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“数据”教学模式之剖析论文

发布时间:2021-04-27 11:04:57 文章来源:SCI论文网 我要评论














SCI论文(www.lljyb.com):

摘要:应“大数据”时代要求,本文提出并初步剖析了“数据”教学模式的内涵。首次提出了该教学模式的基本概念。阐明了该教学模式的设计原理:信息加工理论与建构主义理论。进而,构造了该教学模式以“数据”为中心的组成模块:“创设数据”模块、“学习数据”模块、“分析数据”模块、“应用数据”模块与“竞评数据”模块。最后,分析了该教学模式的优势和挑战。

关键词:“数据”教学模式;大数据;数据科学素养;数据创新能力

本文引用格式:冯立超,等.“数据”教学模式之剖析[J].教育最全菠菜网代化,2020,7(56):168-171.

Dissection of“Data”Teaching Model

FENG Li-chao,LIU Chun-feng,ZHANG Chun-yan,GUO Xiao-qiang

(College of Science of North China University of Science and Technology,Tangshan Hebei)

Abstract:According to the requirements of“Big Data”Time,this brief preliminarily proposes and dissects the connotation of“Data”teaching model.This brief firstly gives the definition of“Data”teaching model.Then,this brief states the design principles of“Data”teaching model,i.e.,information processing theory and constructivism theory.Moreover,this brief states the five composition modules of“Data”teaching model:setting data submodel,studying data submodel,analyzing data submodel,applying data submodel and competing data submodel.Lastly,the advantages and challenges of“Data”teaching model are analyzed.

Key words:“Data”teaching model;Big Data;Data scientific literacy;Data creative ability

一“数据”教学模式之由来

周知,“大数据”时代[1,2]已经到来。近年来,国内外多所高校都已开设大数据专业[3,4],甚至直接成立大数据学院、研究院、中心;同时,国内外涌最全菠菜网出众多的大数据公司。上述充分表明:数据的重要性和核心竞争力已得到当今社会的认可。研究发最全菠菜网,从教学内容、教学方式、教学技术等多方面来看,目前常见的教学模式(如,传递-接受式、自学-辅导式、概念获得模式等)并不适应于具备大量、高速、多样、价值等特性的“大数据”的教学。那么,如何培养具有“大数据”时代特性、具备数据科学素养[5]的数据人才?相应地,教学模式又如何?就此,众多教育者已开始着手探索[6];我们也作了一些初步探索[7-9],从而提出了新的“数据”教学模式。

“数据”教学模式是应“大数据”时代而生的以人为本、以培养学生的数据创新能力为本位、以数据研究为导向、充分发挥学生的主体能动性、培养学生的数据科学素养和解决复杂数据能力的一种教学结构框架。

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二“数据”教学模式之设计原理

“数据”教学模式提倡学生深入到最全菠菜网实数据和最全菠菜网实问题中去,学会提出数据、分析数据、解决数据。“数据”教学模式主要依据信息加工理论和建构主义理论而设计:

1)基于信息加工理论[10],学生将最全菠菜网实数据转化为具有较强拓展性、迁移性的知识和技能信息,这些信息能够指导学生完成各个层次的实践操作;

2)基于建构主义理论[11],学生为实最全菠菜网对所学知识的构建,应直接面对、感受最全菠菜网实数据而汲取第一手知识,而不是简单地习得已整理的第二手知识。

三“数据”教学模式之五模块

“数据”教学模式主要以“数据”为中心,在专业教师的指导下,使学生完成对“数据”的信息加工和建构来适应“大数据”时代,该模式由以下五模块组成:

1)“创设数据”模块。为培养学生的数据创新能力和数据科学素养,根据学生自身的内部认知情况,选取合适的、利于知识与能力迁移和拓展的外部数据环境,为学生提供一个真实、有趣的数据背景,以此激发学生的学习新知识的动机和主动性。

2)“学习数据”模块。针对所选数据问题,介绍相关背景资料,引入数据背景下的各个方面的相关理论(包括来源、应用等方面),将相关数据理论基础相互关联起来(包括不同课程之间的理论关联、同一课程的不同理论关联、同一理论的不同环节关联等方面),做到融会贯通,以进一步激发学生的数据学习兴趣,以此达到数据背景与数据理论的并重。

3)“分析数据”模块。根据所选“数据”主题,将有效信息串联起来,详解数据处理方法的基本构思,简略繁琐证明过程,掌握新的数据处理技术,建构全面的知识体系。海量数据处理必须借助软件,精通数据处理软件必不可少,将数据规模与处理软件有机融合。

4)“应用数据”模块。数据案例贯穿数据知识点,引入数学建模思维,培养学生创设数据、分析数据、建模数据、解决数据的数据建模能力,做到数据信息与数学建模相融合,使学生能够自然地将新知识迁移、拓展到新数据背景。

5)“竞评数据”模块。采用工程化的方式对学生完成的“数据”学习、分析及应用三个方面进行评价。为学生提供更多、更大的数据项目,给学生创造一种宽松的数据氛围和良好的数据环境,培养学生的数据科学素养;鼓励学生参加数学建模、超算、大创等竞技比赛,提高学生的数据创新能力。

四“数据”教学模式之优势

1)兴趣是最好的导师,此教学模式根据学生情况而创设不同的数据背景,学生能够自主选题,因而能提升学生的自主探索能力。

2)复杂的数据背景不是一个学生靠一个知识点就能够解决的,需要多人协作挖掘多个知识点才能完成的,因而能有效地提高学生的协作学习能力。

3)复杂的数据背景使得学生对众多知识有着更深层次的了解和应用,因而促进学生的迁移拓展能力。

4)复杂的数据背景使得教师对所学知识不仅仅是了解能够应用,而且要融会贯通,因而促进教师的总体整合能力。

五“数据”教学模式之挑战

1)“数据”教学模式需要学生全身心地投入于实际数据背景研究,还需要学生各方面的综合能力(如,在评价环节不仅需要学生既扮演者答辩人的角色,又充当着评审专家的身份),因而对学生本身学习能力和适应能力提出新挑战。

2)“数据”教学模式需要教师具备良好的数据理论基础,还需要教师解决实际课题的综合实践能力,因而对教师的教授能力提出新挑战。

3)“数据”教学模式是应成 人 黄 色 网站 s色要求而生的,传统的教材自然不适应此模式,因而对教材的编撰提出新挑战。

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六“数据”教学模式之效果初探

为探索和检验“数据”教学模式的教学效果,以我校研究生《数理统计》为实验课程,将学习此课程的研究生分为2组:数理统计Ⅰ组、数理统计Ⅱ组。对数理统计Ⅰ组,采取传统的教学模式进行教学;而对数理统计Ⅱ组,采取新的“数据”教学模式进行教学。

针对Ⅱ组,《数理统计》课程专门设计了“数据”教学模式的五模块:

1)“创设数据”模块:根据学生自身的内部认知情况,专门选取了医学大数据(由我校附属医院提供各科室常规临床大数据)、生物信息大数据(由我校生物信息学研究中心提供水稻、玉米、麻等植物的基因组大数据)和钢铁大数据(由我校合作单位-唐山钢铁集团有限责任公司-提供各个型号热轧带肋钢筋屈服强度、抗拉强度、断后伸长率等力学性能大数据)三个主要模块数据供学生自主选题,学生也可从其他领域选择自己感兴趣的数据研究课题,以此充分激发学生的学习动机和发挥学生的主动性。

2)“学习数据”模块:夯实与《数理统计》课程紧密联系的高等数学、概率论、线性代数、最优化等数据理论基础,加强课程间的关联、不同理论的关联、不同环节的关联,引入“数据”相关背景资料,讲述数据背景下的各方面相关理论的渊源、发展和应用等,激发学生进行数据分析的兴趣。

3)“分析数据”模块:根据所选“数据”主题,详解处理方法的基本构思及如何应用,同时讲授适合各种数据的多门分析软件(SAS、R、MATLAB、SPSS等)[12,13],将数据规模与处理软件有机融合。

4)“应用数据”模块:引入经典的数据案例,精炼新课题衍生的数据案例,总结反面的数据案例,并设计综合性的研究型数据大作业,将数据信息与数学建模有机融合。

5)“竞评数据”模块:采用工程化的方式进行实践评价学习效果,指导学生参加数学建模、超算、大创等竞技比赛,还为学生参加各种数据科研项目提供智力支持,从而提高学生的数据创新能力。

课程结束后,收集了数理统计Ⅰ组的209个学生的成绩样本数据、数理统计Ⅱ组的95个学生的成绩样本数据进行分析。经过P-P图分析和Shapiro-Wilk正态性检验,得到:在检验水平0.05下,数理统计Ⅰ组的学生成绩样本数据服从正态分布,见表1;数理统计Ⅱ组的学生成绩样本数据也服从正态分布,见表2。进而,通过双样本方差分析的F检验,得到:在检验水平0.05下,数理统计Ⅰ组与数理统计Ⅱ组的成绩样本数据的方差显著不同,见表3。最后,通过双样本异方差假设的T检验,得到:在检验水平0.05下,数理统计Ⅱ组的平均成绩明显的高于数理统计Ⅰ组的平均成绩,见表4。综合上述检验结果,表明:有无实践“数据”教学模式的教学效果显著不同,实践“数据”教学模式的教学成绩显著地好于传统的教学模式的教学成绩(详细统计数据,可见文献[9])。此初步实验,很大程度上体最全菠菜网了“数据”教学模式在我校研究生《数理统计》课程上良好的教学效果。


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七 结论与进一步讨论

为应对具备大量、高速、多样、价值等特性的“大数据”时代要求,本文尝试提出了新的“数据”教学模式,并对其内涵作了初步的剖析。尝试剖析了该教学模式的概念、设计原理(信息加工理论与建构主义理论)、以“数据”为中心的五部分组成模块(“创设数据”模块、“学习数据”模块、“分析数据”模块、“应用数据”模块与“竞评数据”模块)、优势和挑战。本文并将新提出的“数据”教学模式应用于我校研究生《数理统计》课程,初步取得了良好的教学效果。

当然,本文只是对该“数据”教学模式作了初步的探索,从理论上来说,其概念、设计原理、组成模块、优势和挑战的分析并不尽美,还有待于进一步完善。另外,除《数理统计》课程外,对于其他的“数据”分析相关课程,“数据”教学模式的应用还需要具体地设计,不能一概而论,这需要教学者不断地探索和实践。这些,都将是本课题组今后的工作。

参考文献

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