共20张。课件主要讲解了用大数据的思想研究高考，实现研究方法上的变革、抓考试重点和热点的教学策略等内容。课件制作精美，素材丰富。适合高考复习使用。

2016年四川省高考化学研讨会课件+配套演讲稿_大数据建模高考化学（双流区棠湖中学郭小渠）
16年9月四川化学分科会印_《大数据揭秘高考化学》.doc
2016年四川省高考化学研讨会：大数据建模高考化学(双流区棠湖中学郭小渠).pptx
郭小渠_2016年9月四川省高考化学研讨会讲稿_《大数据建模高考化学》.doc

　　大数据揭秘高考化学（一）
　　——运用大数据的思想研究高考化学
　　双流棠湖中学  双流名师工作室  郭小渠*
　　近年来，汹涌袭来的大数据正渗透于各行各业之中，正如《大数据时代》的作者维克托•迈尔•舍恩伯格所说：“如果你拒绝大数据的话，可能会失去生命，如果一个国家拒绝大数据时代的话，可能失去这个国家的未来，失去一代人的未来”。在这场变革之中，用大数据研究考试并进行考试评价也不例外；例如：科大讯飞公司开发了面向学校日常考试的教育质量监测云服务平台，并运用动态大数据采集分析和评价，挖掘校园考试价值；百度公司凭借占有海量试卷信息的数据资源和精准分析的技术优势，开展了对高考命题和命题方向的探索，在2014年高考前夕，预测了高考作文的六大命题方向；百度文库通过对近五年来全国各省市高考数学试卷的详尽分析，整理出了各地区考卷的核心考点及其相应分值，并于2015年5月首次以官方身份发布了当年北京高考数学的预测卷。
　　用大数据的方法如何来研究高考？它与传统的高考研究的方法有何不同？在高考复习教学中如何采用大数据策略等问题？在公开的文献中还没有相关介绍，现将作者近年来课题研究的成果和教学实践的体会分享出来，形成《大数据揭秘高考化学》三篇系列文章，以揭开大数据研究高考的神秘面纱。
　　一、大数据带来认识事物的思想和研究方法上的变革
　　维克托•迈尔•舍恩伯格认为：这种变革就是人们应该从对于“因果关系”的追求中解脱出来，转而将注意力放在“相关关系”的发现和使用上[1]。为了让读者理解因果关系和相关关系是两种研究问题的不同方法，现以考试后确定答案为例来说明这两种方法的异同。
　　把没有标准答案的试卷用于正规考试，对教师来说总是一件烦心的事，老师自己做答案的准确度往往受老师的专业水平、对命题意图的准确把握，以及做题时的认真程度等因素影响，难免百密一疏，这就体现出了前因后果的关系。
　　我们是否可以用其他的方法来给出答案呢？下表1是成都市2016年某校“三诊”考试后计算机对选择题选项的统计。
　　表1 成都市2016年某校“三诊”考试选择题统计
　　选项 1 2 3 4 5 6 7
　　A 13 239 813 63 33 20 51
　　B 29 682 19 19 44 44 784
　　C 74 19 73 796 43 841 59
　　D 842 18 55 77 839 54 66
　　以前，我们是把这个统计表作为学生目标达成情况的信息反馈表。现在，我们是否可以改变一个角度把这个统计表作为这次考试选择题“答案”的生成表呢？我相信老师们已经意识到了，选择率最高的选项最有可能是答案！实际结论也是这样。于是，这就产生了一个有趣的现象，不懂化学的机器，怎么能够做出化学考试的正确答案呢？这就是大数据的奇妙之处！通过数据分析和数据解释得出正确的结论，对考试的数据解释体现在标准化考试应遵循的四个质量指标：即难度，区分度，信度和效度上。
　　如果我们再对这些选择题全部都正确的同学进行预测，他们的二卷平均分，也一定会比总平均分高得多，这就是大数据的另一个奇妙之处，趋势判断。实际上也正是如此，统计结果见表2。
　　表2成都市2016年某校“三诊”选择题全对同学的平均分与总平均分对照
　　选择题平均分 二卷平均分 总平均分
　　选择题全对的同学 42.0 38.0 80.0
　　全部参考同学 34.9 34.2 69.1
　　这种方法对于“信度”很差或“难度”极大的个别试题，仍有可能得不到正确答案，这种题目对确定考生的真实水平已经没有多少实际价值。在这种研究方法中，用到了数据信息、相关规则、趋势判断等方法。
　　上面例子中，第一种就是“因果关系”的研究方法，体现出研究深入、复杂和精确的特点，结果能够清楚地解释“为什么”是这个答案，即所谓“前因后果”，这种方法也是当今研究问题和解决问题的主流方法。第二种是“相关关系”的研究方法，即发生的一个事物与另外一个事物有关联。它首先要占有大量的数据信息，通过挖掘数据的潜在价值，利用关联结果让数据说话，这种方法在信息化程度较高的处理中较为简单，但它只能告诉我们答案“是什么”，而不知道答案“为什么”，这即是大数据研究事物的方法。
　　将大数据理论及其研究方法应用到行业的问题解决之中，常常会带来革命性的变化。例如：2009年Google公司曾利用搜索记录挖掘出数据潜在的价值，预测某地流感爆发的趋势，与通过层层收集的官方数据相比，不但快速高效，而且结果惊人相似；当当网利用用户购买和浏览网页的历史数据，进行大数据分析，做出向不同读者进行图书购买的精准推荐，以此来有效提升销售量。大量的事实告诉我们，谁能对大数据的挖掘更为深刻，谁就会在行业发展中抢占先机，教育领域也是如此。
　　二、大数据研究高考的思想方法
　　对高考考试的传统研究方法，主要是基于“因果关系”来建构的，强调“