前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇數據分析課堂范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

數據分析課堂范文第1篇

關鍵詞：數據分析；翻轉課堂；學情特征庫；學習狀態數據庫；個性化教學

中圖分類號：G434 文獻標志碼：B 文章編號：1673-8454（2016）06-0031-03

近二十年來教育領域發生了許多重要的變化，包括教學內容的多元化、教學方法的現代化，這些變化得益于計算機、互聯網等信息技術的長足發展。目前，信息技術的另一個制高點――大數據應用領域已經取得了突破性的進展，一個大規模生產、分享和應用海量數據的時代正在開啟。

如何有效利用這些數據，使其服務于教育領域，優化教學過程，是教育工作者們亟待解決的問題。本文闡述了數據分析在英語翻轉課堂教學中的應用，將標準化學習為主的教學方式轉變為以學生為主體的個性化教學。

一、數據分析的概念

本文應用的數據分析技術包括數據挖掘和數據呈現兩個方面。

數據挖掘，是數據庫知識發現中的一個步驟。一般指對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論，并對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據呈現，是指經過數據挖掘以后形成的復雜信息，通過技術手段，以直觀、清晰的方式呈現給用戶，近年來數據可視化是數據呈現的一大熱點。

數據可視化技術通過計算機圖形圖像和數據技術，將數據中隱藏的信息，以交互方式形象生動地展示給用戶，輔助用戶分析數據，發現數據中隱藏的特征、關系和模式，進而發現其中蘊含的規律。

在本文中，數據分析的對象主要包括：在翻轉課堂教學過程中，教師的學習資源內容和組成成分、學生的個體學習特征庫和整體學習特征庫，以及學生在學習過程中產生的狀態數據庫。

二、英語翻轉課堂的特點

“翻轉課堂”源于美國的“Flipped Classroom”，是指重新調整課堂內和課堂外的教學模式。傳統教學模式是課堂上教師講授，課后學生通過練習消化；而翻轉課堂則以學生為主體翻轉過來，其模式是課前學生自主學習，課堂上教師引導學生內化知識。

翻轉課堂將學習的主動權從教師轉移給學生。學生在課外時間完成自主學習知識，而教師不會利用課堂的時間講授知識。教師采用任務驅動法和協作法，引導學生學習的興趣，讓學生通過實踐獲得更牢固的知識和自主的學習能力。

英語教學與翻轉課堂的完美融合，主要表現為以下幾個方面：

1.課前自主學習環節

互聯網為翻轉課堂的課前教學提供了大量的優質教學資源。教師根據教學大綱和學生的學習水平確定知識目標、能力目標和素質目標，然后通過對互聯網教學資源進行篩選形成課程學習資源庫，之后在教學平臺上，同時鼓勵學生自主查閱資料。

學生學習資源后，通過教師的系統化知識自測題，了解自己對知識的掌握程度，檢測自主學習的情況，教師也能獲得學生整體的課前學習狀態情況。

2.課上內化環節

教師對學生群體具有的共性問題進行講解，課上側重學生的語言實踐，利用團隊協作、分組對抗等生動靈活的教學方式，促進學生在課上活學活用，對知識內化。

3.課后拓展環節

教師根據課程要求和學生學習情況設計符合素質目標的課程作業，目的是讓學生把所學知識和語言練習融會貫通，鞏固學習效果。

三、基于數據分析技術的英語翻轉課堂教學

1.可用工具：Excel、Infogr 與大數據魔鏡

Excel作為常用的分析工具，可以實現基本的數據分析工作，包括數據排列、分類篩選等。同時Excel能夠完成基礎的數據可視化工作，特別是其擅長通過曲線圖、雷達圖、散點圖等多種直觀的分析圖來呈現數據中蘊含的信息。

Infogr就是信息（information）和圖像（graphic）的有機融合。在其官方網站infogr.am，教師可實現通過圖像讓繁瑣并且令人無法直接獲得結論的數據生成色彩豐富、形式直觀的信息圖，其不僅使用門檻低，而且能夠使教師和學生在短時間內獲得有效的學習狀態信息。

在本文中，主要使用Excel和infogr來制作和呈現學生個體學習特征庫，并給予個性化指導與建議。學生在閱讀自己的圖像檔案時，會用一種欣賞的態度觀看，通過仔細咀嚼啟動腦中圖像分析的成份，對自己的優點和缺點理解更深刻。

大數據魔鏡是集數據挖掘和數據呈現于一體的綜合性數據分析服務站點，主要提供數據整合、探索、挖掘、分享、控制多個角度的數據服務。教師可以利用魔鏡站點通過整合多種數據，將不同數據聯動分析出結果。通過一個直觀的拖放界面就可創造交互式的圖表和數據挖掘模型。在本文中，使用大數據魔鏡來分析教師資源的內容和組成成分，以及以時間軸為基準的學生學習行為數據庫。

2.課前自主學習環節

數據分析課堂范文第2篇

關鍵詞：微課程；移動終端；自主學習；數據結構；系統框架

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

1 引言（Introduction）

隨著便攜式移動終端的發展，“碎片化”時間的利用率越來越高，人們進入了“微時代”。“微課程”成了時代的產物。所謂“微課”是指按照新課程標準及教學實踐要求，以教學視頻為主要載體，反映教師在課堂教學過程中針對某個知識點或教學環節而開展教與學活動的各種教學資源的有機組合[1]。現如今各高校大力推動微課程，組織各種微課程比賽，調動教師的積極性，“微課”對于教師來說已不是一個陌生的名詞。然而，目前的微課程只是針對一門課程當中的一個組成部分，僅是單獨講解某個知識點，沒有形成一門完整的課，還沒有完全發揮微課程的優勢，并沒有應用于真正的教學當中。

《數據結構》課程是計算機課程體系中的專業基礎課程[2]，作為程序設計的基礎，數據結構課程不僅成為高校碩士研究生入取的必考科目，還是各企業招聘員工入職筆試中青睞的學科。如何讓學生在課堂教學中對課程有更深刻的理解，并在復習考研和準備找工作中進行更好的自主學習，成為數據結構課程教學的研究重點，本文在分析數據結構教學現狀的基礎上通過對數據結構知識點的分析，構建合理的數據結構微課程框架，并將其應用于教學中，使得學生能更好的應用“微課程”進行學習。

2 數據結構課程的現狀分析（Current situation

analysis of data structure）

數據結構課程是一門比較抽象的課程，而且學生本身知識儲備不足[2]，所以僅靠課堂上的講解，不能使學生達到很好的消化吸收的效果。目前，很多高校也開發了網絡教學平臺，積極倡導教師和學生通過網絡平臺實現在線探討交流，通過對網絡教學平臺的建設，如將大綱日歷、教案、教學課件，教學視頻上傳到教學平臺，使學生增加課下自主學習的意識，同時，老師在上課的時候也會給學生提供一些教學視頻的網站，如清華教育在線等，然而，雖然教學平臺的建設很完整，教師提供的教學視頻也很不錯，學生卻很少好好利用網絡教學平臺或教師提供的網絡視頻進行自主學習。主要原因有三點：

（1）教師的課堂教學主要以集中講授為主，并沒有引導學生利用網絡教學平臺的資源進行自主學習，學生把網絡教學平臺當成了一個簡單的提交作業、下載課件的平臺。

（2）教學平臺的內容過于繁多，視頻基本上為課堂講授的視頻，即使有學生想課下自主學習，在看到45分鐘甚至90分鐘的教學視頻也會打退堂鼓。

（3）教師提供的教學視頻，如清華教育在線雖是名校老師講解，但對于一般高校的學生來說講解內容過深，沒有針對性，很多學生覺得聽不懂，打消了自主學習的積極性。

通過“微課程”的概念，專家學者認為“微課程”就是針對一個具體的知識點在短時間內（一般為10分鐘左右）做簡單明確的講解，這種講解不是泛泛的介紹，而是通過精心的設計，最終完成容量小，內容精的視頻制作[3]。可以說，“微課程”的出現為我們解決數據結構自主學習難的狀況提供了很好的解決方案。如何做到容量小，內容精成了“微課程”視頻制作的關鍵，也是本文的研究重點。

3 基于微課程的數據結構模塊化設計與實現

（Modular design and implementation of data

structure based on micro-lecture）

本文依據清華大學出版社出版的嚴蔚編的數據結構教材[4]進行知識點的劃分，構建知識點的模塊化，并將其應用在教學中。

3.1 數據結構相關知識點的分析與研究

數據結構課程研究的是數據和數據之間的關系，其基本分為四大類：集合、線性結構、樹形結構和圖形結構。在數據結構課程中，主要講解的是后三種結構的邏輯結構、物理結構，以及相關算法的實現。在課程的最后講解了利用已學過的數據結構解決基本的查找和排序的問題。

上述這些知識點中都具有一定的順序性、關聯性，但又相互獨立。如果只是把課程講解的內容分解成10分鐘之內的小視頻，除了時間上看著短了以外，沒有改變課堂講解的實質，沒有做到真正意義上的微課程。在多年教學經驗的指導下，本文要研究的是什么樣的知識點適合做成微課程，讓學生課下自主學習，課上共同討論，培養學生自主學習的能力，并且在考試復習時通過溫習微課程的視頻可以更快的掌握主要題型的解決方法，節約復習時間。

微課程知識點的設定原則為5―20分鐘可以被清晰地講解，且盡量不涉及程序性的內容。棧和隊列可以說是操作受限的線性表，其抽象數據類型和現實生活中的很多例子都有相似性，可以將其作為微課程的一個知識點，讓學生自主學習。在樹形結構中，如何在連續的存儲空間中把非線性的東西表示出來可以在短時間內很經典的講解出來，其鏈表的表示所以也非常適合做成微課程。二叉樹的結構和樹非常像，對二叉樹的遍歷，以及樹和森林的轉化都是比較獨立的知識點，其方法不涉及難理解的程序，將這些放入微課程中。赫夫曼樹是二叉樹的重要應用，其構造方法可以放入微課程的知識點框架中。在圖形結構中圖的鄰接矩陣表示法和鄰接表表示法都可以作為微課程的一部分，深度優先遍歷和廣度優先遍歷的算法雖然不易理解，但其求解方法的思想卻可以通過微課程表達出來。最小生成樹，關鍵路徑，單源最短路徑都是圖里的應用，僅把問題的解決方法放入微課程中是比較好的選擇。在查找中的折半查找和二叉排序樹的構造都是獨立的知識點，可以很好的用于微課程的制作。在排序中，會選擇相對復雜一些的快速排序和堆排序，僅僅介紹排序的思想。微課程的知識點設定如圖1所示。

3.2 翻轉課堂輔助數據結構微課程的實現

學生在剛接觸數據結構時會覺得特別的抽象，其基本概念和相關的術語并不適合讓學生自主學習，線性表是學生接觸的第一種線性結構，其邏輯結構，順序存儲和鏈式存儲，以及插入刪除等操作都非常的重要，但多數都是枯燥的程序，想讓學生在短時間內掌握其精髓并不是一件容易的事，如果這個部分讓學生自主學習很可能會打消學生的積極性，所以前幾節課程并不適合做翻轉課程。在學生已經對線性表有所掌握的情況下，可以將棧和隊列的邏輯結構微課程要求學生自己學習，在課堂上進行討論，在討論的基礎上講解實現通過自主學習了解的各種操作的程序。樹形結構是學生接觸的第一種非線性結構，所以其邏輯結構需要在課堂上進行講解，雖然樹形結構的存儲結構已經安排在微課程中，但由于是學生第一次接觸，所以本微課程部分并不作為翻轉課堂的一部分，學生在復習時可以通過微課程進行復習，以更好的掌握知識點。而二叉樹的相關微課程可以要求學生自行學習，在課堂上根據學生學習的結果共同研究算法的實現。圖形結構和樹形結構都屬于非線性結構，所以二者具有很多相似的地方，可以由學生自主學習課堂討論，通過討論的情況分析學生的掌握情況，因為微課程的內容簡單，重要的算法實現還需要在課堂上詳細講解。經過前面的學習，插入和排序的內容無論是應用方面還是程序實現方面都由學生自主完成，通過討論和測試考察學生的掌握情況。

經過和微課程相結合的翻轉課程的設計，使學生習慣通過微課程進行學習，掌握自主學習的能力。

4 結論（Conclusion）

微課程的系統框架對微課程的制作起到了指揮棒的作用，在總體框架下進行各個微課程的制作，在制作過程中絕不僅僅是錄制簡單的視頻，雖然僅僅是10分鐘左右，但工作量絕不亞于一節課的準備，不僅要對微課程設計方案，制作電子課件，還要精心準備習題，并配合易理解的答案。只有一個完整系統的微課程，再加上與課堂的相輔相成，才能使得學生在課下自主學習時更有針對性，學生學的更明白，課上討論也會更豐富，形成良性循環，真正實現了教師學生共同授課，共同討論的多樣化教學體系。

參考文獻（References）

[1] 梁樂明，曹俏俏，張寶輝.微課程設計模式研究――基于國內

外微課程的對比分析[J].開放教育研究，2013，19（1）：65-73.

[2] 董麗薇.“數據結構”課程教學方法的改進[J].沈陽師范大學

學報：自然科學版，2012，30（2）：307-309.

[3] 劉名卓，祝智庭.微課程的設計分析與模型構建[J].中國電化

教育，2013，（12）：127-131.

[4] 嚴蔚敏，吳偉民.數據結構（C語言版）[M].北京：清華大學出版

社，2012.

作者簡介：

董麗薇（1981-），女，博士生，講師.研究領域：供應鏈管理.

數據分析課堂范文第3篇

關鍵詞：大數據時代；預測性；數據分析能力

隨著大數據時代的來臨，教育事業發生了重大的變革，大數據技術已經被廣泛運用在高校教育評價、課堂教學、教育模式等各個方面。課堂教學是高校教育中最為有效的教育途徑，在大數據時代背景下的高效課堂教學發展趨勢，值得廣大教育者重點關注研究，這可以加強大數據技術在課堂教學中的應用，提高教學質量。

一、大數據相關概述

大數據主要指在高速發展的網絡信息技術下，所呈現的巨量數據信息以及隨之而產生的相關處理技術。大數據具有龐大的數據量，涉及的數據類型多種多樣，數據價值的密度相對較低，并且對數據的時效性要求較高。其技術能夠將復雜信息中有價值的數據篩選出來，為人們的工作生活帶來了極大的便利，其廣泛運用到生活中的各個領域，將會推動新技術的快速發展。

二、大數據時代對高校課堂教學的影響

高校的學科發展越來越復雜，尤其是交叉學科，需要教師不僅能夠掌握本學科的相關知識，還要時刻關注其他學科的發展動態，并不斷學習相關聯的學科知識。大數據時代的到來使教師能夠通過多重技術手段獲取需要的信息數據，并利用信息的共享性，不斷挖掘學科前沿信息，預測其發展動態，從而提升自身的教學水平。

在課堂教學中，融入大數據技術，利用與教學內容相符的視頻等資源，可以使學生深入了解理論知識。或是利用大數據技術演示具有危險性的實驗，避免危險實驗對學生的人身安全造成威脅，通過生動形象的畫面讓學生充分了解實驗步驟和注意事項，并利用回放功能加深學生印象，使學生既避免了實驗的危險性，又提升了學習的興趣，同時也為學校減少了一筆昂貴的實驗經費。

很多學校的學生課堂行為都會被攝像系統記錄，大數據時代的技術能夠幫助教師對學生的學習行為等進行整理分析，使教師充分了解學生的學習情況，根據學生的差異性實施不同的教學方法。

三、大數據時代背景下高校課堂教學的發展趨勢

1.增加預測性判斷

教育過程具有計劃性，教師與學生通常是按照教學計劃進行教學活動的。大數據時代的到來，將會為教師的課堂教學提供依據。利用大數據技術對學生的學習情況和日常行為進行整理分析，教師可以充分了解適合學生的教學方法、學習時間、學習方式、理論實踐方法等，進而對課堂教學的方法、內容和時間進行相應調整。大數據技術還可以預測學生思想、行為的發展傾向，幫助教師在課堂教學中對學生的不良行為進行有效預防。

大數據時代背景下的高校課堂教學，將會增加預測性判斷，提升教師的教育主動權，約束學生行為，提高學習效果，培養學生成為身心健康的綜合型人才。

2.發揮教師數據分析能力

大數據時代，高校教師不僅要具備豐富的專業知識，還需要一定的數據分析能力來適應數據支持的決策文化。教師的專業知識水平對課堂教學質量有著直接影響，是教師專業性和教學水平的重要衡量標準。隨著大數據時代的到來，教師對教育數據的分析能力，也逐漸成為教學質量的重要影響因素。教師需要在復雜的數據中，找到與學生相關聯的、有價值的信息，并運用在課堂教學中，有效地提高學生的學習效果，維護學生的身心健康。因此，其數據分析能力在高校課堂教學中的地位至關重要，在高校課堂教學中充分發揮教師的數據分析能力，已成為高校課堂教學的必然發展趨勢。

為了應對這一趨勢，高校應適應市場需求，轉變傳統觀念，增加開設數據分析課程，積極培養專業性強并且數據分析能力高的復合型教師人才。

3.個性化教育

大數據技術能夠將學生在互聯網上留下的所有信息進行總結，對學生過去的行為數據進行分析，教師可以通過分析結果，對學生的興趣愛好、心理特征、行為特點等進行了解，并具體問題具體分析，明確學生的差異性，適當調整課堂教學的內容、方式及時間安排，對學生因材施教。

大數據時代的來臨使教師能夠更深入地了解學生，以制訂更加科學合理的教學方法。高校課堂教學也將趨于個性化教育發展，更加尊重學生的差異性，不斷調整教學策略，以提高學生的學習質量和教師的教學效果。

大數據時代的到來，對社會上各個領域都產生了一定影響，高校課堂教學也深受大數據時代的影響，開始廣泛運用大數據技術，以提升教師的教學質量和學生學習效果。增加預測性判斷、提高教師數據分析能力、個性化教育已經成為大數據時代背景下高校課堂教學的必然趨勢，廣大教育工作者應更加深入研究，加強大數據時代高校課堂教學的有效性，推動高校教育的健康、快速發展。

參考文獻：

數據分析課堂范文第4篇

[關鍵詞]電子商務；數據化營銷；教學方法

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.08.132

[中圖分類號]F713.5-4；G712.4 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）08-0-02

義烏工商職業技術學院電子商務專業自建立以來自始至終以創業為培養目標，而日益變化的電子商務模式、日益激烈的市場競爭敦促職業院校必須改革教學方式、改進教學設計，從而培養電子商務技能型人才，與實戰創業無縫連接。

1 課堂現狀

隨著互聯網和移動電子商務的發展，“低頭族”越來越多，人們沉迷于互聯網的世界樂此不疲，大學生亦難以幸免。與本科大學生相比，高職院校的學生，好動、好實踐，對于理論知識的理解和掌握能力不足。數據化營銷課程侃侃而談的教學模式成為學生的催眠神器，大量的理論闡述和數據分析讓學生無所適從，學而無用。要把學而無用轉化為學而有用，勢必要進行課堂教學改革，創新課堂設計，改進教學方式，讓學生在實踐中掌握技能。

電子商務專業的強實操性，要求學生全面掌握網絡店鋪運營的技能，包括產品定位、貨源選擇、物流選擇、美工策劃與客服推廣等。學生要想創業、就業，需要的是真本事，而非紙上談兵。本文通過引入企業項目管理模式，創新數據化營銷課堂設計，讓學生在學習中工作，在工作在學習。

2 企業項目管理模式

企業項目的開展往往跨越職能部門，如何進行組織管理、合理優化資源配置，是企業需要重點考慮的問題。在這種情況下，矩陣型的企業項目管理模式應運而生。該模式設置了與各職能部門平行的專門的項目管理辦公室（PMO），負責企業整個的項目管理，專職的項目經理都歸PMO，作為PMO的一個實權代表管理一個項目。本文的研究旨在將企業項目管理模式與課堂教學設計合二為一，開展教學與實踐項目。

3 “項目管理辦公室”進課堂

將企業項目管理模式引入課堂教學，是開展校企合作的必然要求，同時也為學生在今后的頂崗實習、畢業實習奠定堅實基礎。為此，本文探索在數據化營銷課堂教學中，成立“項目管理辦公室”，組建項目團隊，由“項目經理”負責組織實施，在校內校外參與實戰。各項目團隊以淘寶店鋪為項目載體，優化店鋪運營的各項指標數據，從而進行數據分析和營銷策略的制定。

“項目管理辦公室”職能及項目團隊崗位職責具體如下。

3.1 項目經理人

①負責網店整體規劃、營銷、推廣、客戶關系管理等系統經營性工作；②負責網店的日常維護，及時發現網站異常狀況，保證網店的正常運作；③負責收集市場和行業信息，分析競爭對手或競爭產品，挖掘潛在優勢；④制訂店鋪未來發展方案，包括預期目標、實現途徑、策略調整等內容，帶領團隊完成銷售業績目標。

3.2 數據分析員

①熟練掌握店鋪數據分析工具：生意參謀、客戶關系管理、Office辦公軟件；②實時跟蹤店鋪流量、搜索排名等數據，出現異常、大幅波動等情況及時反饋；③搜集行業內相關產品信息，通過分析關鍵詞搜索量、在架產品數、競爭價格等因素，不斷挖掘潛力爆款產品，建立候選爆款產品資源庫；④定期整理店鋪直通車、優惠券等推廣活動的投入成效，及時改進營銷方案，提高轉化率。

3.3 文案

①負責店鋪產品文字編輯，包括寶貝詳情頁的文字介紹、店鋪公告、品牌文化等；負責店鋪上傳寶貝的相關工作，包括產品攝影、圖片修改；②升級店鋪主頁，根據產品定位的主題、店鋪活動主題等，適時進行店鋪整體美化。

3.4 運營助理

①策劃并制訂店產品推廣方案（包括淘寶推廣、論壇推廣、微博營銷與旺旺推廣等）等營銷工作；②負責店鋪與標題關鍵字策略優化、搜索引擎營銷、直通車、淘寶客等推廣工作；③通過運用客戶關系管理等服務，做好客戶檔案管理工作，描繪客戶畫像，做到精準營銷。

3.5 客服

①負責在淘寶上和顧客溝通，解答顧客售前咨詢，引導用戶購買，促成交易；

②負責客戶關系維護工作，解答顧客對產品和購買服務的疑，消除顧客疑慮；

③負責客戶疑難訂單的追蹤和查件，處理評價、投訴等，合理、有效解決問題。

3.6 宣講員

宣講員主要負責撰寫任務執行情況報告，同時對團隊的階段性成果和存在的問題進行匯報。

4 課程設計

數據化營銷課程的宗旨在于對淘寶店鋪的產品定位、產品文案、產品營銷進行量化分析，掌握淘寶運營的消費者需求分析、競爭對手分析，規劃適合的產品類目，確定店鋪潛力產品，從而進行店鋪運營的一系列過程。通過借鑒企業項目管理模式，發揮團隊合作優勢，把學習任務貫穿于實訓項目的始終，實現邊學邊練。

4.1 階段一：圓桌學習，經理引領

首先，通過自薦和推薦雙重方式推選出項目經理人，余下學生競爭上崗數據分析員、文案、運營助理、客服與宣講員等5個崗位，組成6人項目團隊。課堂的學習、任務的完成、成果的匯報都將以項目團隊為單位，圓桌學習、暢所欲言、互通有無。

4.2 階段二：任務驅動，穩步推進

本課程設置產品定位、文案創作、店鋪運營與項目成果匯報等4個任務。針對任務要求，學習使用所需的數據分析工具、操作軟件、應用服務，熟悉所有具體的操作方法及手段，掌握任務開展所需的基本技能，并應用于店鋪運營實戰。課程所設任務內容涵蓋淘寶店鋪運營全過程，實現店鋪銷量從無到有、從有到多、從多到穩的進階。

任務一：店鋪產品定位。主要學習生意參謀的使用，掌握關鍵詞搜索量、在架產品數、直通車平均出價、競爭對手出價與采購成本等分析方法及手段。

任務二：產品文案創作。通過運用PhotoShop、Office辦公軟件制作產品、品牌文案。

任務三：轉化與流量。通過淘寶推廣活動和客戶關系管理，掌握淘寶賣家中心、直通車等付費推廣、會員制、優惠券、客戶畫像、手淘短鏈與RFM模型等分析方法。

任務四：項目成果匯報。項目成果包括貨源選擇、競爭對手分析、后期推廣方法、流量獲取、轉化率提高與客單價提升手段等。

4.3 階段三：過程考核，競爭“上位”

傳統的期末考試一張紙，無法適應日新月異的電子商務發展；生硬的實訓報告考查，結構單一，借鑒性較強，自主完成率無法保障。本次教改課題的目標就是建立新型考核制度：任務驅動，實時跟蹤，項目團隊每周上報店鋪銷量趨勢圖、產品單價變化圖、文案修改方案、運營推廣方案和改進成效，注重過程考核，增強補弱，提高競爭意識。考核指標主要為爆款點擊率（20%）、爆款轉化率（20%）、店鋪總銷量（30%）、店鋪銷售額（20%）、店鋪評分（10%）。

5 預期成效

本文探索了引入企業項目管理模式于數據化營銷課堂教學設計中，打造項目管理辦公室，以項目團隊為單位實施項目任務并進行考核。通過團隊合作、任務驅動、競爭機制等充分調動學生參與課堂學習的積極性，并在項目團隊組建環節實現學生資源優化配置，從而提高教學質量，切實提升課堂教學的有效性。

主要參考文獻

[1]胡九凌. 數據分析在淘寶店運營中的應用探究[J]. 財訊，2016（16）.

數據分析課堂范文第5篇

當下的教學環境不僅教師教得辛苦，學生也學得辛苦．過去教師批改作業和課外輔導耗費了大量的精力，錯題數據統計速度慢、難度大，使得教師面對大班很難做到個性化教學．隨著“互聯網＋教育”時代的到來，教育正面臨著難得的發展機遇．大數據改變著人們的生活，人們也意識到數據的重要性．許多行業正依托著數據分析做決策，如醫院基于大量的臨床診療數據分析，較好地提升了治療水平；時代推動教育朝著基于學習數據的精準教學邁進，學校積極探索依托數據分析開展教學，提高教學的有效性．近年來國家先后出臺一系列綱領性文件指導教育改革，為學校深入開展教學研究指明方向，對互聯網背景下基于數據分析的精準教學提供參考．

二、理解數據的統計功能，關注數據成教育新常態

教學評估最直接最有效的手段就是考試，按照傳統的方法，對每場考試改卷及成績細致分析，都需要耗費大量的時間與精力．若借助大數據對考試進行精準分析，就會讓學生的成績一目了然．數據可以多維度立體化地呈現成績．從統計角度來說，既能統計每個學生的進退情況，也可統計班級或整年段的考試情況；從分析維度來說，既可橫向分析，也可縱向成績對比跟蹤；從數據分析結果來說，既有學生個人的分析結果，也有學生全體的分析結果．借助數據平臺每次考試都會生成考試報告，圖表展示的分析結果形象地體現了班級之間的差異和變化，個人的成長變化等．教師可根據分析結果發現不足，找到改善教學的方法，因材施教，提高學生學習能力和教學效率．更重要的是大數據能夠讓我們更全面地看待學生的發展，發現以往考試成績所反映不了的深層次問題，從而為精準教學的實施提供了可能．

三、實踐閉環式教學，聚焦薄弱點成教學新關注

數據分析下的精準教學通常包含：“數據采集圖1———知識點篩選———薄弱點精講———課堂反饋分析———布置作業反饋———數據采集”的閉環式步驟（如圖1），實現教學的良性互動．1．準確的數據采集為精準教學奠定基礎數據是無聲的現象表達，學生的階段性考試或練習都會在數據平臺留下“痕跡”，平臺會根據學生的考試得分率和平時作業準確率自動生成分析報告．報告能反饋出學生學習的各種數據．教師備課的首要任務是整合平臺內的橫向、縱向數據對比，找到有用的考試數據，這是實施精準教學的前提．比如，表1以量化形式分別呈現年段和班級學生在選擇題、填空題等題型的答題表現．通過數據比較，教師可以了解到班級平均分與年段平均分的差距；以A老師任教的6班為例，A老師發現6班在各種題型的得分率都高于年段，解答題的表現比同年段的1班好，但在選擇題、填空題兩種題型的表現都不如1班同學，故A老師應該側重對6班同學的選擇題、填空題進行分析．進一步逐一分析比對可以依次找出6班選擇題、填空題和1班同學的差距在哪些題目．如表2，A老師發現造成6班選擇題表現不佳的原因是學生在選擇題第5題的表現不如1班同學．著重對選擇題第5題的題干和選項進行認真細致地分析，結合每個小題中A，B，C，D四個選項，各個選項的選擇人數分析了解學生犯錯誤的原因（如圖2）．通過數據分析能讓教師精準聚焦到對應題型的得分表現，尋找分值差距較大的題型．選擇題各小題得分情況，可以清楚地反饋出6班同學在哪些小題需要加強．A老師通過對這幾個小題A，B，C，D四個選項的選擇人數，可以更進一步地了解錯誤的具體原因，使得講評的針對性更清晰，不必個個選項逐一講解，可集中花時間突破知識點的不足，這樣針對一次考試或作業的數據分析采集和定位就基本完成．2．知識點的篩查是突破薄弱點的關鍵試卷的分析講評，不能一題題地走流水線講評，需要對試題進行整合，梳理出考查的知識點分布，某個知識點的考查角度，這樣的試卷講評才會更加有效率，學生的收效也會更大．分析題目必須能透過試題了解背后考查的知識點，理解命題者的真正考查意圖，從整卷的知識點考查得分率入手，可以拋開試題本身去揭示學生在知識層面的掌握情況．如A老師從選擇題第5題所考查的知識點入手，結合知識點的得分率定位學生的知識缺漏（如表3），高度精準歸類分析對焦瞄準“靶心”組織教學．3．發揮數據的診斷功能，讓教學精準到“點”經過“數據采集———知識點篩查”環節，A老師備課時能準確定位學生的知識薄弱點，備課時便可以重點關注，合理準備教學內容，課堂教學時集中力量攻克薄弱知識點．從考題的分析反饋了解學生對知識點的理解偏差，做好鞏固性練習精講，配套習題的選擇要能鞏固學生失分知識點，加深對知識點的記憶和理解，實現問題的精準突破．圖3根據試卷反饋出來的失分點，針對性地安排若干典型例題進行“點對點”的精準補缺補漏．同時教師也能發現班級優勢和不足，及時反思總結教學不足，教學將更加有方向性和目的性，避免了過去僅憑經驗教學的盲目性．例題講評完畢，A老師會針對性地給出配套的隨堂練習，利用平板電腦讓學生當堂上傳，通過數據分析了解知識的鞏固情況，對隨堂練習反映出來的問題和學生答題的“易錯點”再次講評布置課外作業，上傳到數據平臺后教師批閱形成作業數據報告，這樣就形成教學的完整閉環，實現教學和糾錯的無縫對接，數據反饋與精準教學彼此互動，實現薄弱點的精準突破，助力學生學習能力的提高和核心素養的培養．從一次考試的平臺綜合數據分析，可以從多維度尋找到學生的薄弱點，表1—表3及圖2分別從題型得分率、選擇題得分率、選擇題選項人數和知識點得分率梳理出一次考試的完整分析報告，根據考試報告了解學生的薄弱點，幫助教師在教學時精準對焦學生失分點，把握教學重點補缺補漏，用有限時間高效率聚焦典型錯誤組織教學．

四、關注平臺的數據跟蹤，實現教學的“點面突破”

一次考試的結果會受到學生心態、學習情況和外部干擾等不同因素的影響，為了更加精準地收集數據，教師可以從數據庫中綜合幾次考試的數據，形成一周、一個月或一學期的考試數據反饋，并根據學情作個性化針對性教學．表4排查出學生對知識點的掌握程度，從中篩查出學習缺漏，根據知識點的得分率情況安排教學內容，對那些得分率較差的知識點作鞏固性教學，實現點對點精準教學補缺，讓學生實現學有長進，避免反復性的重復無用教學．