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2020年第19卷第8期案例式教学在多元统计分析“课程思政”中的实践□李春娥崔广庆【内容摘要】为充分挖掘多元统计分析专业知识体系所蕴含的德育内容，本文以具体案例的形式将思想政治元素：爱国主义情怀、民族自豪感、红色基因、服务社会经济发展能力、科学素养、保护环境意识和无私奉献精神等有效融入到主成分分析、聚类分析、判别分析和对应分析教学中，实现传授专业知识与弘扬社会主义核心价值观的融合，激发学生学习动力，提高专业教学质量，实现专业课立德树人的功效。
【关键词】“课程思政”；案例式教学；立德树人【基金项目】本文为塔里木大学“课程思政”示范课程项目“应用多元统计分析”（编号：2201029069）和塔里木大学“课程思政”示范课项目“中国传统文化概论”（编号：2201029103）与塔里木大学高等教育教学改革研究项目“‘课程思政’示范课程的课堂教学质量评价体系研究”（编号：TDGJYB1934）研究成果。
【作者简介】李春娥（1985．4 ），女，山东菏泽人；塔里木大学信息工程学院讲师，硕士；研究方向：应用统计【通讯作者】崔广庆（1986．11 ），男，山东菏泽人；塔里木大学人文学院副教授，博士；研究方向：中国传统文化自上海市实施“课程思政”改革试点以来，教育部对“课程思政”越来越重视，提出了一系列的政策文件。
2018年调查结果显示，对大学生思想言行和成长影响最大的因素是专业课教师，因此，大力推动以“课程思政”为目标的课堂教学改革，实现思想政治教育与专业知识的有机结合。
在构建全员、全过程、全方位“三全育人”大格局过程中，着力推动“课程思政”建设，有机融入思想政治教育元素，建构“思政课程+课程思政”育人大格局，因此，教师应将传授专业知识与培养提升学生的社会主义核心价值观有效统一，采取积极有效的措施加强大学生德智体美劳综合素质的培养，专业课程的“课程思政”改革任务越来越重要。
一、多元统计分析教学现状（一）教学目标和教学设计。
研究性学习结题报告研究性学习是一种注重学生自主探究的学习方式，它鼓励学生自主选择研究课题，并在导师帮助下进行实践性探究和报告撰写。
结题报告则是研究性学习中的重要成果之一，通过结题报告的撰写，能够学生对本次研究的过程、方法和结果进行总结，提升综合素质。
下面，我将为大家介绍三个优秀的研究性学习结题报告案例：1. 案例一：《新媒体时代下公众空间的民主性探析》这是一份具有前瞻性的研究性学习结题报告，通过对当前新媒体时代下的公众空间进行探究，分析其在民主性上的表现和问题。
在该研究中，学生们采用了问卷调查和实地访谈相结合的研究方法，得出了新媒体时代公众空间存在信息过滤和过度曝露的问题，对民主性建设产生了一定影响的结论。
2. 案例二：《大学生心理压力影响因素的研究》该结题报告具有代表性，该研究针对当前大学生心理压力较大的现状进行深度研究，从图书馆、宿舍、食堂等角度进行调查，并采用主成分分析法得出了成绩、学业压力和生活环境条件等方面是大学生心理压力的主要来源，并提出了当前大学生面临的心理压力问题，以及该问题需要采取的相应措施。
3. 案例三：《基于高校实践教学的反思与探索》此报告通过对高校实践教学进行反思和探索，旨在提高实践教学的质量，促进学生的综合素质。
该研究通过对实践教学的整体性分析，在理论研究、设计方案、实践执行和反思改进几个方面回顾了实践课程的开设与实践活动的实施，以移动互联网应用开发为例，探讨了如何提高学生能力、培养综合素质和减轻实践教学压力。
综上所述，优秀的研究性学习结题报告既要有前瞻性，又要扎实可靠，同时提倡学生自主思考和创造，这样的学习方式能够切实提高学生的研究和综合素质，帮助他们更好地面对未来的挑战。
此外，研究性学习结题报告的撰写也是促进学生自主探究和创新的一个过程。
在报告的整个撰写过程中，学生不仅需要对所研究的问题进行深入思考和调研，更需要结合自己的实践经验，提出创新性的看法和解决方案。
这不仅有助于学生的思维能力和创新能力的提升，而且也有助于他们的成长与发展。
多元统计 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握多元统计的基本概念、原理和方法，如多元线性回归、主成分分析等。
2. 使学生了解多元统计在实际问题中的应用，如数据分析、市场研究等领域。
3. 帮助学生理解各统计方法之间的联系与区别，提高学生的数据分析能力。
技能目标：1. 培养学生运用多元统计方法对实际问题进行分析、解决问题的能力。
2. 提高学生运用统计软件（如SPSS、R等）进行数据处理、分析和结果解读的能力。
3. 培养学生独立思考和团队协作的能力，提高学生的学术素养。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对多元统计学科的兴趣，培养学生主动探索、积极进取的精神风貌。
2. 引导学生关注社会热点问题，运用多元统计方法进行分析，增强学生的社会责任感。
3. 培养学生严谨、客观的学术态度，提高学生的综合素质。
本课程针对高中年级学生，结合学生特点，注重理论与实践相结合，培养学生运用多元统计方法解决实际问题的能力。
课程目标具体、可衡量，旨在使学生掌握多元统计知识，提高数据分析技能，培养积极的学习态度和价值观。
后续教学设计和评估将围绕这些具体学习成果展开。
二、教学内容1. 多元统计基本概念：介绍多元随机变量、多元分布、协方差矩阵等基本概念，使学生理解多元统计的数学基础。
教材章节：第一章 多元统计分析基础2. 多元线性回归：讲解多元线性回归模型的建立、参数估计、显著性检验等，使学生掌握多元线性回归分析方法。
教材章节：第二章 多元线性回归分析3. 主成分分析：阐述主成分分析的原理、步骤和实际应用，培养学生运用主成分分析进行数据降维的能力。
教材章节：第三章 主成分分析4. 聚类分析：介绍聚类分析的类别、方法及算法，使学生能够根据实际需求选择合适的聚类方法。
教材章节：第四章 聚类分析5. 多元统计软件应用：教授SPSS、R等统计软件的基本操作，培养学生运用软件进行数据处理和分析的能力。
教材章节：第五章 多元统计分析软件应用6. 实践案例分析：分析实际案例，使学生将所学多元统计方法应用于实际问题，提高学生的数据分析能力。
基于SPSS的主成分分析与因子分析的辨析一、本文概述随着统计学的快速发展和广泛应用，主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Factor Analysis, FA）作为两种重要的降维和变量整合技术，在社会科学、医学、经济学等众多领域得到了广泛应用。
SPSS作为一款强大的统计分析软件，为这两种分析方法提供了便捷的操作平台和丰富的功能支持。
然而，尽管PCA和FA在理论上具有一定的相似性，但它们的核心理念、适用场景、解释方式等方面都存在显著差异。
因此，本文旨在通过辨析基于SPSS的主成分分析与因子分析的不同点，帮助研究者更加准确地理解和运用这两种方法，以便更有效地提取信息、简化数据结构，并提升研究的科学性和准确性。
本文首先将对主成分分析和因子分析的基本概念进行简要介绍，明确它们各自的核心思想和理论基础。
随后，将重点分析这两种方法在SPSS软件中的实现过程，包括数据准备、参数设置、结果解读等关键步骤。
在此基础上，文章将详细比较PCA和FA在SPSS应用中的不同点，包括适用范围、前提条件、分析结果解释等方面。
本文还将结合实例分析，展示如何在具体研究问题中选择合适的方法，并对分析结果进行有效解读和应用。
通过本文的辨析和讨论，期望能够帮助研究者更深入地理解主成分分析和因子分析的基本原理及其在SPSS中的应用方法，从而为实证研究提供有力的统计工具和方法支持。
二、主成分分析（PCA）主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种广泛应用的多元统计方法，其目标是通过降维技术来揭示数据中的内部结构。
PCA通过将多个原始变量转换为少数几个主成分，这些主成分能够最大限度地保留原始数据中的变异信息，并且彼此之间互不相关。
PCA的基本原理是通过对原始变量的协方差矩阵或相关矩阵进行特征值分解，得到一系列的主成分。
每个主成分都是原始变量的线性组合，其权重由特征向量决定。
课改在线f r if b if教学参考第50卷第3期2021年3月探究式教学培养科学推理能力的探讨—以“原子的核式结构”教学为例单天颖(上海市第二中学上海201108)文章编号：l〇〇2-218X(2021)03-0004-03 中图分类号：G632.4 文献标识码：A摘要：针对提升学生科学推理水平的教学目标.通过探究式教学模式培养学生的科学推理能力，研究教学策略及教学设计，开展教学实践。
采用对照研究、量表测量评估的方法，观察实验班和对照班的科学推理能力是否产生显著差异；从 测试结果出发，指出改进教学策略具有一定的成效;提出若延长实践周期，探究式教学对提高学生科学推理水平会有更显著的作用。
关键词：科学推理；探究式教学；科学思维；教学策略一、 弓I言科学推理是物理学科核心素养中科学思维的四个要素之一。
科学推理能力是指个体能够对他人的科学观点在理解的基础上进行评价，能建构自己的科 学观点，并能在实际情境中解决问题的能力。
只有个 体的思维水平有了一定程度的发展，且掌握了一定的 科学知识，科学推理能力的发展才成为可能。
笔者希望通过将探究式教学引人实际课堂，探索 有效的配套教学策略.并研究学生的科学推理水平在这 一系列尝试后，两组学生科学推理水平的变化对照情况。
二、 培养学生科学推理能力的必要性皮亚杰认为，儿童认知水平的发展是一个从低级走向高级、循序建构的过程，是在后天的各类活动中逐渐发展的；直到儿童认知发展到形式运算阶段，儿 童才能开始掌握科学推理能力[1]。
在生理上，青少年脑部发育水平在高中阶段会经历陡增和停滞，脑部发育在这一阶段的特点使得青少年的科学推理能力在此时更容易完成发展。
在学生 心智发展的关键期，高中阶段的教学尤其是物理教学，更应该承担起培养学生科学推理能力的责任。
从考试改革的角度看，新高考对学生科学推理水 平的要求逐渐增高，越来越多的题目通过建构陌生的、贴近实际生活的问题情境，考查学生在不熟悉的问题情境中分析思考和解决问题的能力。
pcd课程设计总结一、课程目标知识目标：1. 学生能掌握PCD（Principal Component Analysis，主成分分析）的基本概念和原理。
2. 学生能理解PCD在数据处理和降维中的应用。
3. 学生能运用PCD对实际数据进行降维处理，并解释结果。
技能目标：1. 学生能够运用所学软件（如MATLAB、Python等）进行PCD操作。
2. 学生能够独立分析实际问题，提出合理的PCD解决方案。
3. 学生能够通过小组合作，共同完成PCD项目的实践操作。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据分析的兴趣，认识到PCD在现实生活中的重要性。
2. 学生在小组合作中，培养团队协作精神和沟通能力。
3. 学生通过解决实际问题，培养勇于探索、积极创新的精神。
课程性质：本课程为数据挖掘与分析领域的选修课程，以实践操作为主，理论讲解为辅。
学生特点：学生为高中二年级学生，具有一定的数学基础和编程能力，对数据分析感兴趣。
教学要求：结合学生特点，课程设计注重理论与实践相结合，以学生为主体，鼓励学生积极参与课堂讨论和实践操作。
通过本课程的学习，使学生能够将PCD应用于实际问题，提高数据处理和分析能力。
在教学过程中，关注学生的学习成果，对课程目标进行分解和评估，确保教学效果。
二、教学内容1. 引言：介绍主成分分析（PCA）的基本概念、发展历程和应用领域。
2. 理论知识：-PCA的定义和数学原理-PCA的主要步骤：数据标准化、协方差矩阵计算、特征值和特征向量求解、降维-PCA的应用场景和优缺点分析3. 实践操作：-使用MATLAB或Python进行PCA操作-案例解析：以实际数据为例，展示PCA的整个处理过程-小组项目：分组进行PCA实践，分析实际问题，撰写项目报告4. 教学大纲：-第一周：引言及PCA的基本概念-第二周：PCA数学原理和步骤讲解-第三周：软件操作和案例解析-第四周：小组项目实践与成果展示5. 教材关联：-《数据分析与应用》第三章：主成分分析-《MATLAB数据处理与挖掘实战》第六章：主成分分析及其应用教学内容安排注重科学性和系统性，结合理论讲解与实践操作，使学生深入理解PCA的原理和方法。
