数据分析师统计学基础篇1
关键词：成绩分析系统理科基础课程教学指导
中图分类号：G642.41文献标识码：CDoi：10.3969/j.issn.1672-8181.2013.15.023
高等学校的理科基础课是理工科专业学习专业课程的基础，高等数学、线性代数、大学物理、概率与统计等课程也是本科生在低年级学习中的重点与难点。如果理科基础课程教学效果不理想，将导致学生在专业课程学习时数理基础不牢固，极大影响到以后高年级专业课的教学质量和教学效果。而闭卷考试是高等教育教学中的一项非常重要的教学内容，是掌握学生知识获取程度的主要方式及衡量人才培养质量的重要评价途径。
1成绩分析的必要性
近年来，伴随高校对本科生大规模的扩招，生源质量明显下降、师资力量缺乏的问题进一步突显，致使各类课程，尤其是基础课程教学效果不佳，教学质量的下降等一系列问题。而作为教学效果反馈的一种主要形式，对于课程成绩的详细分析，可以对课程前一阶段教学效果作出评定，教师会获得教学情况的反馈，了解学生掌握知识和技能的程度，并据此调整教学的内容与方法，同时学生也会根据成绩分析判断自己的学习情况，对教师的教学实践和学生的学习活动都具有良好的反馈作用。[1]
目前，高校教育中教学管理系统中已经存储了大量的学生成绩数据，因此可通过构建成绩分析系统，筛选对教学有指导意义的有效数据，充分利用这些数据，得到制定决策的依据，成为提高教学质量、优化教学资源配置有效的途径。作为量化课程教学效果的重要指标，考试成绩很大程度上代表了学生对课程内容及知识能力的掌握情况，因此学生成绩的分析就显得尤为重要。作为高校的管理者，应该通过对学生的成绩分析，探讨基础课教学改革的方法，提出解决问题的相应对策。
2传统成绩分析存在的问题
虽然目前很多高校已经运用成绩分析的方法，以期为教学活动的实施提供良好的反馈，但传统的成绩分析还存在很多问题，比如领导和教师都对其重视程度不够；成绩分析系统数据统计、计算方式单一，可操作性不强；各任课教师之间的分析方法不统一，横向成绩比较很难实现；没有形成良好的反馈机制。
2.1成绩分析系统的重要性没有得到应有的重视
很多高校、学院和任课教师对于成绩分析并不是特别重视，忽视成绩分析的重要作用。没有对成绩分析系统的构建投入充足的人力和物力，也没有形成成绩分析系统的有效的运行和反馈机制。同时任课教师也没有把成绩分析作为检验教学效果的手段，并没有将成绩分析的结果正确地运用到之后的教学过程中去，造成成绩分析的虚有其名。
2.2成绩分析系统所用分析方法过于简单
目前比较常见的成绩分析方法有以下几种：①等级分析法；②定性分析法；③图形分析法；④综合分析表。[2]成绩分析仅局限于对原始成绩分数进行简单、粗略的加工，分析的指标也仅仅为平均分，90或80分以上的学生人数，分析指标非常单一，同时没有构建有效的成绩分析系统，没有从多维度，多类型题目进行分析，分析结果不能全面真实地反映学生对课程内容的掌握程度，及课程的教学效果和学生学习情况。
2.3没有建立行之有效的成绩分析反馈机制
虽然目前很多高校也在开展成绩分析的工作，但由于管理层、学院和任课教师都没有形成成绩分析系统的反馈机制，达不到成绩分析对教学决策、教学改革，任课老师改变自身教学方式的依据作用，成绩分析更多的流于形式。
基于以上几点，为帮助任课教师更好地了解学生知识的掌握情况，在科学数据分析指导下，改革教学模式及教学内容，构建详细有效的成绩分析系统势在必行。
3成绩分析系统的构建
基于成绩分析对本科教学的重要性，以及传统成绩分析存在的问题，从2008-200年天津科技大学理学院创建了本科生成绩分析系统，首先应用于全校高等数学、概率统计、线性代数三门数学基础课的学生成绩分析，逐渐推广到大学物理、无机与分析化学、有机化学等各门数理化基础课中，积累了十余万条数据。教师将所教班级学生的成绩录入系统之后，系统自动产生统计结果。
此系统主要从六个方面统计数据：全校成绩分数档分布情况；按小题统计得分；各门课程总分分布情况；班级成绩排名情况；任课教师所带班成绩排名情况；学院成绩排名情况。按此六方面统计数据体现了本系统改进传统成绩分析的主要两大功能：
第一是对每份试卷每道题的得失分情况进行统计，为试卷质量评价提供充分的数据支持。通过这部分数据就可以利用各种统计公式，进一步对试卷从信度、难度、区分度、效度、覆盖度等指标进行质量评价。如图1试卷各题得失分统计：
系统的第二大功能是对全校的数理化基础课程考试成绩进行统计分析。教师将每个学生成绩按照各答题录入系统，系统自行计算平均分、及格率、不及格率、各分数段人数及比例分布，从而全面了解本次考试学生的答题质量；同时系统还提供各种查询方式，使用者可以按照“班级、学院、大班和任课教师”查询学生考试成绩分布情况，也可以查询班级、学院和任课教师的成绩排名。
4成绩分析系统在高校的实际应用情况
成绩分析系统的创建对全校理科基础成绩有了更系统的统计和分析，最终目的还是指导教学，通过此成绩分析系统统计的数据体现的对教学的指导作用主要有以下几点。
4.1指导了教学计划的修订工作
学生是否对知识进行了一定深度的吸收和理解，分析、解决问题的能力是否得到提升，这些都是检验教学计划制订是否合理完善，能否达到预期培养目的的标准。而考试成绩的分析结果能够比较清晰地反映学生对于这些知识的掌握程度，任课老师可以以此为依据，并结合实际教学情况，对制定新一轮的教学计划进行相应调整，以便做到因材施教的效果。[1]
4.2为理科基础课程教师改进教学内容与方法提供了依据
成绩分析系统将各门课程的成绩进行分析后，提供给任课教师后，教师可以根据分析后的结果，判断学生对于课程各部分知识内容的掌握情况，了解自身讲课中可能存在的不足与缺失，并据此找出问题症结，在下一步的课程教学中调整教学内容和教学方法，以提升理科基础课程的授课水平及质量。
4.3规范了各类基础课程的命题工作
教师在课程考试的命题中，一定要严格遵照教学目标对学生的要求，依据教学目标出题。通过对考试结果的评价，分析哪些试题能准确地反映出教学目标的要求，可以继续使用；哪些试题需要修改或淘汰等。尤其是目前各个高校都在试图通过利用计算机题库完成试卷的组织而真正实现考教分离，而试卷的分析对于题库的完善及改进组卷质量提供了第一手信息，利用分析结果的反馈信息建立并不断完善试题库，在此基础上提高命题、组卷水平，使每套试卷的平均难易度、试题区分度等指标更好达到预定的水平，使命题更加科学、规范。
4.4促进了学风建设工作
通过横向和纵向考试成绩的分析，可以观察整个班级甚至整个年级的学风情况，有利于了解学生的学习态度、努力程度和学习效果，及时发现学生在精神、心理上存在的问题，以便进行妥善处理。成绩分析还可以与平时作业、上课纪律、出勤率、回答问题等情况有机地联系起来，及时反馈给学生管理部门，增加对学生学习管理与指导的针对性和实效性，促进学风建设工作。
4.5为科学有效的教学管理提供了重要依据
成绩分析可以说是高校日常教学管理的重点工作之一，其作为高校教学质量监控过程的重要一环，越来越受到高校管理层和教师们关注。而我校成绩分析系统的构建不仅为理科基础课程教学改革提供了重要的参考，而且为学校及学院开展科学有效的教学管理提供了决策信息，为今后的教学质量评估奠定了良好基础。
自从建立成绩分析系统后，不仅应注重学院内反馈，在各次教学检查结束后，召开反馈会议，把教学检查、成绩分析和试卷质量评价中发现的问题，督导组提出的意见及建议反馈给教师本人。另一方面，还要通过反馈教师所带班级学生成绩，帮助教师明确个人教学效果在学院内所处位置，在此基础上教师总结教学经验，找出教与学两方面的差距和问题，拟定整改措施，充分发挥教学特长，不断形成与升华教学风格。同时另加注重日常教学信息的积累，尤其是定量分析理科数理化基础课的各类考试成绩的相关数据，这种方法更为科学，更加准确，更具说服力。此平台的建立，通过成绩分析平台撰写分析报告，上报学校相关部门和主管领导，为学校教学质量监控、分析、预警、决策提供数据支持，也将为其他高校理科基础课的教学改革提供参考依据。
参考文献：
[1]邱妍.成绩分析引发的思考[J].文教资料，2010，（33）：182-183.
[2]朱娴.成绩分析引发的思考[J].湖北广播电视大学学报，2012，32（11）：79-80.
作者简介：魏吉兆（1985-），男，硕士研究生，研究实习员，研究方向为理科基础课教学管理，天津科技大学理学院，天津300457
数据分析师统计学基础篇2
关键词：大数据；地方本科院校；经管人才培养
中图分类号：G4
文献标识码：a
doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.085
地方本科教育必须面向区域经济发展，加快改革，实现经管人才的供给侧改革。统计大数据的到来，经管专业担负培养与社会需求匹配的可以进行大数据挖掘及分析的人才，这亟待改革大数据时代的经管人才培养方案。进行经管人才供给侧改革有必要，研究经管专业大数据人才教学改革极具现实意义。首先，从《2013年大数据市场应用与趋势调研报告》显示，全球28%的企业和中国25%的企业利用大数据进行分析市场，淘宝，阿里巴巴等都在利用大数据进行消费者消费喜好，发现空白细分市场进行蓝海战略营销计划。利用传统统计中的推断统计结果具有一定的抽样误差更迫切需求大数据经管人才。欧美著名大学和国内名校（北大、人大mooC）的在线教育平台，为传统教育带来挑战。大数据时代，获取知识渠道多样化，人才培养方式通过利用有效的知识平台，促进师生教学共长，努力培养具有创新能力和意识的应用型人才极具意义。
1大数据时代经管人才必备的技能
当前，我国高校培养的大数据分析人才集中于计算机科学与技术，人工智能等理工科极强的学科，市场对大数据人才的需求分别在各个专业尤其经管专业的大数据人才（金融、会计学、市鲇销调查等等）需求量极大，对从事经管行业的经管人才特提出更高的要求。
1.1较强的经管专业基础
一个优秀的经管数据分析人员，首先应该具备扎实的统经济管理专业基本理论。经管大数据分析人才需要较强的专业基础及统计学能力，既要具备对现象的敏锐洞察力，又要有专业的经济学知识，扎实的传统统计理论基础，又要有大数据的挖掘能力及收集数据的能力。因此，大数据经管人才具备的行业知识储备越扎实，善于捕捉行业发展的热点与方向的能力越强，切合行业实际需要的分析结论越具有现实经济意义，这是大数据时代经管人才的复合型能力的体现。
1.2计算机软件操作能力
传统的统计学理论及传统的统计软件（excel、spss）仅仅能体现学生的动手能力，动动鼠标能完成基本的数据分析，但对于数据分析模块及分析原理并不清楚，同时对计算机的编程能力较弱。大数据时代，数据分析范围不是抽样调研数据，不是传统的入户调查数据，而是对海量数据的挖掘及分析归类、分析得出结论，数据海量是传统统计软件完成不了的，大数据背景下，经管人才一定要具备计算机软件操作机编程能力，它主要涉及到数据库、程序设计、软件开发等计算机软件的各个方面。掌握的计算机能力水平越高，能够挖掘的数据信息越丰富，提供决策支撑力度就越大，发现空白市场，潜在客户的能力就越强。
1.3扎实的统计学理论基础
大数据产生的基石是传统数据基础理论，传统统计主要的分析方法是统计和推断统计，通过样本数据统计量推断总体参数过程，从而描述总体特征。经管人才必备的实践能力必须首先建立在具有扎实统计理论基础之上的人才。拥有统计学相关理论知识，利用概率论及数理统计分析现实经济问题便能熟能生巧。大数据知识的掌握及充分利用，必须以统计学知识为前提。
2大数据经管人才模式构建
我国经济发展之迅速，如何在现有经济条件下寻求新的经济增长源泉，发现新的经济增长空白，是建立在定性和定量分析的基础上，尤其定量分析及其重要。因此，构建大数据经管人才模式势在必行。首先是要培养大数据应用型教师团队。大数据人才模式的构建首先需要培养教育新思想的应用型教师团队，高校教师学习能力强，要主动充实自己，寻求专业前沿知识。应用型地方本科院校应鼓励授课教师向双师双能型转化，取得相关经管职业资格证书，并去企业兼职，这样才能成为理论兼实践相结合的实用性人才。同时，要培养校外知名专家到学校开设专题讲座，补充学校师资力量，只有与社会需求匹配的教师才能培养出与社会需求匹配的人才。其次是开放互动教学，培养具有数据素养的大数据经管人才。传统灌输式的教学方式及单一教学手段是当前课堂教学的主流，利用互动式思维，研讨式教学理念培养学生、激励学生的问题意识及批判思想，用收集大数据、大数据案例教学、大数据数据分析及相关问题挖掘学生的潜能。譬如，教师上课时，可以设计一个大型项目，需要大数据挖掘，学生组队进行挖掘数据，分析数据并设计算法，同时编程建模，撰写分析报告，从项目设计到结论生整个流程都是由学生完成。学校要多鼓励学生积极参加大学生各类创新实践项目比赛，从比赛中提升自己，锻炼学生的实践创新能力。第三充分利用校企合作平台，提升学生认知数据信息的重要价值。市场竞争激烈，经管尤其金融等行业以及电子商务专业的人才供需错位。当前教学内容重理论轻实践，重系统缺针对性，加速供需错位比。因此，学校可以搭建校企合作平台（非学校、企业、社会本位模式）的第四种“学校+企业”复合教育模式。该模式培养的经管人才以市场和社会需求为导向，整合双方优势资源，进行交换和合作，人才既有扎实理论基础，又有企业实践能力，并能在企业合作中完成自己不具有知识的积累，这将是学校完成大数据经管人才培养的重要补充和深化。校企教育平台建设（笔者所在院，现在正在逐渐搭建的与苏州产业园区的冠名班正是基于此思路）同时可以从具体的项目招收，共同构建课程体系，并共同修订现有人才方案完成大数据经管人才的培养，并从供给侧经管人才结构改革方面实现人才的匹配供给，从而培养出具有独立利用大数据思维及能力进行经管数据挖掘、整理分析、管理与决策的经管复合型人才，以适应社会发展之需。
3结语
随着大数据时代的来临，经管数据的海量特征，尤其金融会计行业的整体数据规模巨大特征，其客户及商业商户交易数据的价值既蕴含商机又能开拓潜在市场，对我国经济发展将会带来巨大变革，但当前经管大数据挖掘人才稀缺，形成了供需错位的现象，通过大数据应用型经管人才的培养，培养高水平及实践性较强的经管人才既能适应当前的社会发展，又能对区域经济的发展起到重大贡献，同时也能解决毕业生一毕业就面临失业的尴尬局面。因此，地方高等院校培养实践性、应用型的经管人才势在必行。
参考文献
[1]韩学军.发达国家应用型创新人才培养模式的比较研究[J].理论界，2009，（1）.
数据分析师统计学基础篇3
一、统计从业资格认定工作
㈠根据《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》(国务院第412号令)、《统计从业资格认定办法》(国家统计局第10号令)精神以及广东省统计局的相关安排，*年9月21日进行统计从业资格考试，考试科目为：《统计基础知识与统计实务》和《统计法基础知识》两科。
㈡要加大培训工作力度，扩大规模，进一步提高统计人员的业务素质，使更多的统计人员通过培训获得统计从业资格。培训对象为：不具备统计从业资格的在岗专(兼)职统计人员和有志于从事统计工作的人员。
㈢实行考、培分开原则，统计从业资格承办单位不得组织相关培训。
二、统计人员继续教育
*年我市统计专业继续教育主要开展以下项目：
㈠统计电算化培训—马克威软件与当代数据分析
马克威分析系统是中国第一套完全自主知识产权的大型统计分析和数据挖掘系统，是一套用于数据分析和决策支持的全中文软件系统，它由六大功能模块组成：数据输入、数据处理、统计分析、数据挖掘、统计制图和电子报表。课程重点介绍如何使用马克威系统2.0版进行数据处理及基础统计分析。
经培训考试合格者，同时发教育部考试中心印制的全国计算机应用技术证书。
㈡社会经济调查方法与实务
本课程主要介绍：1.社会经济调查的基本理论，包括调查方案设计、调查主体、调查客体、调查对象、调查法则与工具、调查结果的形成等；2.社会经济调查实际工作的基本内容和工作程序，包括二手资料收集、访谈调查的实施技巧、观察与试验方法。
㈢调查分析基本技能
本课程主要介绍调查数据分析的基本技能：包括调查数据的基本概念、基本分析方法，以及各种分析方法的原理、作用、运用条件、计算过程、计算步骤。具体内容包括调查数据的收集和调查数据整理以及调查数据的描述分析方法。
㈣调查报告写作
本课程通过将统计、写作和新闻三方面的基础知识合为一体，介绍调查报告写作和统计新闻写作的基本知识和技巧。
㈤基层统计报表实务
本课程主要介绍国民经济一些主要行业常用的统计报表制度及其部分统计报表实务。适合刚从事统计工作的统计人员学习。
根据人事部、国家统计局联合印发的《统计专业技术人员继续教育暂行规定》（人发〔*〕52号文）和《统计从业资格认定办法》第二十二条规定，对取得统计从业资格的人员实行统计专业继续教育。
三、统计人员学历教育
㈠自考本科、大专调查与分析专业(调查分析师证书)
调查分析师证书课程包括：1.初级证书：社会经济调查方法与实务、调查分析基本技能、调查报告写作；2.中级证书：消费者行为学、抽样技术(二)、调查数据分析、调查概论、市场调查实务；3.高级证书：市场分析方法、预测与决策、经济计量分析、商务统计。
全部课程成绩合格者，发教育部考试中心、国家统计局统计教育中心共同印制的调查分析师证书。
本科调查与分析专业课程除包含中级调查分析师课程外，还有思想概论、政治经济学(财经类)、英语(二)、管理系统中计算机应用、管理经济学、市场营销学等七门课程。
12门课程考试合格，并通过论文答辩，思想品德经鉴定符合要求者，发给广东省自学考试委员会、暨南大学本科毕业证。达到国家规定的学位条件的，授予经济学学士学位。
专科调查与分析专业课程除包含初级调查分析师课程外，还有马克思主义哲学原理、邓小平理论概论、法律基础与思想道德修养、计算机应用基础、经济数学、调查法规、现场调查组织与管理、调查方案设计、问卷设计、访问技巧、宏观经济指标分析、抽样调查案例等十二门。
㈡开放教育本科经济学专业(经济分析方向)
主要课程有：必修课：英语Ⅱ(1)(2)、计算机应用基础、西方经济学(本)、国民经济核算、国际经济学、金融学、财政学、投资分析、产业经济学、社会主义市场经济理论与实践专题、经济案例分析。
选修课：市场调查、经济法规概论、工商管理统计、基础会计、公共经济学、经济学说史、应用经济计量学、马克威分析软件、财务报表分析、现代金融业务、资产评估。
达到最低毕业学分(71学分)，思想品德经鉴定符合要求者，发给国家承认学历的本科毕业证书。符合学位申请条件的毕业生，可申请首都经济贸易大学经济学学士学位。
四、其他培训
㈠统计专业技术职务资格考试考前培训。初级班主要学习《统计基础知识和实务》，内容包括统计学原理、统计法基础知识、统计专业知识和实务三个部分；中级班学习《统计基础理论及相关知识》和《统计工作实务》，前者包括统计学原理、经济学基础知识、会计基础知识，后者包括国民经济统计、统计分析与写作、计算机应用基础三个部分。
数据分析师统计学基础篇4
1引言
甘肃省作为我国西部经济欠发达省份，以教育信息化带动教育现代化发展，坚持以深度融合、机制创新、企业参与、应用驱动为导向，在教育管理信息化基础建设、深化应用、创新融合方面，克服基础条件差等困难，努力实现跨越式发展。
认真贯彻落实《教育信息化十年发展规划(2011—2020年)》精神，(简称《十年规划》)。《十年规划》提出了我国教育信息化未来十年的8项任务和5个行动计划，这8项任务和5个行动计划又被概括为“三通两平台建设”。三通即：“宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通”，两平台即“教育资源公共服务平台、教育管理公共服务平台”[1]。
2甘肃省教育管理公共服务平台顶层设计
“十二五”期间，重点建立覆盖全省各级各类教育的基础数据库及其管理信息系统，为各级教育行政部门和各级各类学校提供教育管理基础数据和管理决策平台。
按照教育管理信息系统“两级建设、五级应用”原则，坚持“核心系统国家建、通用系统省级建、特色系统本级建”的建设模式。以甘肃省教育数据中心为依托，集中省级硬件基础环境、人员技术力量，统筹建设教育管理公共服务平台和教育资源公共服务平台，两平台硬件环境共建共享，充分发挥效益，为全省教育管理和应用提供服务。部级核心系统全面部署，省级通用系统基本完善，各级特色系统逐步推进。
在整体推进过程中，以硬件基础环境建设为基础，以保证国家核心系统部署与落地应用为第一要务，以省级通用系统建设与应用为特色，利用大数据统计分析为各级各类教育行政部门提供科学的决策服务，促进教育公平和教育现代化发展。
3甘肃省教育管理公共服务平台基础运行环境[2]
为保障我省教育管理信息化的整体推进，向全省各级各类教育行政部门提供教育管理公共服务和基础数据支撑，从2010起，加强省级教育数据中心建设工作，为省级和不具备机房环境的市州提供网络基础环境。按照“国家教育管理公共服务平台《省级数据中心建设指南》”中总体要求进行建设，按照B类数据中心建设标准，建成了面积达250多平方米，安全、高效、节能、功能齐全、服务到位的省级教育数据中心。
4甘肃省教育管理公共服务平台建设情况
从2013年截至目前，我省教育数据中心已部署的国家核心管理系统有：中小学生学籍管理系统、中小学校舍安全管理系统、学生资助管理信息系统、中等职业学校学生管理信息系统、学前教育管理系统、教师管理信息系统、基础数据库、应用支撑平台、安全运维监测平台等，基本完成了教育部要求的全部系统的部署。
5运用技术手段，实现各系统数据挖掘整合
2014年在国家核心系统建设的基础上，为了便于各业务系统数据分析报表的查看和检索，我省专门开发了甘肃省教育综合数据监测系统，通过统一的教育管理数据监测平台，对所有业务系统数据进行监测，通过统一的门户平台进行展示。
该系统设计面向服务的体系结构(Soa)，使用J2ee和HtmL5程序设计并且在数据的抽取、转换和加载运用了目前先进的etL技术，通过对中小学学籍系统数据库、教师管理系统、中等职业学校学生管理信息系统数据库、校舍安全管理系统数据库的关联，动态提取各种数据，生成教育行政部门所需的各种统计报表。系统通过学生、教师和学校三个横向维度，按照学前、基础教育、中等职业教育和综合四个纵向维度，把各业务系统报表统一进行展示，并跨系统进行数据关联和对比，按照教育决策部门需要，灵活方便地生成的各种类型报表，按照折线图、饼状图、柱状图和数据报表等形式直观方便地进行展示。
6利用大数据分析共享，提高社会公共服务能力
按照“核心系统国家建、通用系统省级建、特色系统本级建”的原则，进一步落实“一库五应用”建设目标，甘肃省在国家核心系统建设的基础上，对各孤立分散的业务系统数据进行跨系统整合，科学、精准、可持续的获取数据，深度挖掘分析数据，从而打造甘肃省教育管理数据监测服务系统，为全省教育行政部门提供科学有效的决策数据。
根据我省当前的信息系统实际情况，结合今后教育信息化的长远发展和规划，将各业务系统数据通过抽取、转换、加载等环节，加载到甘肃省教育管理数据监测服务系统中，满足甘肃省教育管理数据监测及分析需要。如：学籍系统、教师系统、校安系统、学期系统、中职系统等都是原始的基础数据，如要跨系统进行数据分析对比和提取，应了解：①农村六年制小学按照学生人数统计教师的分配情况，初级、中级、高级教师的分配情况，教师的年龄结构情况，音体美艺术类专业教师的分配情况。②根据学校片区分布和片区学生教师人数，分析片区学校布局是否合理。③通过小学入学人数、幼儿园入园和毕业人数、义务教育人口监测中适龄入学人数对比，分析入园和入学情况。④查看全省大班情况等。要得到这些分析报表，必须通过对各业务系统源数据进行动态抽取、转换、加载和分析，最后生成所需要的报表。
7结语
“三通两平台”的建设和应用是我省当前阶段教育信息化发展的战略重点，应用好教育管理公共服务平台是各级教育信息化工作者的愿望，通过对各孤立的管理系统的数据挖掘和分析，向各级决策管理者或专业人员提供及时、科学、有效的监测报告，从而为决策者科学决策提供服务。
数据分析师统计学基础篇5
关键词：任务驱动；教学方法；统计基础
中图分类号：G63文献标识码：a文章编号：1672-3198（2008）04-0200-06
1教学思想
《统计基础》是研究如何使用科学的方法去搜集、整理、分析统计数据，通过其特有的统计指标和指标体系，研究客观现象数量的规律性，并进行科学预测和决策的方法论的科学。是一门实践性、应用性和操作性很强的课程，它广泛应用于社会科学、自然科学、工程技术、农学、医学等领域。
在统计基础课程中体现任务驱动教学法，就是让学生在一个个统计任务的驱动下展开教学活动，引导学生由简到繁、由易到难、循序渐进地完成一系列任务，从而得到清晰的思路、方法和知识的脉络，在完成任务的过程中，培养学生观察问题、思考问题、分析问题、解决问题的能力。在这个过程中，学生还会不断地获得成就感，可以更好地激发他们的求知欲望，从而培养独立探索和创新的能力。
2教学模式的设计
任务驱动教学模式的主要结构是：设计任务明确任务完成任务任务评价。
设计任务是指教师在把握总体教学目标的基础上，把总体目标有机的分解成若干小目标，并把每一个学习模块的内容细化为一个个容易掌握的“任务”，通过这此小的“任务”来体现总的学习目标。对“任务驱动”的任务一定要精心设计，好的任务可以起到事半功倍的作用。
明确任务指选择与当前学习主题密切相关的真实性事件或问题作为学习的中心内容，让学生明确一个需要解决的问题。学生接受任务后，在学习要求明确、任务清晰的基础上，会产生浓厚的学习兴趣和学习愿望。
完成任务指学生通过独立探索、小组协作互帮互助等形式，加深每个人对该问题的理解，找出并完善解决问题的方案。在这个过程中，教师不要急于去讲解应该怎么做，或立即让学生自己去做。而是要指导学生进行分析讨论，引导学生逐步理清问题，明确目标，弄清任务。
教师还要向学生提供解决该问题的有关线索，比如从哪里去获取相关的资料、寻找相关的帮助，是解决问题的主要思路。
任务评价指学生完成任务之后，由教师组织展示其成果，并进行讨论、总结和评价。分析评价可让学生自我评价或相互评价，通过评价反思解决问题的过程，教师作适当点评，并帮助学生作归纳总结。恰当的评价可以对学生的发展产生导向和激励作用，以达到完善认知结构，实现教学目标的目的。
以上任务驱动的四个环节是紧密联系、不可分割的。在统计基础课程教学中应用任务驱动法，要重视各环节之间的联系，已取得预期的教学效果。
3教学实施过程
3.1教师研读大纲，精心设计任务
接受教学任务后，教师要研读《统计基础》课程教学大纲要求，分析选用教材的内容组合，确定课程课程总目标是掌握统计基本理论，基本知识和基本技能，着重于统计过程的实施和应用。在此基础上，确定教学内容分为：统计资料收集（含方案设计）、统计资料整理、统计数据分析、统计报告撰写四大模块。并根据大纲对各模块的知识和能力要求，为各模块创设具体任务。基于统计认识过程的规律，各模块的任务之间存在前后相联、由浅入深、由表及里的关系。各模块具体任务和知识要求见表1。
用excell作统计表和统计图统计表的构成和设计、统计图的制作、excell作表和图的步骤
统计数据分析掌握统计指标的含义及计算描述数据的分布特征，找出数据之间的关系总量指标、平均指标、相对指标、标志变异指标
掌握抽样推断的方法用抽样资料推断未知总体的特征区间估计
掌握相关关系的计算和回归分析的方法分析变量之间的关系，进行预测相关关系、回归分析
掌握指数分析和时间数列分析方法从数据中寻找趋势指数体系和因素分析、时间数列的种类和指标计算
统计报告撰写掌握统计认识全过程撰写统计报告统计报告的格式、统计综合知识
3.2学生在教师指导下完成任务
(1)学生的自主学习。
学生接受任务后，就需要自主完成任务。学生可以先通过自主探索或者互助协作开展探究活动。围绕主题展开学习，查阅信息资料，进行尝试探索，完成对任务的理解、知识的应用和意义的建构。小组成员既有分工，又有合作。各成员积极主动地利用各种信息工具获取、分析、处理信息，并在活动中学会与人交流、合作共同完成学习任务。能有效的提高学生的集体协作能力、人际关系处理能力，培养学生的团队精神。学生在学习小组内相互协作、相互帮助、群策群力，共同完成相应的教学任务。
(2)教师的引导。
由于学生对新知识的认识比较零散，缺乏系统性，只有在教师的引导下进行概括、归纳和总结，才能全面地看待问题，因此，在学生完成任务的过程中，教师不是袖手旁观，应参与学生的学习过程，及时解答学生提出的问题，提供解决问题的途径及方法，协助学生完成任务。
3.3学生和教师评价任务
学生完成任务后，将成果展示出来，教师组织学生互评，通过发动学生之间的相互交流和评价，创造出一个开放式的评价机制，学生就可以在交流与评价中锻炼能力，弥补不足。评价的内容包括是否完成了对新知识的理解、掌握、熟练应用；自主学习的能力；同学之间相互协作的能力；解决问题的能力等。教师根据统计课程的特点，对各组学生进行恰当的点评，指出学生的优点和弱点，客观评价学生的能力，这样既符合社会的要求，又有利于学生的个性的发展。
4教学效果及感想
采用任务驱动法实施统计基础课程的教学，学生学习的主动性明显加强，分析能力有较大的提高，学习和应用新知识的热情高涨。改变了以往学生感到该课程理论性强、所学知识对专业没有用的想法，真正体现了高职教学中理论知识“够用适度”的要求，也达到了本课程的教学目的。
“任务驱动”教学法已经形成了“以任务为主线、教师为主导、学生为主体”的基本特征，因此教师必须明确自己所担当的角色，认识到学生的知识不是靠教师的灌输被动接受的，而是在教师的指导下，由学生主动建构起来的。运用任务驱动教学法，体现了以人的发展为本的观念。尊重学生的主体价值，创造适合学生个性发展的条件，激发全体学生的积极性，使每个学生都学有所得，享受成功的喜悦，这是社会和市场对高职教育改革和发展的客观需要，也是学习者自身发展的需要。教师应积极探索新的教学方法，为社会培养生产、管理、服务第一线的实用型技术人才。
参考文献
［1］何克抗.建构主义学习环境下的教学设计［m］.北京:北京师范大学出版社，2004.
数据分析师统计学基础篇6
（安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥230036）
摘要：本文分析了在实践化的大趋势下，各高校在统计实践教学方面存在的诸多问题，提出了将统计实践分为基础统计实践和专业统计实践，以实现统计实践教学系统化和规范化，进而避免出现教学与实践、学习与应用“两张皮”现象的方法.
关键词：经济管理专业；统计学；实践教学
中图分类号：G642文献标识码：a文章编号：1673-260X（2015）02-0232-02
随着经济的发展，社会对经济管理人才的信息处理能力要求越来越高，各高校在培养经济管理专业学生的统计分析能力方面不断尝试、修正和完善.笔者通过调研、学习其他高校经济管理专业统计类课程实践教学的先进经验，结合自身教学经历，梳理出现行高校统计实践教学的特点、存在的部分问题，最后提出相应的改进意见.
1高校经济管理专业统计实践教学的特点
统计学，作为一门关于数据搜集、整理、分析的方法论科学，可以直接为经济、管理各专业的数据分析和决策服务.目前，高校经济管理专业统计教学皆配有一定比例的实践教学，大体设置为校内实践和校外实践两种形式：校内实践包括上机实验和模拟实习两种.上机实验是指学生在校内机房练习统计软件，模拟实习是通过简单模拟统计工作以锻炼学生的统计运用能力；校外实践一般通过设置校外教学实习基地，让学生接触统计工作以提高其统计知识的综合应用能力.收集到的数据显示，现行统计实践教学呈现如下四个特征：
1.1实践化趋势越来越明显.教育部于2012年在《教育部等部门关于进一步加强高校实践育人工作的若干意见》（下文简称《意见》）中明确提出要强化高校实践教学环节，规定了不同类型高校实践学分所占的最低比例；其中，人文社会科学类本科专业不少于总学分(学时)的15%.国内各高校应《意见》要求，一方面增加了统计理论课程，如在原有数理统计和统计学原理课程的基础上，根据相关学科特点新增计量经济学、经济预测与决策、金融统计、市场调查与统计分析、企业统计或统计软件分析等课程；另一方面还相应提高统计实践教学课程占总学分的比重[1].
1.2不同专业师资合授现象突出.研究表明，几乎所有高校统计类课程都分配给不同院系不同研究方向的教师，如数理统计、计量经济学等课程分配给统计学教师，而金融统计、企业统计等专业统计课程分配给经济管理专业教师.鉴于我国绝大多数高校统计学专业授予理学学位，①高校的统计学教师多隶属理学学院.这样虽然可以借助理学教师的专业优势以弥补经济管理专业教师的不足，并减轻任课教师的教学负担，但也容易造成统计理论体系分割，统计实践教学内容松散.统计类课程由统计学教师和经济管理专业教师合授的现象.
1.3参与统计实践学生人数众多.伴随我国经济的大发展，经济管理专业社会需求持续高涨，各高校对经济管理专业日趋重视，不仅原有的经济管理类高校扩大了招生规模，综合类大学招收的经济管理类学生也是成倍增长，而且众多的理工类学校在社会需求的引导下也纷纷开立经济管理专业，统计学作为经济管理专业的基础课程，是经济管理专业的必选课程，伴随经济管理人才社会需求的日益增长，参与统计实践学生的人数也越来越多.
1.4统计软件运用已成常态.面对海量统计数据，利用手工计算完成统计工作是不可想象的.目前高校经济管理专业的统计教学已逐渐重视统计软件教学，很多院校一方面建立了经济管理实验室，另一方面还专门开设了统计软件课程.统计实践教学的内容基本可以结合统计软件进行.
2统计实践教学存在的问题
虽然高校都认识到培养学生数据分析能力的重要性，并在统计实践教学方面做出持续探索，顶层设计也提供了强有力支持，统计教学实践化趋势越来越明显，但统计实践教学的路还很长，面临很多亟待解决的问题，大体归为以下几类：
2.1师资分割引起教学体系分割.由于教授统计课程的师资分散在不同院系，教师一般只负责单门课程实践设计，导致多门统计实践之间、专业课程实践之间相互割裂，缺乏有效的“串联”.如统计学原理只有上机实验，学生不知道如何将参数估计、假设检验、方差分析等知识运用到后续课程中；专业课程实践又无法和统计方法有机融合，导致专业知识和统计方法、理论和实践两张皮.
2.2教学形式单一，内容简单.受师资、时间、学生人数多等条件限制，经济管理专业的统计实践往往以校内实践为主，其中以上机实验居多，学生在机房中通过练习统计软件以巩固课堂的理论知识.这使得统计实践教学内容过于简单、流于形式，实践教学往往沦为理论课程的附属；一些教师认为实验课程就是上机做作业，在上机时间找几个题目让学生计算.这必然影响到学生统计学习的积极性，认为统计是枯燥乏味的学科.
2.3实践教学学时安排不足.笔者通过调查多所院校发现，目前仍有部分高校经济管理实践教学占总学时数的比重在15%以下.这与教育部《意见》要求尚有一定距离，与发达国家相比亦存在着很大的差距.部分高校把统计实践纳入理论课程的正常教学，不另行单独计算学分；那么在理论课程学分已定的前提下，授课教师若拿出大量时间用于实践则无法完成理论教学任务.
2.4实践教学瓶颈有待突破.目前高校的教学工作主要由青年教师承担，青年教师多是从学校毕业后直接走上讲台，其先天实践能力不足限制了实践教学的高度[2]；加上经济管理专业学生人数众多、教师工作量大等导致其没有精力探索实践教学模式、创新实践方法，限制了实践教学深度；另外，部分高校给教师的培训经费偏低、培训途径较少也影响了教师专业实践技能的提升.
3对于地方高校经济管理专业统计实践教学的几点建议
3.1建立统计实践科研小组，夯实统计实践教学的组织保障
高校的院系结构和专业设置使得统计实践教学难以找到依靠点，教师难以跨学科进行交流和研究，因此，高校可以通过组建统计实践科研小组，集中统计教师和经济管理教师力量，让不同专业的教师共同承担统计实践教学任务，打破现有的系、部分割状况，统一调配师资，形成教学科研合力，为统计实践教学探索提供组织保障.
3.2完善实践教学体系，科学安排课时，有效解决课时不足问题
将本科统计实践分为两部分：基础统计实践和专业统计实践[1].基础统计实践，可将数理统计和统计学原理两门课程的统计实践合二为一，采取上机实验与校内模拟实习相结合的方式进行，以使学生了解统计工作过程.基础统计实践须独立设课并单独计算学分.专业统计理论实践，则可将相关统计课程与经济管理专业实践课程结合，如经济学专业可以把计量经济学、经济预测和宏观经济学三门课程合并实践；金融学专业将金融统计、计量经济学、金融学和国际金融等课程合并实践；市场营销专业深化基础统计实践，并将其与市场调查统计分析、市场营销等课程合并实践；财会专业将企业统计与财务管理、财务分析合并实践.
3.3明确实践目的，科学选择实践方法，解决知识与实践的距离问题
基础统计实践往往在低年级开设，因此，可以以激发学生学习热情为目的，通过教师设计项目引导，锻炼学生的动手能力及统计思维能力.教师在选择实践项目时应关注学生兴趣，结合当今社会的热点和焦点，让实践项目更有针对性、实践性和开放性；如大学生就业难、学校食堂饭菜越来越贵、学校自习室抢座位现象等.这样一来，使统计实践由教师为中心转为以学生为中心，以课堂为中心转变为以社会实践为中心.专业统计实践教学由于在高年级开设，所以应该以提高学生的专业理论水平为目的，专注统计方法在专业知识中的应用以充分锻炼学生专业领域的数据分析能力.在实践过程中可采用问题解决式教学法，教师通过启发学生思考问题，引导学生利用专业知识和统计方法解释问题，使学生变被动学习为主动学习，激发其通过思考主动填补知识漏洞的能力，如短期菲利普斯曲线在我国成立吗？为什么房价涨了，买房子的人却越来越多？
3.4丰富实践内容，扩展实践渠道，避免学习与应用两张皮现象
在基础统计实践过程中，为了让学生更全面接触不同的数据资料，可根据理论知识的要求和统计数据的特点设计如下内容：①利用问卷收集截面数据完成统计工作，让学生通过对最熟悉的现象进行模拟统计来了解统计的每个工作环节，把握各种统计分析方法；②采集并分析统计年鉴上的时间序列来了解国情，如通过对历年年末人口数进行相应统计分析了解我国人口的变动规律；③定期收集超市、商场的商品价格来编制价格指数，并与统计局公布的价格指数比较，理解价格指数编制的意义.基础统计实践须让学生掌握统计知识，并为未来的专业统计实践做准备.专业统计实践则可采用校内、校外多样化模式，以增强学生对社会的认识，提高学生的适应能力.如让学生参加教师的教学科研项目，让学生利用寒暑假到统计局、社区、工厂、市场调查公司、银行等相关单位实习，并在实习结束提交统计分析报告.
3.5提高教师实践能力，破除实践教学瓶颈，从根本上解决理论与实践脱节问题
要提高经济管理专业统计教学的整体水平，单靠在校内组建统计实践科研小组显然不够，高校可以通过以下几个途径来提高教师能力：第一，吸纳其他高校优秀教师及企业领导加盟统计实践小组.教师通过直接学习先进教学经验和了解市场需求以探索统计教学模式和实践方向；第二，鼓励教师利用假期参加培训班.让非统计学专业出身的经济管理专业教师参加数学、统计等课程学习，让非经济管理专业出身的统计学教师学习经济管理理论课程，以此来取长补短.第三，借鉴mba的案例教学，高校可要求统计实践小组建立统计数据库及案例集，让教师在编制案例的过程提高科研实践能力[3].
注释：
①1998年教育部制定的本科生专业目录将原来分属在数学下的数理统计专业和经济学下的统计学专业合并.
②为一个专业放在理学门类下，同时又规定该专业可授理学学位也可以授经济学学位，我国只有少数高校授予统计专业经济学学位.
参考文献：
〔1〕马敏娜，李国荣，马秀颖.财经院校统计学特色专业建设的创新与实践——基于统计实践教学改革视角[J].吉林省经济管理干部学院学报,2013(1)：85-86.
数据分析师统计学基础篇7
【关键词】统计学；高职院校；教学改革
经济学家、教育家、人口学家、原北京大学马寅初校长曾说过：“学者不能离开统计而研究，政治家不能离开统计而施政，企业家不能离开统计而执业。统计学是一门系统的论述统计原理和方法的科学，是一门关于数据的收集、整理、分析、解释和推断的科学。是各行业调查整理分析数据所必须使用的一种重要工具，是一门应用性很强的学科。因此，统计学被各高校很多专业设为必修课程。但从教学实践看，统计学是难教和难学的课程，学生学习该课程的兴趣远不如专业课程强，学到的统计知识不能主动灵活地应用到后续专业课中，并未达到开设这门课的目的和要求。
1统计学教学过程存在的主要问题
1.1没有先导课程的学习，统计学变得难教和难学。统计学课程的先导课程包括概率论、数理统计等数学基础课和经济学、管理学等经管类基础课。而很多高职院校由于学制短，根本没有办法开设上述基础课而是直接开设统计学这门课。由于学生没有数学和经济学的基础在实际教学过程中有一些统计数据的处理公式老师讲授起来比较困难，要给学生花时间补充一些必要的数学知识，学生学起来也比较困难。
1.2统计学教学目的针对性差，学生学习热情不高。非统计专业开设统计学的教学目的是培养学生的统计理念，能够结合所学的专业知识将统计方法运用到相关领域，并让学生掌握运用计算机进行一些简单数据处理和分析的基本技能。目前，大多数高职院校在统计学课程教学中仍然以教材为主，主要讲授统计理论，统计实践的内容基本不涉及。教师比较注重概念的阐述、数理推导。而在课时有限的情况下，理论性的内容讲多，实际的案例、操作自然就无法得到深入的学习，同时，在实际教学中，统计学的教师大都是来自公共课教学部，教师通常不分专业，统统使用一个版本的教学资料，包括教材、教案、教法，教师没有做到因专业施教。在此模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、发展速度、物价指数等，但对统计学的真正意义根本无从理解，更别说统计实际应用能力的提升。大多数学生在完成考试之后，头脑中除了几个名词术语之外，很难有太多内容留存。统计学作为对数学基础要求比较高的学科，概念多而且概念之间的关系十分复杂，公式多且计算有一定难度，尤其在抽样推断、回归分析部分，更要求学生具有较强的逻辑推理能力，对其中的抽象理论和繁琐的计算，学生学习起来也比较困难，目前大部分统计学教学中缺乏对一些专业统计软件的介绍和学习，这也导致学生在学习一些需要大量复杂计算统计学理论时产生畏难情绪。在统计学课程学习过程中，大多数学生在模糊、似懂非懂的状态下学习课程，往往不能正确地运用所学统计理论知识处理相关专业问题，学习热情自然不高。
1.3学生自主学习能力差，对老师依赖性高。大多数大学生没有及时改变高中形成的学习方法，仍然对教师的依赖性较大，被动听课、完成作业，仅依靠教师讲授的单一途径获得课程信息，学习方法单一，自主学习的能力有限。
2改进的措施
2.1必要的数学知识的准备。因为很多高职院校的统计学都是在第一或者第二学期开设，学生的数学基础还是停留在中学的水平上，不能满足统计学教学的要求，因此在课时量不变的前提下，前十个学时学习统计学里面的必要的数学知识，磨刀不误砍柴工，有了必要的数学准备，在备课的时候再精心准备一些实践性比较强的统计知识点进行讲解，这样学生学起来会感觉比较简单，老师教起来也就变得容易了。
2.2统计学教学内容应重实践淡理论。统计学是一门应用基础学科，为许多学科提供定量分析的方法和工具，必须用于分析现实的经济、管理问题才能体现其价值。因此统计教学内容应侧重于教会学生观察问题和分析问题的方法，而不必注重统计理论的演绎过程，应增加统计学应用领域和研究对象广泛性的介绍。并且在讲授统计学的内容的时候有意识地将统计方法的讲授和相关专业领域的内容相结合，注重统计方法在相关专业领域的应用。
2.3引导学生改变学习方法，培养学生的统计思维习惯。大学和高中在教学方法上有本质的区别，高中是填鸭式加上训练而掌握知识点的，而大学在传授知识的同时，更多注重学习能力、思维习惯的培养，教会学生在知识更新迅速的时代，获取新知识的方法，所谓“授人以鱼，不如授人以渔”。因此，授课时，不仅要讲某个部分的内容，还要讲知识体系，教会学生将学过的知识点串起来形成知识的“网”，做到游刃有余；要引导学生通过多种途径获取知识，充分利用图书馆和网络资源，关注经济新闻，及时了解相关专业的发展趋势，不断更新知识。并且培养学生们逐步学会自觉地用统计的眼光观察社会，发现问题；用统计的方法分析问题、解决问题；真正建立起统计思维，提高学生分析和解决问题的综合能力。
2.4增加软件的讲授课时。我们知道统计学是要整理调查得到的大量的数据，这要用到统计软件。介绍常用统计软件的使用方法，也是统计学教学中一个不可或缺的环节，可以根据不同专业学生计算机运用能力及实验室条件，讲授sas、spss和excel的运用方法。在课堂讲解的基础上，安排学生6～7次上机时间进行实际操作、消化。
2.5考核方法的改进。很多高职院校的统计学这门课程的考核方法是平时作业（满分100分）的30%加上期末考试成绩（满分100分）的70%的和作为最后的考核成绩。应该改进这种以笔试为主的考核方式，以提高学生综合能力的考核，建议以笔试为主的期末考试成绩占总成绩50%；撰写分析报告可以锻炼学生的写作能力和综合分析的能力，发挥学生的能动性和参与意识，根据经济现象写的分析报告占总成绩的20%；平时作业可以反映学生的学习态度，平时作业占总成绩的20%；反映学生的统计软件应用水平的考核占总成绩的10%。
3结束语
综上所述，高职院校非统计专业的统计学教学应结合自身特点，注重对学生统计习惯的培养，注重对学生统计和实践结合能力的培养，重视统计教学的改革，以提高学生应用统计学的知识解决现实问题的能力。
【参考文献】
[1]刘太平，许青.高职高专经管类非统计专业统计教学研究[j].南昌高专学报，2006（5）.
[2]曾五一，肖红叶，庞皓，朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[j].统计研究，2010（2）.
[3]刘潭秋.经管专业学生定量分析能力培养的相关课程教学改革初探[j].文史博览（理论），2011（10）.
数据分析师统计学基础篇8
关键词：数学教师；职前职后教育一体化；试验；效果；统计分析
中图分类号：G424．75 文献标志码：a 文章编号：1002－0845(2006)12－0123－02
教师教育一体化是指从整体上全程规划、设计和实施基础教育各个层次教师的培养和培训工作，主要包括三层意思：(1)职前培养、入职培训、在职提高的一体化，即学历教育与非学历教育以及教师自主研究探索的一体化，把教师教育贯穿于教师的整个职业生涯；(2)中小学教师教育的一体化，把中小学教师的培养视为高等教育中不同的学科专业，中小学教师教育都由大学承担；(3)教学研究与教学实践的一体化，即建立实施教师教育的高等院校与中小学的伙伴关系。我们进行了八年的初中数学教师职前职后一体化教育试验研究，通过对试验检测数据进行统计分析和效果分析，说明所建立的教师教育一体化模式是行之有效的，初步达到了预期目的。
一、初中数学教师教育一体化研究的目的、目标、研究思路和方法、实施方案
1．研究目的
通过本课题的校级试验，检验该“一体化”教育模式在提高初中数学教师的数学素质、教育教学能力、教育教学质量等方面的实际效果；总结实施一体化的教育经验得失，为我校数学专业教育改革与创新提供理论依据，为兄弟院校的数学教育改革提供参考与借鉴，推动我国教师教育的发展。
2．研究目标
建立一套科学、完备的初中数学教师职前培养和职后培训一体化教育结构体系，探索和建立一套行之有效的一体化教育理论和模式，构建高效统一的初中数学教师终身教育体系，推动本地区、本省乃至全国基础教育数学教师教育的发展。
3．研究思路与方法
研究的基本思路是：加强初中数学教师职前培养和职后培训的相互衔接与融合，扭转以往教师职前职后教育中相对封闭、定向、独立的局面，构建高效统一的教师教育体系；加强初中数学教师教育课程和教学内容体系改革和建没的研究，开发融科学性、先进性、实用性、针对性为一体的培养培训教材。研究的方法是：采取文献研究、行动研究和调查研究相结合的方法。首先制订试验内容、计划和实施方案；其次确定若干研究对象，按照试验组和对照组进行分组；第三，采取走访、听课、个人汇报、座谈、领导和同行评议、调查问卷、社会反馈等形式，获得研究对象的综合素质加权分值，以此数据进行试验效果统计分析和效果分析；第四，修正和完善试验方案。
4．实施方案
(1)深入用人单位，了解中学教师所需，制定切实可行的培养(训)“菜单”；(2)设立教师专项进修专项基金，选派骨干教师到国内外重点高校进行学位(硕、博)进修，或学术研究、专业学习以及做访问学者，建立一支业务精、能力强、素质高的“双师型”师资培训队伍；(3)加强初中数学教师职前培养和职后培训的衔接与融合，着力避免职前职后教育内容重复、脱节等现象；(4)按照科学性、先进性、实用性和针对性的原则，改革和调整课程设置和教学内容；(5)实现教育理念的转变，顺应国际教育大变革态势；(6)加强现代信息技术教育，进行课件开发、多媒体教学技能的培养和提高，促进基础教育教学方法、手段的改革。
二、职前、职后新旧培养培训方案及比较分析
1．新旧职前培养方案及比较分析
(1)旧职前培养方案
1)专业基础课程：数学分析、高等代数、解析几何、概率论与数理统计、常微分方程、复变函数、高等几何、普通物理；2)公共必修课程：大学英语、大学语文、哲学、体育、教育学、心理学、中学数学教法、计算机应用基础；3)教育实习。新职前培养方案：1)专业基础课程：数学分析、高等代数、解析几何、概率论与数理统计、普通物理、离散数学；2)专业必选课(特色课程)：竞赛数学、数学史、基本图形分析法、初等数论；3)教育科学知识课程：教育学、心理学、初中数学教法、初等数学专题研究、电化教学与课件制作、计算机应用基础、教师口语、书法；4)公共必修课程：大学英语、大学语文、哲学、思想品德、法律基础、邓小平理论、健康教育、体育；5)选修课程：学校每学期开设七门以上选修课程，供在校学生选学，如现代西方文学、国际关系、公共礼仪与人际交往、科技发展史、中学生心理：卫生、生活中的化学等：6)教育实践；7)教育实习。
(2)新旧职前培养方案比较分析
培养方案按照中学数学教师专业知识必需和够用为度的原则，对专业课进行了调整，去掉了原来开设的复变函数、高等几何等理论性较强的课程，把常微分方程并人数学分析课程中，增加了专业(必修)特色课程，这些特色课程与中学数学教学实际结合较紧，加深了学生对数学思想和文化内涵的深层理解，有助于提高毕业生的专业素质水平，从而缩短其从教适应期。在教育科学知识课程、公共必修课程设置上也增加了部分课程，这些课程旨在培养学生的整体素质，提高他们在教学中运用教育心理学的规律，应用法律、心理健康知识对青少年进行全面教育的能力。增加了教育实践环节，着重强调“三字一话”教学基本功的训练，从学生入校起，安排教师专门负责。通过课前十分钟演讲、演讲比赛、书法比赛等活动，提高学生“三字一话”水平。从第四学期开始，将学生分组试讲，每小组都由专职教师辅导，利用课余时间，学生在老师的指导下，撰写教案，进行试讲。通过试讲，锻炼学生的课堂教学能力，毕业后很快就能胜任中学数学教学。教育实习，由旧培养方案的一个半月增加到一学期，给了学生更多的登台讲课、辅导和见习的机会，使学生能完整地了解一个学期的初中数学教学过程，更有助于全面提高学生的教育教学能力。实践表明，新职前培养方案，针对中学教师的实际需要，实用性强，胜任教学快，克服了旧职前培养方案中与中学实际脱节、后劲不足、知以和技能不全面等弊端。
2．职后新旧培训方案及比较分析
(1)旧培训方案
利用暑假集中培训，开设的课程有教育学心理学专题讲座、初中数学教学大纲与教材分析、数学创造思维能力培养、基本图形分析法简介、数学史、中学数学教学心理学。新培训方案：采取定期(寒、暑假)继续教育和不定期双休日培训两种方式。1)定期(寒、暑假)继续教育：毕业后一年参加第一次培训，以后每两年参加一次培训，学员也可根据自身情况参加每年的培训。第一次培训课程：初中数学教学大纲与教材分析、中学数学教学心理学、中学生数学能力培养研究、数学史。第二次培训课程：中学数学教学设计、数学新课程标准解读、数
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学课件制作。第三次培训课程：新课程教学法、数学新课程案例分析、现代教育理念、中学数学教研论文写作讲座、数学课件制作提高。2)不定期双休日培训。
(2)新旧职后培训方案比较分析
按照职后培训要加强与职前互补、融合的原则制订的新培训方案，在培养方式、培训内容上较旧方案有很大不同。新方案的制订采取调查走访、信息反馈的方式，全面了解初中在职教师在教学实践中遇到的实际问题和新课程改革中遇到的新问题，由被培训者列出培训“菜单”，提出培训中急需解决的问题，我们精心制订培训计划、设置培训课程，注重先进性和科学性，体现针对性，突出实用性，急在职教师之所需。综观新方案的课程设置，紧密结合我国基础教育新课程改革的实际，帮助中学数学教师解决观念上、课堂教学设计上、教材处理上、教育教学评价上遇到的新问题。在培训方式上采取定期和不定期相结合，有助于及时解决在职教师所面临的困难，争取教育的最大效益。
三、“一体化”教育研究试验结果的统计分析
1．试验对象的选取
1)试验组：试验组对象是我校数学专业2000――2002届实施一体化教育的毕业生，采取随机抽样的方法，从符合条件的毕业生中随机抽取40人。我们在抽样时考虑到落后与发达地区、农村与城市、山区与平原地区的中小学，以提高样本的代表性。2)对照组：对照组对象是未参加过我校实施的数学专业一体化教育职后培训的近几届毕业生及同类院校毕业的在职初中数学教师，同样采取随机抽样的方式确定40人。
2．实验数据检测过程及方法
为全面获取“一体化”教育研究所需数据和相关信息，对两组研究对象采取领导和同行评议、走访调研、听课、个人汇报、座谈、问卷调查、教育教学和科研获奖等方法和途径，按照制定的“初中数学教师政治思想和教育理念素质检测指标体系”及“初中数学教师专业素质检测指标体系”，得到可靠有效的数据资料。
数据检测分两次进行：第一次检测时间是2003年8月，试验组和对照组实验对象的检测数据是对各研究对象在校培养期问的各科成绩、教育实习成绩、获奖等进行综合评定而得到的，它全面反映了一体化教育前两组研究对象的综合素质水平。第二次检测时间是2004年8月，检测数据是根据各研究对象在职单位领导、师生评议，听各研究对象的讲课，以及通过座谈、问卷测试和参照工作业绩等途径获得的综合成绩，它全面反映了一体化教育后两组研究对象的综合素质水平。这两组数据全面反映了两组研究对象综合素质水平变化的情况。对试验组和对照组试验前后两次检测数据进行统计分析。
经过对平均数差异的显著性检验，我们得知：(1)试验组在基础素质、专业素质和综合素质三项指标上差异均极其显著，p＜0．0(2)；对照组在基础素质、专业素质和综合素质三项指标上差异均不显著，p＞0．05。
统计分析结果说明：经过职前职后一体化教育，试验组对象在基础素质、专业素质和综合素质三项指标上明显高于对照组对象的平均水平，初中数学教师职前职后教育一体化试验效果显著。
收稿日期：2006－05－15
基金项目：全国教育科学“十五”规划课程子课题(FiBo30837)；河南省教育厅课程教学改革项目(C2803)
作者简介：司清亮(1966－)，男，河南温县人，副教授，从事数学课程与教学论研究。
数据分析师统计学基础篇9
一课程体系设计和实践实训设计整体思路
1.遵照教育部对经济统计学专业的要求
严格遵照教育部对经济统计学专业的要求。主干学科为理论经济学、应用经济学、统计学,其中核心课程为西方经济学(微观经济学、宏观经济学),计量经济学,财政学,货币金融学,会计学,经济统计学,国民经济统计学,概率论与数理统计,抽样技术与应用,应用时间序列分析。实践性教学环节包括实验课程(含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等),社会实践(含经济社会统计调查、统计工作实习等),科研和论文写作(含毕业论文、学年论文、科研实践等)。专业实验包括计算机基本技能实验、统计分析应用软件实验、经济计量分析软件实验、数据挖掘技术与应用实验。
2.参照其他院校的培养方案和课程设置
它山之石,可以攻玉。我们选择了部分具有代表性的财经院校(如上海财经大学、中央财经大学、东北财经大学、西南财经大学、中南财经政法大学、北京工商大学、上海金融学院、河南财经大学、浙江财经学院和山东工商学院)和综合类院校(如浙江大学、吉林大学、南京大学和云南大学)以及师范类院校(如北京师范大学、华东师范大学、东北师范大学、南京师范大学)作为参照院校。通过比较分析得出,在统计学经济统计、商务统计、金融统计方向中,财经类院校主要突出经济学课程,招生偏重理科生。综合性院校和师范类院校主要课程为理学类,招生偏重理科生。
综上所述,经济统计学专业应培养适应信息化社会需要,熟练掌握现代统计理论和经济数量分析方法,具有扎实的统计学、经济学和金融学基础,能熟练应用计算机软件处理统计数据的复合型高素质经济管理统计人才。学生毕业后可在政府部门、金融机构、外资企业和大中型公司等从事经济统计分析、管理咨询、市场调研和商务数据分析等管理工作。
3.与学院培养方案形式统一
新制订的培养方案和整个学院的形式保持了统一,以便于教务人员管理工作的开展。
二经济统计学培养方案专业课的设置
经济统计学的培养目标与基本规格和招收对象为理科生,设置了保险精算、金融统计和商务统计三个方向。学生修满培养方案规定的学分并达到学位授予要求者,授予经济学学士学位。
由于经济统计学对统计学和经济学知识的要求较高,我们提高了课程总学分和总学时,注重主干学科和专业课程的开课顺序和教学周学时分配,强化实训实践课程,实行理论和实践并行。
培养方案确定了5门学科基础课程,分别为宏观经济学、微观经济学、C语言程序设计、概率论与数理统计、管理学。确定了5门专业基础课程,分别为基础会计学、经济统计学、货币金融学、财政学、计量经济学。确定了9门专业核心课程,分别为国民经济统计学、多元统计分析、统计预测与决策、抽样技术与应用、应用时间序列分析、金融统计学、市场调查与分析、投资学、数据挖掘。
分设了三个专业方向,分别为保险精算(开设保险学、保险统计学、利息理论、寿险精算、非寿险精算5门课程)、金融统计(开设商业银行经营管理、金融市场、金融资产评估、金融工具与金融风险管理、投资组合分析5门课程)和商务统计(开设信息检索与利用、企业经营统计学、投入产出分析、项目管理、质量控制统计方法5门课程)方向。
数据分析师统计学基础篇10
关键词:数据挖掘;成绩分析;决策树算法
一、引言
成绩作为考试的结果,不仅是对学生学业和教师教学效果的检查和评定,进而激励学生学习及教师工作;更是一种信息,具有反馈于教学活动、服务于教学决策、为教育科研提供资料等作用。为充分发挥考试的效能,综合评价命题质量,及时反馈教学效果,沟通教学信息,教学部门对考试成绩进行统计分析和总结是非常必要的。
二、问题提出
我们以软件技术系软件开发专业为例进行分析。在众多专业课程中,很多科目之间是相互联系相互影响的,例如《Java初级程序设计》是《Java高级程序设计》的前置课程,《J2ee企业级应用开发》则是《Java高级程序设计》的后续课程,《网页制作―HtmL、CSS》的学习效果将会影响《网页制作―JavaScript》,而这些课程之间又是相互渗透相互联系的。有时候有的教师在上一门课时会抱怨这个班的基础不好,后续课程很难上,那么究竟是什么哪些前置课程对后续课程造成了影响呢?这里我们以软件开发专业核心课程《J2ee企业级应用开发》为例,分析研究影响这门课成绩的前置课程对其的影响。
三、数据预处理
07级软件开发专业一共9个班,前4个学期一共开设23门课程,在教学管理的数据库中保存着大量属性繁多,定义复杂,冗余多,不完整的数据。我们首先要从大量的数据中筛选出适合分析的数据。
在课程的选择中,我们选取《计算机基础》、《计算机网络基础》、《计算机数学基础》、《Java程序设计基础》、《数据结构》、《数据库原理与SQLServer》、《Java高级程序设计》、《网页制作技术》以及《J2ee企业级应用开发》这几门有关联的课程进行分析。并且在分析之前把《计算机基础》、《计算机网络基础》、《计算机数学基础》这3门基础课取平均值合并成一个《计算机基础》。
这是在软件技术专业9个班400多人中随机抽样选取91个学生的记录作为样本集。
表1采样成绩表
经统计,91个学生记录中,各门课程及格和不及格人数如表5.2所示。
表2样本集中各门课及格不及格人数统计
四、建立模型
1.决策树方法介绍
决策树是一个类似流程图的树型结构,其中树的每个内部结点代表对一个属性(取值)的测试,其分支就代表了测试的每个结果;而树的每个叶结点就代表一个类别,可以根据决策树的结构对数据集中的属性值进行测试,从决策树的根结点到叶结点的一条路径就形成了对相应对象的类别预测。
2.iD3算法的基本思想及原理
iD3算法是R.Quinlan于1986年提出的,其前身是CLS。CLS的工作过程为:首先找出最有判别力的因素,把数据分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的因素进行划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止,最后得到一棵决策树,可以用它来对新的样例进行分类。
3.构建决策树
成绩结果分为正例和反例两类:及格(p)和不及格(n)。
下面用iD3算法,建立决策树,对课程成绩分类。
具体计算过程如下:
首先计算J2ee课程所含有的信息量。J2ee及格人数p=81,不及格人数n=10,则可得到:
0.4493
然后计算当J2ee及格和不及格时,其他课程所包含的总信息量。经统计,其他6门课程和J2ee有如表3所示的统计数据:
计算机基础:
0.4421
从而得到计算机基础的信息增益度为:
Gain(计算机基础)=0.4493-0.4421=0.0072
同样的方式,得到其他课程的信息增益度,结果如表4所示:
表4各门课程的信息增益度
可以看出所有课程当中JaVa高级程序设计是最能区别训练集中决定J2ee成绩与否的课程。根据各个课程的信息增益度,应该选择JaVa高级程序设计作为所建决策树的根结点。由于JaVa高级的属性值只有两个:1(及格)和0(不及格),所以在JaVa高级下可以建立两个分支。此时,将训练实例集分为二个子集,生成包含二个叶结点的决策树。如图1所示。
图1根节点分类决策树
经统计,JaVa高级程序设计及格且J2ee也及格的人数为73,其准确率为73/79=92.4%。因此对JaVa高级程序设计及格这个分支(结点一)停止分割。经统计,JaVa高级程序设计不及格的12人中有5人J2ee及格,7人J2ee不及格,所以对高级程序设计不及格这个分支(结点二)进行再次分割。
对图1中的叶结点二进行分类。经过计算,此刻正例为4,反例为8,所以此时的熵值为:
0.9799
采用上面同样的方法计算各门课程的信息熵,得到
计算机基础:
0.9799
得到Gain(计算机基础)=0.9799-0.9799=0.0000
同理,得到:
Gain(JaVa基础)=0.9799-0.9371=0.0482
Gain(数据结构)=0.9799-0.8669=0.1130
Gain(数据库)=0.9799-0.9799=0.0000
Gain(网页设计)=0.9799-0.9371=0.0482
选择数据结构为分裂点,将结点二分为两个子集。JaVa高级不及格且数据结构及格的人数为1人,该结点停止分割,JaVa高级不及格且数据结构不及格的11人中有4人J2ee及格,7人不及格,因此对该节点需要再次分割。
采用上述同样的方式划分,最后得到如图2所示的最终决策树。
图2最终决策树
五、结果分析
分析图2所示的决策树,我们可以得到:对于软件专业后期的核心课程《J2ee企业级应用开发》来说,《Java高级程序设计》的学习程度直接影响其学习效果,《数据结构》和《JaVa初级程序设计》也会对《J2ee企业级应用开发》的成绩带来影响,如果学生《JaVa高级程序设计》学习一般但是《数据结构》和《JaVa初级程序设计》基础较好的话,依然能够在学习《J2ee企业级应用开发》时取得好的成绩。这比较符合专业课程学习过程的实际情况。决策树得出的结果反映了实际情况,这也充分说明了数据挖掘是一个强有力的辅助决策工具。
六、结束语
回顾一下这个案例,验证数据挖掘技术解决这个问题的效果。在分析过程中,我们利用相关的数据,通过横向比较《计算机基础》、《Java程序设计基础》、《数据结构》、《数据库原理与SQLServer》、《Java高级程序设计》、《网页制作技术》以及《J2ee企业级应用开发》等课程成绩,经过数据收集、数据选择、数据清理、数据归纳、数据转换等过程,运用决策树中的iD3算法课程之间知识结构相互支撑的模型,发现专业核心课程之间的内在联系。辅助教学管理人员根据该模型对现有教学计划做出调整,对师资资源合理利用,将优质师资用在主干课程上。
参考文献:
1.李小映,数据挖掘在高职院校学校综合信息中的应用,计算技术与自动化,2006.12
2.陈松、卢继萍,教学管理系统中的数据挖掘技术的应用研究,中国教育技术装备,2007.12
3.李雪真、陈燕国,基于数据挖掘的高校课程设置评价方法,科技资讯,2008.8