基于實證調查的軍校研究生數據分析能力與數據素養關系研究

摘要：數據分析能力在研究生的科研工作中起著至關重要的作用，針對數據分析能力薄弱導致研究生科研能力不強、數據素養不高等問題，文章基于實證數據研究數據分析能力對提升研究生數據素養的作用。從數據獲取、數據處理、數據分析、利用數據進行問題決策等方面設計提升數據素養調查問卷，對某軍校理工科研究生數據分析能力的數據進行分析，通過進行個人對數據的敏感性與數據的應用相關性分析，以及對數據知識的掌握與數據分析的能力相關性分析，發現數據分析能力和數據素養有著緊密相關的聯系，因此研究生培育需要制定相關培養方案，有效培養數據分析能力，提升數據素養。

關鍵詞：數據分析；數據素養；相關性分析；研究生培養；軍校研究生；問卷調查；SPSS分析

中圖分類號：G642" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）08-0067-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

如今，隨著大數據的快速發展，數據素養[1]已經成為科研人員必備的能力，尤其是理工科研究生的科研成果極大推動著國防軍事的進步。在當今信息爆炸的時代，數據素養不僅對個人職業發展具有重要意義，更是國防軍事領域不可或缺的核心能力，數據分析能力與數據素養相互交織，共同塑造著國防軍事的未來。

數據素養[2]，指的是個體在數據收集、整理、解讀和應用過程中展現出的綜合素質。它要求個體具備對數據的基本認識，能夠識別數據中的信息，理解數據的來源和含義，并能夠在生活和工作中合理運用數據。在信息時代，數據無處不在，數據素養的高低直接影響到個體獲取和利用信息的能力。擁有高數據素養的科研人員，能夠迅速從海量數據中提取有價值的信息，為科研決策提供有力支持。數據分析能力[3]則是數據素養的具體體現，它涉及對數據的挖掘、處理和解釋等技能。它要求個體具備扎實的數學基礎和統計學知識，能夠運用各種數據分析工具對數據進行處理和分析，從而發現數據中的規律和趨勢。如今數據分析能力的重要性日益凸顯，但已有研究對研究生數據分析能力的培養尚不清晰，對提升數據素養的需求尚不明確，未能發掘出具體的數據分析能力培養方案，把數據分析和數學對等的情況非常普遍，以至于對研究生數據素養的培養[4]針對性較弱， 尤其是軍校研究生數據素養的培養仍有很多的不足。

隨著信息化時代的到來，軍校逐漸意識到數據分析在軍事領域的重要性，因此在課程體系中增加了相關的數據分析課程，如統計學、數據挖掘、大數據分析等，旨在提升學生的數據分析能力。為了讓學生更好地掌握數據分析技能，軍校通過實踐教學、案例分析、模擬演練等方式，加強學生對數據分析方法的理解和應用能力。這些實踐活動有助于學生將理論知識與實際問題相結合，提高解決問題的能力。但在實際教學中仍存在重理論、輕應用的問題。學生往往能夠掌握數據分析的基本理論和方法，但在面對實際問題時，卻難以將所學知識有效應用于解決實際問題中。這種現象導致學生的數據分析能力難以得到真正提升。并且軍校研究生培養的目標仍以專業學科的劃分為主，缺乏針對數據分 析能力和數據素養的專門培養目標。這導致學生在學習過程中缺乏明確的方向和動力，難以形成系統的數據分析能力和數據素養。

基于此，本文以提升數據分析能力為出發點，設計相關調查問卷，旨在探究培養研究生數據分析能力的方案，定向培養其數據素養，以期為新時代背景下提升軍校研究生備戰打仗能力提供良好的支撐。

1 研究生數據分析能力與數據素養培養

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程[5]。在這個信息爆炸的時代，新知識、新技術層出不窮。通過數據分析可以幫助學生更好地理解和運用這些新知識、新技術。因此，培養學生的數據分析能力，也是培養他們終身學習能力的重要途徑。

數據分析涉及數學、統計學、計算機科學等多個學科的知識。通過培養學生的數據分析能力，可以促進這些學科之間的交叉融合，幫助學生建立更為全面的知識體系。《中國教育現代化2035》指出，“要全面提升師生數據使用能力，并推動高校開設大數據等專業，培養信息時代數字經濟復合型人才”。楊悅等[6]基于《數理統計》的教學改革，指出數據分析能力的培養是提升研究生科研實踐能力的一條重要途徑；李曉莉[7]通過更新教學理念等方法，使學生能夠通過數據分析剖析并解決問題，實現科研對數據分析能力的要求；劉曉楠等[8]采用“案例分析”式的方法，探究了科研向教學轉化的實踐。總體來看，對于學生的數據分析能力的培養得到了業界的廣泛重視，其研究集中于不同學科下課程的資源支持、理論更新、教學模式的探索等。

當前，數據分析能力的提升與數據素養的培養往往被認為是兩個方面，然而事實上，數據素養和數據分析能力是兩個相輔相成、相互促進的概念。王利東等[9]指出隨著大數據技術的快速發展，數據素養已成為研究生教育的重要組成部分，該文認為數據素養是對統計素養和信息素養的延伸和擴展，包括數據意識、數據敏感性、數據獲取、分析、處理、利用和展現能力，以及對數據的批判性思維能力。這些能力正是數據分析能力的核心組成部分。首先，數據分析能力是提升數據素養的基石：數據素養為個體提供了對數據的基本認知和理解，使個體能夠正確理解數據的來源、含義和局限性。這種基本認知是進行數據分析的前提，有助于個體在數據分析過程中避免誤解和誤導。其次，數據分析能力深化數據素養：通過運用數據分析工具和方法對數據進行深入挖掘和解釋，個體能夠進一步理解數據的內在規律和關聯性。這種深入的分析過程能夠增強個體的數據素養，使其對數據有更全面、更深入的認識。最后，兩者相互促進、共同提升：數據素養和數據分析能力在實踐中相互促進、共同提升。個體在運用數據分析能力進行數據分析的過程中，會不斷加深對數據的理解和認識，從而提升數據素養；同時，數據素養的提 升也會使個體在數據分析過程中更加敏銳、準確地發現問題和解決問題，進而提升數據分析能力。

基于數據分析能力和數據素養緊密相連的關系，本文從實證數據分析提升數據分析能力對于提升數據素養的作用，以促進研究生認識和理解數據分析的思想，為數據素養的培養路徑提供思路和方案。

2 研究方法

2.1 研究對象與研究方法

本文以某軍校理工科研究生為研究對象，研究對象的納入標準為：1） 該校在讀的軍人、軍民融合碩士、博士研究生；2） 自愿參與調查，且愿意提供真實、準確的信息；3） 具備足夠的數據分析能力認識和理解能力，以正確回答問卷中的問題。

問卷采用結構型問卷與非結構型問卷相結合的方式，設計了相關數據分析能力的問題，采用個別發送，集體發送和網絡問卷的方式對問卷進行發放，調查隨機抽取樣本共計200份，回收問卷198份，問卷回收率99%；去除明顯隨意的問卷后，有效問卷190份，有效回收率95%。除了問卷調查外，還結合了個別訪談的方式，深入驗證了問卷數據，提高研究的全面性和準確性。

2.2 問卷設計

1） 基本信息

本問卷旨在收集研究生數據素養的培養相關數據，以便研究生更好地理解和運用數據，實現更高效的決策和創新，為數據素養的培養模式提供思路和方法。

2） 問卷目的

① 了解研究生數據素養水平。

② 探究研究生數據分析能力的提升過程。

③ 分析提升數據素養的方式。

3） 問卷內容

① 個人信息：包括性別、年齡、學科方向、讀研時間等基本信息。

② 個人對數據的敏感性：包括主動發現收集數據、分析數據等。

③ 個人基本知識的掌握情況：包括統計學的相關知識、數學建模的相關知識、是否熟練使用數據分析軟件等。

④ 對數據的應用：包括基于數據調整并優化決策、撰寫論文等。

4） 分析工具

本文采用SPSS分析軟件對問卷得到的數據進行了深入的分析，旨在揭示提升數據分析能力的方法和手段。首先，本文對收集到的問卷數據進行了初步的數據清理和預處理，以確保數據的有效性和準確性。接下來運用了多種SPSS中的分析工具和方法，對問卷數據進行了系統的統計分析。

本文采用Cronbach α系數和折半系數對問卷的可信度進行分析，通過SPSS軟件的分析，Cronbach α系數值為0.86，折半系數的值為0.925，說明本研究的問卷設計可信度較高，問卷的信度較好。

3 研究生數據分析能力現狀

3.1 個人對數據的敏感性與數據的應用相關性分析

基于某軍隊院校理工科研究生的數據素養的問卷調查數據，首先分析研究生個人對于數據的敏感性與對數據的應用之間的相關性。個人對數據的敏感性主要采取了四個要素，分別是認為數據具有重要的作用、對數據具有較高的敏感度和洞察力、具備主動發現分析數據的意識和注重數據安全，數據的應用采取了四個要素，分別是基于數據對決策進行評估、利用數據解決問題、利用數據預測發展趨勢和基于數據優化決策。

從上表可知，利用相關分析去研究個人對于數據的敏感性和對數據的應用之間的相關關系，使用Pearson相關系數去表示相關關系的強弱情況。具體分析如下。

由表1可知，數據敏感性的四個要素分別與數據應用的四個要素全部均呈現出顯著性，相關系數值均大于0，意味著各要素之間有著正相關關系。那么也就意味著如果研究生對數據有較強的敏感性后，就會更強的意愿利用數據進行決策分析，這種敏感性不僅僅是對數據的直覺和洞察力，還包括對數據背后所蘊含的規律和模式的深刻理解和把握。擁有數據敏感性的研究生，通常能夠更好地從海量的數據中提取出有價值的信息，發現其中的規律，并據此做出更為準確和科學的決策。他們懂得如何運用統計分析工具和方法，對數據進行深入挖掘和分析，以揭示數據背后的真相和趨勢。

此外，數據敏感性的研究生還具備一種“數據驅動”的思維方式。他們習慣于用數據來驗證和支撐自己的觀點和決策，而不是僅憑主觀經驗或直覺。這種思維方式使得他們在面對復雜問題時，能夠更加客觀、全面和深入地分析問題，提出更加科學合理的解決方案。因此，對于具有數據敏感性的研究生來說，利用數據進行決策分析不僅是一種意愿，更是一種必要的技能和素養。通過不斷學習和實踐，他們可以不斷提升自己的數據分析能力和決策水平，為未來的學術研究和職業發展奠定堅實的基礎。

軍校研究生的研究方向和成果往往緊密結合國家的實際需求，以軍事戰備、軍事裝備、軍事指揮等為重點。這種服務國家的使命驅使他們更加關注與軍事安全、國防建設等相關的數據，從而提高了他們對這些數據的敏感性。軍校的教學方法和培養方式也對研究生的數據敏感性和應用能力產生重要影響。傳統的“填鴨式”教學方式可能抑制了研究生的學習積極性和創新能力，而注重實踐、強調自主學習和創新的教學方法則有助于培養研究生的數據敏感性和應用能力。

3.2 對數據知識的掌握與數據分析的能力相關性分析

表1給出了研究生對數據知識的掌握和數據分析能力之間的相關性。對數據知識的掌握采用了四個要素，分別是認為自己急需數據處理的專業知識、需要針對性輔導、能夠熟練使用數據分析軟件和具備統計學及數學建模的相關知識。數據分析能力采用了三個要素，分別是建立數據間的聯系與融合、分析挖掘數據的內在規律和趨勢、解釋數據統計的結果。

由表3可知，對數據知識的掌握和數據分析能力有著較強的相關性，相關性系數均大于0，甚至有的相關性系數達到了0.7，這也就意味著研究生有較強的意愿去提升自身的數據處理方面的知識，急需提升自身的數據分析能力。

高校和科研機構應該加強對研究生基本數據知識的傳授，加強其數據分析能力的培養和訓練。通過開設相關課程、組織實踐活動、提供數據分析工具等方式，幫助研究生更好地掌握數據分析技能和方法，提高他們的決策能力。這將有助于培養更多具有創新精神和實踐能力的高素質人才，為我國的科研事業和社會發展做出更大的貢獻。

軍校在研究生培養目標的設定中，應明確將數據分析 能力作為重要培養方向之一。這要求課程設置上不僅要涵蓋軍事理論、戰略戰術等傳統內容，還需增加數據科學、統計學、機器學習等前沿課程。提升軍校研究生對數據知識的掌握水平及其數據分析能力需要從明確培養目標、加強實踐教學與科研訓練、提升數據工具與技術應用能力、建立良好的學術氛圍與交流平臺以及注重創新能力培養等多個方面入手。只有這樣，才能培養出既具備扎實軍事理論基礎又具備高超數據分析能力的軍事應用型人才。

4 提升數據分析能力的教學實施策略

4.1 加強課程建設，發揮教師的引導作用

培養軍校研究生在軍事訓練、作戰籌劃、目標探測與智能分析等領域的綜合應用能力，是課程的目標，在課程設計中，應明確數據分析能力作為重要的教學目標之一，確保課程內容、教學方法和評估方式都圍繞這一目標展開。其次將數據分析的理論知識、技能和實踐應用相結合，構建系統的課程體系。包括統計學、數據挖掘、機器學習、數據可視化等方面的內容，確保學生掌握全面的數據分析技能。例如國防科技大學在研究生課程中設置了系統的數據分析課程，包括數學、統計學、計算機科學以及軍事運籌學等，確保學生掌握扎實的理論基礎。同時，還開設了專門的軍事數據分析課程，結合軍事案例進行教學，增強學生的實踐能力。

在教學過程中，選取與課程內容緊密相關的真實或模擬軍事案例，引導學生分析、討論并提出解決方案，關鍵在于其能引發學生的思考和討論。通過案例分析，學生能在具體情境中學習理論知識，增強學習的針對性和實用性，同時激發學習興趣和參與度。

同時應在課程中引入真實的案例和數據集，讓學生在實際操作中學習和掌握數據分析的方法和技巧，學生能夠置身于解決實際問題的情境中，這種“沉浸式”學習模式能夠顯著提高他們的學習動力，有助于學生更好地理解數據分析的實際應用。可以增加學校與部隊緊密合作，安排研究生定期到部隊進行實習和調研，參與實際的數據分析項目。例如，研究生可以參與部隊的訓練效果評估、裝備性能分析等項目，通過實際操作提升數據分析能力。

4.2 基于大數據開發新型教學手段

大數據快速發展的今天，可以引入元助教（一種教學輔助工具，它通過大數據和云計算技術，為教師和學生提供了豐富的教學和學習資源。） 等教學工具，通過課堂總覽、教學活動監控以及課程內容評估等多維度數據，為教師提供全方位教學過程監控數據，為教學評估及改革帶來便利。在課前、課中和課后三個階段，教師可根據學生的學習數據調整教學策略，而學生也可根據自己的學習數據和興趣選擇學習內容（如圖1 EduCoder實踐平臺） ，形成教師與學生雙向互動的教學模式。同時教師在授課過程中應采用啟發式教學方法，引導學生主動思考、探索和創新。通過提出問題、組織討論、案例分析等方式，激發學生的學習興趣和積極性。針對不同學生的特點和需求，教師應提供個性化的指導和幫助。例如美國西點軍校在教學中大量采用案例教學方法，通過真實的軍事案例來教授數據分析技能。這些案例通常涉及復雜的軍事問題，如作戰計劃制定、資源分配等，要求學生運用數據分析方法來解決這些問題。通過這種方式，學生可以在實踐中學習和掌握數據分析技能。通過課后輔導、在線答疑等方式，及時解決學生在學習過程中遇到的問題和困難。

4.3 打造新型平臺，拓寬數據素養培養渠道

搭建多元平臺，助力教師管理、學生評價等各項常規管理工作，促進教育公平，推動教育優質均衡發展。通過組織學生參加數據類競賽，如Kaggle競賽、計算機設計大賽等，為學生提供一個一個極好的學習和實踐數據分析、機器學習以及數據科學技巧的途徑，同時匯聚世界各地的優質課程、案例和資料，為研究生提供豐富的學習資源，積極推動校際的資源共享，通過集團化辦學、建立校際聯盟等方式，實現優秀師資力量、教學設施和管理經驗的共享。同時，平臺還可以提供互動學習、在線答疑等功能，使研究生能夠隨時隨地進行學習。打造線上線下混合教學空間，實現線下課堂與線上平臺的無縫對接，提供直播、錄播、智慧教室直播等多種教學模式，為師生提供靈活多樣的學習途徑。

平臺應集成先進的數據分析工具，如數據挖掘、機器學習、大數據分析等，使學生能夠在實際操作中學習和掌握這些工具的使用方法。同時，平臺應提供易于使用的界面和友好的操作體驗，降低學習門檻，使數據分析不再是少數專業人士的專屬技能。同時應考慮到每個學生的學習背景和興趣都有所不同，新型教育平臺應提供個性化的學習路徑和定制化的課程內容。學生可以根據自己的需求和興趣選擇適合自己的課程和學習方式，提高學習效率和興趣度。

5 結束語

數據分析能力對于軍校研究生數據素養的提升具有重大意義，這不僅關乎他們個人的學術成長，更與未來軍事戰略決策、作戰指揮以及國防科技發展的方向緊密相連。此外，數據分析能力還有助于研究生培養跨學科思維和創新精神。在數據分析的過程中，研究生需要綜合運用數學、統計學、計算機科學等多學科知識，這種跨學科的思維方式將極大地拓寬他們的學術視野和思維邊界。同時，數據分析本身就是一個不斷探索、嘗試和創新的過程，這將激發研究生的創新潛能，培養他們的創新精神。因此，軍校應該高度重視研究生數據分析能力的培養，加強相關課程設置和實踐教學，為研究生提供更多的數據分析實踐機會，幫助他們提升數據素養和解決實際問題的能力。

未來研究可以突破理工科界限，將數據分析能力培養的研究擴展到軍事院校的文科、社科乃至醫學等各個領域。不同學科背景的研究生對數據分析的需求和應用場景各具特色，通過跨學科研究，可以探索出更加全面、多元的數據分析教育體系，滿足不同領域研究生的實際需求。同時可以結合具體軍事應用場景，如作戰指揮、后勤保障、情報分析等，開發定制化、實戰化的數據分析能力培養方案。這些方案應充分考慮軍事任務的特殊性和緊迫性，強調數據的快速獲取、處理、分析及決策支持能力，以提升軍校研究生在未來戰場上的信息優勢。

參考文獻：

[1] 鐘慶虹，查穎，羅靖琳，等.高校圖書館館員數據素養培育體系的構建研究[J].大學圖書館學報，2023，41（2）：34-44.

[2] Education 2030 curriculum content mapping： An analysis of the Netherlands curriculum proposal [EB/OL]. [2024-03-01].https：//www.oecd.org/education/2030-project/contact/E2030_ CCM_analysis_NLD_curriculum_proposal.pdf

[3] 劉晨輝，謝瑤.基于“以賽促學、以學促用” 的交通工程專業研究生數據分析能力培養研究[J].高教學刊，2024，10（19）：88-91.

[4] 許凱.淺談現代統計學教學中大學生數據分析能力的培養[J].課程教育研究， 2021（17）：147-149.

[5] 陶皖.云計算與大數據[M].西安：西安電子科技大學出版社，2017.

[6] 楊悅，張美麗，秦瓊.基于研究生數據分析能力培養的數理統計教學改革探究[J].高等數學研究，2023，26（4）：111-114.

[7] 李曉莉.工科研究生數理統計課程教學的改革與實踐[J].高教學刊，2016（8）：147-148.

[8] 劉曉楠，尹美娟，陳巖，等.探索軍隊院校科研成果向教學轉化的有效機制[J].計算機工程與科學，2016，38（S1）：154-158.

[9] 王利東，劉永朝.大數據背景下面向研究生數據素養的文獻分析與探討[J].黑龍江教育（高教研究與評估），2023（11）：65-68.

【通聯編輯：王 力】