統(tǒng)計學(xué)地域分析范文

時間:2023-07-16 09:09:46

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統(tǒng)計學(xué)地域分析

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).

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[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.