Page 130 - 小学数学核心素养培育

第五章 数据分析能力的培育

域的通用能力。通过设计跨学科的数据分析活动，可以打破学科壁垒，让学生在
更广阔、更真实的情境中应用数据分析技能，体会数据分析在解决不同领域问题
中的普适性和强大力量。

（一）科学课中的实验数据分析
科学探究的过程本身就蕴含着丰富的数据分析活动。在科学课中，数据是连
接实验现象与科学结论的桥梁。教师可以设计一些需要定量观察和记录的实验活
动，引导学生运用数据分析的方法来探索自然规律。例如，在学习“植物的生长”

这一单元时，可以组织学生进行“不同光照条件对绿豆芽生长影响”的探究实验。
学生需要将绿豆芽分为两组，一组置于阳光下，另一组置于黑暗处，每天在固定
时间测量并记录两组绿豆芽的高度。
经过一周的持续观察和记录，学生会得到两组宝贵的数据。此时，数学中的

数据分析方法就派上了用场。教师可以指导学生将这两组数据绘制成折线统计图。
通过图表，学生可以清晰地看到两组绿豆芽在生长速度上的显著差异，直观地比
较出它们的生长趋势。基于这个数据图表，学生能够更有力地得出“光照是影响
植物健康生长的重要因素”这一科学结论。在这个过程中，学生不仅巩固了科学

知识，还熟练了数据收集、整理和呈现的技能，深刻体会到数据在科学论证中的
关键作用。
（二）社会课中的社会调查数据分析
社会课是引导学生认识社会、理解社会的窗口，而社会调查是其重要的学习

方式。将数据分析融入社会调查，可以帮助学生从定性的感性认识走向定量的理
性思考。教师可以结合课程内容，组织学生开展小型的社会调查项目，如“小学
生课外阅读情况调查”“家庭用水用电情况调查”或“社区公共设施满意度调查”。
在“小学生课外阅读情况调查”活动中，学生需要首先合作设计调查问卷，问题

可以包括“每周阅读多长时间？”“喜欢阅读哪类书籍？”“主要通过什么渠道
获取图书？”等。
在完成问卷发放和回收后，学生便进入了核心的数据处理环节。他们需要统
计各个选项的人数，计算不同情况所占的百分比，并尝试用扇形统计图来展示不

同阅读时长的学生分布，用条形统计图来比较最受欢迎的图书类型。通过对图表
的分析，学生可能会发现“超过一半的同学每周阅读时间不足三小时”或者“漫
画书的受欢迎程度远超科普读物”等现象。基于这些数据发现，学生可以撰写简

·123·