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《数据分析》在高职服装营销专业的教学实践和思考

作者:丛国超 来源:科学与财富 202019期 时间:2020-11-17

摘要:本文是笔者在高职服装营销专业学生中进行的为期一年的数据分析教学实践的总结,笔者从教学内容选择、目标和要求、与其他专业课程的衔接、考核方案设计等方面总结了一年来...

  摘要:本文是笔者在高职服装营销专业学生中进行的为期一年的数据分析教学实践的总结,笔者从教学内容选择、目标和要求、与其他专业课程的衔接、考核方案设计等方面总结了一年来的经验和教训。实践说明,数据分析的能力应该成为高职学生必备的能力,在高职院校中开设《数据分析》是可行的,对于某些专业甚至是必须的。

  关键词:《数据分析》课程;教学;实践;Excel服装营销

  随着互联网+在各行各业的实施,数据的获取已经越来越容易,相应的,数据分析能力也日益成为更多职业的必备技能,而且,越高级的职位对于数据分析能力的要求越高,而当前对于在高职院校开设数据分析课程的研究则极为稀少,而高职学生在自己的职业生涯中,尤其是晋升为管理人员之类的职位时,熟练的数据分析能力几乎是必备的,但至少现在看来,大多数高职学生在这方面的欠缺还是非常大的。

  笔者在对服装营销专业开设的《统计实务》课程中尝试了数据分析的教学,经过三年的实践,笔者认为,在高职院校开设《数据分析》课程是可行的,对某些专业而言,甚至是必须的,以下是我们的一些体会。

  一、可行性

  在以前,《数据分析》课程的一个难点就是如何完成计算,因为该课程中充斥着大量繁琐的计算。近年来,这种情况有了极大的改观,出现了很多非常易用的数据分析软件,另外,Excel也大幅度的增加了数据分析功能。

  当解决了计算问题之后,唯一需要考虑的就是高职学生的接受能力,毕竟,学习数据分析也确实需要较好的学习能力。

  我们的实践证明,经过一学年(每周2课时)的学习,在多数是文科背景的服装营销专业中,58人中有至少10名学生可以独立的、熟练的使用excel进行综合数据分析和陈述分析结果,至少三分之二的学生能够按照要求进行单项数据分析和熟练的使用数据透视表。考虑到该班学生多数为文科背景,而且我们也是第一次在高职学生中进行数据分析的教学,所以,这样的成绩说明,高职学生进行数据分析的学习还是完全能够胜任的。

  二、内容的选择

  教学内容方面,通过调研和教学实践发现,要完成综合数据分析需要熟练掌握Excel的图表、函数和公式、数据透视表以及各种常用统计指标的使用。所以,我们的教学大体分为两个部分:一是基础知识、二是综合数据分析;各部分之间的关系如下图所示:

  在教学中我们发现,Excel的作图和函数是没有顺序关系的,先讲解哪一部分都可以,但考虑到作图比较直观,容易引起学生的兴趣,因此先讲解作图效果较好。

  对于常用的统计指标,实践证明,将其融入到作图和函数中进行讲解的效果较好,一是结合图形更能够对这些统计指标的作用和适用的场合有更直观的理解;二是这些统计指标的计算本身就是Excel的很多函数,融入到一起的讲法更节约时间。

  在讲解完上述三个部分后,再开始讲解数据透视表,最后进行综合数据分析教学。综合数据分析采取项目化教学,将整个班级的学生分成7个团队,每队7至8人,以团队为单位对实际的经营数据进行分析、完成数据分析报告并向全班做汇报。整个教学中使用的所有示例、练习、考试的数据均为真实的经营数据。

  另外,实践中发现,生硬的将综合数据分析的全部内容作为一个模塊或单元进行教学是不合适的,应该将综合数据分析中需要的各种能力融入到前面四个部分中去,具体说来,就是在前面的每一个图、每一个指标、每一张数据透视表和数据透视图做完之后都花大力气让学生叙述他们在这些内容中看到的信息,这样才能将所需要的东西潜移默化的教给学生。

  三、关于考核

  实践证明,虽然数据分析课程的教学目标就是增强学生综合数据分析的能力,但是总成绩的评定却不能只以综合数据分析报告为准,原因分析如下。

  虽然综合数据分析报告确实体现了学生的综合数据分析能力,但是,由于本课程的相当一部分时间并不是综合数据分析,所以,如果仅以分析报告为准的话学生就会在很长时间之内得不到任何评价。

  另外,要完成一篇高质量的分析报告,必须熟练掌握前文所述的4部分基本知识,实践证明,如果学生对于这些基本技术掌握的不够好,那么后续的综合数据分析项目的效率会大大降低,效果也会大打折扣,所以,我们应该在每一部分结束的时候及时对该部分进行考核,让学生及时了解自己的掌握情况。

  考核形式方面,应该根据教学内容和学习要求的不同选择适合的考核形式,结合本课程的特点,我们采取多种考核形式相结合的方法:对于要求识记的东西,如Excel界面的各个部分的名称、图表的各个部分的名称等,用填空选择等传统的考试形式(答卷或上机考试);对于能够给出标准答案的操作问题,如各种函数的使用,采取上机考操作的形式;对于不容易量化的综合数据分析部分,采取老师、学生打分,然后综合各部分分数得出总分的形式。以下对最后一种方式做详细的说明。

  对于综合数据分析部分,采取团队共同完成数据分析报告、然后一位同学代表团队向全班汇报的形式,考核方法的设计思路是综合教师和所有学生的评价得出最终评价结果。汇报时每个同学从“分析全面”、“讲解清楚”、“时间准确”、“其他优点”四个方面给每个团队(不包括自己所在团队)打分。

  每个学生的得分由两部分构成:团队得分(占80%)和团队内部得分(占20%)。团队得分由教师和非本团队的学生打分构成:教师打分按照60%折入,学生打分去掉3个最高分和5个最低分后取平均,按40%折入。

  此处之所以去掉3个最高分和5个最低分,就是为了减少极端值对平均分的影响每个学生的团队内部得分由所在团队的学生根据各人的贡献情况互相打分,主讲人的打分记三票,然后去掉一个最高分和一个最低分后取平均。此处将主讲人的打分记三票的原因是:主讲人都是汇报PPT的制作者,每个团队成员的任务完成后都要汇总到制作者处,所以主讲人对于每个团队成员的贡献是比较清楚的。

  上述考核细则非常繁琐,为了方便,我们将其做成了Excel形式的汇总工具,实际使用时只要将每个学生的打分输入进去就可以立即得到全部学生的得分,且方案中的各个参数(各种占比)是独立存在的,修改起来非常方便。

  四、结语

  经过一年的实践,我们认为,《数据分析》课程应该在高职专业中开设,只要适当选择教学内容,高职的学生完全能够胜任数据分析的学习。开设形式方面,可以采取专业课或选修课的形式。重视数据分析能力的培养一定会增强学生就业竞争力,为学生将来的职业发展打下坚实的基础。

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