摘 要：时代发展至今，数据分析素养的培育刻不容缓，本文提出让学生完整经历数据分析的全过程，其一，切近现实经验，凝练数学问题，发展统计眼光;其二，突出分析过程，优化数据交流，积累活动经验;其三，形成数据洞察，反思统计推断，培育分析素养.
　　关键词：数据收集;数据分析;数据交流;数据解释;数据洞察;统计推断
　　随着信息科学技术的迅猛发展，“一切都被记录，一切都被分析”的大数据时代如约而至，它深刻地改变着我们每个人的生活.“用数据说话”既是这个时代的特征，也是全社会的共识.数据成为与能源同等重要的资源，掌握了数据获取、处理、建模、分析等过程的方法，无疑就是掌握了打开这种新型资源的钥匙.统计学作为一门研究如何有效地收集、整理和分析数据并形成知识的科学，其核心就是数据分析.数据分析能力对我们来说毫无疑问已经成为与阅读能力同样重要的能力.
　　实际上，在必修课程统计部分内容与要求上，《普通高中数学课程标准（2017年版）》表述了较为系统的数据处理过程：能从现实世界或其他学科中提出具有一定价值的统计问题;根据问题的具体情境，能通过抽样、试验、查阅资料、设计调查问卷等方式收集数据;尽可能有效、清晰地表示数据，并对数据作出合理的解释;通过对数据的分析作出合理的决策，并进行交流;形成对数据处理过程进行初步评价的意识.然而，如何将它们更好地落实在日常教学中并实现较为理想的考查效果，仍有待我们的努力和探索.
　　不难发现，概率统计部分的教材编写是以统计的实际应用为背景，以数据处理的过程为主线展开的，其中统计思维的形成是这部分的学习核心.要培养学生的数据意识，重要的途径就是要在课程中着力展示统计的广泛应用.《普通高中数学课程标准（2017年版）》指出，统计教学必须通过案例来进行.只有通过对实际问题的分析，学生才能真实地参与和面对要解决的问题，主动地设计方案、收集数据、处理数据、制定决策，同时为维护自己的观点而寻求证据，并经常地与他人进行讨论与交流。
　　下面，笔者结合自己的日常教学和课后反思，就数据分析的素养培养，谈一点自己的粗浅看法.
　　一、贴近现实经验凝炼数学问题发展统计眼光
　　在追求“短平快”的教学执念下，教师往往选择“掐头去尾烧中段”，即便是充满实际背景的统计问题，也被直接简化成数学问题呈现给学生，进而直接引导学生寻找合适的方法来表示这些数据，匆匆忙忙地解决问题.这样的教学将重点放在了数据处理方法的学习上，久而久之，会使学生忽略统计对社会的作用，而完全局限于统计学科内部，这显然不利于学生的数据意识和统计思维的形成。
　　数据分析素养与其他数学学科核心素养相比的独特之处，首先就表现在其研究的问题主要来自于数学学科的外部，研究问题的基本思路不是从定义出发，而是从数据出发.现代的统计课程应该旨在教会学生主动去探索世界，而不是给出一堆解题技巧或像菜谱一样罗列一些例子和公式.基于此，教师应鼓励学生多多观察生活，凝炼数学模型，多提有价值的统计问题，提升学生获取有价值信息并进行定量分析的意识和能力.如何鼓励学生从不同角度，结合具体生活实际，提出丰富数学内涵的统计问题，以及如何使提出问题，让数据分析意识成为学生的一种自主意识，都是需要我们进一步思考和实践的重要课题.
　　事实上，政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据，比如人口数据、道路交通数据、出入境数据、道路交通数据、教育数据、环保数据、气象数据、电力数据、医疗数据、信用数据、金融数据等等，将它们关联起来，并进行统一管理和相关分析，其价值将是无法估量的.例如商家通过分析用户行为数据用于精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、产品优化等;分析用户消费数据用于精准营销、信用记录分析、活动促销、推荐理财等;利用用户社交等UGC数据进行趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等等……教师可以多介绍当前的时代背景，包括提供对我们身处的这个时代更深刻的认知.大数据已经渗透到社会生活的方方面面，在各行各业发挥着不容小觑的重要作用，生活已先于数学课程将统计与概率推到了学生面前，统计与概率的思想已渗入人们日常生活和社会生活的方方面面.
　　同时，教师可以多介绍一些生动的应用案例，丰富学生的数据认知体验.事实上，每个人几乎每天都会遇到需要判断和推测的事情.出门时要对天气作出推测;上班时要对上班路线及交通工具作出选择;在商店购物时要对琳琅满目的商品作出选择;对于商业部门管理人员来说，需要决定营销策略，经营哪种商品需要估计风险以及利润;许多公共政策的制定都需要基于对数据进行分析;抽样方法在验货、检查产品质量时不可避免地要用到;各种保险、商品有奖销售、股票行情这些与数据、机会联系在一起的现象早已成为街头巷尾议论的热门话题.教师应鼓励学生收集生活中运用数据解决的实际案例，帮助学生积累相关数学活动经验。
　　二、突出分析过程优化数据交流积累活动经验
　　首先，鼓励学生对如何收集数据进行交流，在讨论中，加强对所研究问题的深入分析，以保证获得的数据真实有效;同时加深对各种抽样方法适用性的认识，发展学生灵活解决实际问题的能力;在讨论数据收集方法中，更开放客观地评价他人获取数据的方法，优化学生数据交流能力.进一步地，可以借助典型案例，如1936年美国总统大选《文学文摘》如何败走麦城，以及第二次世界大战统计学家给美英联军的飞机提供的修复意见，让学生充分讨论抽样调查中的幸存者偏差，优化数据分析意识;或者可以交流问卷调查的设计学问，让学生探讨怎样获得对敏感信息的真实回答，体会概率在调查敏感问题中应用等等.
　　其次，数据分析的本质是“让数据说话”，教师应更多地帮助学生学习从统计图表和基本数字特征中挖掘尽可能多的有用信息.一方面，引导学生习惯性地使用图表整理数据，体会统计图表的特点、用途和优劣;另一方面，引导学生根据实际问题的需要选择合适的数字特征来刻画数据，认真观察数据的分布，体会不同概率分布模型的异同与联系.相关案例也很丰富，比如用人单位刻画薪资水平用平均值还是用众数、中位数更能反应真实情况;比如各种比赛中选手的各种数据分析等等.
　　最后，帮助学生体会概率在日常生活中的应用，发展学生的随机观念，体会不同抽样样本的随机性、合理的抽样样本的频率分布如何估计总体分布等，体会统计学思想，即关注随机现象中的规律性研究，通过对样本随机现象的统计分析，揭示事物内在的规律.比如运用频率分析方法破译密码;比如利用词汇的出现频率鉴别文学作品的作者等等.讨论变量之间的相关关系，学习如何观察和描述这种关系，体会最小二乘法思想.比如，人的身高与体重、血压与年龄之间的关系;比如不务正业的谷歌借助用户检索词条的数据成功预测流感爆发，比如根据电影预告片点击率和相关词汇搜索准确预测电影票房等等。
　　三、形成数据洞察反思统计推断培育分析素养
　　引导和帮助学生经历收集数据-整理数据-分析数据-作出推断的全过程，自主探索、反思数据处理过程，从而形成统计推断.教师要重视发展学生的统计思维，帮助学生体会统计思维与确定性思维的差异，明确统计推断是可能犯错误的，培养学生客观评价与理智看待数据分析结果的意识.
　　在科技迅猛发展的今天，在很多尖端领域已经产生越来越密集的学科交叉，自然科学和社会科学相互渗透、相互影响，形成一张新的知识网络.大数据已经渗透到社会生活的方方面面，在各行各业发挥着不容小觑的重要作用，生活已先于数学课程将统计与概率推到了学生面前，统计与概率的思想已渗入人们日常生活和社会生活的方方面面，课堂教学必须紧跟时代的步伐，数据分析素养的培养刻不容缓。
　　参考文献
　　[1]张丹.统计与概率[M].北京：高等教育出版社，2006.
　　[2]中华人民共和國教育部.普通高中数学课程标准（2017年版）[M].北京：人民教育出版社，2017.
　　[3]教育部基础教育课程教材专家工作委员会.普通高中数学课程标准（2017年版）解读[M].北京：高等教育出版社，2018.
　　作者简介：黄培华，女，43岁，毕业于上海华东师范大学，获得理学学士学位，现就职于福建省晋江市养正中学，高级教师。