導(dǎo)語：如何才能寫好一篇統(tǒng)計學(xué)地域分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

“數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析”屬于信息技術(shù)課程中“信息加工與表達(dá)”部分的教學(xué)內(nèi)容，在初中、高中均有涉及。經(jīng)過多年的教學(xué)積淀，信息技術(shù)教師已然擁有一些有效的教學(xué)經(jīng)驗，但在普遍范圍內(nèi)還存在一些理解不到位的現(xiàn)象，從課堂掃描中可管窺一斑。

問題：課堂中的各種理解不到位的現(xiàn)象

場景1：有教師在課堂上出示用左耳或右耳接聽電話的人數(shù)統(tǒng)計，要求學(xué)生計算相應(yīng)的比例。這種數(shù)據(jù)于學(xué)生而言缺乏實際意義，統(tǒng)計的結(jié)果也不涉及相關(guān)處理問題，反映出教師對數(shù)據(jù)的理解不到位。

場景2：教學(xué)中，教師給出一些商品的單價，要求學(xué)生統(tǒng)計單價超過5元的商品。統(tǒng)計的緣由沒有給出，不過是單純的篩選技能訓(xùn)練，沒有體現(xiàn)統(tǒng)計的必要性及其意義，反映出教師對統(tǒng)計概念的理解不到位。

場景3：教師提供多種飲料，如綠茶、紅茶、奶茶、可樂等，要求學(xué)生從中選擇自己最喜歡喝的三種，再根據(jù)全班的選擇情況整理數(shù)據(jù)，列出最受班級歡迎的三種飲料。最后，教師給出專家建議“健康的飲品包括水、純果汁、奶”，要求學(xué)生結(jié)合課堂統(tǒng)計的數(shù)據(jù)結(jié)果，在調(diào)查報告中表達(dá)自己對中學(xué)生選擇飲料問題的看法和觀點(diǎn)。由于此三種飲品沒有完全出現(xiàn)在此前供學(xué)生選擇的范圍內(nèi)，自然沒有一個學(xué)生的選擇與專家建議的健康飲品吻合，于是，學(xué)生回答，“不管喝什么，只要健康就好”。數(shù)據(jù)統(tǒng)計的目的就是為分析、決策提供數(shù)據(jù)支持，而該場景中數(shù)據(jù)分析部分與前面的統(tǒng)計結(jié)果相互脫節(jié)、沒有關(guān)聯(lián)，或者聯(lián)系不夠緊密，反映出教師對分析的理解不到位。

上述場景反映出的根本問題是，教師對數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的內(nèi)涵或者核心指向理解不足?！皵?shù)據(jù)統(tǒng)計與分析”屬于“信息加工與表達(dá)”中表格信息加工與表達(dá)部分的教學(xué)內(nèi)容，與數(shù)據(jù)管理部分的內(nèi)容具有相似的核心指向，即關(guān)注“關(guān)系”的挖掘與表達(dá)，而關(guān)系是隱藏在數(shù)據(jù)之中的，需要通過相關(guān)的操作，如借助公式與函數(shù)的計算、排序、篩選等，將數(shù)據(jù)間的關(guān)系挖掘出來，可以借助圖表的形式進(jìn)行直觀表達(dá)，即通過可視化方式清晰展示。

關(guān)于數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，信息技術(shù)課程教學(xué)綱要或者課程標(biāo)準(zhǔn)中都有針對性的要求，譬如，2012年中國教育技術(shù)協(xié)會信息技術(shù)教育專業(yè)委員會研制的《基礎(chǔ)教育信息技術(shù)課程標(biāo)準(zhǔn)2012版》中，初中學(xué)段在“模塊二：信息加工與表達(dá)”中對表格部分的要求如下。

1.能列舉1～2種常見表格編輯軟件，嘗試簡單編輯操作，理解二維表格的共同特征。

2.根據(jù)需求能在文檔中繪制或套用表格，并對其屬性能按要求進(jìn)行調(diào)整和設(shè)置。

3.能應(yīng)用電子表格進(jìn)行簡單數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、處理，科學(xué)地借助折線圖、直方圖、餅圖等直觀表達(dá)數(shù)據(jù)。

4.從不同的角度和立場出發(fā)，通過對相同數(shù)據(jù)做不同的加工，表達(dá)不同的觀點(diǎn)，或?qū)ο嗤瑪?shù)據(jù)做不同的解讀，感悟信息加工和利用的選擇性、多元性和復(fù)雜性特征。

上述4條描述涉及表格中數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、表達(dá)、分析，關(guān)注到數(shù)據(jù)間的關(guān)系挖掘。

“數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析”涉及對數(shù)據(jù)的加工、處理，從中獲取信息并加以解讀。因此，可以從DIKW金字塔模型獲得直接的借鑒。

解決之策：DIKW金字塔的啟示

DIKW金字塔是關(guān)于數(shù)據(jù)、信息、知識及智慧的體系，如圖1所示。

數(shù)據(jù)（Data）：可以是數(shù)字、文字、圖像、聲音、符號等，屬于事實的記錄，表達(dá)的是沒有指定背景和意義的描述。

信息（Information）：是經(jīng)過相關(guān)處理的數(shù)據(jù)，強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

知識（Knowledge）：是有意義的信息，表現(xiàn)為信息和信息之間的關(guān)系。由信息到知識的轉(zhuǎn)變過程，是一個對信息判斷和確認(rèn)的過程，需要結(jié)合經(jīng)驗、上下文聯(lián)系、詮釋和反省。

智慧（Wisdom）：是富有洞察力的知識，是運(yùn)用知識分析和解決問題的能力，可以簡單歸納為正確判斷和決定的能力。

顯然，DIKW體系同樣關(guān)注關(guān)系的挖掘，即數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、信息之間的關(guān)系，因而可以用來指導(dǎo)“數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析”部分的教學(xué)。

從問題解答的角度觀察，信息層回答的是“是何”的問題，知識層解決的是“如何”的問題，智慧層則涉及“為何”的問題。早期研究中有學(xué)者曾指出，信息技術(shù)中的技術(shù)包含三層內(nèi)涵：（1）動手做的技術(shù)，即基本技能；（2）如何做的技術(shù)，即設(shè)計和規(guī)劃的技術(shù)；（3）為何做的技術(shù)，即技術(shù)的思想和價值。[1]三層內(nèi)涵的觀點(diǎn)涉及技術(shù)是何、如何、為何的問題，與DIKW模型具有共通之處，這為DIKW模型在數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析中的應(yīng)用提供了佐證。

從DIKW的視角來看，數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的過程也是追求實現(xiàn)“數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧”持續(xù)變化的過程。即從數(shù)據(jù)開始，以形成智慧為最終目的。具體過程是：借助相關(guān)操作對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、加工，明確數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，提取出有意義的信息，進(jìn)而將信息組織成知識，促進(jìn)學(xué)生明確“如何去使用”，再進(jìn)一步，當(dāng)學(xué)生明確應(yīng)該何時使用及為什么要使用時，便形成了智慧。

據(jù)此，數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析中的幾個

關(guān)鍵詞 ，即數(shù)據(jù)、統(tǒng)計、分析，都需要有專門的指向，符合內(nèi)在的規(guī)定性，且數(shù)據(jù)、統(tǒng)計、分析應(yīng)當(dāng)做到前面環(huán)節(jié)為后續(xù)環(huán)節(jié)奠定基礎(chǔ)，后續(xù)環(huán)節(jié)又必須在前面環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)上展開。具體來說，數(shù)據(jù)需要為統(tǒng)計服務(wù)，統(tǒng)計是建立在數(shù)據(jù)提供的基礎(chǔ)上；統(tǒng)計的結(jié)果是為了進(jìn)行分析，分析必須依賴于統(tǒng)計結(jié)果；分析的目的是為了提供決策的依據(jù)。這些關(guān)系必須在教學(xué)中予以體現(xiàn)，方能體現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的要義。

實踐之道：基于DIKW的教學(xué)思路

從DIKW的視角，數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析教學(xué)需要經(jīng)過三個過程：“數(shù)據(jù)信息”、“信息知識”、“知識智慧”。從關(guān)系發(fā)掘的角度，即隱性關(guān)系顯性化、顯性關(guān)系知識化、知識運(yùn)用自動化，下文展開具體闡述。

1. 隱性關(guān)系顯性化

隱性關(guān)系顯性化，即從數(shù)據(jù)到信息的過程。數(shù)據(jù)可以是教師為學(xué)生提供的原始資料，或者是收集來自學(xué)生的資料。因為需要借此學(xué)習(xí)相關(guān)技能操作，如公式與函數(shù)的使用、排序、篩選、圖表表示等，因此數(shù)據(jù)主要是數(shù)字形式，如考試成績、購物費(fèi)用等，根據(jù)需要也可以適當(dāng)包含文字，如學(xué)生的血型、愛好等。

為了從數(shù)據(jù)中提取有意義的信息進(jìn)而展開分析，數(shù)據(jù)需要符合一定的要求：其一，數(shù)據(jù)最好能夠貼近學(xué)生，具有真實性。小至與學(xué)生個體相關(guān)的數(shù)據(jù)，大至與學(xué)校、社區(qū)、城市、國家相關(guān)的數(shù)據(jù)。貼近學(xué)生生活經(jīng)驗或?qū)W習(xí)經(jīng)驗的真實數(shù)據(jù)才能激發(fā)學(xué)生的興趣，促進(jìn)學(xué)生通過操作發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，形成有意義的信息。從教學(xué)實踐來看，課堂或者課前收集來自學(xué)生的鮮活數(shù)據(jù)相對容易調(diào)動學(xué)生的積極性。其二，數(shù)據(jù)需要具有潛在的意義，即有統(tǒng)計價值，場景1中接聽電話用左耳還是右耳的例子之所以失敗，就是因為數(shù)據(jù)不具有統(tǒng)計價值，從數(shù)據(jù)中無法提取出有意義的信息。其三，數(shù)據(jù)要具有統(tǒng)計的必要，即數(shù)據(jù)要達(dá)到足夠的量，少量數(shù)據(jù)往往無法體現(xiàn)出用計算機(jī)統(tǒng)計的優(yōu)勢。在數(shù)據(jù)量足夠的情況下，可以通過人工計算與計算機(jī)統(tǒng)計的對比凸顯計算機(jī)統(tǒng)計的優(yōu)勢和價值。

在數(shù)據(jù)有效的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計承擔(dān)著從數(shù)據(jù)中提取信息的功能。為了保證將來從信息到知識的轉(zhuǎn)變，統(tǒng)計所得信息當(dāng)存在分析的可能、必要及價值，否則統(tǒng)計本身就沒有意義。譬如，場景2中讓學(xué)生統(tǒng)計購買的商品中單價超過5元的商品，數(shù)據(jù)本身沒有問題，但這種統(tǒng)計的結(jié)果似乎沒有分析的意義及價值，因而統(tǒng)計本身就失去了意義。

從數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)變需要學(xué)生借助一定的技術(shù)操作來實現(xiàn)，這個階段涉及的技術(shù)屬于動手做的技術(shù)，即技術(shù)的底層。例如，統(tǒng)計過程可能涉及計算、篩選、排序，統(tǒng)計結(jié)果的呈現(xiàn)涉及各種圖表的使用。

2. 顯性關(guān)系知識化

顯性關(guān)系知識化，是指由信息到知識的轉(zhuǎn)變。美國佛羅里達(dá)國際大學(xué)豪恩斯坦認(rèn)為，信息是別人內(nèi)化的知識，知識是自己內(nèi)化的信息。[2]所以，如果信息是輸入，知識在某種意義上便是輸出。這意味著從信息到知識的轉(zhuǎn)變需要學(xué)生在認(rèn)知層面形成理解。這一階段涉及的技術(shù)屬于無形的技術(shù)。

此階段是對數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行分析的過程。譬如，統(tǒng)計全班學(xué)生血型，根據(jù)四種血型的統(tǒng)計結(jié)果，引導(dǎo)學(xué)生明確血型的相關(guān)知識。又如，統(tǒng)計不同品牌貨物銷售情況，從不同角度（商場、品牌負(fù)責(zé)人、顧客）去分析，得出不同的結(jié)論。若收集的數(shù)據(jù)與學(xué)生個人或家庭相關(guān)，則分析的結(jié)果最好能夠凸顯因人而異，從而促進(jìn)學(xué)生在體驗到分析意義的基礎(chǔ)上，樹立利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析為自己的學(xué)習(xí)、生活服務(wù)的意識。

譬如，《Excel中數(shù)據(jù)的處理》[3]中，教師要求學(xué)生將自己家庭衣、食、住、行、用等數(shù)據(jù)輸入到碳排放計算工作表中，完成相關(guān)計算，并根據(jù)數(shù)據(jù)回答問題：

1.我們家（ ）方面碳排放最高，（ ）方面碳排放最低。

2.我們家年人均碳排放（ ）kg，和全球人均目標(biāo)碳足跡2000kg比較，我們家是（高碳/低碳）生活。

3.為了應(yīng)對氣候變化，我們家應(yīng)該從以下方面減少碳的排放。

每個學(xué)生獲取的數(shù)據(jù)不同，結(jié)論自然就不同。這種差異性體現(xiàn)了一種真實，也幫助學(xué)生理解統(tǒng)計與分析的實際意義。

分析在統(tǒng)計與決策之間發(fā)揮著承先啟后的作用，“承先”是指，分析必須依據(jù)統(tǒng)計所得結(jié)果來進(jìn)行，體現(xiàn)兩者的緊密聯(lián)系，以保證分析的價值及統(tǒng)計的意義；“啟后”是指，分析需要為后面的選擇、決策提供依據(jù)與基礎(chǔ)，因此需要恰當(dāng)設(shè)計分析的內(nèi)容，以保證決策得以進(jìn)行。

譬如，《Excel中數(shù)據(jù)的處理》中1、2兩個問題的分析必須建立在前面數(shù)據(jù)計算的基礎(chǔ)之上，3題的回答又依賴于1、2分析的結(jié)果，充分體現(xiàn)出統(tǒng)計分析為決策提供數(shù)據(jù)支持的功能，促進(jìn)學(xué)生對數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析加深認(rèn)識與理解。

3. 知識運(yùn)用自動化

知識運(yùn)用自動化，即從知識向智慧的轉(zhuǎn)變過程，是指在學(xué)生掌握知識之后，借助一定量的知識應(yīng)用練習(xí)，熟悉了知識的應(yīng)用環(huán)境及方法之后，在不需要專門選擇知識的情況下無意識地運(yùn)用知識，達(dá)到自動化效果的過程。這一過程顯然不是一蹴而就的，需要經(jīng)歷幾個狀態(tài)：在知識應(yīng)用練習(xí)之前，處于“無意識的不用”狀態(tài)；經(jīng)過知識應(yīng)用訓(xùn)練，基本掌握了知識應(yīng)用場合及方法，但還不夠熟練，遇到問題時，需要有意識地思考選擇相應(yīng)的知識，該階段可以稱為“有意識的應(yīng)用”狀態(tài)；經(jīng)過足夠的知識應(yīng)用練習(xí)之后，學(xué)生對知識的應(yīng)用形成更深的感悟，可以在無意識中，即自動選擇某種知識應(yīng)用于問題解決中，此時就進(jìn)入了“無意識的應(yīng)用”狀態(tài)，達(dá)到此狀態(tài)，即完成了由掌握知識到生成智慧的轉(zhuǎn)變。

具體到數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的教學(xué)中，就是根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行選擇或決策的過程。智慧指向正確判斷和決定的能力，因而在數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析后期，需要引導(dǎo)學(xué)生依據(jù)分析的結(jié)果進(jìn)行選擇、決策。智慧傾向關(guān)心未來，含有暗示及滯后影響的意味，與此類似，課堂上的選擇抑或決策只能更多發(fā)生于認(rèn)知層面，形成的是決策時的心理傾向，但追求的是持續(xù)影響學(xué)生并實現(xiàn)將來在現(xiàn)實情境中的外顯行為的變化。因而，知識運(yùn)用自動化在一次課內(nèi)未必能夠?qū)崿F(xiàn)。

同數(shù)據(jù)分析類似， 決策可以因人而異。譬如，《Excel中數(shù)據(jù)的處理》中的問題3。教學(xué)中需要引導(dǎo)學(xué)生根據(jù)實際做出符合需求的決策。譬如，《Excel綜合運(yùn)用》[4]案例中，教師課前安排學(xué)生對自己居住小區(qū)的人居環(huán)境從自然、人文、社會、建筑和支持網(wǎng)絡(luò)幾個方面進(jìn)行評價，課堂上則圍繞用Excel軟件對若干個小區(qū)的人居環(huán)境狀況作系統(tǒng)的分析，涉及Excel數(shù)據(jù)加工技術(shù)的綜合應(yīng)用，如排序、篩選、分類匯總等，然后得出結(jié)論，哪個區(qū)的人居環(huán)境綜合比較好。最后環(huán)節(jié)是引導(dǎo)學(xué)生的實際應(yīng)用：

是不是××區(qū)的人居環(huán)境比較好，我們都要住在那個區(qū)？在選購住所的時候，首先應(yīng)該考慮自己的需求，根據(jù)實際需要確定自己的選擇。

（1）假如你是一名在南京一中讀高一的學(xué)生。

需考慮因素：你的父母希望你上學(xué)路途中花費(fèi)的時間比較少，小區(qū)居民的整體文化素質(zhì)比較高。

（2）假如你的爺爺奶奶退休了，考慮給他們選擇一處房屋。

需考慮因素：空氣新鮮，小區(qū)休閑設(shè)施齊全，鄰里關(guān)系和睦，靠近你家現(xiàn)在的住處，方便照顧老人。

該案例是在對真實數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，通過分析引導(dǎo)學(xué)生明確如何選擇、為什么要如此選擇，關(guān)注學(xué)生在掌握知識的前提下生成智慧。學(xué)會選擇，這就是智慧，影響著將來的選擇行為，即根據(jù)實際需求進(jìn)行選擇，其實不僅是小區(qū)的選擇，也包括人生中的其他選擇。

知識運(yùn)用自動化階段的教學(xué)要求：其一，必須為學(xué)生提供需要決策的情境，以促進(jìn)學(xué)生在類似情境下的順利遷移。這一點(diǎn)需要在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的同時即提供給學(xué)生，以促進(jìn)學(xué)生明確數(shù)據(jù)處理的根本目的。其二，決策需要根據(jù)分析的結(jié)果來進(jìn)行，讓學(xué)生充分體會到分析的目的及價值，即為決策提供依據(jù)。

按照上述隱性關(guān)系顯性化—顯性關(guān)系知識化—知識運(yùn)用自動化的思路，教學(xué)中引領(lǐng)學(xué)生經(jīng)歷數(shù)據(jù)的收集、整理—處理、加工—分析、表達(dá)—選擇、決策這一完整過程，促進(jìn)學(xué)生對數(shù)據(jù)處理形成整體感知與理解。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的完整過程是從數(shù)據(jù)收集與錄入開始，經(jīng)過表格規(guī)劃與修飾、數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計、圖表與分析等，因此，未必在一節(jié)課內(nèi)完成，但整個部分的教學(xué)經(jīng)歷完整過程即可。也可以在綜合應(yīng)用或者復(fù)習(xí)課上，帶領(lǐng)學(xué)生經(jīng)歷此完整過程，為了在一節(jié)課內(nèi)實現(xiàn)，可以簡化部分細(xì)節(jié)，如使用半成品策略，以凸顯整個流程。

結(jié)束語

從DIKW金字塔模型的視角觀察“數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析”的教學(xué)，意義在于：明確數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的教學(xué)不能止步于簡單的數(shù)據(jù)收集、整理、加工，其意義主要體現(xiàn)于在此基礎(chǔ)上的分析及進(jìn)一步的決策。即教學(xué)中在由數(shù)據(jù)到信息的轉(zhuǎn)化基礎(chǔ)上，關(guān)注顯性關(guān)系的知識化并追求知識運(yùn)用的自動化。

顯然，DIKW模型也適用于信息技術(shù)課程中的其他內(nèi)容，譬如DIKW體系經(jīng)常應(yīng)用于信息科學(xué)，因此可以應(yīng)用于搜索技巧及數(shù)據(jù)挖掘。

注： 本文為江蘇省教育科學(xué)“ 十二五” 規(guī)劃課題“ 信息技術(shù)課程思想及其應(yīng)用研究” （ B -b/2013/01/039）的研究成果。

參考文獻(xiàn)

[1]李藝.高中課改實驗進(jìn)行時[J].中小學(xué)信息技術(shù)教育，2005(1).

[2]盛群力.21世紀(jì)教育目標(biāo)新分類[M].杭州：浙江教育出版社，2008:67.

[3]張向紅.Excel中數(shù)據(jù)的處理.2010年全國初中信息技術(shù)優(yōu)質(zhì)課大賽一等獎.

篇2

地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開人才的支撐，黔西南布依族苗族自治州屬貴州省下轄自治州，地處黔、滇、桂三省區(qū)的結(jié)合部，社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展正處于全面深化改革的戰(zhàn)略發(fā)展時期，為了進(jìn)一步促進(jìn)黔西南州經(jīng)濟(jì)社會又好又快發(fā)展，《黔西南州人民政府在關(guān)于優(yōu)先發(fā)展教育的意見》中提出：加快推進(jìn)全州教育改革發(fā)展步伐，切實為經(jīng)濟(jì)社會又好又快、更好更快發(fā)展提供人才支撐和智力保障。興義民族師范學(xué)院是黔西南州僅有的一所地方高校，承擔(dān)著為地方社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展培養(yǎng)人才的重任，研究大學(xué)生的就業(yè)影響因素可以為地方高等學(xué)校的本科生的培養(yǎng)和市場導(dǎo)向的就業(yè)決策提供參考，從而緩解地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展缺乏大量的人才資源，而地方本科院校畢業(yè)生就業(yè)困難的矛盾。

一、黔西南州經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展人才需求狀況

《黔西南州中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》中指出：至2020年，人才資源總量將從現(xiàn)今的19.7萬人增加到26.7萬人，人才需求涉及教育、經(jīng)濟(jì)管理、電力、煤炭、化工、旅游、醫(yī)藥等領(lǐng)域的近30個二級學(xué)科，60多個相關(guān)專業(yè)。據(jù)黔西南州人事人才網(wǎng)上公布的近三年崗位需求統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：2013年公務(wù)員招考崗位為490個、事業(yè)單位編制招考崗位835個、企業(yè)招聘崗位2200余個、“特崗教師”計劃招考崗位1700個；2014年公務(wù)員招考崗位為516個、事業(yè)單位編制招考崗位789個、企業(yè)招聘崗位2800余個、“特崗教師”計劃招考崗位910個；2015年公務(wù)員招考崗位為476個、事業(yè)單位編制招考崗位762個、企業(yè)招聘崗位3000余個、“特崗教師”計劃招考崗位1042個，其中要求本科及以上學(xué)歷的崗位有215種、大專及以上學(xué)歷的崗位48種。

二、地方高校畢業(yè)生就業(yè)意向與就業(yè)情況對比分析

以黔西南州興義民族師范學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院為例，對數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)2013―2015屆本科畢業(yè)生的就業(yè)意向與就業(yè)情況進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計分析（就業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于院學(xué)生科，數(shù)據(jù)真實可靠）。就業(yè)意向的調(diào)查針對2013―2015屆的數(shù)學(xué)專業(yè)本科生共257人，通過問卷星設(shè)置問卷進(jìn)行調(diào)查，回收有效電子問卷247份，有效率為96%。利用SPSS軟件統(tǒng)計出近三屆畢業(yè)生中有40%的學(xué)生的理想職業(yè)為教師，實際從事教師行業(yè)的平均比例為82.70%；有25.58%的學(xué)生意向考公務(wù)員或其他事業(yè)編制單位，實際考上公務(wù)員或其他事業(yè)編制崗位的平均比例為8%；有18%的學(xué)生希望進(jìn)入企業(yè)從事數(shù)據(jù)分析等相關(guān)工作，實際進(jìn)入企業(yè)的平均比例5%為；有8.42%的學(xué)生意向自主創(chuàng)業(yè)，實際自主創(chuàng)業(yè)學(xué)生的平均比例為4.30%；有8%的學(xué)生意向考研繼續(xù)深造，實際考上研究生學(xué)生的平均比例3%。從表1的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中可以看出雖然數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生近三屆的平均就業(yè)率較高為96.19%，但就業(yè)崗位單一，集中在“特崗教師”上，當(dāng)特崗教師需求逐步趨于飽和時，學(xué)生的就業(yè)將會面臨極大困難，且從學(xué)生的就業(yè)意向及就業(yè)實際情況的對比分析結(jié)果可以看出，學(xué)生的就業(yè)意向與實際就業(yè)情況差距較大。因此，研究影響大學(xué)生就業(yè)的社會因素、學(xué)校層面因素、個人綜合素質(zhì)等各方面因素，可以為地方高校在人才培養(yǎng)方案的修訂、引導(dǎo)學(xué)生轉(zhuǎn)變就業(yè)觀念、提升學(xué)生就業(yè)能力方面提供參考作用，使得高校培養(yǎng)的人才與地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求相符合。

三、影響大學(xué)生就業(yè)因素的Logistic統(tǒng)計回歸模型

（一）調(diào)查統(tǒng)計大學(xué)生就業(yè)影響因素

對興義民族師范學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院2013―2015屆畢業(yè)生跟蹤調(diào)查表（畢業(yè)生填寫）、畢業(yè)生評價調(diào)查表（用人單位填寫）共196份中影響就業(yè)的因素做SPSS統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)來源于往屆畢業(yè)生的就業(yè)單位，包含黨政機(jī)關(guān)、中小學(xué)教育實習(xí)基地、其他事業(yè)單位及企業(yè)等110余所單位。并面向在校大學(xué)生、從事就業(yè)指導(dǎo)工作的領(lǐng)導(dǎo)及老師、高校輔導(dǎo)員進(jìn)行開放式問卷調(diào)查，發(fā)放問卷300份，收回有效問卷249份，統(tǒng)計出的就業(yè)影響因素有70多種，包括人際交往能力、家庭背景、就業(yè)預(yù)期崗位、社會實踐能力、組織管理能力、適應(yīng)環(huán)境能力、自我提升能力、團(tuán)隊協(xié)作能力、性格特征、在校期間獲獎情況、計算機(jī)操作能力等，然后通過對影響大學(xué)生就業(yè)的因素進(jìn)行歸類并參考知網(wǎng)收錄文獻(xiàn)中大學(xué)生就業(yè)影響因素出現(xiàn)的頻次從高到低排序統(tǒng)計篩選歸納出8種：性別、家庭背景、就業(yè)政策學(xué)習(xí)、知識與技能、團(tuán)結(jié)協(xié)作能力、社會實踐訓(xùn)練、生源地、就業(yè)意向崗位。

（二）采用Logistic統(tǒng)計回歸分析大學(xué)生就業(yè)影響因素

采用 Logistic回歸模型分析方法研究以上8類因素對就業(yè)的影響程度，就業(yè)與否（考慮就業(yè)相關(guān)度）作為因變量，取值為 0或 l，已經(jīng)就業(yè)（考慮就業(yè)相關(guān)度）的概率為P，未就業(yè)的概率為l-P，以上8類因素為模型的自變量：性別（X1）、家庭背景（X2）、就業(yè)政策學(xué)習(xí)（X3）、知識與技能（X4）、團(tuán)結(jié)協(xié)作能力（X5）、社會實踐訓(xùn)練（X6）、生源地（X7）、就業(yè)意向崗位（X8）。構(gòu)建回歸模型如下：

其中a為常數(shù)項，b1，…，b8為回歸系數(shù)。

利用SPSS軟件進(jìn)行逐步迭代來選擇自變量（即模型需要首先把所有自變量輸入模型），然后分別按照0.05移進(jìn)概率和0.1的移進(jìn)概率來判斷自變量是否移進(jìn)模型和移出模型，經(jīng)過4次迭代， 如表2中數(shù)據(jù)所示，在給定顯著性水平為0.05的條件下，把顯著性值高于0.05的變量剔除，最終通過顯著性檢驗的變量為X3，X4，X5， X6， X8得到回歸模型為：

回歸分析結(jié)果顯示對地方高校大學(xué)生就業(yè)影響顯著性強(qiáng)的5種因素為：就業(yè)政策學(xué)習(xí)、知識與技能、團(tuán)結(jié)協(xié)作能力、社會實踐訓(xùn)練、就業(yè)意向崗位。

四、促進(jìn)大學(xué)生就業(yè)工作的相關(guān)建議

通過基于地方經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的畢業(yè)生就業(yè)影響因素的分析可知，個人因素、高校的培養(yǎng)、用人單位的標(biāo)準(zhǔn)、國家的就業(yè)政策都對畢業(yè)生的就業(yè)影響很大，大學(xué)生就業(yè)是個社會性問題，需要多方面的協(xié)調(diào)和配合才能達(dá)到最優(yōu)化。

（一）學(xué)生個人方面

大學(xué)生在努力學(xué)好專業(yè)知識技能的同時，也要利用課余時間積極參與社會實踐訓(xùn)練，不斷提升自己的綜合能力及就業(yè)競爭能力。首先，在就業(yè)前做好人生的職業(yè)生涯規(guī)劃，調(diào)整好就業(yè)觀念，常關(guān)注就業(yè)形勢、就業(yè)信息，加強(qiáng)入職前所需的就業(yè)能力，錘煉自身的競爭意識、團(tuán)隊合作意識。其次，在面對社會激烈的就業(yè)競爭壓力，大學(xué)生應(yīng)該培養(yǎng)良好的心理素質(zhì)，增強(qiáng)自己心理承受能力。再次，畢業(yè)生必須適時調(diào)整自己的就業(yè)期望值。當(dāng)期望值盲目過高的時候，容易造成“高不成、低不就”的心理，失去許多良好的機(jī)會。端正自身的就業(yè)的期望，樹立“先就業(yè)，再擇業(yè)，后創(chuàng)業(yè)”的就業(yè)觀。

（二）高校培養(yǎng)層面

高校在培養(yǎng)人才的過程中要把握人才市場的需求，不斷修訂人才培養(yǎng)方案、改進(jìn)人才培養(yǎng)模式。加強(qiáng)相關(guān)就業(yè)政策宣傳，引導(dǎo)大學(xué)生轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的就業(yè)觀念，地方高校的學(xué)生大多來自本省的農(nóng)村家庭，受到環(huán)境和傳統(tǒng)觀念的影響，認(rèn)為只有進(jìn)入黨政機(jī)關(guān)和國家機(jī)構(gòu)工作才是正當(dāng)職業(yè)，這樣的觀念導(dǎo)致很多學(xué)生寧愿待業(yè)，準(zhǔn)備下次公務(wù)員考試也不愿進(jìn)入企業(yè)單位或自主創(chuàng)業(yè)?，F(xiàn)今大眾“創(chuàng)業(yè)潮”契合政府的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的“創(chuàng)新潮”，高校畢業(yè)生自主創(chuàng)業(yè)和自謀職業(yè)可以申請2至5萬元的小額貸款，到縣級以下基層單位去開辦創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目，即可申請小額擔(dān)保貸款，應(yīng)該鼓勵大學(xué)生自主創(chuàng)業(yè)。因此，轉(zhuǎn)變大學(xué)生的就業(yè)觀念是提高大學(xué)生就業(yè)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。

篇3

采用分層整群抽樣方法，選取黔南地區(qū)城區(qū)6所幼兒園3～6歲兒童共1 140名，測量身高、體重。采用世界衛(wèi)生組織（WHO）推薦使用的參考標(biāo)準(zhǔn)，對兒童體格發(fā)育進(jìn)行評價；采用Z評分方法進(jìn)行營養(yǎng)狀況評價。結(jié)果 3～6歲男女童各年齡組的身高、體重均值低于全國9市城區(qū)兒童；各年齡組民族性別之間身高、體重比較，差異有統(tǒng)計學(xué)意義。兒童低體重率為0.53%，生長遲緩率為2.98%，消瘦率為1.40% ，超重率為24.21%，肥胖率為10.18%。男童肥胖率（9.84%）略低于女童（10.59%）；漢族兒童肥胖率（11.07%）高于布依族（5.07%），低于苗族（14.47%）。多因素非條件Logistic回歸分析，父母文化程度、獨(dú)生子女和嬰兒時期喂養(yǎng)方式是低體重、生長遲緩和消瘦的主要影響因素，父母文化程度、分娩方式和家庭經(jīng)濟(jì)狀況是肥胖的主要影響因素。結(jié)論

黔南地區(qū)學(xué)齡前兒童的生長發(fā)育狀況令人擔(dān)憂。應(yīng)及時采取干預(yù)措施，提高兒童生長發(fā)育水平。

【關(guān)鍵詞】 生長和發(fā)育；身高；體重；回歸分析；兒童，學(xué)齡前

【中圖分類號】 R 179 R 195.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1000-9817(2008)08-0747-02

為了解民族地區(qū)學(xué)齡前兒童生長發(fā)育水平和現(xiàn)時營養(yǎng)狀況，探索兒童生長發(fā)育中存在的問題及其影響因素，以便采取相應(yīng)的干預(yù)措施，促進(jìn)和改善兒童生長發(fā)育水平，為開展幼兒園衛(wèi)生保健工作提供依據(jù)，筆者于2006年11-12月對黔南地區(qū)4縣市6家幼兒園的兒童進(jìn)行了生長發(fā)育及營養(yǎng)狀況調(diào)查，結(jié)果報道如下。

1 對象與方法

1.1 對象 分層整群抽取黔南州4縣市6所幼兒園中的1 140名3～6歲兒童（包括漢族、布依族、苗族及其他民族）及其家庭作為調(diào)查對象，其中男童630名，女童510名，男女比例為1∶0.81。

1.2 方法 采用自行編制的相關(guān)因素調(diào)查問卷，調(diào)查兒童的基本情況及家庭情況，內(nèi)容包括兒童性別、年齡、父母文化程度與職業(yè)、嬰兒時期喂養(yǎng)狀況、父母關(guān)系和諧狀況、家庭經(jīng)濟(jì)收入等。調(diào)查員統(tǒng)一培訓(xùn)，調(diào)查表收回率為96.6％。體格測量指標(biāo)為身高和體重，使用立式身高計測量身高，被測兒童取立正姿勢，脫去鞋襪、帽子和外衣，測量結(jié)果以cm為單位，記錄至小數(shù)點(diǎn)后1位。采用靈敏度為50 g的落地式杠桿秤測量體重，最大載重50 kg。測定結(jié)果以kg為單位，記錄至小數(shù)點(diǎn)后2位。以WHO推薦的美國國家衛(wèi)生統(tǒng)計中心生長發(fā)育參考值作為評價標(biāo)準(zhǔn)，采用Z評分法［1］進(jìn)行兒童營養(yǎng)評價。Z=(實測值-參考值中位數(shù))／參考值標(biāo)準(zhǔn)差。評價指標(biāo)有：(1)年齡別體重，測量值低于參考體重中位數(shù)減2個標(biāo)準(zhǔn)差(WAZ120%為肥胖。

1.3 統(tǒng)計分析 用Excel建立數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用SPSS 13.0統(tǒng)計軟件包進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，采用t檢驗、 χ2檢驗和Logistic回歸等進(jìn)行統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果

2.1 兒童生長發(fā)育狀況 黔南地區(qū)3～6歲兒童體格發(fā)育情況見表1，2。

2.2 各年齡組兒童營養(yǎng)異常檢出情況 由表3可知，低體重、生長遲緩、消瘦檢出率分別為0.53%，2.98%和1.40%，以上3項指標(biāo)各年齡組差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（χ2值分別為7.95，10.71，6.90；P值均

2.3 影響學(xué)齡前兒童生長發(fā)育及營養(yǎng)狀況的相關(guān)因素

2.3.1 單因素Logistic回歸分析 以低體重、生長遲緩、消瘦為因變量，以16個因素為自變量，在16項相關(guān)因素中，父親文化、母親文化、分娩方式、生活環(huán)境、健康狀況、家庭經(jīng)濟(jì)收入、獨(dú)生子女、家庭結(jié)構(gòu)以及嬰兒時期喂養(yǎng)方式等9項因素與兒童低體重、生長遲緩和消瘦3方面的相關(guān)均有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05或P＜0.01）。以肥胖為因變量，以16個因素為自變量，在16項相關(guān)因素中，兒童年齡、父親文化、母親文化、妊娠時間、分娩方式、生活環(huán)境、父母關(guān)系、健康狀況、家庭經(jīng)濟(jì)收入以及民族特征等9項因素與兒童的肥胖相關(guān)有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05或P＜0.01）。

2.3.2 多因素非條件Logistic回歸分析 將單因素分析篩選出的9項關(guān)聯(lián)因素引入非條件Logistic回歸模型，采用Wald值法，結(jié)果顯示，父親文化、母親文化、獨(dú)生子女和嬰兒時期喂養(yǎng)方式是低體重、生長遲緩、消瘦的主要影響因素，父親文化、母親文化、分娩方式和家庭經(jīng)濟(jì)收入是肥胖的主要影響因素。

3 討論

調(diào)查結(jié)果顯示，黔南地區(qū)學(xué)齡前兒童無重度營養(yǎng)不良，中度低體重、生長遲緩的檢出率分別為0.53%和2.98%，低于宋嵐芹［2］報道的3.4%和2.85%以及張曉萍等［3］報道的1.2%和1.1%；消瘦檢出率為1.40%，低于張曉萍等［3］報道的1.6%。經(jīng)多因素非條件Logistic回歸分析，低體重、生長遲緩和消瘦的主要影響因素包括父母文化程度、是否獨(dú)生子女和嬰兒時期喂養(yǎng)方式。

調(diào)查結(jié)果還顯示，兒童肥胖檢出率為10.18%（男童9.84%，女童10.59%），高于1995年全國9市城區(qū)7歲以下兒童肥胖率(1.76%)［3］以及王雁［4］報道的結(jié)果；低于夏國興等［5］報道的11.3%。超重檢出率為24.21%（男童21.27%，女童27.84%）高于張曉萍等［3］報道的8.12％。多因素非條件Logistic回歸分析，肥胖的主要影響因素是父母文化程度、分娩方式和家庭經(jīng)濟(jì)收入。

綜上所述，父母文化程度對嬰幼兒期的科學(xué)喂養(yǎng)認(rèn)識以及家庭經(jīng)濟(jì)條件等與兒童的生長發(fā)育水平有著直接或間接的關(guān)系。幼兒園應(yīng)加強(qiáng)與家長的溝通，特別在合理膳食等方面要給予正確指導(dǎo)，主動干預(yù)低體重、發(fā)育遲緩、超重、肥胖兒的高危影響因素，以此降低兒童成人后高血壓、冠心病、糖尿病的發(fā)生率，促進(jìn)兒童生長發(fā)育。

4 參考文獻(xiàn)

［1］ 黎海芹．兒科學(xué).6版，北京：人民衛(wèi)生出版社，2004：12.

［2］ 宋嵐芹.簡述中國嬰幼兒營養(yǎng)狀況.中國婦幼保健，2001，16（10）：606-607.

［3］ 張曉萍，王樹杰，張瑜．沈陽市3-6歲集體園所兒童生長發(fā)育與營養(yǎng)狀況抽樣調(diào)查．中國婦幼保健，2007，22（5）：638-639.

［4］ 王雁．桂林市城區(qū)0-6歲兒童生長發(fā)育及營養(yǎng)狀況．中國學(xué)校衛(wèi)生，2004，25（3）：357-358.