初中生数据分析能力测评模型构建及应用研究
Investigation into the Development and Implementation of an Evaluation Model for Analyzing Data Competencies among Junior High School Students
摘要: 信息化时代的发展使数据分析能力日益重要,而中学阶段是培养学生核心素养的关键时期,构建科学、合理的初中生数据分析能力测评模型是开展初中生数据分析能力有效监测与提升的重要保证,具有重大时代意义。通过文献研究法、德尔菲法和层次分析法构建出包括数据认识能力、数据收集能力、数据整理能力、数据描述能力和结果运用能力5个一级指标和16个二级指标的初中生数据分析能力指标体系,并确立测评模型。在此基础上编制《数据分析能力测试试卷》,抽取4所中学七年级至九年级学生,得到有效试卷1008份,初步验证了测评模型的科学性、有效性与可操作性,并依据测评结果提出提升初中生数据分析能力的对策建议。
Abstract: The advent of the information age has rendered data analysis skills increasingly vital, with the middle school stage representing a pivotal period for nurturing students’ core competencies. Establishing a scientifically sound and rational evaluation model for assessing middle school students’ data analysis capabilities is essential for effectively monitoring and enhancing their analytical skills during this critical phase, bearing significant historical implications. This study employs literature review method, Delphi method, and hierarchical analysis method to develop an evaluation index system encompassing five primary indicators (data awareness ability, data collection ability, data organization ability, data description ability, and result application ability) along with 16 secondary indicators and establish the evaluation model. Subsequently, the Data Analysis Ability Test Questionnaire was formulated; 1008 valid questionnaires were collected from randomly selected students in grades 7 to 9 across four middle schools. The assessment results preliminarily validated the scientific rigor, effectiveness, and practicality of the evaluation model while proposing strategies for enhancing middle school students’ data analysis abilities based on these.
文章引用:刘俊玲, 张凯. 初中生数据分析能力测评模型构建及应用研究[J]. 教育进展, 2026, 16(1): 964-974. https://doi.org/10.12677/ae.2026.161131

参考文献

[1] 耿直. 大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J]. 统计研究, 2014, 31(1): 5-9.
[2] 惠恭健, 曾磊. 智能时代的数据素养: 模型构建、指标体系与培养路径——基于国内外模型的比较分析[J]. 远程教育杂志, 2021, 39(4): 52-61.
[3] 王光明, 刘静. 加强核心素养导向, 完善课程标准体系——《义务教育数学课程标准(2011年版)》与《义务教育数学课程标准(2022年版)》(小学部分)比较研究[J]. 课程∙教材∙教法, 2022, 42(7): 4-11.
[4] 彭燕伟, 吕世虎. 《义务教育数学课程标准(2022年版)》中课程结构的变化和特点[J]. 内蒙古师范大学学报(教育科学版), 2024, 37(4): 69-75, 84.
[5] 贾璞, 宋乃庆. 大数据时代初中生数据素养: 内涵、价值与构成维度[J]. 电化教育研究, 2020, 41(12): 28-34, 58.
[6] 林崇德. 发展心理学[M]. 北京: 人民教育出版社, 2009.
[7] 胡敬涵. 高中生数据分析素养现状的调查研究[D]: [硕士学位论文]. 哈尔滨: 哈尔滨师范大学, 2018.
[8] 辛思佳. 高二学生数据分析素养现状调查与对策研究[D]: [硕士学位论文]. 天津: 天津师范大学, 2020.
[9] Moore, D.S. (1998) Statistics among the Liberal Arts. Journal of the American Statistical Association, 93, 1253-1259. [Google Scholar] [CrossRef
[10] 史宁中. 数学的抽象[J]. 东北师大学报(哲学社会科学版), 2008(5): 169-181.
[11] 惠琦娜. 统计思维是创造性思维[J]. 中国统计, 2009(8): 59-60.
[12] 章全武. 改革开放四十年小学数学统计与概率内容嬗变研究——基于七份课程文件的内容分析[J]. 数学教育学报, 2020, 29(6): 69-73.
[13] 董薇薇. 初中生数据分析观念发展水平的调查研究[D]: [硕士学位论文]. 沈阳: 沈阳师范大学, 2012.
[14] 孔婧. 中学生数据分析能力测评工具的开发[D]: [硕士学位论文]. 长春: 长春师范大学, 2019.
[15] 杨彤. 初中生数据分析能力调查研究[D]: [硕士学位论文]. 徐州: 江苏师范大学, 2018.
[16] 李化侠, 辛涛, 宋乃庆, 等. 小学生统计思维测评模型构建[J]. 教育研究与实验, 2018(2): 77-83.
[17] 张丹. 小学生数据分析观念发展过程的研究[D]: [博士学位论文]. 长春: 东北师范大学, 2015.
[18] 高红妹. 香港《数学教育学习领域课程指引》评介及其启示[J]. 课程∙教材∙教法, 2019, 39(2): 138-143.
[19] 徐文洁. 中新两国小学数学教材中“统计图”的比较研究[D]: [硕士学位论文]. 扬州: 扬州大学, 2018.
[20] 张侨平, 黄毅英. 中国香港数学教育研究三十年回顾: “成果” “亮点” “挑战”与“反思” [J]. 数学教育学报, 2017, 26(1): 32-36.
[21] 王春枝, 斯琴. 德尔菲法中的数据统计处理方法及其应用研究[J]. 内蒙古财经学院学报(综合版), 2011, 9(4): 92-96.
[22] 骆正清. AHP中不一致性判断矩阵调整的新方法[J]. 系统工程理论与实践, 2004(6): 84-92.
[23] 罗世兰, 张大均. 幼儿良好行为习惯的结构及问卷编制[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2020, 45(4): 68-74.
[24] 王孟成, 戴晓阳, 万娟. 创伤后应激障碍的因子结构: 对地震灾区青少年PCL数据的分析[J]. 中国临床心理学杂志, 2009, 17(4): 420-423.
[25] 任芷葶. 创造性焦虑的测量及其大脑功能基础[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 西南大学, 2021.
[26] 温忠麟, 叶宝娟. 测验信度估计: 从α系数到内部一致性信度[J]. 心理学报, 2011, 43(7): 821-829.