对小学科学实验数据的策略

科学实验对于观察、测量、调查、统计等定量研究有着严格的要求,而数据,是定量实验结果的主要表现形式,亦为定量研究结果的主要证据.本文着重就数据分析的策略与方法提出一些建议和措施.

1.有序整理 提高数据分析的效率

实验中的数据就像一颗颗珍珠,只有整理有序并串成项链,才能发挥其应有的价值.小学生受年龄影响,往往只关注事物的局部特点而非整体现象,关注的是个别的数字而非一组有内涵的数据,因此对数据的整理非常重要.

1.1 按数据的特点整理

如果实验数据是一组连续数据或对比数据,特别是应变量随着自变量变化而变化的情况,可以采用列表排序法和作图法整理数据,这样更有助于学生观察数据,从数据中发现规律.

1.1.1 列表排序法

如在教学《用水测量时间》一课时,学生测量了积聚50 ml、100 ml、150 ml的水量,所需的时间列表排序见表1.

通过对表格数据的观察,可以清楚地看出：滴完相同水量所需的时间不同,第1个50 ml流水速度最快,第3个50 ml流水速度最慢,学生知道了杯中水的流逝速度原来是先快后慢不均匀的.

1.1.2 作图法

实验数据应变量随自变量变化而变化的情况,把这些数据用统计图来整理,更能直观形象地看出数据之间的关系.如图1所示是物体颜色与吸热关系的折线统计图,图2是光的强弱与温度关系的柱形统计图,通过统计图,可以很清楚地看出事物之间变化的规律和趋势.

对于不同类别的数据,教师可以分开来整理归纳,如果混在一起,不便于学生观察.如《杠杆研究》一课,教师根据学生的汇报,在黑板上展示了一组数据,见表2.

从表格中可以看出,数据是学生无意识记录的,学生很难看出其中的规律.因此,教师在学生收集好数据后,应及时引导学生对数据进行重新整理,变无序为有序.如可以再提供一张数据表,把数据按省力、费力和不省力也不费力3种情况分类整理,然后横向比较在这3种情况下,阻力点到支点的距离与用力点到支点的距离之间的关系.通过比较,可以清楚地看出杠杆用力点到支点的距离比阻力点到支点的格数要多,即力臂较长,反之较短,从而明白省力杠杆与费力杠杆的特点.

2.合理选择 提高数据分析的准确度

有些数据收集肯定存在误差,如何对待这些误差,从技术层面讲,可以运用平均数、中位数或者保留整数等方式来处理,在精确与模糊之间建立联系,从而提高数据分析的准确性.

2.1 平均数的选择

平均数作为一组数据的代表,比较可靠和稳定,它与这组数据中的每一个数据都有关系,能够充分地反映这组数据所包含的信息.教学中,多数情况下都采用平均数来分析.如在教学电磁铁磁力大小与线圈关系的实验时,某小组得到了一组数据,见表3.

通过平均数的计算,得到了磁力大小的先后顺序,比较准确地反映了电磁铁线圈圈数越多,磁力越大的特点.但也发现,“40圈”的第2次数据为19个,比“60圈”的数据还大.就这个数据而言,又违背了上面的结论,而且这个数据使“40圈”的平均数变大,可以说在“科学”中又包含着“不科学”.教学中,教师也注意到了这个现象,通过交流,发现问题出在对于“吸附”的理解,学生的操作是把铁钉的一端插入曲别针中,再抬起,而正确的操作是把铁钉的一端靠近曲别针,靠磁力来吸引.通过再次操作,学生得出了较为准确的数据.

因此,采用平均数来分析时,教师应注意一些极端数据的影响,必要时,可以通过重复实验来解决.

2.2 中位数 众数等的选择

中位数在一组数据的数值中处于中间的位置,反映一个团体的整体水平,而众数着眼于对各数据出现的频数的考察.如在教学《摆的研究》一课时,某小组研究了摆的快慢与摆锤关系的实验后,得到了一组数据,见表4.

从数据看,最后的平均值不相等,跟摆的快慢与摆锤无关这一结论相驳,如果这样处理,无疑会对教学造成不必要的干扰.这里可以先取众数,再来分析产生不同数据的原因,并通过重复实验来论证.

在教学中,一般情况下多采用平均数来分析,但平均数计算比较麻烦,而且容易受极端数值的影响,有时也可适当考虑运用中位数、众数等方式来分析.

3.深入挖掘 提高数据分析的价值

3.1 对常态数据的分析

3.1.1 关注数据的多重信息

一组数据中往往包含了多重信息,教学中,教师应关注数据的多重信息,充分发挥数据的价值.如在教学《怎样得到更多光和热》一课时,学生研究了物体的颜色与吸热能力关系的实验后,得到了一组数据,见表5.

实验结束后,通过计算,在相同时间里,黑色上升的温度最多,白色上升的温度最少,简单分析后,学生都能发现：物体颜色越深,吸热能力越强.但如果只得出这个结论,那是远远不够的.教师还应该继续引导学生讨论：颜色相近的红色蜡光纸与粉色纸,为什么红色蜡光纸比粉色纸吸热能力要弱?铝箔纸和白纸有什么主要区别,吸热能力有何不同?这些颜色温度变化总的有什么特点?

可见,在实验数据中,包含了丰富的信息,教师要肯花时间,引导学生观察比较,充分挖掘数据应有的价值.

3.1.2 关注数据的科学本质

有时,数据带有一定的欺骗性,教师应引导学生透过数据,看到事物的本质属性.

如《磁铁的磁性》一课,在探究了磁铁各部分的磁性强弱后,得到一组数据,见表6.

实验结束后,不少同学认为磁铁的中间没有磁性,得出结论：磁铁的磁性两边强、中间无.“磁铁中间真的没有磁性吗?”在教师的启发下,有学生提出了自己的想法：虽然磁铁中间吸不住回形针,但手上还是能感受到磁铁对回形针的吸力.这时,教师拿出比回形针更轻的小别针,经过演示,证明磁铁中间确实是有磁性的.教师强调：这里的“0”指的是不能吸回形针,但并不意味着不能吸引其它物体.实验中,应充分利用感官,全面细致地观察,不能盲目相信数据,因为数据有时候也有欺骗性.