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《中小学教师数据素养》课程期末考试练习题库

一、选择题

1.以下哪种数据来源不属于教育教学中的常见数据来源？

A.学生的考试成绩

B.社交媒体上的娱乐新闻

C.学生的课堂表现记录

D.教师的教学日志

答案：B。教育教学中的常见数据来源主要围绕教学活动和学生学习情况。学生考试成绩能反映学习成果，课堂表现记录体现学生课堂状态，教师教学日志记录教学过程，而社交媒体上的娱乐新闻与教育教学无关。

2.数据可视化的主要目的是？

A.让数据看起来更美观

B.更清晰地展示数据特征和规律

C.减少数据存储量

D.避免数据丢失

答案：B。数据可视化是将数据以图形、图表等直观形式呈现，其核心目的是帮助人们更清晰地洞察数据中的特征、趋势和规律，虽然在一定程度上可能让数据呈现更美观，但这不是主要目的，它与减少数据存储量和避免数据丢失无关。

3.教师在分析学生成绩数据时，发现大部分学生成绩集中在7080分之间，这体现了数据的什么特征？

A.集中趋势

B.离散程度

C.相关性

D.周期性

答案：A。集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，大部分学生成绩集中在7080分之间，体现了数据的集中趋势。离散程度反映数据的分散情况，相关性是指不同变量之间的关联，周期性是指数据随时间等因素呈现的周期性变化，本题均未体现。

4.要了解学生对不同学科的兴趣程度，最适合采用的调查方法是？

A.观察法

B.实验法

C.问卷调查法

D.访谈法

答案：C。问卷调查法可以设计关于学科兴趣的问题，让大量学生同时作答，能高效收集学生对不同学科的兴趣信息。观察法主要用于观察学生的行为表现；实验法通常用于探究因果关系；访谈法适合深入了解个体情况，但效率相对较低，对于了解大量学生的学科兴趣不太适合。

5.以下哪个工具不适合用于数据可视化？

A.Excel

B.SPSS

C.Python的Matplotlib库

D.Photoshop

答案：D。Excel可以方便地制作各种图表实现数据可视化；SPSS有强大的数据分析和可视化功能；Python的Matplotlib库是专门用于数据可视化的工具。而Photoshop主要用于图像处理和设计，并非用于数据可视化。

二、填空题

1.数据素养包括数据意识、数据知识、数据能力和（数据伦理）四个方面。

答案：数据伦理。数据伦理是数据素养的重要组成部分，它涉及到在数据的收集、使用、共享等过程中遵循道德和法律规范，确保数据的合法、合规和安全使用。

2.常见的数据清洗操作包括去除重复数据、（处理缺失值）和纠正错误数据等。

答案：处理缺失值。在实际的数据中，可能存在重复数据、缺失值和错误数据等问题，去除重复数据可以避免数据冗余，处理缺失值能保证数据的完整性，纠正错误数据可提高数据质量。

3.数据的存储格式有多种，如CSV、（JSON）、XML等。

答案：JSON。CSV是逗号分隔值文件，常用于简单的数据存储；JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人类阅读和编写，也易于机器解析和生成；XML是可扩展标记语言，常用于数据的存储和传输。

4.描述数据离散程度的统计量有方差、（标准差）等。

答案：标准差。方差和标准差都是衡量数据离散程度的统计量，标准差是方差的平方根，它们能反映数据相对于均值的分散情况。

5.教育大数据具有海量性、多样性、（高速性）和低价值密度等特点。

答案：高速性。教育大数据由于来源广泛，数据产生速度快，具有海量性、多样性、高速性和低价值密度等特点，高速性体现了数据产生和更新的快速。

三、判断题

1.教师只要会使用数据处理软件就具备了良好的数据素养。（×）

答案：错误。数据素养包括数据意识、数据知识、数据能力和数据伦理四个方面。会使用数据处理软件只是具备了一定的数据能力，但数据素养还涵盖对数据的理解、伦理使用等多个维度，所以仅会使用软件不能说具备了良好的数据素养。

2.所有的数据都需要进行可视化展示。（×）

答案：错误。并不是所有的数据都需要可视化展示。有些数据可能只是用于简单的计算或存储，不需要通过可视化来呈现；而且对于一些数据量极小或关系简单的数据，可视化可能并不会带来更多价值。

3.数据的准确性比完整性更重要。（×）

答案：错误。数据的准确性和完整性都非常重要，缺一不可。不准确的数据会导致错误的分析和决策，不完整的数据则可能使分析结果不全面，两者在数据处理和分析过程中都起着关键作用，不能简单地说准确性比完整性更重要。

4.教师在收集学生数据时不需要考虑数据伦理问题。（×）

答案：错误。教师在收集学生数据时必须考虑数据伦理问题。学生数据涉及个人隐私等敏感信息，教师要遵循合法、合规、保护隐私等伦理原则，确保数据的收集和使用不会对学