培养数据分析素养的过程性和随机性

（一）培养学生注重数据分析素养的过程性

数据分析素养的培养是一个长期的过程。学生置身于实际情境中，经历收集数据、整理数据、提取信息、构建模型、做出推断、得出结论全过程。在完成这整个数据分析过程中，教师应有意识地培养学生数据分析素养。

1.创设有效的数据分析活动，使学生感受到数据的作用，形成数据意识

培养数据意识时，应充分考虑不同学段学生的认知规律和心理特征，创设现实的、贴近专业课程的、富有挑战性的数据分析的活动，通过这些活动丰富学生对数据的认识，激发学习兴趣，让学生体会到数据是“活”的，其中蕴含着很多的信息，也可以让学生感受到数据无处不在，与我们的生活、学习、工作都息息相关。当学生遇到问题时，能想到去尝试收集数据，整理数据，分析数据，看看能不能解决这个问题，这就能逐步培养起数据意识。

2.经历数据分析的过程，体会数据的魅力，培养创新意识

经验是需要学生亲身经历而获得的，量变到质变的过程才能迸发出新的火花。只有亲身经历整个数据分析过程，才能培养学生理性的逻辑思维能力。对同一问题进行大量的重复试验，才能发现不同数据中的规律，针对问题就能进行合理的推断，再通过数据的核实，得到有理有据的结论。在不断试验中，学生才能有所发现，有所创新。

3.开展实践活动，积累数据分析应用的例子，形成解决问题的策略(www.xing528.com)

要想培养学生的数据分析素养，就要联系学生的实际，根据他们的专业解决生活中遇到的各种问题。在大数据时代中，学生可以通过报纸、电视、书籍、互联网等很多渠道得到相关的数据。通过数据分析方法的不断学习，尝试去解决一些问题，让学生体会数据分析的广泛使用，经历整个数据分析的过程，形成解决问题的策略。在数据分析的过程中，让学生去体会怎样从认识数据，学着处理数据，透过数据看到其中的规律，到利用数据去做出决策。

这是一个连续的过程，教师引导学生参与整个过程，不能轻易地跳过某个过程，更不能让学生忽略或者轻视某个过程。学生只有参与数据分析的每个环节，才能认识到统计学的核心。

（二）培养学生体验数据分析的随机性

假设每次抽样获得的数据都源于同一个总体，在每一次抽样之前，不可能知道会得到什么，但是当抽样次数多了的时候，就能估计出现某种情况的可能性有多大。如果对每一种情况出现可能性大小都了解的话，就等于对这个总体的事情了如指掌。也就是说，在对总体情况不清楚的前提下，可以通过抽样得到一些数据，根据数据的比例或者其他方面的信息来了解总体的真实情况。数据分析的基础是数据的随机性。学生要从隐没在一大堆看起来杂乱无章的数据信息中，提取出有用的信息，以找出研究对象内在的规律，帮助人们做出判断，得出合理的结论，做出正确的决策。

统计结果也具有随机性。对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，不同的人用同样的方法处理同一个问题时，统计结果一般是不同的。在学习抽样时，即便是同一个人抽取不同次数的样本，每次得到的统计结果也不会完全相同。因此，由不同样本得到的统计结果有随机性，根据统计结果得到的结论不会完全相同。

面对数据分析的随机性，只要有足够的数据就可能从中发现规律。虽然不同的人最后所得到的结果互不相同，但由于随机事件频率的稳定性，当样本量足够大时，许多问题的差别一般也不会太大。也就是说，尽管结果可能不完全相同，但统计推断还是有意义的。这也正是统计学所要解决的问题，关注对随机性中的规律性的研究，通过对表面的现象进行统计分析，从而揭示出事物内在的规律。在实际生活中，学生收集到的原始数据可能杂乱无章，看不出规律，所以要学生做探索性分析。换句话说，就是探索往什么方向去寻找和揭示隐含在数据中的规律，然后在探索性分析的基础上提出一类或者几类可能的模型，通过进一步分析，从中挑选一定的模型进行分析、作图。