数据分析课堂范文
发布时间：2023-09-27 15:06:06
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篇1
数据作为信息的主要载体，在当今“大数据时代”背景下扮演着重要的角色。对数据的分析和利用已经成为每个行业重要的生产因素，并广泛应用于各行业和领域。数据分析就是用适当的统计方法对收集的资料进行详细的研究，提取有用的信息并形成结论，以求最大化地开发数据资料的功能与发挥数据的作用。在我校，数据分析课程是信息与计算科学系的必修课程，对提高学生的建模能力及数据分析水平有重要的作用。
数据分析课程的特点就是要求学生具备较高的理论基础水平、综合应用及动手能力，还需要学生掌握必要的分析解释能力。将理论与实际案例结合，发挥学生的主观能动性，增加学生的动手实践和分析解释环节，是数据分析教学中必须遵循的原则。而翻转课堂正是通过对知识传授和知识内化两个环节的颠倒，实现学生对授课内容的理解和对知识点的内化，也就是理论结合实践的过程。因此本文针对数据分析课程特点和存在的问题，结合翻转课堂的教学理念，对数据分析课程各个教学环节进行设计研究，以期促进数据分析教学，使之更好地为专业素质的培养提供服务。
一、数据分析教学存在的问题
1.理论教学
数据分析课程的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在理论教学中，学生学习理解掌握理论基础具有一定的难度。如对各分析方法的理解掌握，必须建立在良好的数学基础上，综合运用所学数学知识才可以理解各种数据分析的理论分析原理。同时学生还需要理解掌握各分析方法理论的内在联系，并把握其不断发展的趋势，才能真正掌握数据分析的理论与方法。我校现在的数据分析课程教学理论课程授课方式单一，传统教学方式使学生只能对课程方法理论浅尝辄止，无法深入了解，综合运用。同时单一的课堂授课模式无法对学生的掌握程度进行有效的评价和检测。
2.实践教学
数据分析课程对学生的动手能力要求很高。学生在理解掌握各种分析方法的理论基础上，需要掌握一定的统计软件的使用方法，如SPSS，MATLAB。这需要将理论方法，如复杂的公式，与实际软件使用相结合。实验教学中，要求学生有较高的计算机编程能力，然后结合数据分析的理论方法，对数据进行分析，并应用于实践。现阶段我校数据分析课程中，学生实践课时偏少，而且传统授课模式让学生的学习处于被动状态。实践教学中只能根据老师和教材的指导，对课本上的例题程序进行练习，极大地限制学习广度和深度，且无法有效地将本课程与实际生活与应用联系起来，从而挫伤学生学习和动手的积极性。
3.学生能力培养
数据分析课程对学生能力的培养体现在综合运用能力和对结果的分析解释能力。理论课程传统的填鸭式教学，和实践课程拘泥于教材的例题程序的现状，将数据计算与数据分析分割开来，势必会限制学生综合运用能力和分析解释能力的发展，影响学生学习兴趣和课程教学效果。
二、翻转课堂教学理念
翻转课堂起源于美国林地公园高中，两位化学老师通过让学生在家观看视频，课堂进行练习的方式，完全颠覆传统教学模式。翻转课堂将传统教学模式中知识传授和知识内化两个阶段颠倒过来。与传统授课模式不同的是，知识传授不再是完全由课堂中教师的讲解完成，而是通过信息技术的辅助在课前或课后等业余时间完成，同时知识的内化不再是单一的由课后作业或者练习完成，而是通过在课堂中进行疑难解答、项目式学习、合作学习等方式进行。因此，对翻转课堂教学方法的实际有效利用可以将大学生学习时间最大化，并培养学生的自学能力、自我约束能力及分工合作能力。
在数据分析课程教学中，学生可以利用课余时间，结合教师提供的数据分析每一模块的课前学习材料，实现对数据分析课程基本方法和理论的了解，这样很好地利用学生的课余时间，培养学生的自学和约束能力。而对所学数据分析方法的具体应用、深入理解及综合分析等方面，学生可以通过课堂的各种活动和学习方式，以及和教师的及时沟通，和同学的合作交流等方式，在知识内化这一环节获得比传统课堂更好的学习效果。
三、翻转课堂在数据分析教学中的应用设计
近些年国内外很多对翻转课堂教学的研究，形成针对各个学科和地区的教学模式。如RobertKarplus提出的“探索-解释-应用”三阶段学习周期，RamseyMusallam提出的“探索-翻转-应用”模式，国内南京大学张金磊等人提出的由课前学习和课堂学习组成的翻转课堂教学模式等。
针对数据分析课程学科特点和本校学生基础水平及实际情况，本研究提出数据分析翻转课堂的教学流程：
课前――概念探索教学视频平台交流
课中――问题解决（经验交流，教师讲解）测试反馈项目创建协作学习及汇报
课后――平台交流，作业反馈
在课前教学环节中，概念探索是根据数据分析课程的学科特点设计的，由于学生初次接触数据分析，对很多基本概念及意义没有深入了解，意识不到社会意义和实践意义，在这一环节中学生可以通过教师给出的简单具体的实例演示，再加上信息丰富的网站、视频及博客等手段在教学交流平台上阐述自己对所学概念的理解，相互交流，以此实现对概念的初步正确理解。如对聚类分析的理解，学生可以概念探索这一过程中通过具体实例演示和对各种信息的阅读，了解到聚类分析作为数学工具的基本思想和在现实生活中的重要意义。
教学视频主要是微视频和幻灯片。对于教学视频的观看，要求学生针对自己的数学学习基础有选择地观看。教学视频中主要针对本单元学习内容进行讲解，同时还会提供与本单元学习相关的数学基础理论的教学内容。这种数学基础与数据分析内容相结合的教学材料可以让数学基础不完善的学生更有效地理解本单元的知识。在视频或者课前学习资料的制作中，需要结合每一章节的实际，主题突出，简短生动，而且有效。如在聚类这一章节中，对于各种聚类方法的介绍可以结合具体的实例，如与生活密切相关的人均家庭收入问题等，通过不同方法展示对比，从而做到对每一聚类方法的理解和融会贯通。同时需要介绍相关的Matlab编程方法，让学生结合理论和实际，通过编程过程实现对理论知识的理解和应用。
课前学习中，反馈是比较重要的一部分。教师可以通过平台交流得到课前理论学习的反馈信息，同时可以通过在线学习简单的作业练习，由此获得课前学习的反馈。
课堂教学仍然是很重要的一环。课堂上教师首先组织学生面对面交流，解决并了解课前学习中遇到的问题，对普遍性问题做详细解答。然后经过简单的例题让学生编程实现，并进行相应的解释，由此测试学生的学习效果。这样教师可以更好地掌握学生对每一章节数据分析理论的学习效果，以及学生对理论的应用构建能力。在保证学生对概念和理论的学习后，教师可以提供项目创建的基本信息和参考实例，如数学建模题目等。学生分组合作交流，选择自己感兴趣的问题成立合作组，结合本章节内容分析解决问题，寻找合适的数据处理方法，应用相关软件编程实现自己的想法，将理论应用于实践，并进行有效的分析，学生的问题解决过程和讨论过程可以在课下进行。在学生充分准备后，课堂上进行分组汇报，并进行自评和互评，实现学生对理论的应用和相互学习。
本章节教学内容结束后，教师组织学生在教学平台交流，并展示自己的作业和反思内容，巩固对本章节内容的理解。
四、教学设计效果分析
1.符合大学生学习特点
大学生作为已经独立的学习个体，拥有独立的学习和思考能力，同时具备独立学习时间和空间，而传统教学方式无法充分发展学生的独立学习能力，让学生的课余学习漫无目的，松散自由，无法充分利用课余时间。翻转课堂在数据分析课程教学中的应用让学生在课余时间的学习有的放矢，通过学习交流平台还可以相互交流督促，培养学生良好的独立学习和探索学习的习惯。
对于思想上已经独立的大学生来讲，个性化学习更符合学生的行为习惯和思想意识。在数据分析课程的学习中，学生可以根据自己的基础、学习习惯及自己的喜好等自由选择学习的材料、时间和方式，互不打扰，又可以相互交流。如对概念和理论的理解，学生可以通过网络资料，也可以选择图书馆的书籍，观看教学材料等方式进行，每位学生理解的深度和广度可能会有所不同，通过相互交流和共同知识构建和应用又可以相互弥补。这样的教学和学习方式极大地满足了不同学生对知识的需求，避免一刀切式教育，可以充分发挥学生的学习潜力。
2.增强学习效果
通过初步的教学实验，接受翻转课堂数据分析课程的学生无论在理论知识理解还是实践应用上都有明显提高。相对于传统课堂中的学生，在数据分析课程结束后，翻转课堂中的学生可以较好地阐述相关理论，通过Matlab软件编程实现对理论的应用，并给出合理的解释。通过测试对比可以看出，翻转课堂中的学生理论基础更加扎实，编程能力有很大提高。在翻转课堂试行后，学生在数学建模大赛中成绩有明显进步。
3.改善教学氛围
在数据分析翻转课堂中，学生学习积极性有很大提高。首先学生已经通过概念的探索阶段对所要学习的知识有初步了解和认识，能够较好地意识到所学知识的社会意义，增强学习兴趣和信心。其次，学习方式多样化，学生可以充分利用自己喜欢的现代信息设备，将手机、平板及电脑等学生喜爱的现代化信息设备变成学习的工具。避免学生与教师之间对手机等工具的对弈，改善学生将手机等单纯作为娱乐工具的现象。此外，学生在交流平台上的发言、总结和展示不仅乐意给学生带来成就感，而且可以激发其他学生的学习动力，形成你追我赶的学习氛围。
通过将翻转课堂理念初步运用于数据分析课堂，发现这一理念的运用可以有效解决目前数据分析课程教学中存在的一些问题，将理论教学与实践教学密切联系起来，并有效调动学生的学习积极性，取得较好的教学效果。在这一过程中，我们发现翻转课堂理念的实施不能拘泥于形式，需要根据具体问题和课程需要进行相应的调整。同时翻转课堂中需要教师付出更多精力进行探索，如更合适的教学资料和课堂活动设计。总之，翻转课堂理念的实施带来的不仅是教学形式的变化，更是对教师工作分工和角色的改变。
参考文献：
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篇2
中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2016）06-0031-03
近二十年来教育领域发生了许多重要的变化，包括教学内容的多元化、教学方法的现代化，这些变化得益于计算机、互联网等信息技术的长足发展。目前，信息技术的另一个制高点――大数据应用领域已经取得了突破性的进展，一个大规模生产、分享和应用海量数据的时代正在开启。
如何有效利用这些数据，使其服务于教育领域，优化教学过程，是教育工作者们亟待解决的问题。本文阐述了数据分析在英语翻转课堂教学中的应用，将标准化学习为主的教学方式转变为以学生为主体的个性化教学。
一、数据分析的概念
本文应用的数据分析技术包括数据挖掘和数据呈现两个方面。
数据挖掘，是数据库知识发现中的一个步骤。一般指对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，并对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据呈现，是指经过数据挖掘以后形成的复杂信息，通过技术手段，以直观、清晰的方式呈现给用户，近年来数据可视化是数据呈现的一大热点。
数据可视化技术通过计算机图形图像和数据技术，将数据中隐藏的信息，以交互方式形象生动地展示给用户，辅助用户分析数据，发现数据中隐藏的特征、关系和模式，进而发现其中蕴含的规律。
在本文中，数据分析的对象主要包括：在翻转课堂教学过程中，教师的学习资源内容和组成成分、学生的个体学习特征库和整体学习特征库，以及学生在学习过程中产生的状态数据库。
二、英语翻转课堂的特点
“翻转课堂”源于美国的“Flipped Classroom”，是指重新调整课堂内和课堂外的教学模式。传统教学模式是课堂上教师讲授，课后学生通过练习消化；而翻转课堂则以学生为主体翻转过来，其模式是课前学生自主学习，课堂上教师引导学生内化知识。
翻转课堂将学习的主动权从教师转移给学生。学生在课外时间完成自主学习知识，而教师不会利用课堂的时间讲授知识。教师采用任务驱动法和协作法，引导学生学习的兴趣，让学生通过实践获得更牢固的知识和自主的学习能力。
英语教学与翻转课堂的完美融合，主要表现为以下几个方面：
1.课前自主学习环节
互联网为翻转课堂的课前教学提供了大量的优质教学资源。教师根据教学大纲和学生的学习水平确定知识目标、能力目标和素质目标，然后通过对互联网教学资源进行筛选形成课程学习资源库，之后在教学平台上，同时鼓励学生自主查阅资料。
学生学习资源后，通过教师的系统化知识自测题，了解自己对知识的掌握程度，检测自主学习的情况，教师也能获得学生整体的课前学习状态情况。
2.课上内化环节
教师对学生群体具有的共性问题进行讲解，课上侧重学生的语言实践，利用团队协作、分组对抗等生动灵活的教学方式，促进学生在课上活学活用，对知识内化。
3.课后拓展环节
教师根据课程要求和学生学习情况设计符合素质目标的课程作业，目的是让学生把所学知识和语言练习融会贯通，巩固学习效果。
三、基于数据分析技术的英语翻转课堂教学
1.可用工具：Excel、Infogr 与大数据魔镜
Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的数据分析工作，包括数据排列、分类筛选等。同时Excel能够完成基础的数据可视化工作，特别是其擅长通过曲线图、雷达图、散点图等多种直观的分析图来呈现数据中蕴含的信息。
Infogr就是信息（information）和图像（graphic）的有机融合。在其官方网站infogr.am，教师可实现通过图像让繁琐并且令人无法直接获得结论的数据生成色彩丰富、形式直观的信息图，其不仅使用门槛低，而且能够使教师和学生在短时间内获得有效的学习状态信息。
在本文中，主要使用Excel和infogr来制作和呈现学生个体学习特征库，并给予个性化指导与建议。学生在阅读自己的图像档案时，会用一种欣赏的态度观看，通过仔细咀嚼启动脑中图像分析的成份，对自己的优点和缺点理解更深刻。
大数据魔镜是集数据挖掘和数据呈现于一体的综合性数据分析服务站点，主要提供数据整合、探索、挖掘、分享、控制多个角度的数据服务。教师可以利用魔镜站点通过整合多种数据，将不同数据联动分析出结果。通过一个直观的拖放界面就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。在本文中，使用大数据魔镜来分析教师资源的内容和组成成分，以及以时间轴为基准的学生学习行为数据库。
篇3
中图分类号：G620 文献标识码：A 文章编号：1671-0568 （2014） 22-0077-03
数据整理与分析是学生科学探究活动中一个非常重要的环节。这个环节直接影响学生的科学概念建构与否，直接影响学生的分析概括能力提高与否，直接影响学生实事求是、一丝不苟的科学精神形成与否，因为这些都将在数据整理与分析的过程中得以培养。但目前的科学课堂，每当进行到数据的整理与分析环节时，往往是匆匆交流，草草收场；或漠视数据，出示概念；或简单呈现，告之结论。这样，收集的数据就变得没有意义。本文主要探讨如何对收集的数据进行有效的整理与分析，从而让学生真正利用数据找寻规律、得出结论，让课堂探究变得更真实、更准确。
一、整理――为分析“打底稿”
数据整理是对观察、实验等科学探究活动中所搜集到的资料进行排序、分类或归类，从而更好地凸显数据的特征，展现事物的规律。它是数据分析的基础，本文形象地称其为数据分析“打底稿”。
1. 巧设问题，鼓励自主整理。在整理数据时，我们很多教师会帮助学生进行整理，或者干脆不让学生整理。其实我们应相信学生的潜力是无穷的，可以给学生提供机会，提供时间，让学生自主整理，让他们有机会学会整理，并提高整理能力。
在四年级上册的《天气》单元中，学生在经过一个月的天气观察以后，获得了相对丰富的数据，共有30天左右的有关天气数据，每天又有最高气温、最低气温、风力、天气现象等，还有些天有降雨量数据。面对这么繁多的数据，如何整理？必须先让学生整理自己做的天气日历中的相关数据。如：这个月平均最高气温是多少，平均最低气温是多少，天气现象主要有哪几种，各有几天？3级以上的风力有多少天，3级及3级以下的风力有多少天？通过这几个问题，让学生对天气日历中的几个要素进行有针对性地整理，在问题的指引下，学生完全可以将繁多的数据整好、厘清。学生不仅能亲身经历整理的过程，还能清晰地认识到天气变化的一些规律，自主性也得以更好地体现。
2. 提供方法，学会巧妙整理。整理数据的方法很多，在小学科学课中，常用的是画统计图，且统计图小学数学课中就有系统地，分册安排学生进行学习。科学课中要结合具体的实验数据，让学生运用统计图来进行整理数据。
如四年级上册的《温度与气温》一课，让学生将一天（五个时段）的气温变化画成柱状图，一天的气温变化特点就直观地显现出来。又如：六年级上册的《抵抗弯曲》，学生收集了纸的宽度与抗弯曲能力的大小及纸的厚度与抗弯曲能力大小的有关实验数据后，教师指导学生作折线图，画好图，数据特征跃然纸上，学生马上就会发现：纸的厚度增加，抗弯曲能力大大增强。否则，不经过整理的数据，学生只发现：纸的厚度增加，抗弯曲能力增强，而难以建构随着纸的厚度变厚，抗弯曲能力是大大（或者说是大幅度）增强。
除画统计图外，还可以根据不同的课的特点，让学生参与设计整理的方法或教师直接提供方法，进行数据整理。如五年级下册《摆的研究》一课中，研究摆长对摆的快慢的影响时，教师先提问：同学们，你们在获得数据后，可以怎样整理，让数据更加清楚、明了呢？有没有好的建议？指名两个学生回答后，第三个学生就提出了大家都认同的一个好建议：可以按摆线从长到短的顺序来排列数据的顺序。这样，我们给学生一个思考空间，学生就给大家提供一个整理数据的方法，不仅整理能力又得以提高，还充分地发挥了学生的能动性，而不是一味地由老师安排，学生仅仅是报一下数据、或到黑板填一下数据。很多时候，不是学生不会，而是我们没有提供给学生机会。
通过一定的方法整理数据，帮助学生思考，让学生体验到对数据进行巧妙整理后，可以更清楚、更有效地分析数据。同时能够更好地培养学生观察数据的能力，提高学生整理数据的能力。
3. 小组指导，开展合作整理。在科学课中学生进行小组活动时，学生会有很多机会合作。制订计划时、观察时、实验时、制作时……但很少有机会合作整理。其实我们可以在小组里开展合作整理，教师给予一定的指导，让学生之间互帮互助，互补互充，充分地整理数据。
如五年级上册《测量力的大小》一课中，每个学生进行用弹簧测力计测量六种物体（三种是规定的物体，三种是自选的物体）重力大小的活动，记录表如下：
正确使用弹簧测力计测量物体重力大小是每个学生必须要掌握的一项实验技能，所以每个学生都会实验、记录，在课堂上，汇总全班学生的数据没有意义，也并不现实，那么就请几个学生来汇报自己的测量数据，教师就没办法了解大部分同学的数据，学生使用弹簧测力计的情况就很难反馈。这时候，我们可以发挥小组合作学习的作用，让小组同学对自己组的4～5位同学的数据进行观察、整理，从而为分析弹簧测力计的使用情况，改进操作中存在的问题，更加规范弹簧测力计的使用做好准备。教师可以提供小组的指导是：①对于测量三种规定的物体，请算出你们小组实测的平均值。②谁的估计值离这个平均值最近，可以请他示范测量的动作，取长补短。③对于测量三种自选的物体，小组可以一起给这些物体按重力的大小排排队，再按从大到小的顺序用手掂量掂量，感受重力的大小。通过这种小组合作整理的方式，学生能更有针对性地反思自己使用弹簧测力计的操作是否规范，同时能更深刻地建立对于物体重力大小的一种感性认识。
二、分析――让数据“说实话”
分析数据是对整理后的数据进行一种归纳，抽象出数据所揭示的事物的特点或规律，让数据“说实话”。也是对数据进行概括总结的过程，为了形成客观的结论，建构科学概念。
1. 观察先行，提高分析能力。当学生对数据进行整理后，科学探究下一步活动就会指向分析数据，得出一定的结论。此时，教师通常会抛出问题：你从中得出了什么结论？肯定马上有学生举手准备回答。可是学生不一定能够从数据表或图中找到规律，学生的回答很难指向数据的特点，而且学生没有一个静心思考的时间，习惯性地去猜教师可能想要哪个答案。这样对学生的分析思考是很不利的。
教师应该要引导学生对数据先进行观察。不同的数据，分析的难易程度会有所不同。在数据比较单一，特点比较凸显的情况下，教师可以直接说：“请你观察这组数据，你发现了什么？”而有时在数据较多，或较杂的情况下，教师可以进行引导：这一行（或一列）数据有什么特点？让学生一行一行（或一列一列）地进行观察。也可以引导：哪些数据说明的是同一个问题或特点？让学生对数据进行归类。还可以引导：请对比其中的这两组数据，你发现了什么？让学生在数据对比中，总结出规律。
总之，在开始分析数据时，我们要给学生一定的时间，让其对数据进行自主观察，或在教师一定的引导下进行有目的地观察，让学生充分认识观察数据的方法，从而能够更有效地从数据表中获取有用的信息，提高数据分析能力。
2. 问题引领，拓宽分析思路。在课堂教学中，数据指向的事物特点或规律有时是明显的、有时是不明显的；有时是单一的，有时是多方面的。教师要根据学生的认知水平、分析数据的能力。适时提出问题，打开学生的思维，引领学生有目的去思考、多角度去分析，从而提取更多的价值信息。
如三年级下册《磁铁的两极》一课，学生通过实验获得条形磁铁的五个点的磁力大小数据如下：
×年×班“用回形针检测条形磁铁的磁力强弱”实验数据汇总表：
当时，教师就是这样问学生的，你有什么发现？学生的注意力和兴趣点都集中在C点上，因为这是很明显的一个发现，但学生的这点发现却背离了教师原有的预设，教师就用一句话把这个学生最感兴趣的发现回避掉，这句话就是：因为我们今天的回形针太大了，而中间的磁力非常弱，所以一枚回形针也挂不住，这个“0”并不是代表没有磁力。但这句解释无法把学生的兴趣点转移，又一个学生举手了，问：老师那用什么东西可以检测呢？教师说：今天老师没有准备比回形针小的物体，同学们回去可以再试试。你们还有其他发现吗？只见课堂里鸦雀无声，没人举手，此时教师看看时间也不多了，就直接设问：同学们，你看看每一条磁铁是不是都是两端的磁力强，中间的弱呢？……
这样的数据，其实我们在观察时可以发现：每一条磁铁都是两端的磁力强，中间的弱。但教师让学生自己去发现时，学生们会先关注“C”点的数据是很正常的，如果没有引导学生横向去比较数据，他们的思考就会受局限，思维的广度体现不出来了。笔者认为可以运用问题的引领的方式去引导学生对数据进行观察和分析。当数据汇总后，请同学们一组一组地观察数据，你发现有什么共同的规律？跟其他组的数据比较一下，你能发现不一样的特点吗？再仔细观察一下，你有什么疑问吗？这样，通过问题的引领，学生一步一步地深入分析数据，也逐渐地建构起了相关的科学概念。
3. 正视事实，增强证据意识。在实际课堂教学中，教师们都想数据会说话，而且是说正确的话，但有时数据会让学生不好说话，或引导学生说错误的话。也就是当数据出现不正常时，影响学生建构科学概念时，往往能够正视这些数据，从容面对这些数据的教师却不多。常见的现象是：有时――同学们，这组的数据是错的，我们先不看；有时――干脆回避，提都不提；有时――全归为误差，我们不管。这里会给学生造成两个误区：一是只要我知道了结论，数据的正确与否是无关紧要的；二是数据出错了，我都可以看成是误差。这样的处理方法显然是不行的，我们要给每一个数据“说话”的权利，数据是实验研究的依据，是为隐含的科学概念、科学规律提供证据。如果是正常的误差范围之内的，我们引导学生合理地去认识。但有时是操作不当引起的，有时是小组没配合好引起的，有时是记录时出错引起的……我们要充分尊重事实，仔细分析数据错误的原因，久而久之，才能增强学生的证据意识，同时，有利于学生养成反思实验的习惯。
篇4
教育是为社会提供更为完善的高素质人才。中学政治教学有助于提升人们的人生观、世界观以及价值观。以往的教学中，教师只是采用灌输式教学形式进行教学，教学内容都是依据教材进
行，使学生在学习理论知识的过程中只能照本宣科，没有自主理解知识，使学生学习的能力不完善。若是在中学政治教学工作中融入一定的情感教育，不但可以提升中学生对政治课的学习e极性，还可以培养学生一定的情感。因此，在中学政治课堂中情感教学工作是非常重要的。
一、激发学生学习的兴趣，迸发学生的情感火花
在不断发展的过程中，政治教学工作主要是依据较为单一的教学形式进行，课堂环境非常单调，无法激发学生学习的兴趣，同时还有一部分政治教师不关注教学内容，大部分学生学习主要是为了提升自己的考试成绩，并不关注政治教学工作对自己的影响，这些因素使中学政治教学工作走向了下坡路，无法满足学校教学需求和时展要求。因此，在实际教学的过程中，就需要教师根据实际情况和教学需求制定有效的教学方案，用爱去引导学生进行学习。教师需要提升学生的主体地位，关注学生的发展，尊重学生的选择，一些教学内容都要依据学生的兴趣进行教学。作为一名优秀的教师，需要具备一定的爱心，这是教师创造教学方案和形式的重要依据，更是初中政治教学工作的基础。在研究爱心教学工作的过程中，最重要的就是教师具备爱心，但是在实际教学过程中，有一些政治教师进行只是依据课本进行教学，并没有与学生进行有效的沟通，不明确学生的学习需求，要求的学习任务超出了学生的实际能力，让学生产生无所适从的感觉。时间一久，使学生对政治课堂产生厌烦的心理，导致实际教学工作出现问题。因此，在实际教学过程中，教师需要关注学生的情感发展和学习需求，促使学生依据政治教学内容，对未来的发展有一定的规划，提升学生的学习兴趣，带着问题去研究案例。例如小兰因为一场交通事故，被迫截下了自己的双腿，从此她再也不能站起来走路。现在小兰已经恢复了以往的生活，但是她一直郁郁寡欢，家长、教师以及同学都在鼓励她，但是并没有什么用。面对这些情况，她的政治教师看在眼里，她想帮助小兰重新建立信心，因此在学习音乐家贝多芬事迹的时候，政治教师声情并茂地讲述了音乐家贝多芬非凡的一生。贝多芬在双耳失聪的情况下，依旧坚持音乐创作。班级中很多同学受他顽强的毅力所感染，其中就包括
小兰。
这时教师问道：“作为中学生，我们从他身上学到了哪些可贵的品质？”
学生纷纷表示：“学习他刻苦钻研、勇于实践、不向困难、命运低头的精神。”
接着教师又拓展：“你能再举出古今中外通过刻苦钻研、勇于实践、克服困难做出巨大贡献的人物吗？”
教师这么一问，学生的积极性大大提高，列举了众多的人物。学生在轻松活跃的氛围中受到了深刻的教育。
同时深受感染的还有小兰，在下课的时候，小兰来找政治教师，政治教师为小兰上了印象深刻的一课。之后，小兰还通过短信对政治教师表达了感谢之情，并且对政治的学习产生了更大的兴趣。因此，在实际政治教学的过程中，教师需要具备爱，从而打动学生，以此引导学生更好地学习。
二、依据媒介改变教学形式，丰富学生的情感学习
在初中时期进行政治教学工作，教师最需要关注的问题就是不能依据课本整体进行教学工作，这样的教学工作是不完善的教学，其教学不仅使学生没有学到知识，反而会对政治学科产生一定的厌烦心理。政治学科不但要具备一定的基础知识，还结合了社会发展的特点，教师在实际教学的过程中，可以依据基础理论知识解决现阶段出现的问题，同时也可以依据实际案例去分析理论知识，这样有助于提升实际教学工作的质量和效率。教师获取实际案例的形式有很多，其中包含网络、影视、报纸等媒体，这些媒介获取的实际案例更为完善，更可以丰富学生的情感。应用实际案例可以让学生观看到、认识到实际生活中出现的问题、行为等，学生会深入研究，从而解决问题，以此获取一定的知识，感受到英雄人物的情感和行为，摒弃那些不利于自身发展的行为。
三、树立有效的榜样影响学生，提升教师的地位
在进行中学政治教学的过程中，教师的言行举止在任何时候都影响着学生的情感。由此可见，教师在实际教学的时候，需要融合自己的情感，结合自身的特点有效地展现自我情感。尤其是在现阶段快速发展的社会中，教学工作也面临着一定的挑战和机遇，很多理论知识和实际情况出现差异，促使教学任务无法满足时展的需求。在这样的情况下，教师需要对实际案例研究和分析，明确教学目标，结合学生的观念，了解学生的需求和学习方向，并且与学生沟通，在发现问题的时候，可以结合自身的人生观、世界观以及价值观引导学生，从而促使学生和教师成为友好的沟通者，以此明确学生的观念。
综上所述，在实际教学的过程中，中学时期的学生更处于一个各个方面都在转变的情况，实施有效的政治教学工作是为了保障学生建立正确的人生观、价值观以及世界观，从而保障学生可以健康地发展下去。情感教学工作可以提升学生的自主学习观念，促进学生的全面发展。因此，在实际教学的过程中，在中学政治教学中融入情感教学理念是发展过程中重要的措施。同时，中学政治教学工作对学生未来的发展和构建学生三观有一定的影响，而情感有助于学生更好地了解社会发展和自身未来发展方向，这对于学生来说非常重要。
篇5
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言（Introduction）
随着便携式移动终端的发展，“碎片化”时间的利用率越来越高，人们进入了“微时代”。“微课程”成了时代的产物。所谓“微课”是指按照新课程标准及教学实践要求，以教学视频为主要载体，反映教师在课堂教学过程中针对某个知识点或教学环节而开展教与学活动的各种教学资源的有机组合[1]。现如今各高校大力推动微课程，组织各种微课程比赛，调动教师的积极性，“微课”对于教师来说已不是一个陌生的名词。然而，目前的微课程只是针对一门课程当中的一个组成部分，仅是单独讲解某个知识点，没有形成一门完整的课，还没有完全发挥微课程的优势，并没有应用于真正的教学当中。
《数据结构》课程是计算机课程体系中的专业基础课程[2]，作为程序设计的基础，数据结构课程不仅成为高校硕士研究生入取的必考科目，还是各企业招聘员工入职笔试中青睐的学科。如何让学生在课堂教学中对课程有更深刻的理解，并在复习考研和准备找工作中进行更好的自主学习，成为数据结构课程教学的研究重点，本文在分析数据结构教学现状的基础上通过对数据结构知识点的分析，构建合理的数据结构微课程框架，并将其应用于教学中，使得学生能更好的应用“微课程”进行学习。
2 数据结构课程的现状分析（Current situation
analysis of data structure）
数据结构课程是一门比较抽象的课程，而且学生本身知识储备不足[2]，所以仅靠课堂上的讲解，不能使学生达到很好的消化吸收的效果。目前，很多高校也开发了网络教学平台，积极倡导教师和学生通过网络平台实现在线探讨交流，通过对网络教学平台的建设，如将大纲日历、教案、教学课件，教学视频上传到教学平台，使学生增加课下自主学习的意识，同时，老师在上课的时候也会给学生提供一些教学视频的网站，如清华教育在线等，然而，虽然教学平台的建设很完整，教师提供的教学视频也很不错，学生却很少好好利用网络教学平台或教师提供的网络视频进行自主学习。主要原因有三点：
（1）教师的课堂教学主要以集中讲授为主，并没有引导学生利用网络教学平台的资源进行自主学习，学生把网络教学平台当成了一个简单的提交作业、下载课件的平台。
（2）教学平台的内容过于繁多，视频基本上为课堂讲授的视频，即使有学生想课下自主学习，在看到45分钟甚至90分钟的教学视频也会打退堂鼓。
（3）教师提供的教学视频，如清华教育在线虽是名校老师讲解，但对于一般高校的学生来说讲解内容过深，没有针对性，很多学生觉得听不懂，打消了自主学习的积极性。
通过“微课程”的概念，专家学者认为“微课程”就是针对一个具体的知识点在短时间内（一般为10分钟左右）做简单明确的讲解，这种讲解不是泛泛的介绍，而是通过精心的设计，最终完成容量小，内容精的视频制作[3]。可以说，“微课程”的出现为我们解决数据结构自主学习难的状况提供了很好的解决方案。如何做到容量小，内容精成了“微课程”视频制作的关键，也是本文的研究重点。
3 基于微课程的数据结构模块化设计与实现
（Modular design and implementation of data
structure based on micro-lecture）
本文依据清华大学出版社出版的严蔚编的数据结构教材[4]进行知识点的划分，构建知识点的模块化，并将其应用在教学中。
3.1 数据结构相关知识点的分析与研究
数据结构课程研究的是数据和数据之间的关系，其基本分为四大类：集合、线性结构、树形结构和图形结构。在数据结构课程中，主要讲解的是后三种结构的逻辑结构、物理结构，以及相关算法的实现。在课程的最后讲解了利用已学过的数据结构解决基本的查找和排序的问题。
上述这些知识点中都具有一定的顺序性、关联性，但又相互独立。如果只是把课程讲解的内容分解成10分钟之内的小视频，除了时间上看着短了以外，没有改变课堂讲解的实质，没有做到真正意义上的微课程。在多年教学经验的指导下，本文要研究的是什么样的知识点适合做成微课程，让学生课下自主学习，课上共同讨论，培养学生自主学习的能力，并且在考试复习时通过温习微课程的视频可以更快的掌握主要题型的解决方法，节约复习时间。
微课程知识点的设定原则为5―20分钟可以被清晰地讲解，且尽量不涉及程序性的内容。栈和队列可以说是操作受限的线性表，其抽象数据类型和现实生活中的很多例子都有相似性，可以将其作为微课程的一个知识点，让学生自主学习。在树形结构中，如何在连续的存储空间中把非线性的东西表示出来可以在短时间内很经典的讲解出来，其链表的表示所以也非常适合做成微课程。二叉树的结构和树非常像，对二叉树的遍历，以及树和森林的转化都是比较独立的知识点，其方法不涉及难理解的程序，将这些放入微课程中。赫夫曼树是二叉树的重要应用，其构造方法可以放入微课程的知识点框架中。在图形结构中图的邻接矩阵表示法和邻接表表示法都可以作为微课程的一部分，深度优先遍历和广度优先遍历的算法虽然不易理解，但其求解方法的思想却可以通过微课程表达出来。最小生成树，关键路径，单源最短路径都是图里的应用，仅把问题的解决方法放入微课程中是比较好的选择。在查找中的折半查找和二叉排序树的构造都是独立的知识点，可以很好的用于微课程的制作。在排序中，会选择相对复杂一些的快速排序和堆排序，仅仅介绍排序的思想。微课程的知识点设定如图1所示。
3.2 翻转课堂辅助数据结构微课程的实现
学生在刚接触数据结构时会觉得特别的抽象，其基本概念和相关的术语并不适合让学生自主学习，线性表是学生接触的第一种线性结构，其逻辑结构，顺序存储和链式存储，以及插入删除等操作都非常的重要，但多数都是枯燥的程序，想让学生在短时间内掌握其精髓并不是一件容易的事，如果这个部分让学生自主学习很可能会打消学生的积极性，所以前几节课程并不适合做翻转课程。在学生已经对线性表有所掌握的情况下，可以将栈和队列的逻辑结构微课程要求学生自己学习，在课堂上进行讨论，在讨论的基础上讲解实现通过自主学习了解的各种操作的程序。树形结构是学生接触的第一种非线性结构，所以其逻辑结构需要在课堂上进行讲解，虽然树形结构的存储结构已经安排在微课程中，但由于是学生第一次接触，所以本微课程部分并不作为翻转课堂的一部分，学生在复习时可以通过微课程进行复习，以更好的掌握知识点。而二叉树的相关微课程可以要求学生自行学习，在课堂上根据学生学习的结果共同研究算法的实现。图形结构和树形结构都属于非线性结构，所以二者具有很多相似的地方，可以由学生自主学习课堂讨论，通过讨论的情况分析学生的掌握情况，因为微课程的内容简单，重要的算法实现还需要在课堂上详细讲解。经过前面的学习，插入和排序的内容无论是应用方面还是程序实现方面都由学生自主完成，通过讨论和测试考察学生的掌握情况。
经过和微课程相结合的翻转课程的设计，使学生习惯通过微课程进行学习，掌握自主学习的能力。
4 结论（Conclusion）
微课程的系统框架对微课程的制作起到了指挥棒的作用，在总体框架下进行各个微课程的制作，在制作过程中绝不仅仅是录制简单的视频，虽然仅仅是10分钟左右，但工作量绝不亚于一节课的准备，不仅要对微课程设计方案，制作电子课件，还要精心准备习题，并配合易理解的答案。只有一个完整系统的微课程，再加上与课堂的相辅相成，才能使得学生在课下自主学习时更有针对性，学生学的更明白，课上讨论也会更丰富，形成良性循环，真正实现了教师学生共同授课，共同讨论的多样化教学体系。
参考文献（References）
[1] 梁乐明，曹俏俏，张宝辉.微课程设计模式研究――基于国内
外微课程的对比分析[J].开放教育研究，2013，19（1）：65-73.
[2] 董丽薇.“数据结构”课程教学方法的改进[J].沈阳师范大学
学报：自然科学版，2012，30（2）：307-309.
[3] 刘名卓，祝智庭.微课程的设计分析与模型构建[J].中国电化
教育，2013，（12）：127-131.
[4] 严蔚敏，吴伟民.数据结构（C语言版）[M].北京：清华大学出版
社，2012.
作者简介：
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一、引言
在大数据的影响之下，我们的传统的教育教学方式正在发生着剧烈的改变，大数据分析在教学中的应用也越来越明显，特别是在高中数学中的应用，未来的大数据分析必然会对教学产生巨大的作用，因此，研究大数据分析是一件至关重要的事。
二、大数据分析的概念
对于数据的本身来说，是用来记录信息的，但是随着计算机和互联网技术的发展，我们在生产和生活中的各个领域都有了突飞猛进的进步，这相应地带来的是各种数据的处理方式更加的复杂，数据的数量以及涉及的规模也在不断地扩大。大数据的特点可以和经济学的观点一样，从微观和宏观两个方面来理解，但是目前大多数对大数据有研究的专家来说他们都是从宏观的角度来分析大数据的定义的。大数据处理的数据数量很多，即使新数据也能很快地进行处理，这些数据的类型也是多种多样涉及很多的领域，而且处理的数据具有真实性。大数据分析的重点在于分析，就是利用大数据技术对收集到的数据进行全方位的分析，大数据分析的优势明显，哪怕你的数据量非常大，但是分析也能快速地完成，并且还能保证数据的真实性。大数据分析的目的是通过对历史数据的分析和解决，进行科学的总结，发现其规律性和模式，同时结合稳定的动态流数据预测事物发展的未来趋势。
三、高中数学课堂教学策略的大数据分析
（一）更新高中数学教学思想，以此构建数据分析的概念。很多的老师因为受传统的教学观念的影响，思维方式和教学方法都已经模式化了，并没有树立数据分析的教学观念，俗话说，物质决定意识，意识是物质的反映。如果老师的教学观念还没有及时更新的话，那么，教学行为在这些思想的影响下还是不会出现根本性的变化，为了解决这一难题，在国家新的课程改革中明确提出了“数据分析”这一概念，这一概念的提出标着在大数据的时代背景下我们的国家也越来越重视数据分析在教学中的实际运用，各位老师应该牢牢把握住数据分析的观念，在实际教学中，帮助学生构建数据分析的知识框架。（二）勇于探索，在数学教学中尝试分层教学。现在的高中数学教学的过程中，采用的还是以班级为单位的固定的教学方法，这种教学方法已经是一种既定的模式，对知识接受不同程度的学生他们上课的内容是相同的，这样接受能力强的学生的潜能得不到发挥，接受新知识能力弱的学生跟不上老师讲解的内容，打击了他们学习的积极性和主动性。早在几千年之前，我们的大教育家孔子在教学的过程中就提出了因材施教的教育理念，要求老师在课堂教学中准确地把握每一个学生的性格特点，来进行知识的传授，不错过任何学生的潜力，同时进行不同类型的教育。在高中数学课堂教学中，教师可以分层次地教学生。一班上有不少学生，学生与学生之间存在个人和个人之间的差异，不同学生的不同类型的教学可以有效地促进教学课堂。个人差异和个体差异明显的小学生，也可以尝试不同的教学方法，尝试新的教学模式，面对个人差异，分不同层次的分析教学给他们，这有助于促进学生更好地学习数学，也充分挖掘学生在数学上的潜力。（三）学习分类和重视数学知识的积累。高中数学是一个强大的抽象性和逻辑性的学科，需要有更大的知识量，这就要求学生学会分类，分类各种数学知识，这有助于学生加深对数学知识的理解，也可以帮助学生理清数学知识的静脉，学生进入下一阶段的数学学习会学得更好。另外，还要强调数学知识的积累。
作者:冯雄德 单位:武威第七中学
参考文献：
［1］宋显微．高中数学课堂教学研究［J］．亚太教育，2016（14）．
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（一）计算机教学内容的变化
随着大数据技术的发展和大数据分析的成熟，大数据技术及应用必然会成为各高校重要课程。现在，美国的学校已经开设相关课程，比如，大数据分析统计基础、大数据分布式计算、大数据挖掘与机器学习等。国内一些高校也正在尝试开设大数据课程，帮助学生了解大数据，学数据分析。下一步，大数据基础、大数据分析、大数据处理的核心技术等等，必将成为计算机专业的必学内容，也会成为高校重要的基础课程。另外，计算机智能教学系统和教育测评软件将更多地使用在教学中，以记录学生的学习轨迹。而计算机专业的教师也必须熟练掌握大数据技术和分析方法。
（二）计算机教学思维的变化
原来的计算机教学基本是灌输式教学，老师教授的是计算机基础知识、C语言编程的模式、数据库的基本架构，等等。大数据和互联网的发展必然会改变这种授课方式，使知识的接受方式呈现多元化倾向。随着移动互联的发展，学生可以随时随地通过互联网更便捷的获取学习内容。而课堂上单纯的照本宣科、按部就班将不能吸引学生的注意力。因此，教师必须转变教学思维，以更多的案例和互动式教学，引导学生去寻找解决问题的办法，寻找“芝麻开门”的钥匙，只有如此才能让学生有兴趣待在课堂。同时，大数据带来的将是对海量教学案例的数据分析，让教师对计算机教学的难点及教授方法优劣有了更加清晰的认识，不必依靠教学经验去判断教学效果，完全可以驾轻就熟地进行互动教学，启发学生寻找最优解决方案，将是大数据时代下计算机教学的突出特点，这是对计算机专业教学思维带来的革命性变化。
（三）计算机教学模式的变化
目前，计算机教学主要模式是备课—教授—上机—测试，教师主要的精力放在了课前备课。而大数据技术的应用，将会让教师把更多的精力放在课后分析上，形成“备课—教授—上机—测试—数据分析—改进”的模式。在这个模式中，课后的数据分析将是整个教学过程的关键环节。通过大数据分析，可以对一个班的学生进行整体学习行为评价，可以对学生上机测试情况进行细化分析，可以对每个学生的学习习惯进行学习评估，分析学生的学习中偏好、难点以及共同点等，从而得出学习过程中的规律，改进教学方式，提高教学质量。
（四）个性化教学的深入开展
大数据技术的发展，使建立覆盖学生学习全过程、全要素的信息库成为可能，学生大量的试卷、课堂表现留存，学生的学习经历及成长轨迹，学生的家庭情况等等，都将被涵盖在大数据分析中。另外，前述的计算机智能教学系统和教育测评软件，将详细记录学生每次答题的背景、过程和结果。这些信息让教学分析变得更加容易，教师可以利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，依靠学生的某些学习特征，比如答题持续时间，具体回答步骤和内容（可以细化到每次击键和每个笔划），答对的要素和答错的要素等等，在学生管理数据库中挖掘有价值的数据，并分析学生的日常行为，研究各种行为的内在联系，来据此形成针对学生个性化的教学策略，以帮助学生在学习方面取得更大的突破。
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随着大数据时代的来临，教育事业发生了重大的变革，大数据技术已经被广泛运用在高校教育评价、课堂教学、教育模式等各个方面。课堂教学是高校教育中最为有效的教育途径，在大数据时代背景下的高效课堂教学发展趋势，值得广大教育者重点关注研究，这可以加强大数据技术在课堂教学中的应用，提高教学质量。
一、大数据相关概述
大数据主要指在高速发展的网络信息技术下，所呈现的巨量数据信息以及随之而产生的相关处理技术。大数据具有庞大的数据量，涉及的数据类型多种多样，数据价值的密度相对较低，并且对数据的时效性要求较高。其技术能够将复杂信息中有价值的数据筛选出来，为人们的工作生活带来了极大的便利，其广泛运用到生活中的各个领域，将会推动新技术的快速发展。
二、大数据时代对高校课堂教学的影响
高校的学科发展越来越复杂，尤其是交叉学科，需要教师不仅能够掌握本学科的相关知识，还要时刻关注其他学科的发展动态，并不断学习相关联的学科知识。大数据时代的到来使教师能够通过多重技术手段获取需要的信息数据，并利用信息的共享性，不断挖掘学科前沿信息，预测其发展动态，从而提升自身的教学水平。
在课堂教学中，融入大数据技术，利用与教学内容相符的视频等资源，可以使学生深入了解理论知识。或是利用大数据技术演示具有危险性的实验，避免危险实验对学生的人身安全造成威胁，通过生动形象的画面让学生充分了解实验步骤和注意事项，并利用回放功能加深学生印象，使学生既避免了实验的危险性，又提升了学习的兴趣，同时也为学校减少了一笔昂贵的实验经费。
很多学校的学生课堂行为都会被摄像系统记录，大数据时代的技术能够帮助教师对学生的学习行为等进行整理分析，使教师充分了解学生的学习情况，根据学生的差异性实施不同的教学方法。
三、大数据时代背景下高校课堂教学的发展趋势
1.增加预测性判断
教育过程具有计划性，教师与学生通常是按照教学计划进行教学活动的。大数据时代的到来，将会为教师的课堂教学提供依据。利用大数据技术对学生的学习情况和日常行为进行整理分析，教师可以充分了解适合学生的教学方法、学习时间、学习方式、理论实践方法等，进而对课堂教学的方法、内容和时间进行相应调整。大数据技术还可以预测学生思想、行为的发展倾向，帮助教师在课堂教学中对学生的不良行为进行有效预防。
大数据时代背景下的高校课堂教学，将会增加预测性判断，提升教师的教育主动权，约束学生行为，提高学习效果，培养学生成为身心健康的综合型人才。
2.发挥教师数据分析能力
大数据时代，高校教师不仅要具备丰富的专业知识，还需要一定的数据分析能力来适应数据支持的决策文化。教师的专业知识水平对课堂教学质量有着直接影响，是教师专业性和教学水平的重要衡量标准。随着大数据时代的到来，教师对教育数据的分析能力，也逐渐成为教学质量的重要影响因素。教师需要在复杂的数据中，找到与学生相关联的、有价值的信息，并运用在课堂教学中，有效地提高学生的学习效果，维护学生的身心健康。因此，其数据分析能力在高校课堂教学中的地位至关重要，在高校课堂教学中充分发挥教师的数据分析能力，已成为高校课堂教学的必然发展趋势。
为了应对这一趋势，高校应适应市场需求，转变传统观念，增加开设数据分析课程，积极培养专业性强并且数据分析能力高的复合型教师人才。
3.个性化教育
大数据技术能够将学生在互联网上留下的所有信息进行总结，对学生过去的行为数据进行分析，教师可以通过分析结果，对学生的兴趣爱好、心理特征、行为特点等进行了解，并具体问题具体分析，明确学生的差异性，适当调整课堂教学的内容、方式及时间安排，对学生因材施教。
大数据时代的来临使教师能够更深入地了解学生，以制订更加科学合理的教学方法。高校课堂教学也将趋于个性化教育发展，更加尊重学生的差异性，不断调整教学策略，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。
大数据时代的到来，对社会上各个领域都产生了一定影响，高校课堂教学也深受大数据时代的影响，开始广泛运用大数据技术，以提升教师的教学质量和学生学习效果。增加预测性判断、提高教师数据分析能力、个性化教育已经成为大数据时代背景下高校课堂教学的必然趋势，广大教育工作者应更加深入研究，加强大数据时代高校课堂教学的有效性，推动高校教育的健康、快速发展。
篇9
中图分类号：G632 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2015）13/14-0112-04
从基于物联网技术构建的智慧教室，到利用电子书包开展智慧学习，以及基于云计算和网络技术搭建的智慧课堂，信息技术增强了课堂互动交流，提升了课堂教学效率。大数据时代，开展基于大数据技术的动态学习评价，建立基于学习数据分析的智慧课堂，为现代学校智慧课堂的构建与应用提供了新的思路。
智慧课堂的定义
目前对智慧课堂的定义总体上有两类：一类是从“智慧”的语义学上定义，与“智慧课堂”对立的是“知识课堂”；另一类是从信息化视角定义的。本文的定义是基于后者。从信息化的视角来看，随着信息技术不断发展及其在学校教育教学中的应用，信息技术从早期的辅助手段向与学科教学的深度融合发展，传统课堂向信息化、智能化课堂发展，对智慧课堂的认识也在不断深化。
目前基于信息化视角对智慧课堂概念的定义有三种。一是基于物联网技术应用的。这一定义强调基于物联网的“智能化”感知特点。二是基于电子书包应用的。这一定义强调基于电子书包的“移动化”智能终端特点。三是基于云计算和网络技术应用的。这一定义强调课堂中的“个性化”学习应用特点。
这里我们结合实际开发应用，提出基于动态学习数据分析的智慧课堂概念。即智慧课堂是指利用大数据、云计算、物联网等新一代信息技术打造的智能、高效的课堂，是基于动态学习数据分析和“云+端”的运用，实现评价反馈即时化、交流互动立体化、资源推送智能化，全面变革课堂教学的形式和内容，构建大数据时代的信息化课堂教学模式。
智慧课堂的主要特点
基于动态学习数据分析和“云+端”运用的智慧课堂，与传统课堂相比，在技术和教学应用上具有重要的特色和创新价值。主要特点有：
①基于数据的课堂：一切靠数据说话，依据学生学习行为大数据挖掘分析与决策，用直观的数据了解学生对知识掌握的水平，精准地掌握来自学生的第一手学情资料。
②高效互动的课堂：利用智能化的移动学习工具和应用支撑平台，教师与学生、学生与学生之间的沟通与交流更加立体化，能无障碍地进行即时交流和互动。
③动态开放的课堂：借助于新兴信息技术及各种智能终端，课堂系统超越了时空限制，实现更为开放的教室、更为开放的课堂活动，让课前、课中、课后融为一体。
④合作探究的课堂：采取小组协商讨论、合作探究的学习方式，协作群组服务能够帮助有相同学习需求和兴趣的学习者自动形成学习共同体，教师可以通过平台对小组合作进行实时的数字化评价和及时的反馈。
⑤个性化学习的课堂：通过课前预习测评分析和课中随堂测验即时分析，实现对学生的个性化学习能力的评估，有针对性地制定教学方案和辅导策略，真正实现“一对一”的个性化教学。
⑥教学机智的课堂：教师基于动态学习数据分析和即时反馈，采取机智性行动，及时调整课前的教学设计，优化和改进课堂教学进程，充分体现教师的教学智慧和教学艺术。
智慧课堂的信息化环境
智慧课堂常态化应用的前提是具有先进、方便、实用的工具手段，为此，需要构建基于学习动态数据分析和“云+端”应用的智慧课堂信息化环境。智慧课堂信息化环境的基本架构如图1所示。
智慧课堂信息化环境的总体架构包括三大部分，其主要功能是：
①微云服务器：提供本地网络、存储和计算服务，可以方便、直接地将即时录制的当堂课程进行本地化存储；构建无线局域网，教师和学生可以通过多种移动设备，在无需互联网的状态下，实现任意点对点的通讯与交互，节省大量互联网资源的占用；当连接互联网时，可以实现教室的跨越空间的直播。
②端应用工具：包括教师端和学生端。教师端实现微课制作、授课、交流和评价工具，导入PPT并实现动画及视频的插入，电子白板式任意书写，实现任务、批改作业、解答问答等。学生端可以接收并管理任务（作业），直接完成作业，进行师生交互、生生交互。
③云平台：提供云基础设施、支撑平台、资源服务、教学服务等，如构建完整的教学资源管理平台，可以进行结构化与非结构数据的各种教育教学资源管理，支持各种教育教学资源的二次开发与利用，实现多种教育教学资源综合应用。
智慧课堂的教学流程
在教学实践运用中，智慧课堂的教学流程为“3+10”模式，即由3个阶段和10个环节组成。这些阶段和环节包括了教师“教”和学生“学”的共同活动以及它们的互动关系。智慧课堂的教学流程如下页图2所示。
1.课前环节
学情分析：教师通过智慧课堂信息化平台提供的学生作业成绩分析，精确地掌握来自学生的第一手学情资料，预设本节课的教学目标，并向学生推送微课或富媒体预习及检测的内容。
预习测评：学生预习教师推送的富媒体内容，完成和提交预习题目，并可在论坛或平台上进行相关讨论，提出疑问或见解，记录在预习过程中的问题。
教学设计：教师根据学情分析结果和学生预习检测统计反馈的情况，以学定教，确定教学目标、内容、方法等，优化教学方案设计。
2.课中环节
课题导入：教师采取多种方法导入新课内容，主要通过预习反馈、测评练习和创设情境等方式导入新课程，学生展现课前自学成果，围绕新课导入进行演讲展示、分享观点。
探究学习：教师下达新的学习探究任务和成果要求，学生开展协作探究学习，主要包括小组合作探究、游戏教学等方式。教师设计活动，为学生分组，进行互动讨论，学生开展小组协作后提交成果并展示。
实时测评：学生完成学习探究任务后，教师将随堂测验题目推送到每个学生终端上。学生完成随堂测验练习并及时提交，教师进行实时诊断和反馈。
总结提升：教师根据实时测评反馈结果对知识点、难点进行总结和点评，对薄弱环节补充讲解，重点进行问题辨析。学生针对教师布置的弹性分层作业和任务，对所学习的新内容进行运用巩固、拓展提升。
3.课后环节
课后作业：教师利用平台个性化的课后作业，学生完成课后作业并及时提交，得到客观题即时反馈。
微课辅导：教师依据学生课堂的学习情况，结合批改作业，录制、讲解微课并有针对性地推送给学生，进行个性化辅导。
反思评价：学生在线观看教师所录解题微课，总结所学内容，在平台或论坛上感想与疑问，与教师、同学在线讨论交流，进行反思评价。
智慧课堂教学应用实例
我们研究与开发的“基于动态学习数据分析的智慧课堂”，已经在全国各地许多学校进行实际应用并取得良好成效。2015年1月10日，由蚌埠市教育局主办的“蚌埠首届智慧课堂观摩研讨会”在蚌埠二中举行，来自安徽、上海、江苏、深圳、武汉等省市的1000多名中小学教师前来观摩6节课，《中国教育报》专题报道了这次观摩活动。在观摩会上，蚌埠第二实验学校基于“智慧课堂信息化平台”开展了一堂教学实践课“认识三角形”。该堂课利用信息技术的优势，使学生课前学习微课；课堂上根据学生的认知特点，创设“金字塔闯关”的游戏情境，并进行实时测评和资源推送，结合任务驱动教学法展开深入的探究活动。
1.观摩课名称
认识三角形。
2.课程描述
“认识三角形”是苏教版《数学》第八册的教学内容。
3.教学目标
①利用生活经验，通过观察、操作等学习活动，认识三角形的基本特征，了解三角形两边之和大于第三边。
②在认识三角形的活动中，体会认识多边形特征的基本方法，培养观察、比较、抽象、概括能力。
③体验并掌握自主学习的形式和方法，培养学习兴趣，培养合作交流的意识和创新精神。
4.教学模式
（1）课前环节
发放资源：在微课平台发放学习资源，学生在家自主学习三角形的相关知识，并完成教师在作业平台发放的作业包。
微课学习内容：①三角形的基本特征；②三角形的三边关系。
（2）课中环节
集体分享：利用平台观看学生作业平台中的“生活中的三角形”。
游戏教学：利用三角形的相关知识，与同学合作探究，巩固深化学习内容。
①自主创造。学生可以自己独立创造一个三角形，或与同学合作，创造一个三角形拍照并上传。教师展示学生作品并点评。
②分组探究。小组合作，从4根小棒中任意选3根，围成一个三角形，写出所有选法。教师巡视指导并展示学生上传的数据记录，进行分析，使学生进一步理解“三角形两条边的和大于第三条边”。
③自主学习。学生完成作业平台中的测评练习。教师借助数据分析平台提供实时反馈图，针对问题展开讨论。
④巩固练习。依据所学内容，教师提出问题（把20厘米长的吸管截成3段，每段长是整厘米数，围成一个三角形，思考：最长的一条边最多是多少厘米？）和要求，学生先独立思考，再动手操作。
（3）课后环节
总结讨论，教师提出课后任务：通过今天的学习活动，你有什么感受？
5.效果评价
这是一节充分展示“智慧课堂”技术与教学深度融合的课。教师在没有“刻意”应用“技术”的痕迹下，以极其自然的方式，通过大数据分析、小组协作以及“云+端”设备的应用，实现了“探究学习、主动学习、游戏化学习”等一系列传统课堂难以实现的教学理念和方法。这是一节形式与内容均发生了深刻变化的高效课堂，充分展现了教师基于动态信息反馈的教学机智。
参考文献：
[1]王盛之，毛沛勇.基于数字化教学案的智慧课堂互动教学系统实践研究[J].教学月刊（教学管理）中学版，2014（4）.
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【中图分类号】G434 【文献标识码】B
【论文编号】1671-7384（2017）03-0046-03
所谓数据分析，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程[1]。数据作为信息的主要载体，在当今的信息化社会中扮演着重要的角色。各行各业的各个领域数据无处不在，数据为我们提供了丰富的信息，数据分析在电子商务领域发挥了巨大的作用。
在教育领域，杨土胡从培养学生核心素养的角度，讲述了如何在教学过程中利用好教材中的数据，以培养学生的数据分析观念[2]。陆丰从高中数学中学生解题能力培养的角度分析了，作为一名教师，数据分析能力应该是其一项必备的内在素养[3]。彭柳萍结合四年级下册“认识三角形”这节课的前测，分析了教师开展前测对教师成长的促进作用[4]。本文将以人教版义务教育教科书数学五年级上册第一单元“小W乘法”的单元复习为例，阐述数据分析在课前、课中、课后的应用。
课前分析数据，了解学生知识薄弱点
“小数乘法”单元复习的主要内容有小数乘法、积的近似数、整数乘法运算定律以及运用小数乘法解决简单的实际问题四个方面。因而本单元我们就围绕这四个方面的知识点进行前测。测试内容见表1，测试方法是运用电子书包检测，测试时间是课前的早读时间，测试班级是五（9）班，测试人数为43人。
对所有题目，学生都需要在电子书包上直接作答，其中第1和第7题要把解答过程拍照提交，留作备查。前测结果如图1所示。
从题目的正确率可以看出，学生的薄弱知识点主要在第2题小数乘小数的计算、第4题结合实际情况求近似数以及第7（2）题分段计费上。通过进一步查看学生拍照提交作业的情况，结合数据分析得出如下结论。
1. 如图2所示，第2题错误的原因主要是学生计算过程中乘法计算错误和小数点位数点错。在复习的时候要注意培养学生明算理、懂算法、会计算。
2. 通过观察图3可以看出，第4题错误的原因不是学生没有掌握方法，而是在计算时没有考虑实际情况，把答案直接写成9.625元，而人民币的最小单位是分，也就是说最多只能有2位小数，所以本题的正确答案应该是9.63元。
3. 第7（2）题的正确率虽然与第2题相同，但是结合数据进一步分析发现，学生做错的原因不同（如图4）。本题错的主要原因是学生没有读懂题目，所以对分段计费的问题，需要教师引导学生学会读题，理清题目之间的关系，才能正确解答。
课中分析数据，掌握教学目标达成度
结合前测数据的反馈情况可以看到，学生在小数乘小数的计算方面普遍较弱，在利用运算定律方面掌握较好，在解决实际问题方面还存在比较大的审题问题。因此结合前测的反馈数据以及教材的重难点，我们将本节复习课的教学目标设定如下：
1.掌握小数乘法的算理和算法，会正确计算小数乘法。
2.会运用四舍五入法求积（小数）的近似数。
3.会用整数乘法的运算定律进行小数乘法的简便运算。
4.能用小数乘法解决实际问题。
本节课在课中教师首先针对学生存在的算理算法问题进行重点讲解，让学生进一步熟悉小数乘法列竖式计算的算理、算法是什么，如何计算，以及计算过程中需要注意哪些问题。另外，针对学生审题不清的情况，教师要引导学生逐词逐句分析题意，理清关系，最后列出正确算式。
同时，在解决学生前测中存在问题的同时，学生在课堂上可以提出自己遇到或者感到困惑的任何问题，教师有针对性地解答。
为了检验复习的效果和目标达成度，教师在课中设计了7道练习题进行后测。题目需要学生在电子书包上直接作答，其中第6、7题需要拍照提交解答过程，题目见表2。
通过课中的复习，测试统计图如图5所示。
图5 “小数乘法”后测各题正确率
通过对比可以发现，同样的知识点，学生的正确率有了明显提升，与此同时，学生的小数乘法计算还需要加强训练。而在最后一道题目中，虽然大部分学生已经读懂了题意，但是由于本题涉及多步计算，正确率一直不高，是今后需要加强训练的一个知识点。
课后分析数据，进行一对一培优补差
传统的课堂教学除了多媒体课件，很少有数据留存下来，而利用电子书包的课堂，学生所有题目的作答情况，以及每次练习的情况都可以作为电子资源保存下来。通过观察这些数据，我们可以明显地查看到哪些学生在本单元的学习中存在哪些问题。图6是A同学历次练习正确率与全班正确率的对比。
图6 A同学历次练习正确率与全班正确率对比图
传统教学更多的是通过单元测试以及期中期末测试进行结果性评价，很难通过数据进行过程性评价。利用电子书包平台则可以实时反馈和收集每次的数据，可以清晰地看到每位学生的学习过程，进行过程性评价。从这个折线图可以明显地看出，A同学在本单元的学习中大部分时间正确率在全班的平均水平之下，特别是小数乘小数计算正确率最低，反而在利用运算定律计算这部分，因为更多的是简便算法计算，A同学的正确率高于全班的正确率。这说明他在知识运用方面掌握较好。在复习的时候，教师就要有针对性地去进行小数乘法的练习和解决问题的重点练习，有针对性地去补差。
同样，在班级里部分特别优秀的学生，每次的正确率基本都接近100%。针对这类学生，教师可以有针对性地去引导他们解决更深层次的问题，而不是将自己的学习仅仅停留在课堂上学习的知识。结合课堂上反馈回来的数据，我们可以更好地对学生进行培优补差，真正做到一对一的数字化教学。
（作者单位：广东广州市天河区华景小学 广东广州市天河区黄村小学）
参考文献
百度百科.“数据分析”[DB/OL]. http：///4NrVfU，2016-12-11.
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doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.08.132
[中图分类号]F713.5-4；G712.4 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）08-0-02
义乌工商职业技术学院电子商务专业自建立以来自始至终以创业为培养目标，而日益变化的电子商务模式、日益激烈的市场竞争敦促职业院校必须改革教学方式、改进教学设计，从而培养电子商务技能型人才，与实战创业无缝连接。
1 课堂现状
随着互联网和移动电子商务的发展，“低头族”越来越多，人们沉迷于互联网的世界乐此不疲，大学生亦难以幸免。与本科大学生相比，高职院校的学生，好动、好实践，对于理论知识的理解和掌握能力不足。数据化营销课程侃侃而谈的教学模式成为学生的催眠神器，大量的理论阐述和数据分析让学生无所适从，学而无用。要把学而无用转化为学而有用，势必要进行课堂教学改革，创新课堂设计，改进教学方式，让学生在实践中掌握技能。
电子商务专业的强实操性，要求学生全面掌握网络店铺运营的技能，包括产品定位、货源选择、物流选择、美工策划与客服推广等。学生要想创业、就业，需要的是真本事，而非纸上谈兵。本文通过引入企业项目管理模式，创新数据化营销课堂设计，让学生在学习中工作，在工作在学习。
2 企业项目管理模式
企业项目的开展往往跨越职能部门，如何进行组织管理、合理优化资源配置，是企业需要重点考虑的问题。在这种情况下，矩阵型的企业项目管理模式应运而生。该模式设置了与各职能部门平行的专门的项目管理办公室（PMO），负责企业整个的项目管理，专职的项目经理都归PMO，作为PMO的一个实权代表管理一个项目。本文的研究旨在将企业项目管理模式与课堂教学设计合二为一，开展教学与实践项目。
3 “项目管理办公室”进课堂
将企业项目管理模式引入课堂教学，是开展校企合作的必然要求，同时也为学生在今后的顶岗实习、毕业实习奠定坚实基础。为此，本文探索在数据化营销课堂教学中，成立“项目管理办公室”，组建项目团队，由“项目经理”负责组织实施，在校内校外参与实战。各项目团队以淘宝店铺为项目载体，优化店铺运营的各项指标数据，从而进行数据分析和营销策略的制定。
“项目管理办公室”职能及项目团队岗位职责具体如下。
3.1 项目经理人
①负责网店整体规划、营销、推广、客户关系管理等系统经营性工作；②负责网店的日常维护，及时发现网站异常状况，保证网店的正常运作；③负责收集市场和行业信息，分析竞争对手或竞争产品，挖掘潜在优势；④制订店铺未来发展方案，包括预期目标、实现途径、策略调整等内容，带领团队完成销售业绩目标。
3.2 数据分析员
①熟练掌握店铺数据分析工具：生意参谋、客户关系管理、Office办公软件；②实时跟踪店铺流量、搜索排名等数据，出现异常、大幅波动等情况及时反馈；③搜集行业内相关产品信息，通过分析关键词搜索量、在架产品数、竞争价格等因素，不断挖掘潜力爆款产品，建立候选爆款产品资源库；④定期整理店铺直通车、优惠券等推广活动的投入成效，及时改进营销方案，提高转化率。
3.3 文案
①负责店铺产品文字编辑，包括宝贝详情页的文字介绍、店铺公告、品牌文化等；负责店铺上传宝贝的相关工作，包括产品摄影、图片修改；②升级店铺主页，根据产品定位的主题、店铺活动主题等，适时进行店铺整体美化。
3.4 运营助理
①策划并制订店产品推广方案（包括淘宝推广、论坛推广、微博营销与旺旺推广等）等营销工作；②负责店铺与标题关键字策略优化、搜索引擎营销、直通车、淘宝客等推广工作；③通过运用客户关系管理等服务，做好客户档案管理工作，描绘客户画像，做到精准营销。
3.5 客服
①负责在淘宝上和顾客沟通，解答顾客售前咨询，引导用户购买，促成交易；
②负责客户关系维护工作，解答顾客对产品和购买服务的疑，消除顾客疑虑；
③负责客户疑难订单的追踪和查件，处理评价、投诉等，合理、有效解决问题。
3.6 宣讲员
宣讲员主要负责撰写任务执行情况报告，同时对团队的阶段性成果和存在的问题进行汇报。
4 课程设计
数据化营销课程的宗旨在于对淘宝店铺的产品定位、产品文案、产品营销进行量化分析，掌握淘宝运营的消费者需求分析、竞争对手分析，规划适合的产品类目，确定店铺潜力产品，从而进行店铺运营的一系列过程。通过借鉴企业项目管理模式，发挥团队合作优势，把学习任务贯穿于实训项目的始终，实现边学边练。
4.1 阶段一：圆桌学习，经理引领
首先，通过自荐和推荐双重方式推选出项目经理人，余下学生竞争上岗数据分析员、文案、运营助理、客服与宣讲员等5个岗位，组成6人项目团队。课堂的学习、任务的完成、成果的汇报都将以项目团队为单位，圆桌学习、畅所欲言、互通有无。
4.2 阶段二：任务驱动，稳步推进
本课程设置产品定位、文案创作、店铺运营与项目成果汇报等4个任务。针对任务要求，学习使用所需的数据分析工具、操作软件、应用服务，熟悉所有具体的操作方法及手段，掌握任务开展所需的基本技能，并应用于店铺运营实战。课程所设任务内容涵盖淘宝店铺运营全过程，实现店铺销量从无到有、从有到多、从多到稳的进阶。
任务一：店铺产品定位。主要学习生意参谋的使用，掌握关键词搜索量、在架产品数、直通车平均出价、竞争对手出价与采购成本等分析方法及手段。
任务二：产品文案创作。通过运用PhotoShop、Office办公软件制作产品、品牌文案。
任务三：转化与流量。通过淘宝推广活动和客户关系管理，掌握淘宝卖家中心、直通车等付费推广、会员制、优惠券、客户画像、手淘短链与RFM模型等分析方法。
任务四：项目成果汇报。项目成果包括货源选择、竞争对手分析、后期推广方法、流量获取、转化率提高与客单价提升手段等。
4.3 阶段三：过程考核，竞争“上位”
传统的期末考试一张纸，无法适应日新月异的电子商务发展；生硬的实训报告考查，结构单一，借鉴性较强，自主完成率无法保障。本次教改课题的目标就是建立新型考核制度：任务驱动，实时跟踪，项目团队每周上报店铺销量趋势图、产品单价变化图、文案修改方案、运营推广方案和改进成效，注重过程考核，增强补弱，提高竞争意识。考核指标主要为爆款点击率（20%）、爆款转化率（20%）、店铺总销量（30%）、店铺销售额（20%）、店铺评分（10%）。
5 预期成效
本文探索了引入企业项目管理模式于数据化营销课堂教学设计中，打造项目管理办公室，以项目团队为单位实施项目任务并进行考核。通过团队合作、任务驱动、竞争机制等充分调动学生参与课堂学习的积极性，并在项目团队组建环节实现学生资源优化配置，从而提高教学质量，切实提升课堂教学的有效性。
主要参考文献
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基金项目：华北理工大学研究生教育教学改革项目资助（项目编号：K1503）
基金项目：华北理工大学教育教学改革研究与实践重点项目资助（项目编号：Z1514-05；J 1509-09）
G643；O21-4
谷歌公司的经济学家兼加州大学的教授哈尔・范里安先生过去说过统计学家将会成为像电脑工程师一样受欢迎的工作。在未来10年里，人们获得数据、处理数据、分析数据、判断数据、提取信息的能力将变得非常重要，不仅仅在教育领域，各行各业都需要数据专家，“大数据”时代的到来使得数据处理与分析技术日新月异，深刻的影响着各个行业、领域及学科的发展，尤其是与数据关系密切的行业及学科，而作为工科各专业硕士研究生重要的公共基础课数理统计学是天生与数据打交道的学科。
怎样在“大数据”时代背景下培养出适应面向企业自主创新需求的数据分析人员或掌握现代数据处理技术的工程师，如何把当下流行的“大数据”处理技术与相关数理统计学课程教学有机的结合，以激发学生对数据处理与分析技术发展的兴趣，这些都是我们在与数理统计学相关的课程教学中不得不思考的问题。然而，当前高校工科各专业硕士研究生数理统计教学的现状却与其重要程度相去甚远，整个教学过程的诸多环节都存在较大的不足，主要表现为：1.教学内容偏重理论，学生学习兴趣不高；2. 轻统计实验；忽略对统计相关软件的教学；3.没有注重数理统计的学习与研究生专业相结合，实用性强调不够。4. 轻能力培养；轻案例分析等。
这些现象导致的直接后果就是学生动手能力上的缺陷和创新能力的缺乏， 不能够自觉利用数理统计知识解决实际问题， 尤其缺乏对统计数据的分析能力。因此，需要数理统计学随着环境的变化不断创新新的数理统计思维和教学内容。避免教学内容与大数据时代脱节。为此笔者在该课程的教学过程中，有意识地进行了一些教学改革尝试。提出了几点工科研究生数理统计教学的改革措施。
（1）调整教学内容，将与数理统计相关的大数据处理案例引进课堂。有很多有普遍性的应用统计实际案例，可以在本课程的教学过程中有选择的引入介绍给学生，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法。以期解决工科研究生对确定性思维到随机性思维方式的转变的不适应性。
（2）适应大数据时代数理统计学课程的教学环境。实现教学方式的多样性。大数据时代背景下，互联网十分发达，学生根据自己的兴趣去收集、整理和分析数据，既可以改变他们对统计方法的进一步认识，也可以增加他们的学习兴趣。甚至可以以专业QQ群，邮件的方式和同学、老师之间相互交流，交流者处于相互平等的地位，可以畅所欲言，随时随地都可以交流，起到事半功倍的效果。这种交流使得教师不再是知识的权威，而是把教师上课作为一种更好自主学习的引导，这种交流使得他们的思想变得更加成熟。同时参与各种网络论坛，贴吧回答问题等使得他们更能体现自己的价值，这种交流也使得学生的学习热情和学习精神得到更好的激发。
（3）引导工科研究生开展与本专业相结合的课题研究，强调实用性，注重统计思维能力培养。适应大数据时代数理统计学课程教学环境，实现教学方式的多样性。以期弥补学生缺少数据分析实例的训练，解决学以致用的不足。在目前的数理统计教学安排下，受学时所限，如果相当一部分时间用来学习公式、定理的推导及证明，势必没有时间进行实际的数据分析练习。在大数据时代背景下，随着海量数据、复杂形式数据的出现，使得统计方法的发展和以前有了很大的不同，没有实际的数据分析训练，学生们就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。这要求具体工作者提出新的统计思想和方法，加深对已有统计思想的理解，以解决实际问题。
（4）改革成绩评定方式。现有的考试模式为通过有限的一到两个小时的期末考试，进行概念的辨析和理论及方法的推导计算，由此来判断研究生关于数理统计课程的学习情况有很大的不足，特别是对可以利用软件进行的某些实际数据分析的考察没有办法实现。因此，有必要通过日常课堂“论文选题―提交―讨论”与期末理论考试相结合的形式对学生数理统计学习进行考核。加大对学生平时考察的力度，相应地减少期末考试成绩的比重。让学生选择一些与自己专业有关的数据进行尝试性的数据分析、一些统计科普著作的读书报告等并写成论文的形式提交，做为对学生成绩的评定方式，更能综合、客观地评价学生的学习情况。
数据分析在现代生活中发挥的作用越来越大，而道硗臣品椒可以与数据分析有机的结合，从而在提高数据分析效率的同时，保持分析结果的有效性，为生产和实践活动提供准确的参考。以上的思考和建议仅是我们在教学研究和教学过程中的一点体会，还有许多工作亟待深入，比如适合工科研究生数理统计课程的大数据案例选取，与课程内容的有效衔接；案例教学法如何实施；教学方式多样化问题；课堂教学与网络交流结合；理论介绍与软件应用训练结合问题等。教学改革与实践是一项艰巨的任务，以培养学生的实际运用能力和正确解释数据分析结果的能力为目的，强调统计思想和方法应用的培养，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法将是一项长期的工作。
参考文献
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引言：
信息科技的不断进步引领了大数据时代的到来，大数据技术以超高速计算、海量数据存储以及移动互联网技术等为依托，席卷了全球，带来了生产、科技、教育和生活等方方面面的革新。在教育领域，迄今为止，大多数院校仍采用以工业化批量输出为特点的传统教育模式，在强调个性化的今天，荼毒着学生们的个性化发展，亟待创新，大数据技术的海量数据分析技术为教育的革新提供了可能，在英语教学方面，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行有效结合，主张因材施教是未来教育的一大发展趋势，对其接触并深入探讨有利于增加实践经验，以不断完善其进程。
一、大数据时代特征
以2013年为界，大数据思维成为我们解决问题的又一新思路，海量数据分析处理技术是大数据时代的主要特征，依托以海量数据存储为特点的云技术，使得我们在分析问题时能够摆脱抽样分析法，而能够通过对所有存储着的真实数据的分析，得到一些更加有意义的信息。大数据时代的特征主要包括五点，简称5V，分别是存储海量----Volume，运算高速----Velocicy，类型多样----Variety，数据真实----Veracity以及分析有价值----Value。大数据分析技术的广泛应用给各行各业带来了前所未有的革新，不断地改变着人们的生活和工作方式。现在，在社会的各行各业，每天都会产生海量的数据，特别是移动互联网的普及，将每个人类个体与互联网联系在一起，通过互联网数据的跟踪和分析，能够了解每个人的生活、学习方式以及性格等等。特别是在教育领域，慕课、视频课程的出现改变了W生们的学习方式，使得学生们能够根据自己的个人意愿去发展自己的个性化教育，不再受制于地域、时间以及资源有限性等，并且以大数据分析技术为工具，能够掌握学生们的学习情况，从而给予教育工作者更多有价值的反馈，以提高教育质量。
二、大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势
在大数据时代的技术背景下，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行巧妙融合是提高学成果的一大有效手段。高校的公共英语教学属于基础型科目，面向的是全体同学，以大班教学为主，即使是网络课程的多样性，也无法实现每个同学的个性化教育，从很大程度上限制了个体的发展，而大数据分析技术的引入则很好地解决了这一问题，通过对海量数据的分析，能够得到一些对教育有价值的信息，从而能够有效指导教育的下一步进展。
大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势主要表现在三方面，一是学生个体，二是教师教学，三则是网络教学平台建设。学生是该项目的直接受益人，通过建立英语网络教学平台，在该平台上一系列相关的教学资源，能够使得学生随时随地进行学习，完美地突破了时间和空间的限制，学生可以在英语网络教学平台上通过观看教学视频的方式习得所需知识，还可根据自己的知识理解能力和时间安排自行安排学习进度和视频回放，极大地增加了教育的普及度，学生们还可以通过在线互动的方式来和老师同学交流，有效地解决了答疑的问题，另外，学生们的在线学习记录均会被记录存储在数据库中，教学视频的者和教学平台的管理者均可以通过对单个学生学习轨迹数据的分析处理，掌握该学生的学习习惯和学习思维，从而方便高校制定针对个性化的教学方案。该项目的实施有利于提升教师们的教学能力，网络在线课程的数据收集，通过大数据技术的处理能够很容易地指导某个知识点同学们的理解程度，例如对于某一部分教学视频，学生们的浏览量数据明显很高，或是对于某一知识点的测验题，学生答错的概率明显高，这就说明该知识点是学生们的难点，下一定的教学资料准备就要进一步解决这一知识点；数据的关联性分析是大数据处理技术的又一大能力，它能够通过对众多看似毫无关联的数据进行分析处理，运用高效的数据分析技术取得一些关联信息，来指导教师们的教育教学活动进展。大数据技术还能够指导英语网络教学平台的建设，教学平台建设之初，因为缺乏实际经验，一定会存在很多不足之处，完善其建设的措施除了调查问卷等这些被动式的方式之外，还可以主动进行浏览量、学习时间分布、学习停留时间，知识点视频点击率等数据分析，以合理规划教学内容、资源上传时间、资源关联内容等，来完善英语网络教学平台的建设。
三、大数据与高校公共英语网络课程教学结合的优化策略
鉴于大数据分析技术对教育教学的显著优势，将大数据分析技术与高校的公共英语网络课程教学结合起来是教学模式改革的一个好思路。但是在大多数院校的实际施行中，由于经验欠缺，使得这一项目成效虽有提升，然却差强人意。分析其症结，主要是在改革方式、教师培训以及教学管理上存在问题，要完善该项目，必须合理选择英语教学模式、加强教师队伍的建设和加强教学管理，下面具体展开论述。
1、合理选择英语教学模式
新时代英语教学模式主要分为三种，一是反转课堂，二是微创新课堂与小微课，三是慕课。每种模式均对应着不同的教学方法，反转课堂是将传统的授课模式完全反转，即知识点内容学习由学生课下在教学平台上完成，课堂不再用于知识点的讲授，而作为小组讨论和知识点答疑的场所，这种教学模式完全颠覆了传统的填鸭式授课模式，主张以学生为主体，充分发挥学生们学习的主观能动性，在英语教学中，还能提高学生们的口语交际能力，是一种高效的英语教学方式，适合校园网建设完善、硬件设备齐全的绝大部分高校，但是对学生们的自主学习能力要求较高。微创新课堂是介于反转课堂模式和传统教学模式之间的教学方法，它综合两种教学模式的优点，未完全摒弃传统课堂讲授知识点的教学模式，而是将课堂的课时分为了两部分，一般是以6：4的比例将课堂分为讲授和互动环节，并且还包括教学平台上的小微课，这种教学方式适用于个性化教学，规避了学生们不同自学能力的差异。慕课是大规模上课程的简称，是一种完全的网络在线教学模式，教师们将教学视频、教学课件、测验题、课程作业等完全到教学平台上，并设置作业提交期限、成绩提交期限以及课程截止日期，由学生们自主安排时间，这种教学模式脱离了实体的课堂，完全突破了空间的限制，适合于通识教育教学。三种教学模式各有优缺点，各大高校要依据自己学校教师、学生以及学校设施的齐全程度，因地制宜，合理选择教学改革的模式，切忌盲目跟风、不顾实际。
2、加强教师队伍建设
教师是教学活动的支持者，决定着教学活动的进程和质量，教学改革的实施与教师的能力密切相关，新时代教学模式的改革要求教师有着相当熟练的信息技术操作能力以及与时俱进的知识信息更新能力，因此对各大高校来说，积极引进新一代优秀教学人才以及加强对老教师的教学能力培训显得十分重要。积极引进人才，更换新鲜血液，加强能力培训是提升教师队伍整体专业素质的主要手段，只有建立高质量的教师队伍，才能保证教学改革的不断创新以及新思路的提出。
3、加强教学管理
教学管理工作是完善教学质量的重要保障，加强教学管理工作主要从以下几个方面展开。一是要基于经验总结和大数据分析为教师们的教学安排提供建议和指导，例如要能够依据网络大数据分析技术合理划分学生们的英语能力等级，并根据不同的等级区间实行分级教学；要能蛞谰荽笫据分析技术得出最高效的视频授课时长，并根据学生们的不同等级设置视频倍速调节按钮；要能够基于大数据处理技术给授课教师提出具体建议，以提高学生们的学习兴趣和自学能力，以发展学生们的个性化学习。二是针对新的教学模式，首先实行教学试点，然后根据教学成果验收不断改进该模式，直到形成比较完善的体系，再进行全校范围推广。三是加强对教师的监督，合理量化教学劳动成果，保证新型网络教学模式能够有效实施。
结语：
高校公共英语的网络课程教学是一种新的教学模式，它依托于网络技术的普及，而大数据时代的到来，则为海量网络数据的处理分析提供了可能，由此能够为依托数据的教学活动提供关联性分析，以此指导高校的英语教学，从而能够为学生制定个性化学习方案、提升教师的教学能力以及完善网络教学平台的建设。但是，目前大多数高校的英语教学网络课程建设在教学方式的选择、教师队伍的建设以及教学管理上还存在着一些问题需要解决。但无论怎样，大数据与高校公共英语网络课程教学的有效融合是大势所趋，因此各高校仍要积极探索，不断完善教育的革新。
参考文献：
[1]张燕南.大数据时代思维方式对教育的启示[J].教育发展研究，2013，45（21）：14-15
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