如何培育学生数据分析素养
《普通高中数学课程标准（2017年版2020年修订）》将数据分析纳入高中数学六大学科核心素养，要求通过概率与统计教学，让学生养成用数据发现、分析和解决问题的习惯。笔者结合教学实践，试图从六个维度构建高中生数据分析素养的培育路径。
还原数据处理流程
为数据统计思维“奠基”
统计的本质是通过数据探索规律，核心环节包括数据收集、整理、分析与结论提炼。教学中需引导学生完整经历这一过程，而非孤立记忆公式。
数据收集可从生活场景切入。例如“抽样方法”教学中，让学生设计“学生课外活动时间调查”方案：讨论调查对象是全体还是样本，思考随机抽样、分层抽样的适用场景——需了解不同年级差异用分层抽样，仅需了解整体趋势则用简单随机抽样。如此，学生不仅掌握方法，更能理解“数据代表性”对结论的影响。
数据整理要强化统计术语的实际意义，如“平均数”“中位数”“众数”，可结合“班级体育测试成绩”分析。同时，引导学生质疑数据合理性，如对“某社区居民月均消费3000元”追问“数据来源是全体还是特定群体”，提升思辨能力。
创设真实问题情境
让数据分析方法“落地”
统计学的应用性决定了教学必须扎根现实。案例和情境选取需贴合学生认知，让抽象方法可感可触。
“回归分析”教学中，可探究“学生每日学习时间与考试成绩的关系”：收集班级学生的学习时长、成绩数据，绘制散点图观察线性趋势；用最小二乘法求回归直线方程，讨论“回归系数”的意义。
情境设计需兼顾时代性。如结合“智慧城市”主题，让学生分析“某城区近五年交通流量与公共交通覆盖率的关系”，通过数据对比讨论交通优化路径。此过程中，学生既能掌握回归分析法，又能体会数据分析在解决社会问题中的价值。需注意，情境创设要避免“为情境而情境”。
解析方法背后逻辑
避免数据分析“程式化”
数据分析方法蕴含严谨逻辑，教学中要让学生明白“为何这样做”，而非仅会“怎么做”。
“方差”教学中，不能只记公式，可通过对比两组数据离散程度引入：甲组成绩为75、75、75，乙组为50、75、100，两组平均分相同但波动差异明显。教师应引导学生思考“用什么指标衡量波动”，让学生在推导中理解方差的合理性。
对统计图表，要强调其语言功能：条形图侧重对比，折线图凸显变化趋势，扇形图展示占比。教师还应鼓励学生用多种方法解决同一问题，让学生理解“没有最好的方法，只有最合适的方法”。
挖掘数据背后规律
彰显数学育人“价值”
统计数据虽具随机性，但蕴含必然规律。教学中要引导学生从随机现象中发现规律，感受数学的“真、善、美”。
“正态分布”教学中，结合“学生体重分布”数据：样本量足够大时，数据呈“中间多、两头少”的对称分布，体现数学的“真”——对客观规律的精准刻画；讨论“体重标准值”制定，让学生理解数据在健康管理、服装生产等领域的应用，体现数学的“善”；欣赏正态曲线的对称美、简洁美，感受数学的“美”——形式与内涵的统一。
推动技教融合进程
释放数据处理“效能”
大数据时代，数据分析离不开技术支撑。高中统计教学应打破“纸笔计算”局限，让信息技术成为探索数据的“利器”。
“抽样模拟”教学中，可利用Excel随机数生成功能，模拟“掷硬币500次”实验：学生输入函数即可得到大量数据，绘制频率分布直方图直观感受“频率趋近于概率”。教师要引导学生合理使用技术，避免技术依赖。如计算方差时，先让学生手动计算少量数据理解原理，再用计算器或软件处理大数据集，让技术成为理解的辅助而非替代。
衔接义务学段内容
构建数据素养“链条”
核心素养发展是连续性的过程，数据分析素养培育需衔接小学、初中，形成螺旋上升体系。
小学侧重“数据意识”，通过分类计数、简单图表让学生感受数据作用。如统计“班级同学最喜欢的书籍类型”，用条形图呈现结果，体会“数据能说清问题”。
初中聚焦“数据观念”，通过平均数、方差等概念引导学生用数据描述规律。如分析“自己近一年的物理实验成绩变化”，用折线图展示分数波动，理解“方差越小，成绩越稳定”。
高中提升至“数据分析素养”，强调用数学方法深入探究数据本质。如在初中平均数基础上学习加权平均数，理解权重对结果的影响；在条形图基础上掌握频率分布直方图、茎叶图等复杂呈现方式，学会挖掘数据深层关联。
教学中要关注学段衔接的生长点。如初中学习“扇形图”时，学生知道“扇形面积表示占比”，高中可追问“若想比较两个扇形图的差异，仅看占比够吗？”引出“卡方检验”初步思想，为后续学习埋下伏笔。
（作者系西北师范大学教师教育学院教育博士研究生）
《中国教育报》2025年09月22日 第05版
作者：李强