我的數(shù)學(xué)研修日志及我的數(shù)據(jù)分析心得

我的數(shù)學(xué)研修日志1通過參加遠程教育培訓(xùn)，我覺得在今后的工作中，我應(yīng)該做到以下幾點：

一、轉(zhuǎn)變思想，更新觀念

我通過深入學(xué)習(xí)，從而明確了作為一名教師必須不斷的提高自己，充實自己，具有豐富的知識含量，扎實的教學(xué)基本功，否則就要被時代所淘汰，增強了自身學(xué)習(xí)的緊迫性，危機感和責任感，樹立了“以學(xué)生發(fā)展為本”的教育思想，不斷進行教學(xué)觀念的更新，教學(xué)行為和學(xué)生的學(xué)習(xí)方式也有了根本性的改變。

二、積極研修，深刻感悟

通過研修學(xué)習(xí)，學(xué)了不少知識，為我營造了一個廣闊的學(xué)習(xí)天地，使我掌握了先進的教育理念知識和方法。我覺得在理論的形成方面有大幅度的提高。

三、反思教學(xué)工作，不斷進取

在教學(xué)中，我不斷思量自己在工作中的不足努力提高自己的業(yè)務(wù)水平，繼續(xù)向優(yōu)秀骨干教師學(xué)習(xí)，向有經(jīng)念的教師請教。

四、立足課堂在實踐中提升自身價值

課堂是教師體現(xiàn)自身價值的主陣地，我本著“一切為了學(xué)生，為了學(xué)生的一切”的理念，我將自己的愛全身心地融入到學(xué)生中。今后的教學(xué)中，我將努力將所學(xué)的新課程理念應(yīng)用到課堂教學(xué)實踐中，立足“用活新老教材，實踐新理念?！绷η笞屛业臄?shù)學(xué)教學(xué)更具特色，形成獨具風(fēng)格的教學(xué)模式，更好地體現(xiàn)素質(zhì)教育的要求，提高數(shù)學(xué)教學(xué)質(zhì)量。我深深懂得，教師的一言一行都影響著學(xué)生，都會對學(xué)生起著言傳身教的作用。思想教育要常抓不懈，著重培養(yǎng)學(xué)生良好的道德品質(zhì)、學(xué)習(xí)習(xí)慣、勞動習(xí)慣和文明行為習(xí)慣等。

在未來的學(xué)習(xí)過程中，我更應(yīng)該積極主動地去學(xué)習(xí)，去增長知識，充分利用這些知識運用到課堂中，提高教學(xué)質(zhì)量。我的數(shù)學(xué)研修日志2通過國培的學(xué)習(xí)，給我的感觸很深。真正認識到“活到老，學(xué)到老，還有多少沒學(xué)到”，簡而言之，就是人的一生要時時學(xué)習(xí)，處處學(xué)習(xí)。作為跨時代的教師，這些都要求教師要不斷學(xué)習(xí)提高，做創(chuàng)新型教師、研究型教師、引導(dǎo)型教師。教師如果沒有認識到自己學(xué)習(xí)的必要性、重要性，用幾十年前你老師教你的知識和觀念去教育現(xiàn)在的學(xué)生，那不是穿新鞋走老路嗎？我想一個當今的教師，應(yīng)同時具備雙重身份：既是教師，又是學(xué)生。教師為“育人”而學(xué)習(xí)，作為教師,我們的學(xué)習(xí)不是一般的學(xué)習(xí),而是基于一個教育者的學(xué)習(xí),我們最終的追求是育好人,為“育人”而學(xué)習(xí)是教師的天職。我們應(yīng)當積極參加上級組織的各種培訓(xùn)，繼續(xù)教育，當不斷學(xué)習(xí)新的教法,新的教育教學(xué)理念,讓自己成為“源頭活水”更好地滋潤學(xué)生渴求知識的心田。小學(xué)數(shù)學(xué)研修日志3一、營造民主氛圍，使學(xué)生敢問

小學(xué)生思想活躍、求知欲旺盛，對事物有著強烈的好奇心，這就是問題意識的種子。要培養(yǎng)學(xué)生的問題意識，教師首先要轉(zhuǎn)變自己的教育觀念。我認為，作為一個小學(xué)教師除了應(yīng)具有和藹可親的態(tài)度，大方的儀表，清晰而富有激情的言語等，還必須樹立新的教師觀，尊重每一個學(xué)生，倡導(dǎo)“思維無禁區(qū)”。在教學(xué)中營造積極、寬松、自由、和諧的教學(xué)氛圍，建立平等、民主的師生關(guān)系，消除學(xué)生的畏懼心理，鼓動學(xué)生大膽質(zhì)疑、提問。

二、創(chuàng)設(shè)問題情境，使學(xué)生想問

所謂問題情境，是把學(xué)生置于研究新的未知的問題氛圍之中，使學(xué)生在提出問題、思考問題和解決問題的動態(tài)過程中學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。它是教師傳授知識，學(xué)生學(xué)習(xí)知識的載體。教學(xué)中，應(yīng)有意創(chuàng)設(shè)有利于學(xué)生生動活潑地進行數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的問題情境，使學(xué)生置身于該情境中，猶如身臨其境，從而產(chǎn)生強烈的問題需求和迫切的探究心理，使他們樂于提出問題，培養(yǎng)學(xué)生的問題意識。

三、指導(dǎo)質(zhì)疑方法,使學(xué)生善問

學(xué)生具備了敢問和想問的能力后,不一定就能把問題問得貼切,問得有高度。因此,教師必須引導(dǎo)學(xué)生逐步學(xué)會用數(shù)學(xué)的眼光看問題,精心設(shè)計問題,引導(dǎo)學(xué)生大膽質(zhì)疑,鼓勵他們最大限度地發(fā)現(xiàn)問題。

總之，在小學(xué)數(shù)學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生的問題意識，讓學(xué)生在寬松、自由、和諧的學(xué)習(xí)環(huán)境中敢問、想問、善問，學(xué)生的創(chuàng)新思維能力一定會得到提高和發(fā)展。

小學(xué)數(shù)學(xué)研修日志4一、提高教師語言的表達能力。在教學(xué)中，教師富有哲理的幽默，能深深地感染和吸引學(xué)生，使自己教得輕松，學(xué)生學(xué)得愉快。教學(xué)是一門語言藝術(shù)，語言應(yīng)體現(xiàn)出機智和俏皮。課前，教師要進行自我心理調(diào)整，這樣在課堂上才能有聲有色，才能帶著愉悅的心情傳授知識，從而使學(xué)生受到感染。事實表明，教師風(fēng)趣的語言藝術(shù)，能贏得學(xué)生的喜愛、信賴和敬佩，從而對學(xué)習(xí)產(chǎn)生濃厚的興趣。教學(xué)生動風(fēng)趣，不但能活躍課堂氣氛，而且能加深學(xué)生對知識的記憶。教師表達能力的高低直接影響教學(xué)的效果，所以提高語言的表達能力，使用形象的語言是激發(fā)學(xué)生興趣的一個重要方面。當然也可以用其它的媒體輔助你的語言，使你的語言更加有說服力。二、教師的儀表、姿態(tài)，是激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的誘因。教師在體態(tài)、儀表舉止和技術(shù)動作示范等方面應(yīng)給學(xué)生以楷模，使學(xué)生產(chǎn)生羨慕的“心理定勢”，這種心理活動的準備狀態(tài)會直接影響到教學(xué)效果。教師在教學(xué)過程中要注意標準的示范動作。心理學(xué)家認為，人類在認識客觀世界過程中有８０％以上的信息來自視覺，形象記憶在理解和保持記憶方面都明顯優(yōu)于邏輯記憶。因此，在教學(xué)中，教師必須用準確的示范，幫助學(xué)生在頭腦中形成清晰的表象。三、提高教師的業(yè)務(wù)素質(zhì)。我們或多或少的都有這樣的體會，知識淵博的老師，總是受到學(xué)生的歡迎，這就是因為他淵博的知識已經(jīng)在無意識中散發(fā)出了魅力，從而對學(xué)生產(chǎn)生影響。比如老師把相關(guān)的社會熱點話題熔到課本知識里面來，還展示了自己的觀點，這些觀點可能是在報紙上看不到的，只是一家之言，但是正是因為它看不到，學(xué)生才覺得新奇，從而提高了他們學(xué)習(xí)的興趣。四、建構(gòu)師生關(guān)系，提高教師自身的親和力在課堂上，教師首先要保持"教學(xué)民主"的觀念，不要居高臨下盛氣凌人，如果學(xué)生覺得老師高高在上，就會望而生畏，從而小心謹慎地抑制自己的能力。應(yīng)把學(xué)生當作朋友看待，尊重他們的人格，真誠對待他們，給他們以親切感，學(xué)生發(fā)言時，允許他們答錯可重答，允許發(fā)表不同的意見，允許評議老師，從而營造民主、寬松、和諧的課堂氣氛，縮短師生之間的心理距離，促進師生之間的心靈溝通，調(diào)動學(xué)生發(fā)言的積極性。例如平時教學(xué)中，當課堂氣氛沉悶時，教師可以停下來講講幽默、笑話，或者是讓幾個學(xué)生做簡單而有趣的游戲，調(diào)節(jié)課堂氣氛?？傊覀兘處熞ㄟ^營造氣氛、創(chuàng)造條件、積極評論、激勵發(fā)言，提高學(xué)生課堂發(fā)言的積極性，培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)的自覺性、自主性，以形成學(xué)生良好的心理素質(zhì)，使之逐步適應(yīng)素質(zhì)教育的要求。我的數(shù)據(jù)分析心得來源以下是我在近三年做各類計量和統(tǒng)計分析過程中感受最深的東西，或能對大家有所幫助。當然，它不是ABC的教程，也不是細致的數(shù)據(jù)分析方法介紹，它只是“總結(jié)”和“體會”。由于我所學(xué)所做均甚雜，我也不是學(xué)統(tǒng)計、數(shù)學(xué)出身的，故本文沒有主線，只有碎片，且文中內(nèi)容僅為個人觀點，許多論斷沒有數(shù)學(xué)證明，望統(tǒng)計、計量大牛輕拍。關(guān)于軟件。于我個人而言，所用的數(shù)據(jù)分析軟件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整、復(fù)雜的新變量計算（包括邏輯計算）；在后期呈現(xiàn)美觀的圖表時，它的制圖制表功能更是無可取代的利器；但需要說明的是，EXCEL畢竟只是辦公軟件，它的作用大多局限在對數(shù)據(jù)本身進行的操作，而非復(fù)雜的統(tǒng)計和計量分析，而且，當樣本量達到“萬”以上級別時，EXCEL的運行速度有時會讓人抓狂。SPSS是擅長于處理截面數(shù)據(jù)的傻瓜統(tǒng)計軟件。首先，它是專業(yè)的統(tǒng)計軟件，對“萬”甚至“十萬”樣本量級別的數(shù)據(jù)集都能應(yīng)付自如；其次，它是統(tǒng)計軟件而非專業(yè)的計量軟件，因此它的強項在于數(shù)據(jù)清洗、描述統(tǒng)計、假設(shè)檢驗（T、F、卡方、方差齊性、正態(tài)性、信效度等檢驗）、多元統(tǒng)計分析（因子、聚類、判別、偏相關(guān)等）和一些常用的計量分析（初、中級計量教科書里提到的計量分析基本都能實現(xiàn)），對于復(fù)雜的、前沿的計量分析無能為力；第三，SPSS主要用于分析截面數(shù)據(jù)，在時序和面板數(shù)據(jù)處理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜單化和編程化操作，是名副其實的傻瓜軟件。STATA與EVIEWS都是我偏好的計量軟件。前者完全編程化操作，后者兼容菜單化和編程化操作；雖然兩款軟件都能做簡單的描述統(tǒng)計，但是較之SPSS差了許多；STATA與EVIEWS都是計量軟件，高級的計量分析能夠在這兩個軟件里得到實現(xiàn)；STATA的擴展性較好，我們可以上網(wǎng)找自己需要的命令文件（.ado文件），不斷擴展其應(yīng)用，但EVIEWS就只能等著軟件升級了；另外，對于時序數(shù)據(jù)的處理，EVIEWS較強。綜上，各款軟件有自己的強項和弱項，用什么軟件取決于數(shù)據(jù)本身的屬性及分析方法。EXCEL適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，SPSS、STATA、EVIEWS可以處理較大的樣本；EXCEL、SPSS適合做數(shù)據(jù)清洗、新變量計算等分析前準備性工作，而STATA、EVIEWS在這方面較差；制圖制表用EXCEL；對截面數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析用SPSS，簡單的計量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以實現(xiàn)，高級的計量分析用STATA、EVIEWS，時序分析用EVIEWS。關(guān)于因果性。做統(tǒng)計或計量，我認為最難也最頭疼的就是進行因果性判斷。假如你有A、B兩個變量的數(shù)據(jù)，你怎么知道哪個變量是因（自變量），哪個變量是果（因變量）？早期，人們通過觀察原因和結(jié)果之間的表面聯(lián)系進行因果推論，比如恒常會合、時間順序。但是，人們漸漸認識到多次的共同出現(xiàn)和共同缺失可能是因果關(guān)系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。從歸納法的角度來說，如果在有A的情形下出現(xiàn)B，沒有A的情形下就沒有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能預(yù)料到的因素在起作用，所以，在進行因果判斷時應(yīng)對大量的事例進行比較，以便提高判斷的可靠性。有兩種解決因果問題的方案：統(tǒng)計的解決方案和科學(xué)的解決方案。統(tǒng)計的解決方案主要指運用統(tǒng)計和計量回歸的方法對微觀數(shù)據(jù)進行分析，比較受干預(yù)樣本與未接受干預(yù)樣本在效果指標（因變量）上的差異。需要強調(diào)的是，利用截面數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，不論是進行均值比較、頻數(shù)分析，還是方差分析、相關(guān)分析，其結(jié)果只是干預(yù)與影響效果之間因果關(guān)系成立的必要條件而非充分條件。類似的，利用截面數(shù)據(jù)進行計量回歸，所能得到的最多也只是變量間的數(shù)量關(guān)系；計量模型中哪個變量為因變量哪個變量為自變量，完全出于分析者根據(jù)其他考慮進行的預(yù)設(shè)，與計量分析結(jié)果沒有關(guān)系?？傊?，回歸并不意味著因果關(guān)系的成立，因果關(guān)系的判定或推斷必須依據(jù)經(jīng)過實踐檢驗的相關(guān)理論。雖然利用截面數(shù)據(jù)進行因果判斷顯得勉強，但如果研究者掌握了時間序列數(shù)據(jù)，因果判斷仍有可為，其中最經(jīng)典的方法就是進行“格蘭杰因果關(guān)系檢驗”。但格蘭杰因果關(guān)系檢驗的結(jié)論也只是統(tǒng)計意義上的因果性，而不一定是真正的因果關(guān)系，況且格蘭杰因果關(guān)系檢驗對數(shù)據(jù)的要求較高（多期時序數(shù)據(jù)），因此該方法對截面數(shù)據(jù)無能為力。綜上所述，統(tǒng)計、計量分析的結(jié)果可以作為真正的因果關(guān)系的一種支持，但不能作為肯定或否定因果關(guān)系的最終根據(jù)?？茖W(xué)的解決方案主要指實驗法，包括隨機分組實驗和準實驗。以實驗的方法對干預(yù)的效果進行評估，可以對除干預(yù)外的其他影響因素加以控制，從而將干預(yù)實施后的效果歸因為干預(yù)本身，這就解決了因果性的確認問題。關(guān)于實驗。在隨機實驗中，樣本被隨機分成兩組，一組經(jīng)歷處理條件（進入干預(yù)組），另一組接受控制條件（進入對照組），然后比較兩組樣本的效果指標均值是否有差異。隨機分組使得兩組樣本“同質(zhì)”，即“分組”、“干預(yù)”與樣本的所有自身屬性相互獨立，從而可以通過干預(yù)結(jié)束時兩個群體在效果指標上的差異來考察實驗處理的凈效應(yīng)。隨機實驗設(shè)計方法能夠在最大程度上保證干預(yù)組與對照組的相似性，得出的研究結(jié)論更具可靠性，更具說服力。但是這種方法也是備受爭議的，一是因為它實施難度較大、成本較高；二是因為在干預(yù)的影響評估中，接受干預(yù)與否通常并不是隨機發(fā)生的；第三，在社會科學(xué)研究領(lǐng)域，完全隨機分配實驗對象的做法會涉及到研究倫理和道德問題。鑒于上述原因，利用非隨機數(shù)據(jù)進行的準實驗設(shè)計是一個可供選擇的替代方法。準實驗與隨機實驗區(qū)分的標準是前者沒有隨機分配樣本。通過準實驗對干預(yù)的影響效果進行評估，由于樣本接受干預(yù)與否并不是隨機發(fā)生的，而是人為選擇的，因此對于非隨機數(shù)據(jù)，不能簡單的認為效果指標的差異來源于干預(yù)。在剔除干預(yù)因素后，干預(yù)組和對照組的本身還可能存在著一些影響效果指標的因素，這些因素對效果指標的作用有可能同干預(yù)對效果指標的作用相混淆。為了解決這個問題，可以運用統(tǒng)計或計量的方法對除干預(yù)因素外的其他可能的影響因素進行控制，或運用匹配的方法調(diào)整樣本屬性的不平衡性——在對照組中尋找一個除了干預(yù)因素不同之外，其他因素與干預(yù)組樣本相同的對照樣本與之配對——這可以保證這些影響因素和分組安排獨立。隨機實驗需要至少兩期的面板數(shù)據(jù)，并且要求樣本在干預(yù)組和對照組隨機分布，分析方法就是DID（倍差法，或曰雙重差分法）；準實驗分析用截面數(shù)據(jù)就能做，不要求樣本在干預(yù)組和對照組隨機分布，分析方法包括DID（需兩期的面板數(shù)據(jù)）、PSM（傾向性得分匹配法，需一期的截面數(shù)據(jù)）和PSM-DID（需兩期的面板數(shù)據(jù)）。從準確度角度來說，隨機實驗的準確度高于準實驗和非實驗分析。關(guān)于分析工具的選擇。如果根據(jù)理論或邏輯已經(jīng)預(yù)設(shè)了變量間的因果關(guān)系，那么就無需使用實驗方法。我對非實驗數(shù)據(jù)分析工具的選擇原則如下。因變量為連續(xù)變量，自變量至少有一個連續(xù)變量，進行多元線性回歸；因變量為連續(xù)變量，自變量全部為分類變量，進行方差分析；因變量為分類變量，自變量至少有一個連續(xù)變量，使用Logit模型或Probit模型；因變量為分類變量，自變量全部為分類變量，進行交叉表分析和卡方檢驗；因變量在某個閉區(qū)間內(nèi)分布，并且有較多樣本落在閉區(qū)間的邊界上，使用Tobit模型；因變量不唯一，如多產(chǎn)出問題，進行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）；因變量為整數(shù)、數(shù)值小、取零個數(shù)較多，使用計數(shù)（Count）模型；數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)（嵌套結(jié)構(gòu)），使用多層線性模型（HLM）。隨著統(tǒng)計和計量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展，各種前沿分析工具層出不窮，但我認為最靠譜的分析工具不外乎以下四種：DID（針對隨機實驗），多元線性回歸，固定效應(yīng)變截距模型（FE，針對面板數(shù)據(jù)），Logit模型或Probit模型（針對分類因變量數(shù)據(jù)）。其他方法或適用條件苛刻，或分析過程折騰，或方法本身不可靠（尤其是聚類分析、判別分析，超級不靠譜），因此能用以上四種方法分析問題時，不必為“炫方法”而瞎折騰。關(guān)于擬合優(yōu)度、變量選擇原則及估計值絕對大小的意義。在人人的“數(shù)據(jù)分析”小站中，某同學(xué)提出這樣一個問題：“多元回歸分析中，怎么選擇自變量和因變量，可以使R方達到80%以上？”很顯然，問這個問題的同學(xué)要么沒學(xué)好計量，要么就是犯了功利主義的錯誤，或者二者皆有。擬合優(yōu)度的大小很大程度上取決于數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)。如果數(shù)據(jù)是時序數(shù)據(jù)，只要拿有點相關(guān)關(guān)系的變量進行回歸就能使擬合優(yōu)度達到80%以上，但這樣的高R方根本說明不了什么，很可能使分析者陷入偽回歸的陷阱，嚴謹?shù)淖龇ó斎皇亲銎椒€(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗；如果是截面數(shù)據(jù)，根本沒必要追求R方到80%的程度，一般來說，有個20%、30%就非常大了。如果一定要增大R方，那么最應(yīng)該做的的確是對納入模型的變量進行選擇。選擇納入模型的原則我認為有三條。第一，從理論和邏輯出發(fā)，將可能影響因變量的變量作為自變量納入模型，即理論上或邏輯上能影響因變量的自變量必須納入模型，即使該自變量的回歸系數(shù)不顯著。第二，奧姆剃刀原則——如無必要，勿增實體，即理論上或邏輯上不能影響因變量的自變量不能納入模型，即使該自變量的回歸系數(shù)顯著。第三，防止納入具有多重共線性的自變量。前面說了，對截面數(shù)據(jù)進行計量分析，R方能達到20%、30%是非常了不起的事情。但是，如果擬合優(yōu)度（或類似擬合優(yōu)度的指標）在20%、30%或更低時，回歸系數(shù)只具有定性或定序上的意義，強調(diào)其絕對數(shù)值的大小沒什么意義。譬如lnY=alnA+blnB+...+zlnZ+c回歸的R方為20%，a為0.375，b為0.224，且二者的T檢驗顯著，那么我們可以說，A、B對Y有影響，也可以說一百分點的A變化對Y的影響大于一百分點的B變化對Y的影響（控制其他因素的情況下），但說一百分點的A變化對Y的影響較一百分點的B變化對Y的影響大0.151%，就沒什么意義了。其他一些建議或忠告。用心思考變量間的因果關(guān)系：是A影響了B還是B影響了A？A、B之間是否真的有因果關(guān)系？是否存在C，使C既影響A又影響B(tài)，而A、B本身無直接關(guān)系？仔細選擇自變量，不要遺漏重要變量，否則會造成內(nèi)生性問題。如果遇上了內(nèi)生性問題，先不要忙著尋找工具變量或使用2SLS，尋找被遺漏的變量才是最重要的事情。如果被遺漏的變量即使找到卻囿于各種困難無法納入分析，而你又忽然想到了一個絕佳的工具變量，那么恭喜你，你可以在核心期刊發(fā)文章了！一