文献综述范文

1.张丹（2015）数据分析观念的维度和要素。本研究需要通过量化的数据来说明学生参与问题解决活动前后数据分析观念方面的进步情况，进而找到有效的组织学生经历数据处理活动过程的方法。因而尝试量化的研究，通过对文献的学习，结合自己的实践思考，选用了张丹老师的数据分析观念的维度和要素。[8]

　　表2.1数据分析观念的维度和要素

　　张丹（2015）这一研究没有从数据分析的显性过程（如收集数据、整理数据、分析数据、做出结论）来设计维度，但隐含了对于过程的重视（比如提出问题、制定计划、提取信息、数据推断）。框架的构建体现了统计课程丰富的教育价值，既包括了数据意识、提取信息、数据推断、数据随机等统计思维，也包括发现和提出问题、制定计划等解决问题的一般思维。这一研究结果对于过程的重视，正好适用于问题解决的实践活动过程。

本课题研究中确定的数据分析观念的核心要素为：提出问题；制定计划；提取信息；数据推断；方法选择五个方面。与张丹老师的研究比较缺少了数据意识和体会数据的随机性中的三个要素。具体说明如下。

关于数据意识，张丹老师在研究中指出，在“提出问题”和“制定计划”中已经包括了“数据意识”，但为了表明此要素的重要性及进一步为课程设计提供依据，所以将其单独列出来。

关于体会数据的随机性，GAISE（2005）在阐述了统计解决问题过程的四个组成部分（形成问题、收集数据、分析数据、解释结果）的基础上，提出了在每个部分中随机的作用：在形成问题中能预见随机，在收集数据中能确认随机，在分析数据中能解释随机，在解释结果中能考虑随机。张丹老师的研究中也说明，统计解决问题各个过程（发现和提出问题、收集数据、分析数据、解释和推断)都包含着随机因素。同时张丹老师的研究结论得出，对于六年级的学生，可以对统计问题的随机特点加以讨论，但不宜作为基本要求。

根据上面的学习和分析，本课题研究中确定的数据分析观念的核心要素为：提出问题；制定计划；提取信息；数据推断；方法选择五个方面。

2.波利亚的“怎样解题”表

波利亚指出：解题的价值不是答案的本身，而在于弄清“是怎样想到这个解法的？”、“是什么促使你这样想，这样做的？”这就是说，解题过程还是一个思维过程，是一个把知识与问题联系起来思考、分析、探索的过程。他认为“对你自己提出问题是解决问题的开始”。[9]波利亚的“怎样解题表”将解题过程分成了四个步骤，包括“弄清问题”、“拟订计划”、“实现计划”和“回顾反思”四大步骤的解题全过程。

波利亚所提问题与建议的重要特点之一是普遍性，例如：未知数是什么？已知数是什么？条件是什么？这些问题都是普遍适用的，它们的用途不限于任何题目。我们的问题可以是代数的或几何的，数学的或非数学的，理论的或实际的，一个严肃的问题或仅仅是个谜语。因此，波利亚的“怎样解题”表提出的问题解决的四个步骤，具有普遍适用性，可以同于一般问题的解决。

通过对波利亚的“怎样解题表”的学习和分析，确定本课题研究中以“订制班服”为主题的实践活动问题解决的过程，以波利亚的“怎样解题表”的四个步骤为依据进行设计。

3.数据建模

张丹（2015）的研究中指出，在国外有关数据建模（Datamodeling）的文献中，提出发展儿童统计素养的一个重要方式是通过数据建模。[10]提出问题是进行数据建模的起点。产生问题后，进一步思考属性，如何产生、选择、度量属性。然后是实际收集数据，并对于数据进行处理。最后根据数据处理做出推断，在这过程中又会促进新的问题的提出。

　　图2.1数据建模的核心成分

　　图2.2数据建模的组成部分

　　数据建模的过程更具有统计活动的特点，其中“提出问题是进行数据建模的起点”和“根据数据处理做出推断，在这过程中又会促进新的问题的提出”，这两个观点对本课题问题解决实践活动过程的设计具有重要意义。因此，把波利亚的“怎样解题表”的四个步骤与数据建模相结合，设计本课题研究中问题解决的完整过程。

第二节相关实证研究

确定了研究问题的基本领域之后，就开始了文献资料的收集，首先在中国知网上输入“数据分析观念”，检索出2063篇文献，然后又确定了几位统计领域研究的学者专家，包括史宁

中，刘久成，张丹，童莉等，筛选出一些理论方面及教学实践研究方面的期刊论文和1篇博士学位论文。

从文献资料的学习中发现，关于数据分析观念的研究多数来自于《课程标准（2011年版）》颁布之后。《课程标准（2011年版）》，在“课程设计思路”部分指出：“在数学教学中，应当发展学生的数据分析观念”。将“统计观念”改为“数据分析观念”，强调数据分析观念是统计课程的核心。我国的很多学者和专家都在此领域进行了研究，基本侧重在界定数据分析观念的内涵，以及对一些统计概念和方法的理解上。

“数据分析观念”的内涵及教学建议；学生数据分析观念发展水平的研究反思；统计观念的发展和培养；统计与概率内容分析这四篇文章从理论的层面上论述了数据分析观念的内涵、数据随机性的研究，列举了国内外学者专家对统计学下的定义，解读了《课程标准》中的统计观念，得出统计的核心是数据分析和随机性。

1.数据分析观念的维度。

童莉等（2014）依据《课标（2011版）》对“数据分析观念”按层次归纳为3个维度：对数据的意识和感悟，对数据分析方法的意识和感悟，对现实现象随机性的意识和感悟。[11]李红梅（2014）把数据分析观念细化为5个方面：1要有数据观念，即首先是相信数据

分析能够帮助解决很多实际问题；其次遇到问题的时候，能够想到去调查研究、收集、整理和分析数据以帮助解决问题；再次愿意用数据解决问题。2要体会数据是蕴含着信息的，知道信息来自于对数据背景的解读。3知道数据整理、分析的方法多种多样，并且这些方法无所谓的对与错，只有好方法与不够好的方法之分。好方法的主要判别标准就是能否更充分的反映客观事实，解决实际问题。4知道用来分析的数据的随机性质。一方面每次收集到的数据可能不同，即每个数据是不确定的。另一方面，大量的随机数据聚集在一起又呈现出某种稳订性，从而可以从中探寻规律。5知道数据分析推断而得的结论具有或然性。实际上是据数据分析推断结论是由许多个别来推断一般。可以认为是一种归纳推理，是不完全可靠的。但是它为推断、预测提供了一订程度上的可靠性。[12]

张丹（2015）将数据分析观念划分为3个维度，每个维度下又划分为3个要素。具体来说，维度1：认识到需要收集数据，包括“数据意识”、“发现与提出统计问题”、“制定计划”。维度2：了解数据中蕴含着信息，包括“从数据中提取信息”、“利用数据进行推断”、“根据背景选择方法”。维度3：体会数据的随机性，包括“数据推断中的随机”、“统计问题中的随机”、“抽样中的随机”。[13]

2.数据分析观念的评价框架。

关于数据分析观念评价框架方面的研究选取了2篇期刊论文《义务教育阶段学生数据分

析观念的评价框架建构》、《数据分析观念的认识及调查分析》和1篇博士学位论文《小学生数据分析观念发展过程的研究》。

童莉等建构了数据分析观念的评价框架。作者根据数据分析观念的内涵，参考国外统计思维框架建构的方法，对课标修订稿中的“数据分析观念”进行了维度和水平的划分。其中，维度的划分主要是依据《课标（2011版）》对“数据分析观念”内涵解释进行的，按层次归纳为3个维度：对数据的意识和感悟，对数据分析方法的意识和感悟，对现实现象随机性的意识和感悟。并在各维度下，借鉴国外统计思维水平确立的方法——SOLO分类法，结合义务教育阶段学生在统计与概率方面的认识整体性不可能很完善的特征，所以各维度大体划分为3个层次，分别为，层次0：不具备数据分析观念，层次1：具备片面数据分析观念，层次2：具备全面且正确的数据分析观念。童莉等虽然给出了数据分析观念比较清晰的评价框

架，但由于还没有做实证研究，这个框架的有效性还需要进一步检验。

张丹（2015）构建了数据分析观念的评价框架。首先将数据分析观念划分为3个维度，每个维度下又划分为3个要素。具体来说，维度1：认识到需要收集数据，包括“数据意识”、“发现与提出统计问题”、“制定计划”。维度2：了解数据中蕴含着信息，包括“从数据中提取信息”、“利用数据进行推断”、“根据背景选择方法”。维度3：体会数据的随机性，包括“数据推断中的随机”、“统计问题中的随机”、“抽样中的随机”。除了“数据意识”外，各维度所有要素都按照学生作答水平的高低划分为四个水平。水平划分主要依据了已有研究成果和对测试学生作答的分析，同时参考了SOLO分类的前结构水平（P）、单一结构水平（U）、多元结构水平（M）和关联结构水平（R）。

总之，通过以上文献的学习，让我从理论的层面和实践操作的层面，进一步认识了小学生数据分析观念的内涵和培养措施，明确了数据分析观念的评价框架，对我的课题研究提供了理论的依据和方法的指导。这些文章都强调了让学生经历统计过程的重要性，但是对于一个主题活动，如何引导学生经历问题解决的全过程，在数据的收集、整理、表示和分析过程中，教师如何指导有利于学生数据分析观念的发展都没有明确的方法。另外，量化地说明学生经历实践活动之后，数据分析观念发展程度方面的研究很少。本课题的研究力求在已有的理论和经验的基础上，借助量化的研究，找到有效的组织学生经历数据处理活动过程的方法。