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中職生數據分析素養的現狀調查及教學啟示

2023-10-12 07:42:26鐘芳吳首飛
科學咨詢 2023年16期
關鍵詞:中職素養分析

鐘芳,吳首飛

(1.贛州市南康區第四中學;2.贛州師范高等專科學校數學系,江西贛州 341000)

一、問題提出

2014年教育部頒布相關文件,首次提出“核心素養”,作為一個全新的概念,它的提出對課程教學的改革產生了深遠影響。中職教育緊跟步伐,于2020年發布《中等職業學校數學課程標準》(以下簡稱“課標”),作為我國第一個中職數學課程標準,它的出現在中等職業教育歷史上具有重要意義。[1]課標的頒布,對中職數學的教學規范以及課程改革起著重要作用,核心素養的培養是落實“立德樹人”的重要舉措。如何落實核心素養,引導中職生成為德智體美勞全面發展的高素質技能型人才,值得廣大教師深思。

隨著大數據時代的到來,日常工作與生活中充斥著大量繁雜的數據,提取其中有用的信息顯得尤為重要。在日常教學中重視學生數據分析素養的培養,對他們日后適應社會的發展或繼續學習都有一定的促進作用。作為中職數學六大核心素養之一的“數據分析素養”,其發展現狀如何?是否達到課標的要求?他們的數據分析素養在不同班級層次、年級、性別是否存在差異性?這些問題有待探究。

二、研究設計

(一)研究對象

本研究的調查對象為贛州市某中專(該中專為江西省首批A檔中職學校)165名計算機專業學生,其中男生97人,女生68人。中職二年級82人(A層班40人,B層班42人),中職三年級83人(A層班44人,B層班39人)。

測試卷由5道解答題組成,每題10分,總分50分,主要從中職數學教材的課后習題、職教高考題等選取、改編。利用自習時間發放問卷,共發放問卷165份,剔除無效問卷11份,問卷回收率為93%。測試時間為45分鐘,測試成績用SPSS26.0分析。

(二)評價量表

喻平根據數學知識學習的三種不同表現形態,對數學核心素養的水平進行劃分,構建出評價框架。[2]基于相關文獻的分析,同時參考張定強等人制作的數據處理能力維度水平表[3],結合課標[4]將“數據分析”分為五個過程維度,即收集數據、整理數據、描述數據、數據計算和分析推斷。以SOLO分類評價法為理論依據,制作了如表1所示的評價量表,水平越高說明數據分析素養越好。

表1 中職生數據分析素養的評價量表

三、調查結果與討論

調查發現,中職生數據分析素養沒有達到課標要求,數據處理的各個過程表現得都不盡如人意。①在收集數據方面,25.97%的學生知道收集數據的常用方法,但對概念理解不清,沒有掌握科學、合理收集數據的方法。②在整理數據方面,50%的學生沒有掌握恰當的方法整理數據,導致數據整理紊亂,甚至遺漏數據。③描述數據得分最低,平均分只有2.84分,針對所給的問題,74.03%的學生不知如何用恰當的統計圖表表達數據,描述數據方法單一,不能提取統計圖表的相關信息解決實際問題,缺乏應用意識。③在數據計算方面,37.01%的學生沒有理解均值、方差的計算方法及實際意義,不會根據樣本的數字特征分析相關問題。⑤在分析推斷方面,44.16%的學生沒有通過數據去推斷結論的意識,甚至沒有真正理解數據背后的含義,69.48%的學生不能使用簡潔、明了的語言表述所要分析的問題。

根據統計分析情況,得到以下結果:

(一)中職生數據分析素養總體情況分析

中職生數據分析素養的總體情況見表2,通過對154個樣本測試成績的相關分析,發現測試成績的平均分為22.79分,按照60%的及格率計算,及格以上(含30分)只有33人。最高分為滿分50,最低分只有10分,兩者相差40,標準差為8.348,測試成績兩極分化嚴重,說明各維度能力發展不均衡。其中,收集數據能力相對較好,平均分有6.99分,但描述數據能力較差,平均分只有2.84分。總體來看,中職生數據分析素養遠達不到課標要求,平時在“概率與統計”教學中,需重視中職生數據分析素養的培養與提高。

表2 樣本的總體狀況

(二)中職生數據分析素養與各變量間相關性分析

中職生數據分析素養涉及的相關因素較多,這里僅從班級層次、年級、性別等方面進行統計分析。

1.中職生數據分析素養與班級層次的相關性分析

職教高考是連接中等職業教育與高等教育的橋梁,是國家高考制度的重要組成部分,近年來參加職教高考的人數幾乎翻了一番。計算機專業的學生由于會參加職教高考,學校根據他們的成績分為不同層次的班級,A層班比B層班教學成績更好。相關性分析詳情見表3、表4。

表3 不同班級層次測試成績的平均分、標準差

表4 不同班級層次獨立樣本T 檢驗

從表3可以看出,A層班的平均分為26.82,B層班的平均分為18.66,A層班得分高于B層班。根據F檢驗發現p的值為0.005(P<0.05),故對第二行的數據進行分析,即t=6.967,p=0.000<0.05,可以得出數據分析素養與班級層次存在顯著差異,說明班級層次更好的學生,相應的數據分析素養也會更好。

2.中職生數據分析素養與年級的相關性分析

相關性分析詳情見表5、表6。

表5 不同年級學生測試成績的平均分、標準差

表6 不同年級學生獨立樣本T 檢驗

從表5可以看出,中職二年級平均分為23.78,中職三年級平均分為21.70,中職二年級平均分反而高于三年級。主要原因是中職二年級剛學完概率與統計的相關課程,隨后就安排測試,對統計內容的知識印象較為深刻。但兩個年級的標準差都達到8點多,說明測試成績的極大值與極小值相差較大,兩極分化嚴重。

根據F檢驗發現p的值為0.330(P>0.05),故對第一行的數據進行分析,即t=1.550,p=0.123>0.05,可以得出中職生數據分析素養在不同年級之間不存在顯著差異。

3.中職生數據分析素養與性別的相關性分析

相關性分析詳情見表7、表8。

表7 不同性別測試成績的平均分、標準差

表8 不同性別獨立樣本T 檢驗

從表7可以看出,男生平均分為23,女生平均分為22.5,男女生的平均分相差較小;根據F檢驗發現p的值為0.770(P>0.05),故對第一行的數據進行分析,即t=0.365,p=0.715>0.05,可以得出男、女生數據分析素養不存在顯著差異。

四、啟示

(一)體現學生的主體性,注重數據處理的全過程

“教師講,學生聽”的授課模式在中等職業學校的公共課中屢見不鮮,這樣的教學方式雖然可以保證教學進度、任務的完成,但學生學到的只是死記硬背的知識,不利于數學素養的培養與發展。體現學生的主體性,給學生足夠的時間和空間體會數據處理的全過程,是發展中職生數據分析素養的必經之路。例如在頻率分布直方圖的講授中,可以先引導學生選擇恰當的方法得到樣本數據,培養學生收集數據、整理數據的能力;通過數據的計算確定組距和組數,培養學生的數據計算能力和耐心嚴謹的態度;在列表、畫圖過程中,培養學生描述數據的能力;最后根據所繪制的圖表分析數據,推斷結論。

(二)關注新舊知識的聯系,注重與初中統計知識的銜接

根據測試結果可知,中職生在“描述數據”方面得分較低,兩極分化嚴重,大部分學生連最基本的統計圖表都不會畫,對初中學過的相關統計知識沒有深入理解甚至遺忘。這些問題說明中職生數學基礎薄弱,“概率與統計”知識掌握較差,不能應用統計知識解決實際問題,缺乏數學應用意識。因此,教師在講授“概率與統計”知識時,注重新舊知識的聯系與銜接,可對初中“概率與統計”的相關知識進行適當回顧復習。尤其在講解相關統計概念時,結合生活實例,設計生動的教學活動,突破重難點,培養學生數學思維品質,提高數學能力。

(三)落實課標要求,注重信息技術的應用

“概率與統計”的知識比較簡單,考點也較為單一,導致很多教師沒有立足中職數學課標與教材,對這一部分內容的教學講解過快,甚至強行灌輸。例如在講解均值、方差、標準差的相關知識時,大多數教師直接出示相關計算公式,忽略信息技術的應用。課標提出教學中可以通過實際操作、計算機等模擬活動,幫助學生積累數據分析的經驗,培養和提升學生的數據分析素養。因此,教師應提供豐富的學習資源,發揮中職生計算機專業特色,介紹如何利用計算器和Excel計算均值、方差和標準差的方法,輸入數據等操作步驟,讓學生學會這種方法,享受計算器和計算機軟件帶來的計算便捷,注重信息技術的應用,培養學生的信息素養。

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