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教育测量与统计论文怎么写的高中

发布时间:2024-07-08 14:01:46

教育测量与统计论文怎么写的高中

写论文大致的步骤我就不用过多的说了,但是有一点我要强调的是你所要列出的这些方向都需要进行一定的调查,做个统计方可分析出一定的结果,差生研究,优生研究,论中小学校园文化创新的培育与将设,我认为这几个比较好写,起码不用做太多的太深入的调查,从学生自身调查就可以完成一个比较好的论文了。而青少年学生挫折心理调查分析涉及到的不仅是学生自身,而且还包含家庭教育背景,学校里面老师对学生的态度等等,这个工作量比较大,但是如果能够采集到足够的信息,这个方向要比上述要好得多,教育对策研究这个话题太敏感,就是写了估计也没有几个杂志愿意发,论中小学校园文化创新的培育与将设这个最简单,只要你是从事教育行业的都能看出些问题,都能写,但是我们发论文就要发到核心杂志上,这个话题虽简单但是含金量不是很好,即使发了,影响因子也不会很高。我能帮你的就这么多了,希望对你有用。。。。

"教育论文是对教育教学经验或观点的认识,要写好教育论文,一要对教育教学有深刻的认识,也就是说要有丰富的教学经验,二要大量阅读质量高的教育教学文章,借鉴他们的优点,三要有好的文笔,此外你的观点要新颖如果你发表论文是评职称用的话,引用率不能超过30%,尽量自己写。如果实在没时间写,可以找论文网帮忙,现在帮忙写作发表的很多的,上回我就在脚印论文网上发表过一篇职称论文,都没操什么心,就成功了,挺方便的。"

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要:要培养出新型的21世纪的人才,统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学; 发展趋势; 统计教育改革 随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。 (一)统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有"双重"属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地,为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。 这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 (二)统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译"数据掏金")技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?"面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

教育测量与统计论文怎么写的

开题报告的内容一般包括:题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。但最核心的为文献综述综述、研究方法、可行性分析和时间安排等四个方面 。由于开题报告是用文字体现的论文总构想,因而篇幅不必过大,但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题写清楚。开题报告一般为表格式,它把要报告的每一项内容转换成相应的栏目,这样做,既避免遗漏;又便于评审者一目了然,把握要点。一、选题怎么选论文选题标准众多,但核心的有这么几点:(1)可借鉴性,以便于换汤不换药,博采众长,搞好自己的论文。知网上有现成的论文可借鉴,单数量不可以太多,否则会被怀疑抄袭;也不能太少,不然浪费时间去选题和整理宏观思路还被老师否定,如你的题目太大不易写深入而 pass 掉。(2)紧跟热词,最近几年的社会热点问题会让论文显得很有新意,但最好也是有依葫芦画瓢的参考对象。(3)贴合案例,理论型文章对动物医学模型和软件仿真能力要求极高,故必须贴合案例,以便于换汤不换药,快速写好论文。(4)结构完整,选题最好能结合学科理论知识和模型,注重问题导向和动物医学语言的应用,不然论文口水话连篇;但切记炫技,整高大上的题目,应用复杂的动物医学模型,不顾是否能收集到个案实证资料和工作量的多寡。(5)字数相仿,不要本科、硕士论文选博士论文做参考,因为博士细节过多论证更充分,没宏观驾驭能力的人控制不好章节字数,会多写一两万字。利用本处的参考文献题目,便于大家掌握关键词种类,然后再在知网、万方上按照专业分类浏览 100 页题目,并检索 10 个关键词,下载50 篇文章,用一定标准精选 5 篇文章做参考,即选出工作量小、切合热点、理论充分、数据分析到位、宏观逻辑流程、个案材料好收集的可以依葫芦画瓢的好题目。二、研究意义怎么写研究意义可以分现实意义和理论意义。选题意义和目的一般作为开题报告里面的第一块内容,是阐述你所研究的这个选题有没有研究价值或者说讨论价值的, 写开题报告的目的,其实就是要请导师来评判我们这个选题有没有研究价值、这个研究方法有没有可能奏效、这个论证逻辑有没有明显缺陷。建议可以从这两点来叙述,不过要根据自己的选题,不要生搬硬套:你的选题是前人没有研究过的,也就是说研究领域中一个新颖有意义的课题。被前人所忽略的前人有研究过,或者说阐述过但是没有阐述论证的足够全面,你加以丰满,或者驳斥前人的观点,三、文献综述怎么写文献综述是在确定了选题后,在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上,对该研究领域的研究现状(包括主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等)、新水平、新动态、新技术和新发现、发展前景等内容进行综合分析、归纳整理和评论,并提出自己的见解和研究思路而写成的一种不同于毕业论文的文体。在《怎样做文献综述——六步走向成功》中,劳伦斯·马奇和布伦达·麦克伊沃提出了文献综述的六步模型,将文献综述的过程分为六步:选择主题、文献搜索、展开论证、文献研究、文献批评和综述撰写。四、研究方法怎么写研究方案包括研究思路、研究方法、技术路线和实施步骤,研究方法只是其中之一。教育课题研究的基本方法有:⑴ 观察法 ⑵ 调查法 ⑶ 实验法 ⑷ 行动研究法 ⑸ 文献法 ⑹ 经验总结法 ⑺ 个案研究法 ⑻ 案例研究法。从思维逻辑上说有,论文必须有数学方法(用于定量分析和导出问题)、文献综述法(查找前人的研究理论用于解决问题)、个案分析法(用于你解决现实中的问题,换汤不换药写论文的源头)。(1)数学方法数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下,用数学工具对研究对象进行一系列量的处理,从而作出正确的说明和判断,得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体,它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识,不仅要研究质的规定性,还必须重视对它们的量进行考察和分析,以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。  (2)文献综述法文献研究法是根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有:①能了解有关问题的历史和现状,帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象,有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。(3)案例分析法个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象,加以调查分析,弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型:(1)个人调查,即对组织中的某一个人进行调查研究;(2)团体调查,即对某个组织或团体进行调查研究;(3)问题调查,即对某个现象或问题进行调查研究。五、研究的可行性分析这主要是指研究课题的可行性研究方案的可行性。(1)研究课题的可行性分析,比如学工科的,我们的可行性分析是对技术的环境可行、经济可行、政策可行、技术可行进行分析,以此来判断方案的可行或不可行。并作出总结。(2)研究方案的可行性,是写研究中会遇到哪些问题,怎么解决,研究器材的准备到位不,老师用心帮助不,调查对象支持工作不,数学分析能力和工具具备不等。二、热词分布教育学论文的关键词众多,可供检索的有如课程设置、文化机构、出版社、硕士研究生、高等教育学、教育学硕士研究生、分科教学法、教师教育、研究生、教育学家、研究者、高等师范院校、调查研究、语文教育学、培养目标、思维形式、思想XXX教育学、师范生、辩证唯物主义、班级授课制、教师专业发展、教学方式、培养模式、学前教育、比较教育、教育理论等。

黄金比 把一条线段分割为两部分,使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。其比值是一个无理数,取其前三位数字的近似值是618。由于按此比例设计的造型十分美丽,因此称为黄金分割,也称为中外比。这是一个十分有趣的数字,我们以618来近似,通过简单的计算就可以发现: 1/618=618 (1-618)/618=618 这个数值的作用不仅仅体现在诸如绘画、雕塑、音乐、建筑等艺术领域,而且在管理、工程设计等方面也有着不可忽视的作用。 让我们首先从一个数列开始,它的前面几个数是:1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144…这个数列的名字叫做"斐波那契数列",这些数被称为"菲斐波那契数"。特点是即除前两个数(数值为1)之外,每个数都是它前面两个数之和。 菲波那契数列与黄金分割有什么关系呢?经研究发现,相邻两个菲波那契数的比值是随序号的增加而逐渐趋于黄金分割比的。即f(n)/f(n-1)-→618…。由于菲波那契数都是整数,两个整数相除之商是有理数,所以只是逐渐逼近黄金分割比这个无理数。但是当我们继续计算出后面更大的菲波那契数时,就会发现相邻两数之比确实是非常接近黄金分割比的。 一个很能说明问题的例子是五角星/正五边形。五角星是非常美丽的,我们的国旗上就有五颗,还有不少国家的国旗也用五角星,这是为什么?因为在五角星中可以找到的所有线段之间的长度关系都是符合黄金分割比的。正五边形对角线连满后出现的所有三角形,都是黄金分割三角形。 由于五角星的顶角是36度,这样也可以得出黄金分割的数值为2Sin18 。 黄金分割点约等于0.618:1 是指分一线段为两部分,使得原来线段的长跟较长的那部分的比为黄金分割的点。线段上有两个这样的点。 利用线段上的两黄金分割点,可作出正五角星,正五边形。 2000多年前,古希腊雅典学派的第三大算学家欧道克萨斯首先提出黄金分割。所谓黄金分割,指的是把长为L的线段分为两部分,使其中一部分对于全部之比,等于另一部分对于该部分之比。而计算黄金分割最简单的方法,是计算斐波契数列1,1,2,3,5,8,13,21,后二数之比2/3,3/5,4/8,8/13,13/21,近似值的。 黄金分割在文艺复兴前后,经过阿拉伯人传入欧洲,受到了欧洲人的欢迎,他们称之为"金法",17世纪欧洲的一位数学家,甚至称它为"各种算法中最可宝贵的算法"。这种算法在印度称之为"三率法"或"三数法则",也就是我们现在常说的比例方法。 其实有关"黄金分割",我国也有记载。虽然没有古希腊的早,但它是我国古代数学家独立创造的,后来传入了印度。经考证。欧洲的比例算法是源于我国而经过印度由阿拉伯传入欧洲的,而不是直接从古希腊传入的。 因为它在造型艺术中具有美学价值,在工艺美术和日用品的长宽设计中,采用这一比值能够引起人们的美感,在实际生活中的应用也非常广泛,建筑物中某些线段的比就科学采用了黄金分割,舞台上的报幕员并不是站在舞台的正中央,而是偏在台上一侧,以站在舞台长度的黄金分割点的位置最美观,声音传播的最好。就连植物界也有采用黄金分割的地方,如果从一棵嫩枝的顶端向下看,就会看到叶子是按照黄金分割的规律排列着的。在很多科学实验中,选取方案常用一种618法,即优选法,它可以使我们合理地安排较少的试验次数找到合理的西方和合适的工艺条件。正因为它在建筑、文艺、工农业生产和科学实验中有着广泛而重要的应用,所以人们才珍贵地称它为"黄金分割"。 黄金分割〔Golden Section〕是一种数学上的比例关系。黄金分割具有严格的比例性、艺术性、和谐性,蕴藏着丰富的美学价值。应用时一般取618 ,就像圆周率在应用时取14一样。 发现历史 由于公元前6世纪古希腊的毕达哥拉斯学派研究过正五边形和正十边形的作图,因此现代数学家们推断当时毕达哥拉斯学派已经触及甚至掌握了黄金分割。 公元前4世纪,古希腊数学家欧多克索斯第一个系统研究了这一问题,并建立起比例理论。 公元前300年前后欧几里得撰写《几何原本》时吸收了欧多克索斯的研究成果,进一步系统论述了黄金分割,成为最早的有关黄金分割的论著。 中世纪后,黄金分割被披上神秘的外衣,意大利数家帕乔利称中末比为神圣比例,并专门为此著书立说。德国天文学家开普勒称黄金分割为神圣分割。 到19世纪黄金分割这一名称才逐渐通行。黄金分割数有许多有趣的性质,人类对它的实际应用也很广泛。最著名的例子是优选学中的黄金分割法或618法,是由美国数学家基弗于1953年首先提出的,70年代在中国推广。 | +-------------+--------+ - | | | | | | | B | A | b | | | | | | | | | +-------------+--------+ - |a- 通常用希腊字母 表示这个值。 黄金分割奇妙之处,在于其比例与其倒数是一样的。例如:618的倒数是618,而618:1与1:618是一样的。 确切值为根号5加1再除以2 黄金分割数是无理数,前面的1024位为: 6180339887 4989484820 4586834365 6381177203 0917980576 2862135448 6227052604 6281890244 9707207204 1893911374 8475408807 5386891752 1266338622 2353693179 3180060766 7263544333 8908659593 9582905638 3226613199 2829026788 0675208766 8925017116 9620703222 1043216269 5486262963 1361443814 9758701220 3408058879 5445474924 6185695364 8644492410 4432077134 4947049565 8467885098 7433944221 2544877066 4780915884 6074998871 2400765217 0575179788 3416625624 9407589069 7040002812 1042762177 1117778053 1531714101 1704666599 1466979873 1761356006 7087480710 1317952368 9427521948 4353056783 0022878569 9782977834 7845878228 9110976250 0302696156 1700250464 3382437764 8610283831 2683303724 2926752631 1653392473 1671112115 8818638513 3162038400 5222165791 2866752946 5490681131 7159934323 5973494985 0904094762 1322298101 7261070596 1164562990 9816290555 2085247903 5240602017 2799747175 3427775927 7862561943 2082750513 1218156285 5122248093 9471234145 1702237358 0577278616 0086883829 5230459264 7878017889 9219902707 7690389532 1968198615 1437803149 9741106926 0886742962 2675756052 3172777520 3536139362 1076738937 6455606060 5922 早在两千多年前,古希腊数学家欧多克斯就发现:如果将一个长度分割成大小两段,若小段与大段的长度之比等于大段的长度与全长之比,那么这一比值等于618,人称“黄金分割”。现在科学研究表明,618的位置经常成为自然界乃至生活的最佳状态。 稍微留心一下你会发现,节目主持人站在舞台长约占618的位置,会更显风采,若站在正中间,反而会显得呆滞。一个体态匀称的人,膝盖到脚趾与肚脐到脚底的长度之比也为618。 有趣的是,人们认为乐曲也有“黄金分割”。数学家对莫扎特的乐曲做过分析:莫扎特的每一段钢琴协奏曲都可以分成两大部分,显示部和展开——再现部。如果计算一下节拍次数,其第一部分和第二部分节拍数的比几乎与黄金分割完全一致。 618也可以用于健康长寿方面。人的正常体温为37℃,与618的乘积为8℃,因此人在环境温度为22℃至24℃时感觉最舒适,这时肌体的新陈代谢、生理节奏和生理功能处于最佳状态。人的动与静也应该保持618的比例关系,大致四分动、六分静,这是最佳的养生和长寿之道。 做一个RT三角形ABC,直边AC的长度是斜边BC的一半,以C为圆心,AC为半径,做圆交BC于D,以B为圆心,BD为半径做圆交AB于E,BE与EA之比即为黄金分割。笔直可计算出,为 [5^(1/2)-1]/2≈618 记住618就可以了这个精度足够用了 就像圆周率一样,一般情况下记到14就可以了,在工程上也不过用到只有航空航天等领域才可能用到小数点后几十位几百位 618是错误的,正确的是(根号打不出来,我用文字表达) 根号5,然后整个减1,最后整个除以2 大概就是这个形式,根号不清楚,凑合着看,根据描述写一次 (√5-1)/2 的确,一般不用太精确的,记住618就可以了,如果想要精确的,可以按照上面他们说的方法计算。 这里给出一个比较精确的数值: 61803398874989484820458683436564

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要:要培养出新型的21世纪的人才,统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学; 发展趋势; 统计教育改革 随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。 (一)统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有"双重"属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地,为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。 这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 (二)统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译"数据掏金")技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?"面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

教育统计与测量的论文怎么写

数学小论文的几种具体写法数学小论文通过学生对生活中数学问题的观察和发现,引起学生的好奇心和求知欲,使学生体会到数学贴近他们的生活,从而对数学产生亲切感,激发起他们学习数学的热情和兴趣;通过引导学生对课堂中学习的数学知识进行实践运用,让学生感受到数学的实用性,提高数学学习的实效;通过探究趣味题和智慧题,开拓学生的视野,培养学生思维的灵活性和深刻性。现谈谈数学小论文的几种具体写法 一道数学题的解答。主要是学生对某一道有挑战性的题目简便的或与众不同的解法(包括一题多解)。例如,书后的思考题,奥数题,教师或家长布置的智慧题,数学刊物上的挑战题,平时自己在做题时遇到的有一定难度的题目等。学生通过对这些问题的解决,不但发展了思维,而且体验到一种强烈的成就感,这对他以后数学的学习将是一个巨大的动力。 用数学的眼光去分析现实问题。主要指学生用数学的眼光去观察、计算、分析现实问题,获得一种理性的思考。比如,有学生写道:如果每人每天节约1克水,那全国13亿人口每天可以节约1 300吨水,发出了“人人节约一滴水,沙漠也能变绿洲”的感慨!还有学生写道:如果每个去银行储蓄的人每次都能为“希望工程”捐1角钱的话,全国那么多储蓄点捐到的钱可以资助多少贫困学生实现上学的梦想呀!学生能从这些角度通过数学的计算去思考社会意义,它的价值就能远远超过数学研究本身。 生活中的数学问题。主要用来记录学生在生活中遇到的感兴趣并有亲身体验的有关数学的情境记录。写这种数学小论文的题材特别多,比如,有学生写到了人民币为什么只有1元、2元、5元而没有3元、4元、6元、7元、8元、9元的;再如,有学生写到了他家住的楼房每层有24级楼梯,那么他从1楼到5楼要爬多少级楼梯。这些都是生活中每天要经历的很平常的事,但学生一旦用数学的眼光来观察和思考这些看似平常的生活问题,就在数学和生活之间架起了一座桥梁,能够感受到生活中处处有数学。 课堂上的数学问题。主要指学生在课堂数学学习过程中自己的一些思考和发现。这对学生数学学习非常有帮助,比如,有个学生在学习画三角形的高时,发现书上介绍了锐角三角形和直角三角形的三条高,而钝角三角形只介绍了一条高。她在课后通过自己的思考和尝试,画出了钝角三角形的另外两条高,在得到老师的肯定后,欣喜万分,连忙写下了《我发现了钝角三角形的另外两条高》这篇数学小论文。 数学实践活动中遇到的问题。主要指学生通过自己亲自动手实践,在实践活动的过程中产生的疑惑、获得的启示和得到的结论等。比如,有个学生在教师还没有上实践活动课“可能性”之前,自己看书并根据书上的内容用红、蓝铅笔去摸,自己动手去探索并验证规律,事后写了一篇心得体会,写出了她在动手实践过程中的想法和体会,让她觉得其乐无穷。 数学童话。主要指学生发挥丰富的想象力,用童话的形式(其中包含着数学论述)来记录看到的数学世界。这是语文学科和数学学科一种很好的整合,那种独特的视角,生动的语言描述,让教师耳目一新。

黄金比 把一条线段分割为两部分,使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。其比值是一个无理数,取其前三位数字的近似值是618。由于按此比例设计的造型十分美丽,因此称为黄金分割,也称为中外比。这是一个十分有趣的数字,我们以618来近似,通过简单的计算就可以发现: 1/618=618 (1-618)/618=618 这个数值的作用不仅仅体现在诸如绘画、雕塑、音乐、建筑等艺术领域,而且在管理、工程设计等方面也有着不可忽视的作用。 让我们首先从一个数列开始,它的前面几个数是:1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144…这个数列的名字叫做"斐波那契数列",这些数被称为"菲斐波那契数"。特点是即除前两个数(数值为1)之外,每个数都是它前面两个数之和。 菲波那契数列与黄金分割有什么关系呢?经研究发现,相邻两个菲波那契数的比值是随序号的增加而逐渐趋于黄金分割比的。即f(n)/f(n-1)-→618…。由于菲波那契数都是整数,两个整数相除之商是有理数,所以只是逐渐逼近黄金分割比这个无理数。但是当我们继续计算出后面更大的菲波那契数时,就会发现相邻两数之比确实是非常接近黄金分割比的。 一个很能说明问题的例子是五角星/正五边形。五角星是非常美丽的,我们的国旗上就有五颗,还有不少国家的国旗也用五角星,这是为什么?因为在五角星中可以找到的所有线段之间的长度关系都是符合黄金分割比的。正五边形对角线连满后出现的所有三角形,都是黄金分割三角形。 由于五角星的顶角是36度,这样也可以得出黄金分割的数值为2Sin18 。 黄金分割点约等于0.618:1 是指分一线段为两部分,使得原来线段的长跟较长的那部分的比为黄金分割的点。线段上有两个这样的点。 利用线段上的两黄金分割点,可作出正五角星,正五边形。 2000多年前,古希腊雅典学派的第三大算学家欧道克萨斯首先提出黄金分割。所谓黄金分割,指的是把长为L的线段分为两部分,使其中一部分对于全部之比,等于另一部分对于该部分之比。而计算黄金分割最简单的方法,是计算斐波契数列1,1,2,3,5,8,13,21,后二数之比2/3,3/5,4/8,8/13,13/21,近似值的。 黄金分割在文艺复兴前后,经过阿拉伯人传入欧洲,受到了欧洲人的欢迎,他们称之为"金法",17世纪欧洲的一位数学家,甚至称它为"各种算法中最可宝贵的算法"。这种算法在印度称之为"三率法"或"三数法则",也就是我们现在常说的比例方法。 其实有关"黄金分割",我国也有记载。虽然没有古希腊的早,但它是我国古代数学家独立创造的,后来传入了印度。经考证。欧洲的比例算法是源于我国而经过印度由阿拉伯传入欧洲的,而不是直接从古希腊传入的。 因为它在造型艺术中具有美学价值,在工艺美术和日用品的长宽设计中,采用这一比值能够引起人们的美感,在实际生活中的应用也非常广泛,建筑物中某些线段的比就科学采用了黄金分割,舞台上的报幕员并不是站在舞台的正中央,而是偏在台上一侧,以站在舞台长度的黄金分割点的位置最美观,声音传播的最好。就连植物界也有采用黄金分割的地方,如果从一棵嫩枝的顶端向下看,就会看到叶子是按照黄金分割的规律排列着的。在很多科学实验中,选取方案常用一种618法,即优选法,它可以使我们合理地安排较少的试验次数找到合理的西方和合适的工艺条件。正因为它在建筑、文艺、工农业生产和科学实验中有着广泛而重要的应用,所以人们才珍贵地称它为"黄金分割"。 黄金分割〔Golden Section〕是一种数学上的比例关系。黄金分割具有严格的比例性、艺术性、和谐性,蕴藏着丰富的美学价值。应用时一般取618 ,就像圆周率在应用时取14一样。 发现历史 由于公元前6世纪古希腊的毕达哥拉斯学派研究过正五边形和正十边形的作图,因此现代数学家们推断当时毕达哥拉斯学派已经触及甚至掌握了黄金分割。 公元前4世纪,古希腊数学家欧多克索斯第一个系统研究了这一问题,并建立起比例理论。 公元前300年前后欧几里得撰写《几何原本》时吸收了欧多克索斯的研究成果,进一步系统论述了黄金分割,成为最早的有关黄金分割的论著。 中世纪后,黄金分割被披上神秘的外衣,意大利数家帕乔利称中末比为神圣比例,并专门为此著书立说。德国天文学家开普勒称黄金分割为神圣分割。 到19世纪黄金分割这一名称才逐渐通行。黄金分割数有许多有趣的性质,人类对它的实际应用也很广泛。最著名的例子是优选学中的黄金分割法或618法,是由美国数学家基弗于1953年首先提出的,70年代在中国推广。 | +-------------+--------+ - | | | | | | | B | A | b | | | | | | | | | +-------------+--------+ - |a- 通常用希腊字母 表示这个值。 黄金分割奇妙之处,在于其比例与其倒数是一样的。例如:618的倒数是618,而618:1与1:618是一样的。 确切值为根号5加1再除以2 黄金分割数是无理数,前面的1024位为: 6180339887 4989484820 4586834365 6381177203 0917980576 2862135448 6227052604 6281890244 9707207204 1893911374 8475408807 5386891752 1266338622 2353693179 3180060766 7263544333 8908659593 9582905638 3226613199 2829026788 0675208766 8925017116 9620703222 1043216269 5486262963 1361443814 9758701220 3408058879 5445474924 6185695364 8644492410 4432077134 4947049565 8467885098 7433944221 2544877066 4780915884 6074998871 2400765217 0575179788 3416625624 9407589069 7040002812 1042762177 1117778053 1531714101 1704666599 1466979873 1761356006 7087480710 1317952368 9427521948 4353056783 0022878569 9782977834 7845878228 9110976250 0302696156 1700250464 3382437764 8610283831 2683303724 2926752631 1653392473 1671112115 8818638513 3162038400 5222165791 2866752946 5490681131 7159934323 5973494985 0904094762 1322298101 7261070596 1164562990 9816290555 2085247903 5240602017 2799747175 3427775927 7862561943 2082750513 1218156285 5122248093 9471234145 1702237358 0577278616 0086883829 5230459264 7878017889 9219902707 7690389532 1968198615 1437803149 9741106926 0886742962 2675756052 3172777520 3536139362 1076738937 6455606060 5922 早在两千多年前,古希腊数学家欧多克斯就发现:如果将一个长度分割成大小两段,若小段与大段的长度之比等于大段的长度与全长之比,那么这一比值等于618,人称“黄金分割”。现在科学研究表明,618的位置经常成为自然界乃至生活的最佳状态。 稍微留心一下你会发现,节目主持人站在舞台长约占618的位置,会更显风采,若站在正中间,反而会显得呆滞。一个体态匀称的人,膝盖到脚趾与肚脐到脚底的长度之比也为618。 有趣的是,人们认为乐曲也有“黄金分割”。数学家对莫扎特的乐曲做过分析:莫扎特的每一段钢琴协奏曲都可以分成两大部分,显示部和展开——再现部。如果计算一下节拍次数,其第一部分和第二部分节拍数的比几乎与黄金分割完全一致。 618也可以用于健康长寿方面。人的正常体温为37℃,与618的乘积为8℃,因此人在环境温度为22℃至24℃时感觉最舒适,这时肌体的新陈代谢、生理节奏和生理功能处于最佳状态。人的动与静也应该保持618的比例关系,大致四分动、六分静,这是最佳的养生和长寿之道。 做一个RT三角形ABC,直边AC的长度是斜边BC的一半,以C为圆心,AC为半径,做圆交BC于D,以B为圆心,BD为半径做圆交AB于E,BE与EA之比即为黄金分割。笔直可计算出,为 [5^(1/2)-1]/2≈618 记住618就可以了这个精度足够用了 就像圆周率一样,一般情况下记到14就可以了,在工程上也不过用到只有航空航天等领域才可能用到小数点后几十位几百位 618是错误的,正确的是(根号打不出来,我用文字表达) 根号5,然后整个减1,最后整个除以2 大概就是这个形式,根号不清楚,凑合着看,根据描述写一次 (√5-1)/2 的确,一般不用太精确的,记住618就可以了,如果想要精确的,可以按照上面他们说的方法计算。 这里给出一个比较精确的数值: 61803398874989484820458683436564

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要:要培养出新型的21世纪的人才,统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学; 发展趋势; 统计教育改革 随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。 (一)统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有"双重"属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地,为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。 这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 (二)统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译"数据掏金")技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?"面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

教育测量与统计论文怎么写的好

论文就是一定要有自己的创新点,其次~写论文之前~你一定要 多查阅资料~看前人是否有相同的研究课题,研究到哪个阶段~你可以看下(教育进展、创新教育研究)等这样的期刊吧~好好学习参考下找下自己的写作灵感

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要:要培养出新型的21世纪的人才,统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学; 发展趋势; 统计教育改革 随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。 (一)统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有"双重"属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地,为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。 这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 (二)统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译"数据掏金")技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?"面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

那你去参考下别人已经发表的教育学论文学习下撒,看下(教育进展)等等这类的都是可以的~~

"教育论文是对教育教学经验或观点的认识,要写好教育论文,一要对教育教学有深刻的认识,也就是说要有丰富的教学经验,二要大量阅读质量高的教育教学文章,借鉴他们的优点,三要有好的文笔,此外你的观点要新颖如果你发表论文是评职称用的话,引用率不能超过30%,尽量自己写。如果实在没时间写,可以找论文网帮忙,现在帮忙写作发表的很多的,上回我就在脚印论文网上发表过一篇职称论文,都没操什么心,就成功了,挺方便的。"

教育测量与统计论文怎么写的啊

写论文大致的步骤我就不用过多的说了,但是有一点我要强调的是你所要列出的这些方向都需要进行一定的调查,做个统计方可分析出一定的结果,差生研究,优生研究,论中小学校园文化创新的培育与将设,我认为这几个比较好写,起码不用做太多的太深入的调查,从学生自身调查就可以完成一个比较好的论文了。而青少年学生挫折心理调查分析涉及到的不仅是学生自身,而且还包含家庭教育背景,学校里面老师对学生的态度等等,这个工作量比较大,但是如果能够采集到足够的信息,这个方向要比上述要好得多,教育对策研究这个话题太敏感,就是写了估计也没有几个杂志愿意发,论中小学校园文化创新的培育与将设这个最简单,只要你是从事教育行业的都能看出些问题,都能写,但是我们发论文就要发到核心杂志上,这个话题虽简单但是含金量不是很好,即使发了,影响因子也不会很高。我能帮你的就这么多了,希望对你有用。。。。

时刻关注论文的重心;写论文的时候,有时会觉得是不是这个也要加进去,那个也要放进去,觉得什么东西都有必要介绍一下,论文的重点一定是在自己的研究工作上,前面都是为了自己的研究工作做铺垫,点到即可,不需要全面展开介绍,如果觉得需要介绍的话,可以通过标注参考文献的方式,千万不要放错重心。

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要:要培养出新型的21世纪的人才,统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学; 发展趋势; 统计教育改革 随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。 (一)统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有"双重"属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地,为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。 这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 (二)统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译"数据掏金")技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?"面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

兄弟,论文参考应该到期刊网里去找啊,不过外网是收费的,但相信你们学校网应该是付费了的,可以到学校里去搜索下载,都是相当好的论文,我的毕业论文就是在期刊网里下载了将近100篇参考论文文献

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