大学统计学教学分析论文范文

大学统计学教学分析论文范文第1篇

在当今各行各业中，数据分析已得到广泛应用。在数据分析之中，数理统计才是关键，如果对数理统计加以有效应用，就可以让各行各业对数据实现高效的处理。因此，数理统计不仅仅在投资风险之中以及保险学之中可以发挥自身的优势，而且在每一个企业的管理与决策之中都发挥着重要的作用。

近年来，随着计算机技术和网络技术的发展与普及，社会生产生活发生了翻天覆地的变化，在各行各业当中，人们已经能够充分利用网络获取信息，用计算机整理、分析和关联信息，由此也促进了诸如“大数据”“互联网+”等新兴行业的发展。在新的社会发展形势之下，信息和数据的作用显而易见，谁掌握了更多的、更加准确的信息，就能在事件处理中占据主动权。因此，利用科学的方法对采集到的数据进行分析和利用，已经成为社会各领域处理事务中的关键环节。作为数据分析中的一种重要工具和方法，数理统计具有突出的严密性和逻辑性，因此被广泛应用于数据分析当中。

数理统计和数据分析的概述

（一）数理统计的概念

数理统计就是在经过一定次数的实验或者对随机发生的现象进行一定时期的观察之后，把实验或者观察的过程中记录下来的相关数据进行分析、总结、归纳，据此寻找出数据当中所蕴含的规律，并借由总结得到的结论对整体现象进行判断、推理的学科。从本质角度来看，数理统计属于一门学科，主要通过观察或试验随机现象限次等方法归纳所得数据分析有限次数据了解其内在规律，以至于推断出数据总体规律。

由此可见，全面了解数据统计特点，方可灵活运用于数据分析领域，充分发挥其指导性作用。同时，如何于大数据时代于海量数据信息资源中获取有效数据，满足深入分析要求，成为数据分析领域所面临的主要挑战。当前各个行业竞争日趋激烈，数据分析合理应用数理统计的重要性渐渐突显。

（二）数理统计和数据分析的特点

数理统计的特点简而言之就是遵循概率论的基本论调，把实验或者观察所得到的相关数据为基础，对随机发生的现象进行分析与研究。具体说来，就是将实验或者观察所得到的数据信息进行建模，并将其还原到随机现象当中，并通过资料对建模的科学性、合理性进行检验，在保证建模合理的情况下对其展现出的规律、特点进行研究。其应用我们可以通过具体检测家用电器的使用时间的例子来进行说明。首先，需要对某批次的家用电器进行抽样，从中抽取一定比例的家用电器作为样本，对样本的使用寿命进行实际的检验，并对检验数据进行统计记录。之后根据所测定的家用电器样本的使用寿命来推算该批次产品的合格率以及使用寿命等。以概率论为支持，使用数学建模的方法计算家用电器的使用时间，并根据相关资料构建分布图，对之后生产的不同批次的同类产品进行多次的样本抽取与实际测试，进而保证抽取样本与统计数据的合理性、科学性。

数理统计是在对数据进行分析的广泛需求之下出现的一种统计方法。这样通过测算样本来实现对整体进行控制的方法，大大降低了实际工作的强度，同时保证了数据分析的科学合理，便于对数据的规律和特点进行分析与归纳，促进对于数据整体的有效掌控。

（三）数理统计对企业发展的影响

数理统计的基本流程就是首先进行样本的确定、资料的搜集，之后需要对实验或观察取得的数据进行深度的加工、分析、处理，最后对数据的规律以及呈现出的趋势进行推断，对整体进行预测与分析。整个过程是一个系统、完整的过程，因此使用数理统计方法来开展企业管理工作，就需要多个部门的团结协作、精诚努力，实现工作的稳定、有序开展。但是，数据统计毕竟只是一种辅助性的工作方法，属于一种应用性工具，要保证数据统计在实际工作中的有效使用，达到顺利解决实际问题的目的，就必须对工作的具体环节有一个准确感知，对于实际的工作内容有一个深度的辨析，同时还需要有专业的知识与技能等高水平素养，具有多年工作积累下来的丰富经验，并通过不断践行来提高工作的实效性。在企业生产工作中应用数理统计方法，主要从以下方面开展工作。

首先，是在对生产质量进行管理的过程中。在企业的实际生产过程中，整个生产流程具有多道生产工序，需要使用的生产设备数量庞大，需要操作的工人素质参差不齐，这对于产品的质量会造成极大的影响。因此，可以采用抽样检验的方法获取数据并进行统计分析，也可以采用绘制质量控制图的方式来呈现质量的变化并进行相关分析，此外还可以采用对产品的可靠性进行测试之后进行统计分析的方法，对生产设备的可靠性、质量控制人员的工作效率、质量检测系统的可靠性等进行有效控制。

其次，是对生产工艺的改进过程中，可以采用对多个对象、多个指标之间存在的关系进行分析的多元统计分析法，可以针对多种因素、多种水平采用正交试验方法，还可以使用方差分析或者回归分析等方法，对相关数据进行统计和分析，实现对生产工艺的改革与创新，实现对影响产品质量的主要因素及次要因素的判断与辨析，实现对新产品的开发与推广，实现对最佳生产条件的创设，实现对新材料的应用探索等等。此外，通过数理统计分析还可以对市场发展前景及竞争对手的实力情况有一个准确的判断，可以推动企业更加快速地发展。

数理统计的数据分析融合优势

（一）提高数理统计应用广域度

数理统计内容信息层次分明，且易于进行数理判断，能够根据理论数据内容形成不同的数理推理思维，使数理研究对数据样本的分析并不仅局限于数字化概念，而是形成了一个完善的信息统计模式，将单元数据的带入作为数据分析导向，以单项内容为起点深入地探究问题的本质，让理论数据概念形成更广域的立体空间，通过将碎片化理论数据内容的重组得到一个更为完整的分析结论，从而使数理统计能够适应多种实践与理论研究环境，为数理统计的广泛应用奠定良好根基。

（二）解决数理指标统计不准确问题

理论概念研究通常给人一种模糊的印象，数据计算的内容一般情况下需要在固定范围内进行取值，而取值的过程中必须通过排除法、图像分析法等多种方式选择最佳指数，所以数理计算研究意义在于保障逻辑运算的合理性，而非是统计指数的正确性，受此影响数理指标统计的准确性通常较低，而不合理的逻辑运算又难以印证理论研究的真实性，继而需要通过数据分析选择符合多重标准的数理统计数值，以便提高数理统計指标准确性，使数理统计指标参数在多种理论研究需求下可以有效保持平衡，不至于过度倾向某个数值节点。

（三）推进数理统计的信息化发展

数理统计的信息化发展将是未来阶段数理统计应用的必然趋势，尤其在大数据计算发展环境下，数据内容已不单单改变数理概念，而是通过数据内容建立一个多维度空间，因此数据将成为一种信息传导模式，所以数理统计的数据分析应用实际上是将传统的数据信息传输媒介从概念性传导应用引向数字化传导的发展，以此进一步推动数理统计的信息化发展，使信息化成为数理统计的关键性发展方向。

数理统计在数据分析中的应用现状及存在的问题

（一）应用领域和范围有待推广

数理统计不仅可以提高数据分析的准确率，还可以完善数据分析的全面性。现阶段，各行业包括教育领域的发展，都在加强应用各种新技术和手段坚持创新，但却忽略了数理统计在行业发展中所发挥的重要作用。从应用领域和范围来讲都相对狭小，如在教育教學领域也没有得到普及，由于受到传统发展观念的限制，在管理工作中进行数据分析，往往采用的是一些抽样法、调查法等，常常忽略了数理统计在数据分析中的应用。

（二）重视程度不足

在进行数理统计工作时，需要有较强的技术和设备支持，也需要符合具有一定的技术条件才能够实施开展数理统计工作，使数据分析得到准确和科学性的结果。但是目前在很多行业包括学校，对数理统计工作的重视程度不高，投入使用的设施设备信息化建设也不完善，不具备满足这些技术条件的要求，限制了数理统计在数据分析中的应用。

（三）专业人才队伍建设有待加强

除了需要具备相关技术条件支持以外，技术人才的缺乏也是影响数理统计在数据分析中发挥应用效果的重要因素。在数理统计工作中，不仅需要工作人员具备一定的数学知识，还需要具有良好的抽象思维能力和数据处理能力。但是，在很多行业领域发展中并不具备这样的技术人才和管理人才，所以影响了数理统计在数据分析中的应用效果。

在数据分析中数理统计的应用

（一）区间估计及假设检验

所谓区间所指的就是在数轴中任意一段距离，或者指数据区间，而区间估计就是依据所提供相关条件合理推断其可能区间，该区间叫做置信区间。通过分析相关数据分布情况，可对相关置信区间实行计算，通常而言所选择区间应尽量比较小，而对于具体置信区间范围，可利用不等式变形获得。

在对区间进行估计过程中，首先应当依据相关标准估计某个点，在此基础上充分了解有关数据实际分布情况，从而便能够对区间实行计算，在这一过程中需要将研究对象置信水平给定，通常情况下在区间计算过程中需尽量控制其范围比较小，从而使区间估计准确性能够得到较好保障，而后通过不等式变形可将区间估计相应结果获取。

对于假设检验而言，其在数理统计中属于十分常见的一项内容，在这一过程中需要先假设置信系数相应区间估计，对于原假设及备选假设分别进行设置。若某数据集合属于一个区间，就可将其作为一个置信区间，即该集合置信系数。

（二）时间序列以及多元统计

就实践操作情况而言，时间序列法及多元统计法两者之间具有较大差异存在。通常情况下，时间序列法在某段数据处理中进行利用，其目的主要就是运用历史数据预测未来短时期内的数据;而多元统计法通常都是在某时点所组成数据群处理中进行应用。

在实际应用过程中，若需要利用时序分析法实行处理计算，首先应当注意构建相关模型，以便能够将所研究系统具体运行状态获取，在利用该模型的基础上可实现系统控制预测，从而使数据质量修正得以实现，并且实现数据计算控制统计。

（三）在产品质量控制中数理统计应用

在现代社会生产及生活中，很多常见的数理统计方法均得到越来越广泛应用，如方差分析、非参数估计及总体分布形态判读等内容。在数理统计基础上将数据分析在实际生产中进行应用，可对产品质量进行较好检验控制，可有效提升企业生产水平及其市场竞争力。就目前企业经营管理及生产工序而言，其复杂性比较高，通过科学合理的数据分析，能够将企业生产中存在的各种问题及时发现，使产品生产质量能够得到保证，可使企业社会形象得到较好维护。

在现代化工业生产中，建立及完善质量标准在行业发展方面具有十分重要的作用及意义。因此，可通过对数理统计方法的应用，对有关生产数据实行处理分析，通过对研究数据相关标准偏差以及均值实行计算处理，并且制作成为数据图表形式，可准确显示出产品生产质量，在分析产品质量影响因素及调整生产管理措施方面，可提供良好的依据。

在企业实际发展过程中，产品质量会对其产生决定性影响，为能够使自身核心竞争力得以有效提升，企业需要对产品质量加强控制，对于制定生产决策方面数据分析的指导作用应加强重视，通过数据分析的利用，可对产量质量的不同影响因素的规律更好明确，通过分析产品质量影响因素相关性，可促使产品质量得以有效提升。

（四）数理统计在投资风险中应用

在当前市场经济不断发展的大背景下，社会金融体系也不断发生变化，由于各种因素影响，各种投资风险也越来越高，为能够使投资风险的控制水平得以提升，对风险进行有效规避，应当使投资决策中数理统计指导作用充分发挥。

在有些情况下，期望值能够反映出事件发展趋势，就投资人员角度而言，作为金融服务工作人员，需要依据市盈率及红利等相关数据事项相关数据分析，在投资人员实行决策方面可提供一定参考意见，对于后续投资操作具有一定指导作用。通过数理统计应用，对于股票市场平均数或股数据实行相关对比分析，从而对股票价格走势实行预判，以便能够更好进行应对。

（五）数理统计在保险学中的应用

在数理统计及数据分析方面，大数定律属于其基础，在保险学中通过对数理统计中方差分析、假设检验与回归分析以及总体分布形态等方法进行应用，对于实际工作的开展会产生重要影响。在当前保险学中，除对方差以及协方差等相关数据分析概念进行运用之外，相关研究人员还应当将概率论相关理论知识充分掌握，对切比雪夫大数法则加强应用，对于随机游走及域等相关概念在概率论方面的意义应当明确。

另外，在实际操作过程中，承保标数量已经达到相应限度，可使投保人缴纳保险费用及获赔期望值之间实现平衡。所以，在保险学中通过对数理统计进行利用，可对相关理论研究及实际经营方面提供良好依据。

（六）在企业管理方面的应用

正态概率分布是数理统计方法的典型代表，被广泛应用于新形势下企业经济管理领域。值得注意的是，企业经济管理及决策制定期间存在遭遇各种问题的可能，而如何有效获取其概率信息内容则是企业管理过程重点工作要点之一。

从实践工作角度来看，由于创建问题概率分布模式无法为企业管理及正常决策获取更多的信息数据，难以发挥其参考作用，但是利用数理统计法能帮助企业管理人员及决策方提供更多的帮助，协助其全面分析问题发生的原因，了解潜在风险或不确定性因素，进一步为企业管理提供决策依据。因此，数理统计在企业管理中值得借鉴及应用。

（七）在航空飞行方面的应用

进入21世纪以来，社会经济的稳步发展及科学技术的快速发展，促进了我国航空航天事业的腾飞。而在航空飞行领域，实践工作发现会面临飞行故障问题，进一步引发飞行安全隐患。以航空发动机故障为例，以数理统计为基础，进一步构建故障统计与分析数据库，即：通过航空发动机故障数据库的建立，由用户登录界面，然后分为普通级用户和管理员级用户，普通级用户设定基本功能进行故障的浏览及查询，管理级用户设定专用功能，进行故障的编辑、修改以及数据库维护。故障维护管理人员通过数据库便能够了解故障现象，并结合试验分析及理论分析了解故障，进一步解决故障，最终确保航空飞行的安全性。

此外，数理统计还包括了海量数据，通过大数据技术的处理，可以实现数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘，使航空飞行的安全性得到全面提升。总之，数理统计在航空飞行中的应用价值颇高，值得借鉴及应用。

结 语

综上所述，在当今各行各业不断发展，市场竞争越来越激烈的大环境下，各行各业对于数理统计的方法也都实现了广泛的应用，这使得数据分析的效果得到了显著的提升，数理统计为各行各业经济效益的提升和自身的发展都带来了极大的帮助。文章主要研究了数理统计这种方法在数据分析之中的应用，希望通过本次的研究，可以让数理统计这种有效的方法在数据分析之中得到更好的应用，让数理分析自身的作用与优势得到最大限度的发展，进而促进各行各业的良好发展，助力社会经济实现可持续发展的目标。

参考文献

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作者简介

吴 昊 就职于招商银行西安分行

大学统计学教学分析论文范文第2篇

[摘           要]  需求分析在大学英语教学中起着重要作用，它是开展英语教学的首要条件。研究对不同性别、不同专业、不同英语水平的大一学生进行了英语课程需求的问卷调查，探讨目前大学英语教学中存在的主要问题，并从课程设置、课堂内容、教学方式几个方面提出基于学生需求的大学英语教学策略。

[关    键   词]  需求分析;大学英语;教学模式

一、问题提出

在经济全球化背景下，英语作为国际通用语言，在高校的人才培养目标中占据了重要地位。教育部在2007年正式发布《大学英语课程教学要求》，对大学英语进行改革。《课程要求》中明确提出“大学英语的教学目标是培养学生的英语综合应用能力，特别是听说能力”。虽然大学英语教学改革顺应了时代发展的要求，但这种自上而下的改革模式在一定程度上忽视了学生的内在需求：学生为什么要学习大学英语课程？他们究竟需要什么样的英语课程？

本文通过对江苏某高职院校非英语专业学生进行问卷调查，了解大学英语教学情况以及学生的实际学习情况，并依据问卷反馈提出了符合学生需求的大学英语教学策略。

二、调查研究与结果分析

（一）研究对象

本研究的对象是常州机电学院非英语专业一年级学生，涉及机械、模具、电气、车辆、经管、创意、轨道七个院系，共2558名学生。

（二）研究工具

本研究采用了问卷调查的形式来考查英语学习者最喜欢开设的英语课程形式，今后英语学习中的具体需求以及在英语学习方面遇到的主要困难等。

三、数据收集和结果分析

2019年上半年，我们对常州机电学院的非英语专业学生进行了问卷调查。本研究对不同性别、不同专业、不同英语水平的大一学生对英语课程的需求进行了调查。我们从7个院系，共42个班级中随机抽取了每班的30名学生，共发放问卷1260份，共回收有效问卷1146份。调查问卷由三部分构成。第一部分主要涉及调查者的基本信息和是否通过高等学校英语应用能力考试B级等。第二部分主要针对学生最喜欢的英语课程形式、英语学习目标需求、学习困难、英语重要与否以及学生的英语水平高低进行了问卷调查。

（一）期望开设的英语课程类型

调查显示，65%以上的学生希望开设能够丰富英语知识文化，进行英语学术交流和提高英语应用能力的课程。例如英语口语、现代英语语法、英语写作、英语文化等，这说明大部分学生学生希望提高自身的英语写作技巧、英语交际能力和英语文化素养。

（二）英语学习需求

在问卷调查中，75%的学生认为自己英语听、说、读、写的综合水平处于50～70分。他们认为自己需要提高的英语技能主要包括口语（73%）、听力（70%）、词汇（68%）、写作（65%）、语法（56%）和阅读（43%），这说明学生对英语技能的需求存在一定差异，口语、听力和词汇技能的需求尤为突出。同时，他们希望在大学毕业时，自己的听、说、读、写水平达到一定的水平。胡学文在《大学英语社会需求调查分析报告》中对用人单位所期望的毕业生的能力进行了调查，结果与本次问卷的结果基本一致。

（三）英语学习目标需求

就学生的英语学习目标而言，调查结果显示学习目标呈现多元化态势。具体表现为：虽然可能由于应试教学的惯性作用，学生选择“通过英语B级、大学英语四、六级考试”作为学习目标的占75%，但也有65%和62%的学生选择“与外国人简单交流”和“工作中与外国同行交流”。

（四）英语学习的主要困难

在英语学习的过程中，学生遇到了很多困难。在调查中，81.3%的学生认为词汇量不足是困扰他们的主要问题;69.5%的学生认为自己的英语写作能力差;其次是听力、口语、阅读，分别是67.4%、62.1%和50.8%。

上大学之后，学生的英语学习方法、环境都发生了改变。英语课时数和高中相比，大大减少。如果学生在课后没有花足够的时间进行自主学习，缺乏自主学习的能力，英语水平就会不进则退，词汇量和高中相比反而还要下降。调查中显示，阅读是困难度最小的，毕竟学生从一开始学习英语时，阅读是训练最多的。

四、讨论与建议

英语教学一定要“以需为本”。设置英语课程的目的是学生在日后可以步入社会，更好地去生活和工作。所以在教学中应通过各种方式和渠道，提高学生的英语应用能力，特别是要提高口语和文字交流能力。在构建英语课程体系时，根据学校的不同教学现状，在原有大学英语课程体系的基础上对其进行优化和重建，以满足社会的实际需要。在本研究中，不同专业学生的英语学习目的就表现出明显差异。因此，学校应立足本校特色，依据不同专业学生的英语学习需求，打破以单纯“院系单位”確立课程目标的格局，制定多层次、多元化课程目标，优化课程设置。比如，旅游、物流、商务、轨道交通等专业学生的听、说要求应高于读、写，而机械、模具、网络、电气等专业学生的读写要求可高于听说。英语教学应当为不同专业的学生确立不同课程目标，为其指明学习重点和努力方向，以满足其个性化和多样化英语学习需求。这种生态化英语课程体系不仅对英语专业十分重要，在非英语专业中也要受到同等重视，只有这样才能满足学生需求和社会需求，以提高高校的英语教学质量和效率。

因材施教，提供广泛性、多样化课程内容。随着高等院校招生规模的不断扩大，学生英语水平参差不齐的现象加剧。因此，为了满足不同层次学生英语学习的不同需求，营造良好的个性化发展氛围，更好地贯彻“分类指导、因材施教”原则，高校应实行有针对性的分级教学。在大学英语分级教学中应提供广泛性、多样化教学内容，既照顾低起点学生，又使基础较好的学生有发展空间。学校开设基础英语课程时，可结合不同专业的要求开设更多的英语选修课程，为学习者提供更多提高英语水平的机会。同时，开展英语第二课堂活动，以补充课堂教学内容。充分利用校园多媒体和网络资源为不同层次学生提供英语课程学习资源，确保他们的英语应用能力得到有效训练和提高。

根据学生输入、输出能力需求以及在英语学习中所出现的困难，改革传统的教学方式。文秋芳教授提出的产出导向法，即以输出驱动、输入促成和选择性学习三种假设为基础，并结合整体语言教学观、“注意”规律的一种教学模式。其教学流程为：（1）教师和学生共同确定教与学的目标。教师根据学生的语言水平设计输出任务，任务要具有交际真实性。（2）学生完成首次的输出任务。在进行输出的过程中学生会强烈地意识到自己的不足之处，进而会对自己的不足进行反思。在输出任务结束后，教师和学生分别对输出任务结果进行评价和分析，找出问题所在，达到不断检验和修正语言输出的目的。（3）教师选择有质量的输入材料。針对首次输出任务中存在的问题，教师选择内容丰富、新颖、贴近生活并且是学生感兴趣的输入材料。（4）学生课外输入。在课外，学生根据自身的不足之处，有选择性地进行有效的输入。这个输入过程更具针对性，能有效地激发学生的有意注意和无意注意，大大地提高了输入的效率和质量。（5）课内完成第二次输出任务。学生在课堂上再次对任务进行分析和讨论。（6）课外再次巩固。课后，学生通过各种学习材料和方法，再次进行有针对性的输入。这种教学模式不仅能够满足学生想稳步提高英语语言技能的需求，同时也满足了他们对教学模式、学习材料和英语学习环境的需求，加强了学生课内学习能力以及课外的自主学习能力，最终实现提高学生综合应用英语的能力。

参考文献：

[1]Alana.M，W，L.Jacky，X，L.A. study on English teaching improvement based on stakeholders’ needs and wants：the case of the faculty of international tourism of the Macau University of science and technology[J]. Journal of Hospitality，Leisure Sport&Tourism Education，2012（11）：67-78.

[2]蔡基刚.关于我国大学英语教学重新定位的思考[J].外语教学与研究，2010（7）.

编辑 马燕萍

大学统计学教学分析论文范文第3篇

摘 要 统计学是高校经管类专业的专业必修课程之一，对于学生数据分析能力的培养具有重要价值。针对目前普遍存在的统计学课程教育结果不理想的现状，从多角度分析加强统计学教育的有效路径，从而提升教学效果。

关键词 统计学 教育 路径

Path Analysis on Strengthening Statistics Education of Economy

and Management Specialties in Universities

LI Chunbo

(School of Economics and Management, Southwest Forestry University, Kunming, Yunnan 650224)

Key words statistics; education; path

统计学是关于搜集、整理、分析和解释数据并从中得出结论的一门学科，①是高校经管类专业的专业必修课程之一。由于课程研究内容的数据特性和经管类专业研究领域借助数据研究认识特征和规律的学术倾向性，使统计学课程在经管类专业课程体系中的地位越发突出。学习好统计学知识成为经管类专业学生提升竞争力的重要一环。

目前，尽管绝大多数高校专业都把统计学课程纳入到专业培养方案中，但其受重视程度还较低。同时，受课程研究内容的制约，较多学生因数学基础差等各种原因并不重视课程学习，总体上讲高校经管类专业统计学课程教育效果并不理想。究其原因，主要是源于高校统计学课程教育中仅把统计学视为一门课程，为教学而教育，没有从系统的观点出发来建构统计学教育的有效长期路径，需要做出相应的改进。

1 教学安排上，建立统计学课程体系

应把统计学教育视为一个系统工程，只有在教学安排上保证把与统计学研究内容有密切关系的课程都纳入进行，才能确保学生有机会接触系统的统计知识，从而使其对统计学课程知识有连贯而深入的认识，激发其学习兴趣。因此，在课程安排上，应设置《概率论与数理统计》、《统计学》、《计量经济学》为主干课程的一系列课程，建立统计学课程体系（如图1）。

图1 统计学课程体系图

建立统计学课程体系要特别注意以下几点。首先，要保障统计学这一核心专业课程的恰当设置，要注意学期和学时问题。学期上，应安排在前期课程概率论与数理统计等之后、后续课程计量经济学等之前。学时方面，要保证学生有充裕的时间来学习、理解和体会统计知识。其次，要充分加强计量经济学等后续课程的开设。有条件的学校或专业应把计量经济学、调查与分析等课程安排进专业必修课，即便是将这些课程放至选修课，只要相应导师进行学生选课前的适当引导，就能够保证绝大多数学生在本科阶段可以接触到这些课程，使其统计知识的学习更为深入。还可以考虑增设统计软件应用课程，通过SPSS、Eviews、SAS等软件的学习，增强学生的数据分析动手能力，使其更加符合社会对高校学生能力方面的要求。

2 教学内容上，进行实用性改革

由于统计学课程体系中各课程间关联性较强，应注意各课程内容的安排。首先，在课程教学目标上应体现出差异。目前，部分高校在概率论与数理统计教学中把数理统计部分作为教学重点，详细介绍方差分析、回归分析等内容，这使得后续的统计学课程内容安排上比较困难。概率论与数理统计作为数学类基本课程，应着重对概率知识进行讲解，统计部分做铺垫性的说明，即不需涉及更深入的方差分析等方法，达到数学知识普及的目标。统计学则应侧重对各类统计方法原理的详细讲解，达到掌握和运用统计方法的目标。计量经济学则是数据研究方法上的进一步升华，旨在利用计量模型对变量间的关系做出深刻认识。其次，教学内容上应体现适用性。在进行传统统计学教学内容讲解的同时，应根据实际需要进行课程教学内容体系的改革，增加时间序列分析、聚类分析、判别分析、因子分析等内容，使学生更加体会统计的有用性，并让其具备更多解决实际问题的理论能力。即便由于课时原因不能增加，在讲授相关内容时可做进一步延伸，使学生明确提前自学的方向。

3 教学方法上，体现多元化特点

参与式教学法、项目教学法、体验式教学法、案例教学法是统计学教育中适用的教学方法。参与式教学是以目标设计为先导，以小组活动为基本教学方式，以团体成绩为评价标准，以全面提高学习成绩、改善班内学习氛围、形成良好心理品质和社会技能为根本目标，是极富创意与实效的教学理论和策略体系。②在统计学教学中，教师先进行统计方法讲授，然后规定问题供学生小组讨论，再采用口头或书面报告形式进行小组意见反馈，教师最后根据讨论结果对小组成绩进行评价，从而体现教、学、评的较好结合。

项目教学法是以项目为载体，通过学生完成相应的项目来达到认识和理解有关理论知识目的的教学方法。基于该方法的统计数据搜集的教学总体思路是以不同的调查项目为依托，让学生分组完成统计数据的实际调查工作。具体由调查小组划分、调查方案设计及修订、调查实践、调查总结等四个基本环节构成，使用好项目教学法，可以让学生体验调查的完整过程、督促学生掌握抽样技术统计理论、增强学生调查方案和调查问卷设计能力，并在实际调查中提升其组织、管理、沟通等各种能力。

大学课堂的体验性教学，是在大学课堂的教学过程中，以大学生的自主体验为中心，并将大学生的自主体验作为目标、作为中介、作为过程、作为结果而进行的教学。③统计学课程教学中的推断统计可以采用体验式教学进行，即按照教师授课要求，让学生主讲这部分内容。这样，既可以避免教师略微枯燥的重复内容，让学生学习被动变主动，又可以通过学生讲解程序，让教师迅速发现学生对统计知识理解的不足或错误之处，并加以指导，最终起到学习事半功倍的效果。

案例教学法也是统计学教学中常用的方法之一。案例教学法是通过案例分析来实现统计方法的提出、统计原理、统计过程和结果解释讲解目的的一种教学方法。在涉及列联分析、方法分析、相关和回归分析等内容讲解中可以采用这种方法。案例的引入能够提高学生的关注度，同时，案例的展开能够适时地提出相关的统计思想，让学生不会对新统计方法的学习产生抵触情绪。

恰当的教学方法的采用，可以改变枯燥的统计学传统教学氛围，增强学生学习兴趣，提升学习效果。在实际运用中要注意结合学生专业、知识、班级背景进行调整，避免千篇一律。

4 教学辅助上，建设课外辅助体系

统计学教学课外辅助体系主要是在课程学习之外通过各种形式提醒、督促并促进高校经管类学生对统计学的学习。结合高校实际，该体系主要包括五类途径。第一类是学习类。即在课余成立统计学学习互助小组，提供学生统计学学习的交流平台，及时解决学生疑问。根据学生兴趣成立诸如“统计兴趣小组”的活动小组，通过具体实验项目的开展实施，培养学生的实际动手能力。学生通过实际研究，增强学习兴趣，也可以对理论学习查缺补漏，互相促进理论学习和实际运用能力的提高。第二类是竞赛类。通过竞赛进行统计学再学习和再教育。校内可以举行统计学专业知识竞赛。校外则结合目前已经开展的全国性的竞赛，如全国大学生数学建模大赛、全国商科院校市场调查分析技能大赛等，积极组队参加，通过荣誉来促进统计学教育。第三类是培训类。可以考虑进行统计软件培训，在软件学习中巩固统计学教学成果。第四类是考证类。介绍和鼓励学生参加相应的社会认证考试。如统计从业资格考试、统计专业技术资格考试、调查分析师考试等。一方面通过证书考试促进统计学教学效果提升，另一方面也增强了学生就业的竞争力。第五类是应用类途径。即在统计学教学中或教学后提供学生实践平台，使其能够真正把统计学知识应用在实践中，从中体会统计学教育的重要性。如在教师面向本科生开放其科研工作的前提下，鼓励学生参与教师的适合的科研项目，做基础性数据搜集和分析工作，让学生真正学以致用。也可以考虑毕业论文阶段的侧重引导。在学生毕业论文写作时期，适当地在论文选题、资料搜集、实地调查、论文写作等阶段加强学生统计学知识的有意识应用。

总之，通过多路径实施，可以更好地组织统计学课程教学。课内和课外学习相结合的方式亦能够极大地促进学生学习统计学的积极性和热情。随着时代的发展，统计学的重要性越发突出。如何进一步促进高校经管类专业统计学课程的建设将是学界不断思考和探究的问题之一。

注释

① 贾俊平,何晓群,金勇进.统计学(第四版).北京:中国人民大学出版社,2009.

② 俞嘉,吴英山.参与式教学的理论与实践初探.宁夏教育科研,2008(1):28-30.

③ 孟庆男.论大学课堂的体验性教学.现代教育科学,2010(4):160-163.

大学统计学教学分析论文范文第4篇

摘 要：语言与文化密不可分，语言承载着文化，同时又是文化的重要组成部分，因此学习语言的过程也是学习文化的过程。本文从语言与文化的关系入手，以三本院校的学生为研究对象，基于教学实践，通过文化导入的实例分析，阐述文化导入在大学英语教学中的重要性，以期对大学英语教学水平的提高和学生英语水平的提高有一定的帮助。

关键词：三本院校；大学英语教学；语言；文化导入

一、引言

语言是文化的载体，是文化的重要组成部分，而文化同时又制约着语言，促进语言的发展，二者血肉相连，密不可分。在语言的学习过程中，接触和了解相关国家的文化有利于对语言的理解及习得。

大学英语教学是高等教育的一个有机组成部分，大学英语课程是大学生的一门必修的基础课程。在当前三本院校大学英语教学中，由于学生基础相对较薄弱，对英语的学习热情有限，因此，长期以来，英语被当作孤立的符号系统，英语学习的主要内容被定义为语法和词汇的学习，一定程度上忽视了文化导入对于英语学习的重要性以及促进作用。

二、语言与文化

文化是语言创造的动力和表达的内容，它规定着人们的语言观念，制约着语言产生发展的方向，从而使语言带上自己的文化特征，形成区别于其他语言的特点（刘守华，1992：147-148）。不了解文化就难以理解语言，要理解文化又必须要有良好的语言做基础。只有扎实的语言基础，才能理解和体验语言中所蕴藏的深刻文化内涵（王东霞，2010：124-126）。早在20世纪90年代初胡文仲、李润新等就提出文化教学或文化导入等概念。作为文化导入中的文化，是表现语言模式，行为习惯、行为方式及其传播方式中涉及的知识、信仰、价值观、时空观和物质财富、社会环境等。从理论和教学实践可操作性的角度，他将其分为表层文化和深层文化两大类：表层文化具有直观性、具体性，如语构文化、语用文化、交际习惯的表征活动；深层文化具有内在性、抽象性，如思想的、历史的知识文化、观念文化大致属于此类，它反映的是一个民族的文化精神和思维方式。无论个体的言语行为如何独特多样，交际的情境如何变化多端，都可在社会深层文化心理结构中找到相应的理论依据。

三、教学过程中文化导入的实例分析

英语教学中无数大大小小的知识点都蕴藏着丰富的文化内涵，传统教学过分强调教学结果，对于教学过程不够重视，致使学生走进“学习英语就是死记硬背”这样的误区。三本院校的学生基础相对比较薄弱，在传统教学模式下，学生日渐失去对英语的学习兴趣，即便是掌握了相关知识点，也是只知其然，而不知其所以然，对知识点记忆的持续时间及深刻程度十分有限。下文中，笔者将列举在教学实践中总结出的比较典型的文化导入的实例，来例证文化导入对英语学习的重要性。

例1. 关于secretary一词“部长；大臣”词义的文化导入

学生对于secretary词义的认识仅限于“秘书”一意。而此词还有另外一意为“部长；大臣”。初见此意，学生主观上表现为惊讶，认知系统反应出一定程度的怀疑及抵触。若只是简单地告知学生此意，记忆的可持续度可想而知。但若是进行文化导入，让学生在理解的基础上来记忆此意，则会达到事半功倍的效果。

下面，笔者将对secretary“部长，大臣”词义的文化导入做简要说明。该词义字典释义为“（American English） the head of a government department， chosen by the President部長；大臣（Advanced Learner’s English-Chinese Dictionary， 6th Edition）”，此处特别注明，该词义限于“American English（美式英语）”，事实上该词义确与美国文化存在密切的联系。美国独立战争结束后，美国国父乔治华盛顿在军中的威望已经非常之高，全票通过被选举为美国第一任总统，但华盛顿自称是军人出身，不擅长处理政务，再三推辞。由于当时华盛顿在军中的威望无人能及，是总统一职的不二人选，因此大家对于华盛顿的推辞提出了以下对策—给华盛顿任命数名秘书来分管国防、财政、教育等各方面。作为总统的直接下属来分管整个国家某一领域的秘书，因此secretary就衍生出“部长，大臣”一意，并且沿用至今。

通过上述文化导入，学生从根本上理解了secretary一词“部长，大臣”词义的渊源，消除了认知系统中对该词义存在的抵触感，准确有效地将该词义纳入记忆。

例2. 关于“老人”一词汉译英的文化导入

尊老爱幼是中华民族的传统美德，中国人向来以“老”字为尊，学生把这种惯性思维也带到了英语学习中，看到“老人”一词首先想到的译文为“the old people”，殊不知这样的译文并不符合西方的传统文化。西方社会崇尚个人奋斗，相互竞争，而这一点在美国尤为明显。美国常被形容为“儿童的天堂，青年人的乐园，中年人的站场，老年人的坟墓”。可见，“老”在中西方文化中的涵义及地位并不对等，西方人不愿意承认老，更不乐意被别人视为“老”，他们有着一颗不服老的心。退休后创业开办公司，环游世界，参加各种社交、公益活动是西方老人的主要生活方式。自驾游、驾船出海等一系列中国老人通常不会挑战的活动在西方老人的日常生活中却很常见。因此，当你看到一位步履蹒跚的老人或是在地铁里遇到无座的老人，除非对方明确示意需要帮助，否则你若主动提出帮助，非但不会被感谢，反而会招致对方的厌恶。在西方，老人的独立意识很强，不愿轻易麻烦他人，如果你主动提供帮助，他会认为你觉得他老了，不能自主生活，成了社会及他人的负担，自尊心会受挫。

所以在翻译“老人”一词时，应该首先做以上的文化导入，使学生意识到将“老”译为“old”只实现了词义上的对等，并没有体现文化上的蕴意。此处，应该考虑到“老”字在西方文化中的含义，因此，做委婉语处理，将“老人”译为“senior citizen”更为适宜。

四、结语

通过以上例证分析，可以看出文化导入对于大学英语教学的必要性及重要性。在日常的教学实践中，教师应最大程度地结合三本院校的学生实际和教学实际，高效地进行知识点的文化导入，有效地培养学生的学习兴趣，从而提高学生的文化素养，提升大学英语教学水平。

参考文献：

[1]何红斌.论外语教学中文化导入的意义及原则[J].零陵学院学报，2004，（4）：169-172.

[2]刘守华.文化学通论[M].北京：高等教育出版社，1992：147-148.

[3]王东霞.关于跨文化语言教学现状分析及对策研究[J].大连大学学报，2010，（4）：124-126.

作者简介：

崔超（1987.08～ ），女，籍贯：河南省安阳市。系安阳学院（安陽师范学院人文管理学院）外国语学院教师。研究方向：商务英语翻译。

大学统计学教学分析论文范文第5篇

摘   要：人工智能服务于教育对于提升教学效率、改进教育质量具有重要作用。然而，人工智能在教育中的作用还处于初步探索阶段。文章从教育信息化发展要求和人工智能热潮入手，借助于文献分析和人工智能支持的教育教学实践调查，分析了人工智能在教育不同要素中的作用形式，并对当前教育人工智能中存在的问题进行了总结。最后，从师生关系、教学模式视角分析了教育人工智能的愿景，并借助于人工智能的工作原理和特征，分析了教育人工智能的总体趋势，对教育人工智能环境下教育大数据建设、教育人工智能模型生成、教育人工智能与个性化指导之间的内在关系等现实问题进行了讨论，提出了有益的建议。

关键词：教育人工智能;教育大数据;现状与趋势;模型训练

一、目标及其背景

1.研究背景

（1）随着教育信息化的推进，师生呼唤智能化教育和个性化指导

《中国教育现代化2035》提出，“互联网、人工智能等新技术的发展正在不断重塑教育形态，知识获取方式和传授方式、教和学关系正在发生深刻变革。”

理想化的学习应充分尊重学生个性化要求，并能对教学过程进行实时监测，进而根据学生特点和进程动态地调整学习进度和相关安排。教育信息化中的信息技术和人工智能将助力教育活动的个性化、精确化、动态化，智能教室、智慧校园如雨后春笋般诞生，智慧学习环境在个性化指导、智能化学习支持方面所扮演的角色日益进化。个性化教学的实现有赖于人工智能对教育提供技术支持;与教育发生相关的各要素的智能化，同样需要人工智能技术的加持[1]。

因此，随着人工智能技术进入教育领域，人工智能必能进一步促进智慧学习环境的发展。

（2）人工智能支持的教育日益被重视，并产生了系列有影响的成果

从教育发生阶段的视角来看，人工智能对K12和高等教育的支持，主要表现在人工智能课程的引入、人工智能技术对学习环境和学习体验的影响、STEM课程的不断深化完善与人才培养理念的更新。在教育行业，以百度、阿里、腾讯和讯飞为首的企业，借助自身现有产品及数据，有意识地引入人工智能的新技术和新策略，开发出了系列智能化教育解决方案，以助力教育行业问题的解决。在智慧教室建设方面，更有一批学校与知名人工智能平台合作，建立了智慧教育未来教室、人工智能教育实验室。

随着人工智能技术的推进，教学机器人逐渐走入了课堂、家庭，进一步细化到教学活动中，成为教师工作的支持者，助力个性化教学的实现。基于图像识别和语音识别的学习行为跟踪和记录系统已经成为很多教育研究者的重要助手。以自然语言处理为基础的作文自动评阅系统、文稿自动审阅与分类系统也逐渐走进学校和政务管理体系。

（3）技术是把“双刃剑”，在伦理、教育等领域，人工智能也带来了新的问题

在人们高度期盼人工智能即将为生活、学习、娱乐带来重大变革的时候，人工智能应用于教育的研究也逐渐暴露出了一些问题，诸如：①目前广泛应用的个性化推荐系统（智能导学策略）多数参考了商业领域的相关模型，以学习者的个体兴趣为主要参数，已有学者在质疑其合理性、规范性。②人工智能的某些成果，可能会被某些别有用心的人员应用于破坏公知良俗的行为中，进而被辨别能力不强的青少年使用或模仿，影响其健康成长和良性发展。例如：基于人工智能“深度伪造”（deepfake）技术而研发的某软件DeepNude，由于涉及色情信息而引发了巨大争议，最终不得不下架。③近几年课堂教学中广泛使用的“自动跟踪课堂中每个学习者的动作、面部表情及个体行为”等人工智能应用，已经引发了对教学过程中教学伦理的讨论[2]，并在欧洲部分国家引起强烈反感及抵制。

2.研究目标

人工智能应用于教育，必将对教学模式的变革、教学效率的提升产生重要影响。在此过程中，梳理教育过程与人工智能技术的契合点，聚焦其可行性，分析其中潜在的风险和问题，是必要和有价值的。基于这一想法，本研究主要聚焦于以下三个方面：①基于文献，梳理人工智能的概念、内涵及外延，准确理解人工智能的原理与规则，努力避免人工智能概念的泛化，探索人工智能与教育有效结合的契合点。②从研究的视角调查并分析人工智能应用于教育的现状及关键成果，探究并分析其中存在的问题。③基于人工智能应用于教育的实践，分析其中存在的问题，为其未来的良性发展提出建议。

二、概念界定

1.人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）就是指借助计算机等设备模拟人类智能活动的技术，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、技术、方法及应用系统的一门技术学科，其目的是探索人类智能的方法和实质，并生产出能与人的智能相似的方式做出各种反应的智能机器，从而在各行各业中发挥出作用。

人工智能涉及到控制论、语言学、心理学、计算机科学、神经心理学、信息论等领域和学科[3]，是用以研究计算和知识之间关系的新兴学科。从当前人工智能的研究领域看，人工智能主要包括机器人学、模式識别（图像识别、语音识别）、博弈学、自然语言处理、人工神经网络、专家系统等领域[4]。

2.教育人工智能

所谓教育人工智能（Educational Artificial Intelligence，简称EAI），即服务于教育的人工智能的设备、相关技术和策略，是指在教育过程中为支持学习过程、组织教学活动、实现教学评价等一切与教育相关的活动而需要借助的人工智能设备、技术、策略以及组织方式。它既包括计算机学科中人工智能的相关技术，同时也包括赋予了教育属性的特定控制模型。EAI应符合教育和学习的一般规律，具有基于教育大数据的时代特征。

通俗地讲，人工智能服务于教育的技术、策略以及由此而产生的影响，均属于EAI的研究范畴。

三、EAI研究与实践状况的调查与分析

1.从理论研究的视角分析EAI的发展状况

（1）EAI理论研究的现状及主要维度

自2000年以来，对人工智能的研究呈逐年递增趋势。以“人工智能”作为关键词在CNKI中检索发现，2000年的发文量为1800余篇，至2009年则到了4800余篇，而2018年则有9500余篇。若对“人工智能”施加“教育”或“教学”约束，在2000年只有37篇，而到了2018年则上升到了1500余篇，在2019年则有2300余篇。上述数据反映了人工智能的研究热度及其逐年上升的趋势。

人工智能的研究热度在2014年前后仅次于“微课”和“翻转课堂”，到2019年则位居第一。在针对人工智能的研究中，关注度依次为机器人、机器学习、机器视觉、计算机视觉、问题解决、模式识别、专家系统、决策支持系统、神经网络、知识工程。在上述领域中，与教育密切相关的领域则包括机器学习、问题解决、模式识别、专家系统、知识工程、神经网络等。

从已发表的EAI研究论文看，其研究视角主要集中于以下四个维度：①人工智能技术在教育中应用的研究，主要讨论已有的技术如何应用于教育教学活动。例如：吴晓如的专访《AI化身教育“超脑”助攻因材施教》、李艳燕等的论文《面向智慧教育的学科知识图谱构建与创新应用》、于泽元的论文《人工智能视野下的教学重构》。②人工智能与学科教学相结合的研究。例如：南宁的论文《人工智能在高等医学教育中的应用前景》。③人工智能技术对学生、学习行为产生影响的研究。例如：张骜的论文《“人工智能+教育”对高校教师教学的影响及应对策略研究》、杜静和黄荣怀等的论文《智能教育时代下人工智能伦理的内涵与建构原则》、余胜泉的论文《人工智能教师的未来角色》。④对人工智能知识本体开展教学的研究。例如：冯骥的论文《人工智能课程教学实践与探索研究》、郭兰兰的论文《中小学人工智能与编程教育的教学内容设置的研究》等。

（2）EAI理论研究的局限性

EAI的研究应包括2个维度：其一为应用研究;其二为EAI模型构建与基础研究。所谓应用研究，是指借用已有的人工智能技术组织教学活动，利用已有的人工智能技术为个性化学习、智能化学习环境构建提供支持，从而提升学习效率。在这个过程中，除了基于EAI的教学设计外，还包括EAI学习环境设计和学习者学习体验两个维度的探索。所谓EAI模型构建，则需要以人工智能的原理和策略为基础，借助教育大数据，开展与教育教学相关的模型训练、机器学习（深度学习），并逐步形成符合教育规律和学习特点的智能化学习模型、评价模型、学习者诊断模型，从而使EAI能全方位地真正服务于教育。

从EAI的发展状况看，当前的多数研究主要集中在应用研究层面，其主要特征是：借助人工智能的图像识别、语音识别、自然语言处理等新技术为教学活动、个性化学习过程、学习行为分析提供个性化支持，或者分析学习者在相关情境中的学习体验。而完全面向教育过程、由教师或教育研究者研发的专属于教育教学活动的人工智能模型还很少，由于缺乏必要的常模，远远不能满足AI导师设计和AI学习者诊断的需求。因此，在相当长一段时间内，面向教育大数据的模型训练、深度学习都将是EAI的重要研究内容[5]。

2.从应用与实践的视角分析EAI的发展状况

（1）从教育要素的视角看EAI的教育实践

人工智能通过技术赋能教育并助力教育的发生要素，使教育变得更加个性化、智能化。教育发生的要素包括教学活动、教学环境、教学工具、教学评价。

①以人工智能新技术为基础，构建教育新环境

教育环境既包括视觉可抵达的物体，如硬件设施中的桌椅、教学设备，也包括触觉可体验的感觉，如声、光、温度等，以及由学习者与物理条件相互作用营造的氛围。人工智能支持下的教育环境将在人工智能技术的支持下，通过物联网把教学过程中相关的设施有机地组织起来，构建起一套高智能化，易于教师控制和使用，能够为学习过程、教学评价提供支持的先进学习环境。

很多学校都启动了对教室的智能化改造，包括升级或添加无线网络覆盖、多屏分区设计、灵活桌椅、增強现实和虚拟现实技术等，以优化在教室中开展基于问题、基于项目的主动学习体验。未来教室应能支持学生的个体主动学习与集体协作探究，更有利于教师对学生核心技能的培养[6]。利用物联网技术对温度、光线、声音、气味等参数进行监测，自动调节窗户、灯具、空调、新风系统等相关设备，主动响应校园安全预警，保障学校各系统绿色高效运行，为学生创设安全舒适的学习环境。

在AI技术支持的未来教室中，应能借助情境感知技术在自然状态下捕获学习者的动作、行为、情绪等方面的信息，精准识别学习者特征，全面感知学生的成长状态，提供学习诊断报告、身高体重走势图、健康分析报告等，为学生身心健康发展提供有力支持[7]。

②以人工智能为主导，研发新的教育工具

传统课堂中的教具是无智能的实体，通常难以实现智能化交互。而人工智能技术带来了教育工具的智能化，教育机器人和人工智能技术支持的智能导师是当前最重要的智能化教育工具。

教育机器人作为一个课堂的辅助者逐渐走入课堂，可轻松完成对教学过程的支持。教师作为工具的使用者，能够通过与机器人的交互使其更好地服务于教学，智能导师的功能则主要依赖于人工智能软件与学生实现交互。已有研究基于人工智能教育机器人的应用场景，探讨了课堂应用效果及其相关措施[8];有的研究甚至比较了不同语言风格的反馈对于学习者行为的影响，以便为学习者提供更符合其言语风格的学习环境、更好地实现个性化学习[9]。

在教育机器人或智能导师的支持下，分析人工智能关键技术对学习的支持，基于云计算平台基础和边缘计算环境框架，构建人工智能教育机器人支持的“双师课堂”环境，进一步设计学习过程和应用，从而建构起在课堂环境下由教育机器人所支持的系列教学案例。

另外，各种类型的智能化教育小工具，以个性化指导为目的的线上学习支持系统也在教学中发挥着重要作用。

③人工智能环境支持的教学活动

在教学活动进行过程中，人工智能的人脸跟踪与语音识别可精准判断学习者的学习状态，刻画学习行为肖像，进而通过学情分析为教学过程的精准化研究提供解决方案。如图1所示。

从图1可知，基于教学过程中的全程录像及实时的面部识别、关键部位抓取与分析，教师可精准地掌握学生个体的学习需求，从个体和整体层面获取全面立体的学情信息。

依托于人工智能环境的教学活动，能够在教学过程的合理规划、教学资源的有益设计、教学活动状态的及时反馈、教学评价及教研活动总结等方面，为师生和研究者提供全面、科学、实证性的数据和反馈意见。

④人工智能技术辅助的教育评价

人工智能技术的发展，为教学评价提供了全面支持，既可以借助于习题、线上自诊断系统实现学习进度评价，又可以基于面部识别、手势捕捉实现学习进程、学习行为分析，还可以基于自然语言处理、神经语义网络技术实现作文评阅、主观性答卷批阅，甚至还可以基于大数据常模做学习者学习障碍分析、人格特征分析、学习适应性分析。

人工智能支持下的评价环节，其评价形式和评价内容是多样化、高效率的。通过人工智能技术支持的学习平台，教师可以组织并发放测试题，学生完成测验后由系统自动收集、分析，最终形成整体报告，该报告可体现全班每一位学生对知识点的掌握情况，并基于不同学生的测验结果个性化地推送关键知识点。

在语音和语义评测方面，对自然语言的评价和语音处理技术已经成熟。对普通话标准考试、英语发音等类型的测试，过去由于技术的限制往往难以保证线上自动评价的客观性。但随着自然语言处理技术的成熟，面向作文等非结构文本的处理、分析与评价已经完全可能。

（2）从知名EAI企业及其解决方案的视角分析EAI的发展水平

在人工智能第3次浪潮的促进下，大量有志于教育研发的科技公司积极地投入到以AI支持教育的各种解决方案的设计与研发中，提出了大量有效的智慧型解决方案。2017年11月18日，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，发布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单。作为第一批入选国家新一代人工智能开放创新平台的企业，百度、阿里、腾讯和科大讯飞均为教育领域提供了基于人工智能技术支持的有效解决方案，主要产品有百度的教育大脑3.0、阿里的AliOS智慧教育体系、腾讯云的智能教育解决方案和讯飞开放平台的教育产品解决方案。

（3）面向EAI的一线教学、线上测评系统的建设与实践

EAI支持的教学实践与人工智能技术的发展密切相关。自本世纪初语音识别和自然语言处理技术取得重大突破以来，相关技术就被应用于教学实践中。2006 年，科大讯飞从技术上解决了全国普通话水平测试的标准问题，他们与教育部考试中心共建了联合实验室，探索未来高考题库的建设。目前已在部分省份为语文和高考作文题的重检提供技术支持[10]。北京师范大学未来教育高精尖中心结合“智慧学伴”平台，在厂家提供的机器人硬件框架上，打造了人机对话的智能导师系统，学生可以和机器人对话，机器人通过对话理解学生的需求，并基于“智慧学伴”的后台知识库给予及时的响应和反馈。

3.EAI研究与实践中存在的问题

基于已有文献及EAI教学实践调查，笔者发现：目前多数EAI研究仅仅是把AI的已有成熟技术（如人脸识别、自然语言处理）引进到教学过程，使之作为一种工具服务于教学过程，因此主要停留在简单的应用研究阶段。尽管学者和社会均对EAI充满了期望和信心，但真正地以人工智能技术支持的线上学习支持模型、学习者诊断模型仍处于实验室检验和框架论证阶段，其理论研究与大范围应用推广之间仍存在着诸多尚需验证的问题。

（1）有效的EAI模型极为匮乏，多数模型的质量仍很粗糙

从EAI的应用现状看，除了面部识别、手势分析等在计算机学科内较为成熟的技术外，真正隶属于教育范畴的人工智能模型仍极为匮乏。诸如学习内容生成与汇聚的智能代理、学习障碍自動诊断与反馈的分析师、问题解决能力测评与改进的辅导员、学生成长发展的生涯规划师、学生心理素质测评与改进的辅导员等，均缺乏可用的数据模型，难以应用在实际场景中并帮助学习者做出决策。

即使国内的一些企业和学校已经在探索并构造EAI模型，但其模型仍极为粗糙，缺乏普适性，多数模型都尚未形成标准化的常模，不具有普遍性和大范围推广的价值。

（2）教育大数据的质与量仍难以满足人工智能发展的需求

EAI理论研究的核心基础是基于大数据的模型训练和机器深度学习。因此，EAI的每一个具体应用都需要在大量基础数据的支持下逐步迭代并形成智能化模型。从教育大数据发展的现状看，尽管各类学习支持系统已经生成了大量数据，但这些数据往往分散于众多类型不同、缺乏统一规范的学习平台中，其质与量均难以胜任人工智能模型训练的需要。因此，对教育大数据重构与重组，使之适应EAI的模型训练，将是EAI的重要任务之一。

（3）精准的个性化指导与资源推荐未必有利于学习者的全面发展

①过于精准的个性化指导并不利于学习者自主探究能力的发展

学生创新能力发展是近些年国家人才培养战略的重要目标之一，而自主探究能力培养是创新能力培养的重要内容。有学者担心，在EAI的支持下，过于精准的个性化指导容易导致学习者知识能力快速提升，但其自主探究能力却进一步弱化。

教育的目标既要“授之以鱼”，更要“授之以渔”。在EAI的支持下，既要努力为学习者提供满足个性化要求且到位的指导，同时还要注意留出自主探究的空间，为学习者的自主探究提供充足的机会[11]。

②基于兴趣的个性化推荐难以适应学科知识学习，不利于学习者完整地掌握知识

学习资源的个性化推荐是EAI的重要研究领域。从当前的研究看，多数资源推荐技术都借鉴了商业经济领域中的商品推荐算法，实质上是一种基于学习者兴趣或当前关注点的资源推荐，并不适合于在校生知识体系的建构和全面发展。因此，在教育教学实践中，必须考虑到学校教育与商品推荐的不同，应避免完全根据学习者学习兴趣和关注程度进行學习资源推荐[12]。

（4）精准的个性化跟踪与学习行为分析有可能侵犯学习者的隐私，引发教学伦理争议

为实现学习行为分析，有些学者在课堂教学中借用了面部识别、手势捕捉等技术，通过自主跟踪的摄像头，自动捕捉每一个学习者的课内行为和表情，以分析并探究其学习投入和个体行为。然而，对这一应用，已有学习者表达了不适和抗议，同时部分学者也从教学伦理的视角表达了高度关注[13]，甚至否定了这一做法对教育的正面作用。

四、EAI发展的趋势及策略

EAI的发展，以能够为学生提供个性化、专业化的学习支持为目标。EAI中存在的问题，也是与人工智能基本规律密切相关的。对EAI发展趋势的探索，必然受人工智能基本原理和规律的影响。

1.EAI的发展愿景及趋势

对人工智能支持下的师生关系、教学模式的变革，在2019年6月14日举办的“2019年人工智能+教师教育国际研讨会”上，北京师范大学知名教授余胜泉发表了题为《人工智能教师的未来角色》的主题演讲[14]。分析国内外学者的观点，人工智能将在以下几个维度对教育产生重要影响。

（1）人工智能将对教师的工作起着非常重要的辅助作用

人工智能技术，将会在教学中充当起教师助理的角色（即人工智能导师、智能学伴）。比如智能出题、智能批改、智能阅卷、智能化的辅导，以及各种评价报告的自动生成，并针对学生因人而异地为其提供各种反馈。人工智能教师的出现，把教师从传统的讲课、批阅作业、组织试题等重复性工作中解放出来。

基于自然语言处理技术、图像识别、语音识别技术的最新成果，人工智能教师不仅能够完成传统意义上的学习行为数据采集与分析，还能完成对智能化程度要求较高的作文内容分析与评阅。

（2）人工智能技术将帮助教师更好地诊断学生，实现对学生的个性化指导

在教育大数据的支持下，人工智能教师能基于学习行为数据，针对每一位学习者进行诊断和分析，通过学习风格雷达图、学习进度和学习状态地图及时发现学习者在学习过程中出现的困惑与不足，及时为每一个学习者提供个性化指导，进而实现基于“数据”的综合素质评价[15]。

在人工智能的帮助下，可以针对不同问题，为每个学生提供个性化的反馈，实现对学生个性化的支持，做到既具有规模化，又具有个性化，这是《中国教育现代化2035》所追求的目标。

（3）教育人工智能的发展，促进了教师角色的转化

在传统的课堂中，“教师讲—学生听”是公认的教学模式。随着教育信息化的普及，以学生为主体的教学模式日益普及，越来越多的教师、学生和家长认可了“强调自主学习”的E-learning学习模式。因此，教育管理部门不再要求教师整节课堂都必须喋喋不休地讲解，而是要求教师把更多的精力放到教学案例设计和教学实践活动的组织上。此时，教师不再是课堂的主体，而是课堂的组织者、引导者和学习进程的监控者。

2.促进EAI良性发展的建议及有效策略

（1）EAI未来研究应着眼于大数据，以模型训练、教育模型生成为重要内容

智能导师、学习障碍诊断与分析师、体质健康监测医生等人工智能技术均离不开优质的EAI模型支撑。从人工智能的结构模型可知，基于深度学习的知识库和规则库的优化与完善，以及推理算法的优化是近期人工智能发展的重要内容，面向教育的人工智能也必须遵循这一规律。因此，在EAI的发展中，面向教育信息的数据采集、基于教育大数据的深度学习及模型训练将EAI的发展至关重要。除了模型的显著改进，作为模型的训练数据集，大数据还为人工智能添加了十足的动力燃料。

大数据智能以数据驱动和认知计算为核心方法，从教育大数据中发现知识，进而根据知识做出智能决策。因此，教育数据革命已经到来。数据驱动的人工智能将是引领教育信息化发展的新方向[16]。

（2）EAI的发展应以智能化、个性化、多元化为目标

在人工智能技术的支持下，尊重学习者个体特征，为学习者量身定做提供个性化指导即将成为现实。借助智能化的学习支持系统，基于学习者的个人信息、认知特征、学习记录、位置信息、媒体社交信息等数据库，人工智能程序可以自学习并构建学习者模型，并基于扩大更新的数据集不断地调整优化模型参数，从而实现个性化资源、学习路径、学习服务的推送。这种个性化将越来越呈现出客观、量化等特征。

（3）EAI的发展应注意协同性的知识建构，强化人、机之间的协同化

人机协同发展是人工智能推动教育智能化发展的一种趋势。从学习科学的角度分析，学习是学习者根据自己已有的知识去主动构建和理解新知识的过程。对于人工智能来说，有些新知识是它们无法理解的，这种时候的学习者就需要教师的协同、协助和协调，与此同时，人工智能模型也需要大量模型训练、深度学习，以实现其自身的优化。因此在智能化学习环境中，教师的参与必不可少，人机协同将是人工智能辅助教学的突出特征。

（4）EAI将以技术融合为手段，促进知识融合创新为目标

教育部2018年4月发布的《教育信息化2.0行动计划》把融合创新作为当前教育发展的核心研究内容。从EAI的视角看，面向EAI的融合创新包括2个层次的内容：其一是在人工智能的全方位支持下，实现教育手段、教育策略、教学模式、学习空间的融合创新;其二是对学习者自主探究能力、自我管理能力、协作能力和时间管理能力等核心素养的培养，鼓励学习者从多学科综合、深层次思维的视角实现综合应用能力的快速发展，从而促进其创新能力的快速发展。

人工智能在教育领域中的应用实现了跨学科、跨领域和跨媒体的融合创新。在人工智能技术的支持下，跨领域推理融合了多个领域的数据与知识，奠定了强大的智能基础，实现了人工智能技术与教学内容、教学媒体和知识传播路径的多层次融合。从管理视角看，它突破了传统教育方式的限制，提供跨学科、跨媒体、跨时空的智能教育服务供给;从学习者视角看，则鼓勵学习者突破学科之间藩篱，实现跨学科的综合应用与知识融合。

3.EAI教研与建设中必须注意的问题

（1）加强师生的人工智能技术培训，以满足EAI发展的需要

EAI必将从教学模式、教学手段、教学环境等诸多方面改变教育与教学，促使教育教学发生翻天覆地的变革。在这个变革过程中，将对教师、学生的固有观念产生巨大冲击，并在技术和应用层面对教师提出新要求。师生观念及技术能力能否满足EAI对教育的要求，是关系着EAI成败的决定性因素。

然而，师生对EAI的认知与认可、师生使用人工智能技术的能力尚与EAI的工作要求有较大差距，尚需较长时段的努力。因此，加强针对师生的人工智能技术培训，是非常必要的。

（2）基于EAI的个性化指导应尊重知识结构，尊重学习者

个性化指导是人工智能技术支持教学的重要特征。从当前的研究看，多数资源推荐技术实质上是一种基于学习者兴趣或当前关注点的资源推荐，这种推荐模式有利于学习者在某一领域或围绕特定知识点开展较集中或较深入的学习。这一模式对于成人学习、专题性探究是有意义的，但对在校学生的全面发展并无裨益，不利于学生构建有效的知识体系和知识结构，更不利于学生的全面发展。

在以EAI支持个性化学习的过程中，要依据学习者的类型分类设计个性化指导模型。对于在校学生的学习，务必尊重课程的知识结构，兼顾学生的学习兴趣，基于学习内容、教师建议、学生兴趣、学习行为等数据中挖掘出隐藏的规律，从而构建有效的学习支持模型。

在以EAI支持的学习过程中，要充分尊重学习者，注意保护学习者的隐私权和知情权。在实施基于EAI的精准学习行为分析和个性化跟踪与指导前，应征得学习者的正式同意。

（3）EAI永远不可能完全取代教师

尽管教师的很多职能在不远的将来都会被人工智能所取代，但教师永远不会被人工智能完全取代。余胜泉认为，教师的职能是促进人的成长，包含两个维度：其一是教书的职能;其二是育人的职能。在知识传授、知识组织和知识管理领域，会有越来越多的工作被人工智能所取代。但在育人过程中，还有学生的情感需求以及教师榜样力量的潜移默化等，这些问题永远不可能被人工智能完全取代。因为人与人之间面对面的沟通和面对屏幕的交互还是有很大差异的。

五、结束语

进入本世纪以来，随着计算机和大数据技术的发展，图像识别、语音识别、自然语言处理均取得了很大突破，人工智能服务于教育的重大契机已经展现在人们面前。EAI的介入，将会对学习过程产生重大影响，会在教学伦理、学习者个性发展、学习者情感与价值观形成等方面产生诸多新问题，这就需要教育工作者未雨绸缪，在教学组织和教学设计过程中，发挥其优点，规避EAI介入带来的风险，从而把教育教学质量推向新高度。

参考文献：

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[4]余胜泉.人工智能教师的未来角色[J].开放教育研究，2018，24（1）：16-28.

[5]许亚锋，高红英.面向人工智能时代的学习空间变革研究[J].远程教育杂志，2018（1）：48-60.

[6]李葆萍，陈晨，万海鹏.未来教室环境中学生核心技能评估研究[J].中国电化教育，2017（7）：20-25.

[7]曹培杰.智慧教育：人工智能时代的教育变革[J].教育研究，2018，39（8）：121-128.

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[9]Bruce M. McLaren， Krista E. DeLeeuw， Richard E. Mayer， Polite web-based intelligent tutors： Can they improve learning in classrooms？ Computers & Education，2011（3）.

[10]曹巍，孙昕.人工智能助力教育——专访科大讯飞执行总裁吴晓如[J].中国教师，2019（4）：11-16.

[11]马秀麟，赵国庆，邬彤.翻转课堂促进大学生自主学习能力发展的实证研究——基于大学计算机公共课的实践[J].中国电化教育，2016（7）：99-106.

[12]马秀麟，梁静，李小文，苏幼园.智能化学习环境下资源推荐的影响因素及权重的探索[J].中国电化教育，2019（3）：110-118.

[13]马秀麟，梁静，李小文，苏幼园.群体感知效应促进线上协作学习成效的实证研究[J].电化教育研究，2019（4）：81-89.

[14]余胜泉.人工智能教师的未来角色[R].2019年人工智能+教师教育国际研讨会，2019.6.14.

[15]马秀麟，赵国庆，朱艳涛.知识可视化与学习进度可视化在LMS中的技术实现[J].中国电化教育，2013（1）：121-125.

[16]闫志明，唐夏夏，秦旋等.教育人工智能（EAI）的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J].远程教育杂志，2017（1）：26-34.

（编辑：王晓明）

大学统计学教学分析论文范文第6篇

摘 要：本文主要立足于大学物理实验教学，首先简述了大学物理教学中存在的问题以及互联网在大学物理教学中的优势，随后重点分析了“互联网+”背景下大学物理实验教学创新的策略。

关键词：互联网+;大学物理实验教学;创新

随着互联网时代的到来，已经有越来越多的高校认可互联网的作用，并开始将互联网引进各学科的教学中。而物理实验课程，顾名思义，就是需要进行大量的实验的课程，但实际教学中，学生接触实验仪器的机会并不多，因此，这门学科就更需要与互联网来辅助教学。

1 大学物理实验教学面临的现实问题

大学物理实验是大部分理工科专业的学生必须要学习的一门基础课程，这门课程主要培养学生动手操作、制定实验步骤以及观察思考的能力。可以说，它是高等院校人才培养的重要方式，但是，现阶段的大学物理实验教学仍然存在诸多不足。

1.1 教学方法落后

众所周知，学生才应该是教学的主体，但在实际教学过程中，这一原则并没有被贯彻落实，“以教师为中心”的现象并不少见。在大学物理实验的教学过程中，主要的教学方式还是传统的“填鸭式”教学，教师花费大量时间来讲述实验原理，这样一来，留给学生用来实际操作的时间就会相对减少。久而久之，这种“填鸭式”教学方法会导致学生在实验教学中十分被动。

1.2 学生的基础知识储备不足

大学生一般来自不同的城市，而且，学生的基础知识水平也有不同程度的差别。很多学生在高中时期并不经常接触物理实验，以至于这部分学生在刚刚学习物理实验时会显得力不从心。除此之外，很多学生总沉迷于玩乐，在課前没有认真预习过教材上的内容，不了解实验器材的作用。如果教师在课堂上直接讲述实验原理，就会导致学生缺少对实验器材的了解，只能被动地跟着教师的思路走，实际动手操作时也会十分茫然。这就会导致很多学生在实验结束后也仍然没有真正了解实验的内容。

2 “互联网+”环境下大学物理实验教学优势

2.1 教学资源丰富

物理实验的实践性和理论性都比较强，在实际教学中，学生很难在短时间内真正理解并掌握。而“互联网+”可以利用移动网络，把各种学习资源进行整合，让学生可以通过移动设备来学习，通过线上与线下相结合的方式，提高学生的的学习效率。

2.2 利于师生交流

“互联网+”背景下，学生只要通过移动设备就可以联系到教师并向其请教问题;学生和学生之间可以通过互联网来交流学习心得;教师和教师之间也能够通过移动网络来交流教学策略。

3 “互联网+”环境下大学物理实验教学模式与探索

3.1 构建“互联网+”师生交流互动平台

大学的学习和生活比较自由，学生可以在校园内使用手机等移动设备，教师可以利用这一点构建师生互动平台。比如，教师可以在QQ、微信、钉钉等移动平台建立群聊与学生进行互动，方便学生交流实验学习中的问题以及想法。除此之外，在物理实验教学过程中，教师可以将一部分实验按照实验要求拍摄成微课视频，让学生可以通过移动平台提前观看学习。当学生真正进行实验操作时，就会对实验器材的用法以及作用有一定的了解，也就不需要教师再花费时间来讲解实验仪器以及步骤。这样一来，教师就可以有更多时间来观察并指出学生操作中出现的问题。

3.2 多元化的预习

大学阶段的学习与中学阶段有很大的不同，尤其是学习进度方面，因此，预习就显得十分重要。在大学物理实验课堂上，充分的课前预习能够帮助学生更好地了解所要进行的实验的原理以及实验器材的用法。而在传统的学习过程中，学生只能通过阅读课本来进行预习，这种方法对于学生的学习来说还是太过单一。除此之外，随着科技的发展，物理实验器材也一直在更新，也就是说，即使学生在中学阶段有实际操作过实验器材，在大学阶段所遇到的实验器材也未必会与中学阶段相同，陌生的实验器材将会在一定程度上降低学生的学习效率。而“互联网+”背景下，大学物理实验课程的预习就可以通过微课以及其他网络平台来进行，学生可以在网络平台上了解实验器材的操作方法。并且，教师还可以在微课中提出一些简单的问题来让学生思考解决方案，这样一方面可以培养学生的创新思维，另一方面，也可以让学生对即将进行的实验有更深的理解，便于学生学习。

3.3 为学生创建学习条件

在实际学习过程中，由于学生未必能在课堂上真正掌握实验的步骤以及各种实验器材的用法，因此，学院可以向学生开放实验室，让学生进入实验室之后根据自己的实际情况练习物理实验。同时，在学生完成了实验之后，还可以利用网络平台对实验结果进行检测，让学生可以实时了解自己的学习情况。

4 结束语

总而言之，互联网技术不仅可以为教师提供多样的教学策略，还能为学生提供更多的学习策略，在很大程度上提高物理实验教学的效率，培养出各方面能力都足够优秀的高素质学生。

参考文献：

[1]姚尚彬.\"互联网+\"背景下大学物理实验教学创新与探索[J].《科教导刊（电子版）》，2019（30）：112-112.

[2]秦平力、余雪里、张昱.“互联网+”背景下大学物理实验教学创新与探索[J].《物理通报》，2019（9）：100-103.

[3]张薇薇.“互联网+”教育背景下大学物理实验教学改革的新构想.《科教导刊》，2018（31）：106-107.