為學習的起點與結果;但同時，這樣的項目設計對學習者的要求很高，前一階段的學習結果如果不夠理想，就會對后續教學產生明顯的制約。特別是數據庫的建立階段，如果完成度不夠，則后續數據分析就會變成“無米之炊”。反之，設計多個微小的項目，由于其相互獨立，對應的每一個單元章節的教學也會變得相對獨立。這樣的項目設置，會使得教學更加靈活。

第二，可以盡量優化、設計學習項目的主題。科學應用課程標準中關于“真實情境”的教學原則，選擇學生更加感興趣的學習、生活情境作為項目主題的來源。虛構的、學生無法接觸的數據管理與分析的情境，會明顯影響學生的學習動機，導致學生的學習意愿不足。相反，如果充分利用高中學生高度關注的“選課走班”與考試評價相關的主題，也許可以更好地激發學生的學習興趣。

第三，要整合教材章節內容開展教學。受教學時間的限制，很難完全按照教材編排的容量與順序開展教學，合理調整順序可能更加有利于教學實施。例如，數據管理與分析的一般性知識、概念、歷史、趨勢等，可以整合到一起;數據安全與備份，可以在數據庫建立與數據管理的環節整合起來進行教學。

第四，必須對教材內容進行有選擇性的處理。教材中出現了大量的軟件工具，要求學生完成多個表格的填寫，如區分不同工具軟件的特點、各自優勢等。如果不加以選擇，這樣的教學任務必然耗費大量的時間精力，導致實踐操作難以完成。另外，因為要避免出現“操作說明書”式的內容，多數教材中關于工具軟件的操作教學內容都比較省略，往往都是以極為簡略的文字說明操作的目的和結果。但是在教學過程中，恰恰是這樣的軟件操作技能的不足，影響了教學最終效果的實現。因此，雖然讓學生通過自主研究選擇適合的軟件工具很好地體現了學習的自主性，但是從實踐來說，受限于課時數，這樣的設計往往是難以實現的;必須留出足夠的時間讓學生完成實踐操作以達成具體的操作任務。

第五，教師應該盡可能準備充分的數據以備不時之需。數據管理、分析的基礎就是必須有管理、分析的對象——數據。但是在教學過程中，由于各種因素的限制，包括學習任務的完成情況，都會影響基礎數據的準備工作。教師可以利用自身優勢，通過多種渠道獲取與項目式學習主題密切相關的數據。當學習任務涉及大量數據時，可以避免學生在收集、采集基礎數據環節耗費過多的時間和精力。