冉秀杰

摘 要：“雙減”背景下，科學研究的門檻越來越高，觀測能力、實驗能力最終都是反應在數(shù)據(jù)的采集上面，因而數(shù)據(jù)采集的越來越多，數(shù)據(jù)分析的要求也就水漲船高了。本文通過推動數(shù)據(jù)資源整合建立科研大數(shù)據(jù)、合理選擇科研數(shù)據(jù)分析軟件、利用數(shù)據(jù)分析進行文獻研究以及利用據(jù)分析進行驗證性研究等方面聚焦數(shù)據(jù)分析，助力科研質(zhì)量的提升，落實“雙減”，辦人民滿意的教育。

關鍵詞：聚焦；數(shù)據(jù)分析；提升；科研質(zhì)量

一、數(shù)據(jù)分析的概念

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。 [1]

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學與計算機科學相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)分析這個術語應該是在基礎數(shù)學已經(jīng)到達一定的成熟度了，數(shù)據(jù)量越來越大了之后才出現(xiàn)的。隨著科學研究的門檻越來越高，觀測能力、實驗能力最終都是反應在數(shù)據(jù)的采集上面，因而數(shù)據(jù)采集的越來越多，數(shù)據(jù)分析的要求也就水漲船高了。

二、數(shù)據(jù)分析，助力教育科研意義

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，大數(shù)據(jù)應運而生。在教育科研領域中，大數(shù)據(jù)一方面給人類的科研數(shù)據(jù)信息存儲和管理帶來了巨大挑戰(zhàn)；另一方面也給人類創(chuàng)造數(shù)據(jù)挖掘和利用的巨大價值和機遇。科學研究歷來都是和數(shù)據(jù)分析相伴而來的。順應新教育變革，科研工作者不只是簡單的數(shù)據(jù)分析軟件和照本宣科式的操作就足以應對標準測試條件下的數(shù)據(jù)分析了，而要想獲得更多的信息就需要深入挖掘?qū)嶒灁?shù)據(jù)。這個時候?qū)τ趯嶒灧椒ê陀^測對象本身要有非常好的理解，分析各種情況，找到符合實驗原理和觀測對象本身的合理解釋。這時候一般的分析軟件就有點捉襟見肘了，需要科研工作者有一定的編程能力，可以隨心所欲的玩轉(zhuǎn)各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和擬合。另一方面，較好的編程能力可以顯著地提高科研人員數(shù)據(jù)分析的效率，特別是批量的處理相似的原始數(shù)據(jù)來提取有用的信息。如今，數(shù)據(jù)分析改變或重構(gòu)了傳統(tǒng)的教育探索和科研創(chuàng)新模式。。

三、聚焦數(shù)據(jù)分析，提升科研質(zhì)量

（一）推動數(shù)據(jù)資源整合建立科研大數(shù)據(jù)

2022年3月《2022國務院政府工作報告》中強調(diào)加強數(shù)字中國建設整體布局，培育數(shù)據(jù)要素市場，挖掘數(shù)據(jù)要素潛力，提高應用能力，更好賦能。大數(shù)據(jù)技術融入到金融、交通、醫(yī)療、衛(wèi)生、就業(yè)、文化、教育、安監(jiān)等各領域，智能時代基于數(shù)據(jù)的決策將成為各領域的核心力量，社會發(fā)展的重要推動力，無論是政府、商業(yè)還是在教育中，都是一種價值觀、方法論、思維的大變革。

就科研創(chuàng)新領域而言，國家有關科技管理部門要抓緊時間落實綱要精神，制定出切實可行的具體辦法。統(tǒng)籌規(guī)劃科研大數(shù)據(jù)基礎設施建設，充分利用現(xiàn)有科研數(shù)據(jù)資源和設施平臺、整合分散的數(shù)據(jù)中心資源，建立低成本、高效率的國家科研大數(shù)據(jù)統(tǒng)一開放平臺。利用大數(shù)據(jù)技術，深度分析和挖掘海量的互聯(lián)網(wǎng)信息資源，加強網(wǎng)絡信息資源的采集和長期保存工作，提高數(shù)據(jù)資源的利用和開發(fā)能力，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)信息保存和信息服務體系，打造數(shù)據(jù)分析平臺，為科研的質(zhì)量提供基礎保障。

（二）合理選擇科研數(shù)據(jù)分析軟件

科研數(shù)據(jù)分析軟件有許多，有常規(guī)二維，三維作圖，數(shù)據(jù)擬合（高斯擬合，高斯-洛倫茲擬合）一般使用origin軟件和matlab軟件。然后每種表征有對應的分析軟件，比如XPS ，XPS peak處理。（進行分峰擬合）；RD就是用jade軟件，可以定性定量分析。SPSS是一種比較有用的數(shù)據(jù)處理軟件，IBM公司作為后盾升級更新速度快，系統(tǒng)穩(wěn)定；界面操作，功能便捷；與教科研相近，參考性和借鑒性強；與OFFICE的交互性強。其中“與教科研相近，參考性和借鑒性強”的優(yōu)勢。

（三）利用數(shù)據(jù)分析進行文獻研究

文獻綜述是課題研究中的重中之重，數(shù)據(jù)分析用于文獻研究室對文獻進行聚類、預測、關聯(lián)和相關性分析等，因此根據(jù)數(shù)據(jù)分析的功能將其分為共引分析、共著分析、著者分析、共詞分析和共篇分析等。

共詞分析是一種內(nèi)容分析方法，通過分析同一個文本的主體內(nèi)容，統(tǒng)計單詞或短語出現(xiàn)的頻度。通過分析同意文本的主題內(nèi)容，統(tǒng)計單詞或短語出現(xiàn)的頻度。從而確認文本所代表的學科領域中各個研究熱點的相互關系，進而探索學科的發(fā)展趨勢[1]。共詞分析首先從文獻數(shù)據(jù)庫中抽取出現(xiàn)頻次超過一定閾值的高頻主題詞，兩量統(tǒng)計。這些主題詞在同一篇文章中同時出現(xiàn)的次數(shù)，形成共詞矩陣。然后圍繞這個共詞矩陣進行分析。

共篇分析是指兩篇或者兩篇以上的文獻具有一個或多個相互聯(lián)系的關鍵詞，這類關鍵詞是連結(jié)多篇文獻的紐帶，這種紐帶的關系可稱之為文獻關鍵詞鏈。用途主要包括：從內(nèi)容上了解文獻之間的內(nèi)在聯(lián)系，了解該領域在研究方向上的類同和相關聯(lián)程度：分別統(tǒng)計具有相同主題詞的文獻作者群，能了解該主題研究領域在世界范圍內(nèi)的分布和發(fā)展趨勢。

（四）利用據(jù)分析進行驗證性研究

驗證性研究，即驗證假設和探索性研究，尋找規(guī)律。是你已經(jīng)有事先假設的關系模型等，要通過數(shù)據(jù)分析來對你的假設模型進行驗證。例如：SPSS實證分析，通過A/B測試，即分組實驗，將測試對象分成兩個組開展：實驗組——執(zhí)行特定處理的一組對象，和對照組——不執(zhí)行處理的一組對象，進而確定兩種處理方式、產(chǎn)品、過程等較優(yōu)的一個。A/B測試大致步驟是先確定目標，形成假設，然后進行數(shù)據(jù)操作，數(shù)據(jù)分析及輸出，形成分析報告。

“雙減”背景下，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)既為科學研究提供了雄厚的信息資源保障，同時又為科研數(shù)據(jù)查找、分析和利用帶來了巨大挑戰(zhàn)。在新的時代背景下，數(shù)據(jù)分析只有改變原有的思維模式和運作方式，與時俱進，不斷創(chuàng)新發(fā)展，才能繼續(xù)高效發(fā)揮服務功能，為科研活動提供科學依據(jù)和信息資源，從而推動科研創(chuàng)新的發(fā)展，提升科研質(zhì)量，為經(jīng)濟社會的發(fā)展提供強大的動力支持。

參考文獻：

[1]陶皖主編．云計算與大數(shù)據(jù)：西安電子科技大學出版社，2017.01：第44頁

[2]顧君忠，楊靜主編．英漢多媒體技術辭典：上海交通大學出版社，2016.09：第1544頁