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1、物理教育数据素养的培育信息时代给科学教育带来的挑战之一是在科学课程与教学之中贯彻探究式教学，挑战之二是在科学课程与教学之中贯彻信息技术与科学课程整合(以下简称为“整合”)。然而，科学教育在将探究式教学与“整合”推向更深层次时却遇到了困惑与困难。这既有理论研究不足的问题，也有科学教学实践不够的问题。一、数据素养是一种基于计算机进行数据探究的科学素养3数据(Data)是载荷或记录信息并按照一定规则排列组合的物理符号,是一种留下明确印迹的信息。数据可以是数字、文字、图像,也可以是计算机代码。对数据背景的解读是获得信息的一种途径。在信息技术成为社会显在技术的今
2、天，科学素养包含着既相互区别又密不可分的3个方面，即理论素养、实验素养和数据素养。理论素养是一种基于逻辑运算的素养，实验素养是一种基于真实实验的素养，而数据素养是一种基于计算机计算的素养。纵观科学发展史,量化是科学的重要科学方法特征。物理学相对其他理科而言偏向于哲学的普遍方法层面,堪称为其他自然学科的基石。经过开普勒、伽利略、牛顿、爱因斯坦等一大批科学家的努力,物理学已经从萌芽期走向成熟期。形成了一整套成熟的研究客观世界的方法体系。其中伽利略的工作具有里程碑性质,他将实验和数学引入自然科学研究,物理学因此而获得突飞猛进的发展。物理学的发展同时也带动了其
3、他学科的发展。可以说,数学与实验是物理学或者物理教育的两只翅膀。在电子计算机出现之前的科学研究中,数据是研究目标的附属品,是研究假设的验证者。物理学家主要采用基于数学的理论手段和实验手段来研究物理现象,早期具有良好科学素养的人应该具有理论素养和实践素养。科学发展到近代,一方面实验或实践会产生巨大的数据,另一方面模拟也会产生大量的数据。虽然计算机可以辅助人们处理数据,处理速度大约每18周翻一倍，其存储容量大约每9个月翻一番，但是实验、实践或模拟产生的数据迅速占满可用的存储空间。数据从来没有像今天这样受到如此广泛地关注。面对庞杂的数据，研究结论对数据分析方
4、法的依赖性空前增强，数据挖掘和知识发现随之产生。科学家和工程师的工作方式也发生了变化。这些数据就像一个金矿，可以从中提取信息，还可以通过数据挖掘，将信息转化成为有价值的知识。数据挖掘从2005年开始已经成为热门的研究领域，具体案例涉及物理学、环境科学、经济学、生命科学、管理科学、计算机科学等领域。信息时代的科学除去理论与实验，出现了第三种科学形态—模拟。物理学家的研究方式也发生了很大变化。首先，学科边界走向消融，正像赵凯华先生所说的，有的时候很难从一个物理学家研究课题的字面意思来判断他研究的问题是物理学课题，还是生命科学课题，或者经济学课题。我们只能认
5、为，只要系统采用物理学已经形成的独特的研究方法来研究课题，就是在从事物理学研究。其次，当代的物理学家的工作越来越依赖于科学共同体的数据交流。最后，随着传感器等实验手段和仿真模拟手段的发展，使得物理学家面临海量的数据，物理学家需要采用现代数据挖掘手段发现科学规律。数据挖掘在有的时候只能通过观察数据的关联而发现有价值的东西。这和过去传统的研究范式不同。总之,一个具有良好科学素养的现代人除了具有理论素养和实验(或者实践)素养之外,还应该具有数据素养。比如伽利略在教堂做礼拜的过程中利用身体的脉搏计数,发现了教堂里吊灯摆动的等时性规律。再如具有数据素养的红学专家
6、则可以通过统计《红楼梦》前80回和后40回的文言虚词的使用频率来确定《红楼梦》前80回为曹雪芹撰写,后40回为他人续写。当代具有良好数据素养的人能够掌握数据挖掘技术,在海量的数据中,探索数据的关联或者规律,不断地挖掘出新的科学数据价值。二、贯彻数据探究是提高数据素养水平的基本途径3因为科学素养包括理论素养、实验素养和数据素养，所以科学探究包括理论探究、实验探究和数据探究。探究式教学是提高科学素养水平的基本途径，由此数据探究是提高数据素养水平乃至科学素养水平的基本途径。讨数据素养的指标构造对于评价数据探究、引领数据探究和提高科学素养水平具有重要意义。由此
7、看出，科学思想、科学方法和科学精神是数据素养的重要内容。在物理教学中，数据素养主要体现于：其一，采集实验或观察数据；其二,计算科学数据；其三，模拟、图景与思维；其四，交流与传播科学知识。其中,模拟既是信息技术与物理教学整合的主要内容，又是一种重要的科学方法或科学形态。而数据探究是信息技术融合于物理教学的重要特征，也是提高数据素养水平乃至科学素养水平的重要途径。三、提升数据素养水平的建议基础物理教育要重视实验和理论教育，但是也不能忽视数据素养教育。创新物理教育，提高物理教学效率，需要探讨基于数据素养的物理课程与教学问题。依据数据探究理论提出如下建议：1.
8、培养数据价值感物理教学终究需要解决学生对物理知识的“信、懂、用”问题，必须将物理知识和实验经验
