✖


Jump to content

Статистическое образование

Не путать со «статистикой образования», то есть использованием статистики в исследованиях в области образования .

Статистическое образование — это практика преподавания и изучения статистики , а также соответствующие научные исследования.

Статистика является одновременно формальной наукой и практической теорией научных исследований , и оба аспекта учитываются в статистическом образовании. Образование в области статистики имеет те же проблемы, что и образование в области других математических наук , таких как логика , математика и информатика . В то же время статистика занимается рассуждениями, основанными на фактических данных, особенно анализом данных. Таким образом, образование в области статистики имеет большое сходство с образованием в области эмпирических дисциплин, таких как психология и химия , в которых образование тесно связано с «практическим» экспериментированием.

Математики и статистики часто работают на факультетах математических наук (особенно в колледжах и небольших университетах). Курсы по статистике иногда преподаются не статистиками, вопреки рекомендациям некоторых профессиональных организаций статистиков и математиков.

Статистические исследования в области образования — это новая область, которая выросла из различных дисциплин и в настоящее время зарекомендовала себя как уникальная область, посвященная совершенствованию статистики преподавания и обучения на всех уровнях образования.

Цели статистического образования ​

Преподаватели статистики ставят перед учениками когнитивные и некогнитивные цели. Например, бывший президент Американской статистической ассоциации (ASA) Кэтрин Уоллман определила статистическую грамотность как включающую когнитивные способности понимать и критически оценивать статистические результаты, а также ценить вклад, который может внести статистическое мышление. [1] [2]

цели Когнитивные ​ ​

В тексте, подготовленном в 2008 году на совместной конференции Международной комиссии по математическому обучению и Международной ассоциации преподавателей статистики, редакторы Кармен Батанеро, Гейл Беррилл и Крис Ридинг (Университет Гранады, Испания, Университет штата Мичиган, США, и Университет штата Новая Англия и Австралия соответственно) отмечают мировые тенденции в учебных программах, которые отражают цели, ориентированные на данные. В частности, преподаватели в настоящее время стремятся к тому, чтобы студенты: «планировали исследования; формулировали исследовательские вопросы; собирали данные с помощью наблюдений, опросов и экспериментов; описывали и сравнивали наборы данных; а также предлагали и обосновывали выводы и прогнозы на основе данных». [3] Авторы отмечают важность развития статистического мышления и рассуждения помимо статистических знаний.

Несмотря на то, что когнитивные цели статистического образования все больше сосредотачиваются на статистической грамотности, статистических рассуждениях и статистическом мышлении, а не только на навыках, вычислениях и процедурах, нет единого мнения о том, что означают эти термины или как оценивать эти результаты. Первая попытка определить и различить эти три термина появилась на сайте ARTIST. [4] который был создан Гарфилдом , ДельМасом и Ченсом и с тех пор был включен в несколько публикаций. [5] [6] Краткие определения этих терминов следующие:

  1. Статистическая грамотность – это способность читать и использовать базовый статистический язык и графические представления для понимания статистической информации в средствах массовой информации и в повседневной жизни.
  2. Статистические рассуждения - это способность рассуждать и связывать различные статистические концепции и идеи, например, знание того, как и почему выбросы влияют на статистические показатели центра и изменчивости.
  3. Статистическое мышление — это тип мышления, используемый статистиками, когда они сталкиваются со статистической проблемой. Это предполагает размышление о характере и качестве данных, а также о том, откуда они взялись, выбор подходящих методов анализа и моделей, а также интерпретацию результатов в контексте проблемы и с учетом ограничений данных.

Дальнейшие познавательные цели статистического образования различаются в зависимости от уровня образования учащихся и контекста, в котором они ожидают столкнуться со статистикой.

Статистики предложили то, что они считают наиболее важными статистическими концепциями для образованных граждан. Например, Уттс (2003) опубликовал семь областей, которые должен знать каждый образованный гражданин, включая понимание того, что «изменчивость — это нормально» и что «совпадения… нередки, потому что существует так много возможностей». [7] Гал (2002) предполагает, что взрослые в промышленно развитых обществах должны проявлять статистическую грамотность, «способность интерпретировать и критически оценивать статистическую информацию… в различных контекстах, а также способность… выражать понимание и обеспокоенность по поводу… выводов». [8]

Некогнитивные цели [ править ]

Некогнитивные результаты включают аффективные конструкции, такие как установки, убеждения, эмоции, предрасположенности и мотивация. [9] По мнению видных исследователей Гала и Гинзбурга, [10] Преподаватели статистики должны сделать своим приоритетом знание идей, реакций и чувств учащихся по отношению к статистике и того, как они влияют на их обучение.

Убеждения [ править ]

Убеждения определяются как индивидуальные представления о статистике, о себе как изучающем статистику и о социальном контексте изучения статистики. [11] Убеждения отличаются от установок в том смысле, что установки — это относительно стабильные и сильные чувства, которые развиваются с течением времени в контексте статистических данных об опыте обучения. Сеть убеждений учащихся обеспечивает контекст для их подхода к изучению статистики в классе. Многие студенты идут на курс статистики с опасением изучать предмет, что противоречит учебной среде, которую пытается создать преподаватель. Поэтому преподавателям важно иметь доступ к инструментам оценки, которые могут дать первоначальный диагноз убеждений студентов и контролировать убеждения во время курса. [10] Зачастую инструменты оценки позволяют одновременно отслеживать убеждения и отношения. Примеры таких инструментов см. в разделе «Отношения» ниже.

Диспозиции [ править ]

Диспозиция связана с тем, как студенты подвергают сомнению данные и подходят к статистической задаче. Диспозиции — одно из четырех измерений в книге Уайлда и Пфаннуха. [12] основу статистического мышления и содержит следующие элементы:

  • Любопытство и осведомленность. Эти черты являются частью процесса постановки вопросов и генерации идей для исследования и анализа данных.
  • Вовлеченность: учащиеся будут наиболее наблюдательны и осведомлены в тех областях, которые им наиболее интересны.
  • Воображение. Эта черта важна для рассмотрения проблемы с разных точек зрения и поиска возможных объяснений.
  • Скептицизм: критическое мышление важно для получения новых идей и информации, а также для оценки целесообразности дизайна и анализа исследования.
  • Быть логичным. Способность определять, когда одна идея вытекает из другой, важна для получения обоснованных выводов.
  • Склонность к поиску более глубокого смысла: это означает не принимать все за чистую монету и быть открытым для рассмотрения новых идей и поиска информации глубже.

Шеффер утверждает, что цель статистического образования состоит в том, чтобы студенты видели статистику широко. Он разработал список взглядов на статистику, которые могут привести к такому широкому взгляду, и описывает их следующим образом: [13]

  • Статистика как смысл чисел: понимаю ли я, что означают цифры? (видение данных как чисел в контексте, чтение диаграмм, графиков и таблиц, понимание числовых и графических сводок данных и т. д.)
  • Статистика как способ познания мира: могу ли я использовать существующие данные для принятия решений? (с использованием данных переписи населения, показателей рождаемости и смертности, заболеваемости, ИПЦ, рейтингов, рейтингов и т. д. для описания, принятия решений и защиты)
  • Статистика как организованное решение проблем: Могу ли я разработать и провести исследование, чтобы ответить на конкретные вопросы? (поставить задачу, собрать данные по плану, проанализировать данные, сделать выводы из данных)

Отношение [ править ]

Поскольку студенты часто испытывают математическую тревогу и негативное мнение о курсах статистики, различные исследователи обращали внимание на отношение и тревогу к статистике. Некоторые инструменты были разработаны для измерения отношения студентов к статистике, и было показано, что они обладают соответствующими психометрическими свойствами. Примеры таких инструментов включают:

  • Исследование отношения к статистике (SATS), разработанное Шау, Стивенсом, Дофини и Дель Веккио. [14]
  • Отношение к шкале статистики, разработанной Wise [15]
  • Статистическое исследование отношения (SAS), разработанное Робертсом и Бильдербеком. [16]

Тщательное использование подобных инструментов может помочь преподавателям статистики узнать о восприятии статистики студентами, в том числе об их беспокойстве по поводу изучения статистики, ощущаемой сложности изучения статистики и ощущаемой ими полезности предмета. [17] Некоторые исследования показали скромный успех в улучшении отношения студентов к отдельным курсам. [18] [19] однако не было обнаружено никаких обобщающих исследований, показывающих улучшение отношения учащихся.

Тем не менее, одна из целей статистического образования состоит в том, чтобы сделать изучение статистики положительным опытом для студентов и предоставить интересные и увлекательные примеры и данные, которые будут мотивировать студентов. Согласно сравнительно недавнему обзору литературы, [17] улучшение отношения учащихся к статистике может привести к повышению мотивации и вовлеченности, что также улучшает результаты когнитивного обучения.

начального – Уровень среднего образования

Новая Зеландия [ править ]

В Новой Зеландии Крис Уайлд и его коллеги из Оклендского университета разработали новую учебную программу по статистике. Отвергая надуманный и теперь ненужный из-за мощности компьютера подход к рассуждению в условиях нуля и ограничений нормальной теории, они используют сравнительные коробчатые диаграммы и бутстреп, чтобы представить концепции изменчивости выборки и вывода. [20] Развивающаяся учебная программа также содержит аспекты статистической грамотности .

Соединенное Королевство [ править ]

В Соединенном Королевстве , по крайней мере, некоторая статистика преподается в школах с 1930-х годов. [21] [22] В настоящее время уровня A разрабатываются квалификации (обычно сдаваемые подростками в возрасте от 17 до 18 лет) по специальностям «Статистика» и «Дальнейшая статистика». В сферу охвата первого входят: Вероятность; Сбор данных; описательная статистика; Дискретные распределения вероятностей; Биномиальное распределение; Распределения Пуассона; Непрерывные распределения вероятностей; Нормальное распределение; Оценка; Проверка гипотез; Хи-квадрат; Корреляция и регрессия. В сферу охвата «Дополнительной статистики» входят: Непрерывные распределения вероятностей; Оценка; Проверка гипотез; Один образец тестов; Проверка гипотез; Два выборочных теста; Тесты на пригодность; Экспериментальный дизайн; Дисперсионный анализ (Anova); Статистический контроль процессов; Приемочная выборка. Центр инноваций в преподавании математики (CIMT) [23] есть конспекты онлайн-курсов по этим наборам тем. [24] Примечания к изменению существующей квалификации [25] укажите аналогичное покрытие. В более раннем возрасте (обычно 15–16 лет) квалификация GCSE по математике содержит темы «Статистика и вероятность» по следующим темам: Вероятность; средние значения; Стандартное отклонение; Выборка; Графики совокупной частоты (включая медиану и квантили); Представление данных; Гистограммы. [26] Великобритании У Управления национальной статистики есть веб-страница. [27] что приводит к получению материала, подходящего как для учителей, так и для учащихся школьного уровня. В 2004 году в ходе расследования Смита было сделано следующее заявление:

«Существует большая озабоченность и споры по поводу места раздела «Статистика и обработка данных» в нынешнем выпуске выпускных экзаменов по математике, где он занимает около 25 процентов от общего расписания. С одной стороны, существует широко распространенное мнение, что учебная программа Ключевого этапа 4 завершена. -перегружены и что введение статистики и обработки данных могло быть за счет времени, необходимого для практики и приобретения навыков в основных математических манипуляциях. Многие на математических и инженерных факультетах высших учебных заведений придерживаются этой точки зрения. признание, разделяемое исследованием, жизненно важной важности навыков статистики и обработки данных как для ряда других академических дисциплин, так и на рабочем месте. Исследование рекомендует радикально пересмотреть этот вопрос и большую часть преподавания. а изучение статистики и обработки данных лучше было бы исключить из расписания по математике и интегрировать с преподаванием и изучением других дисциплин (например, биологии или географии). Время, восстановленное в расписании математики, должно быть использовано для более глубокого освоения основных математических концепций и операций. ." [28]

США [ править ]

В Соединенных Штатах школьное образование расширило использование теории вероятности и статистики, особенно с 1990-х годов. [29] Сводная статистика и графики преподаются в начальной школе во многих штатах. Темы вероятности и статистических рассуждений преподаются на курсах алгебры (или математических наук) средней школы; Статистические рассуждения изучаются в SAT тесте с 1994 года . Совет колледжей разработал курс повышения квалификации по статистике , который позволил пройти курс статистики на уровне колледжа сотням тысяч старшеклассников, причем первый экзамен состоялся в мае 1997 года. [30] В 2007 году ASA одобрило « Руководство по оценке и обучению в области статистического образования» (GAISE), двумерную структуру концептуального понимания статистики учащимися дошкольных учреждений до 12 лет. Структура содержит цели обучения для учащихся на каждом концептуальном уровне и предоставляет педагогические примеры, соответствующие концептуальным уровням.

Эстония [ править ]

Эстония тестирует новую учебную программу по статистике, разработанную фондом «Компьютерная математика» , основанную на его принципах использования компьютеров в качестве основного инструмента обучения. [31] [32] [33] в сотрудничестве с Тартуским университетом . [34]

Университетский уровень [ править ]

Общие [ править ]

Статистику часто преподают на факультетах математики или факультетах математических наук. На уровне бакалавриата статистика часто преподается как курс обслуживания.

Соединенное Королевство [ править ]

По традиции в Великобритании большинство профессиональных статистиков имеют степень магистра. [ нужна ссылка ] Отмечена сложность набора сильных студентов: «Очень немногие студенты положительно решают изучать статистику; большинство выбирают некоторые варианты статистики в рамках математической программы, часто избегая продвинутых курсов чистой и прикладной математики. Я считаю, что статистика как теоретическая дисциплину лучше преподавать поздно, а не рано, тогда как статистику как часть научной методологии следует преподавать как часть науки». [35]

В Соединенном Королевстве преподавание статистики на университетском уровне первоначально осуществлялось на факультетах естественных наук, которым эта тема была необходима для сопровождения преподавания собственных предметов, а факультеты математики имели ограниченный охват до 1930-х годов. [21] В течение последующих двадцати лет, пока на факультетах математики начали преподавать статистику, мало кто осознавал, что, по сути, одна и та же базовая статистическая методология применялась в различных науках. [21] Статистические отделы столкнулись с трудностями, когда их отделили от математических факультетов. [35]

Психолог Энди Филд ( Премия Британского психологического общества в области преподавания и книг) создал новую концепцию статистического преподавания и учебников, которая выходит за рамки печатной страницы. [36]

США [ править ]

В Соединенных Штатах увеличился набор студентов для участия в статистике в местных колледжах , в четырехлетних колледжах и университетах. В общественных колледжах США с 1990 года увеличился набор студентов по математике. В местных колледжах соотношение студентов, изучающих статистику, к числу студентов, изучающих математический анализ, выросло с 56% в 1990 году до 82% в 1995 году. [37] Один из отчетов GAISE, одобренных ASA, был посвящен статистическому образованию на уровне поступления в колледж . Отчет включает краткую историю вводного курса статистики и рекомендации по его преподаванию.

Во многих колледжах базовый курс «статистика для нестатистов» требует только алгебры (а не исчисления); для будущих статистиков, напротив, изучение статистики на бакалавриате носит в высшей степени математический характер. [номер 1] Будучи студентами бакалавриата, будущие статистики должны были пройти курсы по многомерному исчислению, линейной алгебре, компьютерному программированию и годичный курс вероятностей и статистики, основанных на исчислении. Студенты, желающие получить докторскую степень по статистике в «любой из лучших аспирантур по статистике», также должны пройти « настоящий анализ ». [38] Лабораторные курсы по физике, химии и психологии также дают полезный опыт планирования и проведения экспериментов, а также анализа данных. ASA рекомендует студентам бакалавриата рассмотреть возможность получения степени бакалавра прикладной математики в качестве подготовки к поступлению в магистратуру по статистике. [номер 2]

Исторически сложилось так, что профессиональные степени в области статистики были на уровне магистра, хотя некоторые студенты могут иметь право на работу со степенью бакалавра и опытом работы или дальнейшим самообучением. [номер 3] Профессиональная компетентность требует математического образования, включая как минимум многомерное исчисление, линейную алгебру и год занятий вероятностями и статистикой, основанными на исчислении. [39] В Соединенных Штатах магистерская программа по статистике требует прохождения курсов по теории вероятностей, математической статистике и прикладной статистике (например, планирование экспериментов, выборка обследований и т. д.).

Для получения докторской степени по статистике традиционно студенты проходят курс теории вероятности , а также курсы математической статистики . Такие курсы требуют хорошего курса реального анализа , охватывающего доказательства теории исчисления и такие темы, как равномерная сходимость функций. [38] [40] В последние десятилетия на некоторых кафедрах обсуждалась возможность разрешить аспирантам отказаться от курса теории вероятности, продемонстрировав передовые навыки компьютерного программирования или научных вычислений . [номер 4]

Кто должен преподавать статистику? [ редактировать ]

Вопрос о том, какие качества необходимы для преподавания статистики, много обсуждался, и иногда эта дискуссия концентрируется на квалификации, необходимой для тех, кто занимается таким обучением. Вопрос возникает отдельно для преподавания как на школьном, так и на университетском уровне, отчасти из-за необходимости увеличения количества таких учителей на школьном уровне, а отчасти из-за необходимости того, чтобы такие учителя охватывали широкий круг других тем в рамках своих общих обязанностей. Учитывая, что «статистике» часто обучают неученых, мнения могут варьироваться от «статистики должны преподавать статистики» до «преподавание статистики слишком математическое» до крайности, что «статистика не должна преподаваться статистиками». ". [41]

Преподавание на университетском уровне [ править ]

В частности, в Соединенных Штатах статистики уже давно жалуются, что многие математические факультеты поручают математикам (без статистической компетентности) преподавать курсы статистики , фактически проводя « двойные слепые » курсы. По мнению нескольких поколений статистиков, принцип , согласно которому преподаватели колледжей должны иметь квалификацию и заниматься своей академической дисциплиной, уже давно нарушается в колледжах и университетах США. Например, журнал Statistical Science о преподавании статистики нестатистиками перепечатал «классические» статьи Гарольда Хотеллинга ; [42] [43] [44] За статьями Хотеллинга следуют комментарии Кеннета Дж. Эрроу , У. Эдвардса Деминга , Ингрэма Олкина , Дэвида С. Мура , Джеймса В. Сидека, Шанти С. Гупты, Роберта В. Хогга , Ральфа А. Брэдли и Гарольда Хотеллинга. младший (экономист и сын Гарольда Хотеллинга).

Данные по преподаванию статистики в США были собраны по поручению Совета конференции математических наук ( CBMS ). Изучая данные 2000 года, Шеффер и Стасны [45] сообщил

Безусловно, большинство преподавателей статистических факультетов имеют как минимум степень магистра статистики или биостатистики (около 89% на докторских факультетах и ​​около 79% на магистерских факультетах). Однако на докторских математических факультетах только около 58% преподавателей курсов статистики имели как минимум степень магистра статистики или биостатистики как высшую полученную степень. На математических факультетах магистратуры соответствующий процент составлял около 44%, а на факультетах бакалавриата только 19% преподавателей курсов статистики имели как минимум степень магистра статистики или биостатистики в качестве высшей полученной степени. Как мы и ожидали, подавляющее большинство преподавателей факультетов статистики (83% на факультетах докторантуры и 62% на факультетах магистратуры) имели докторские степени либо в области статистики, либо в области биостатистики. Сопоставимые проценты преподавателей статистики на математических факультетах составляли около 52% и 38%.

Принцип , согласно которому преподаватели статистики должны обладать статистической компетентностью, был подтвержден руководящими принципами Математической ассоциации Америки , одобренными ASA . Непрофессиональное . преподавание статистики математиками (не имеющими статистической квалификации) рассматривается во многих статьях [46] [47]

Методы обучения [ править ]

См. также: Математическое образование , Педагогика и Дидактика.

Литература по методике преподавания статистики тесно связана с литературой по преподаванию математики по двум причинам. Во-первых, статистика часто преподается в рамках учебной программы по математике преподавателями, имеющими математическое образование и работающими на математическом факультете. Во-вторых, статистическую теорию часто преподавали как математическую теорию, не как практическую логику науки а (как науку, которая, по выражению Рао, «заставляет шанс работать»), и это повлекло за собой акцент на формальном и манипулятивном обучении. , например, решение комбинаторных задач с участием красных и зеленых мармеладок. Статистики жаловались, что математики склонны переоценивать математические манипуляции и теорию вероятностей и недооценивать вопросы экспериментирования , методологии опросов , исследовательского анализа данных и статистических выводов . [48] [ нужны разъяснения ]

все больше внимания уделяется анализу данных и научным исследованиям В последние десятилетия в статистическом образовании . В Соединенном Королевстве Смита исследование «Making Mathematics Count» предлагает преподавание основных статистических концепций в рамках учебной программы по естественным наукам, а не как часть математики . [49] В Соединенных Штатах в рекомендациях ASA для статистики бакалавриата указано, что вводная статистика должна делать упор на научные методы сбора данных , особенно на рандомизированные эксперименты и случайные выборки : [39] [50] теории « статистического вывода ». далее, в первом курсе следует рассмотреть эти темы при изучении [50] Аналогичные рекомендации даны и для курса Advanced Placement (AP) по статистике . Руководствам ASA и AP следуют современные учебники в США, например, Фридмана , Первиса и Пизани ( Статистика ). [51] и Дэвид С. Мур ( «Введение в практику статистики с Маккейбом») . [52] и статистика: концепции и разногласия с Нотцем [53] ) и Уоткинса, Шеффера и Кобба ( Статистика: от данных к решениям). [54] и статистика в действии [55] ).

Помимо акцента на научных исследованиях в содержании начального курса статистики, также наблюдается рост активного обучения при проведении занятий по статистике. [56] [ нужны разъяснения ]

Профессиональное сообщество [ править ]

Ассоциации [ править ]

В Международном статистическом институте (ISI) теперь есть одна секция, посвященная образованию, - Международная ассоциация статистического образования (IASE), которая каждые четыре года проводит Международную конференцию по преподаванию статистики, а также сателлитные конференции IASE в рамках заседаний ISI и ICMI. Великобритания учредила Центр статистического образования Королевского статистического общества, и теперь в ASA также имеется секция статистического образования, ориентированная в основном на преподавание статистики на уровнях начальной и средней школы.

Конференции [ править ]

В дополнение к международным собраниям преподавателей статистики в ICOTS каждые четыре года, США каждые два года проводят Конференцию США по преподаванию статистики (USCOTS) и недавно начали Электронную конференцию по преподаванию статистики (eCOTS), которая чередуется с USCOTS. Занятия в области статистического образования также проводятся на многих конференциях по математическому образованию, таких как Международный конгресс по математическому образованию , Национальный совет учителей математики , Конференция Международной группы по психологии математического образования и Исследовательская группа по математическому образованию. Австралазия. Ежегодные совместные статистические встречи (организуемые ASA и Статистическим управлением Канады ) предлагают множество сессий и круглых столов по статистическому образованию. Международные исследовательские форумы по статистическому мышлению, мышлению и грамотности каждые два года предлагают научные встречи и соответствующие публикации в журналах, на компакт-дисках и книгах по исследованиям в области статистического образования.

Курсовые работы и программы для выпускников [ править ]

В настоящее время только три университета предлагают последипломные программы по статистическому образованию: Университет Гранады , [57] Университет Миннесоты , [58] [59] и Университет Флориды . [60] Однако аспиранты различных дисциплин (например, математическое образование, психология, педагогическая психология) находят способы написать диссертации по темам, связанным со статистикой преподавания и обучения. Эти диссертации хранятся на веб-сайте IASE. [61]

Два основных курса статистического образования, которые преподавались в различных учреждениях и на разных факультетах, — это курс преподавания статистики. [62] и курс по статистическим исследованиям в области образования. [63] Семинар, спонсируемый ASA, разработал рекомендации для дополнительных программ и курсов для выпускников. [64]

Программное обеспечение для обучения [ править ]

в статистическом Тенденции образовании

Преподавателям статистики было предложено изучить новые направления в содержании учебных программ, педагогике и оценивании. В своем влиятельном выступлении на USCOTS исследователь Джордж Кобб представил инновационный подход к преподаванию статистики, который ставит методы моделирования , рандомизации и начальной загрузки в основу вводного курса на уровне колледжа вместо традиционного содержания, такого как теория вероятностей и теория теории вероятностей . тест . [65] Несколько учителей и разработчиков учебных программ изучают способы внедрения моделирования, рандомизации и начальной загрузки в качестве инструментов обучения для среднего и высшего образования. Такие курсы, как CATALST Университета Миннесоты, [66] Натан Тинтл и его коллеги « Введение в статистические исследования» , [67] команды Lock и «Раскрытие силы данных» , [68] представляют собой учебные проекты, основанные на идеях Кобба. Другие исследователи изучают развитие неформальных логических выводов как способ использования этих методов для лучшего понимания статистических выводов. [69] [70] [71]

Еще одним недавним направлением является работа с большими наборами данных , которые все больше влияют на нашу повседневную жизнь или вносят в нее свой вклад. Статистик Роб Гулд, создатель «Цикла данных», «Музыкального ужина» и «театрального представления», описывает многие из этих типов данных и призывает учителей находить способы использовать эти данные и решать проблемы, связанные с большими данными. [72] По словам Гулда, учебные программы, ориентированные на большие данные, будут касаться вопросов выборки, прогнозирования, визуализации, очистки данных и лежащих в их основе процессов, которые генерируют данные, а не традиционно подчеркиваемых методов получения статистических выводов, таких как проверка гипотез .

Движущей силой обоих этих изменений является возросшая роль компьютеров в статистике преподавания и обучения. [73] Некоторые исследователи утверждают, что по мере увеличения использования моделирования и симуляции, а также по мере того, как наборы данных становятся больше и сложнее, учащимся потребуются все более совершенные технические навыки вычислений. [74] Такие проекты, как MOSAIC, создают курсы, сочетающие информатику, моделирование и статистику. [75] [76]

См. также [ править ]

Сноски [ править ]

  1. ^ «Основные программы бакалавриата должны включать изучение теории вероятностей и статистической теории, а также необходимые математические знания, особенно исчисление и линейную алгебру. Программы для неспециалистов могут требовать меньшего изучения математики. Программы подготовки к дипломной работе могут потребовать дополнительной математики». Американская статистическая ассоциация . «Руководство по учебной программе для программ бакалавриата по статистическим наукам» . Проверено 14 мая 2010 г.
  2. ^ ASA дает следующие рекомендации для студентов, желающих стать статистиками: «Специализируйтесь в области прикладной математики или тесно связанной области. Если вы специализировались в нестатистической области, второстепенное — в области математики или статистики. Развивайте знания в области математики, естественных наук и Компьютеры и получить знания в конкретной области интересов. Степень магистра или доктора философии очень полезна и часто рекомендуется или необходима для должностей более высокого уровня». Американская статистическая ассоциация . «Как мне стать статистиком?» . Проверено 14 мая 2010 г.
  3. ^ «Степень магистра или доктора философии очень полезна и часто рекомендуется или требуется для должностей более высокого уровня». Американская статистическая ассоциация . «Как мне стать статистиком?» . Проверено 14 мая 2010 г.
  4. ↑ Статистик Стэнфордского университета Перси Диаконис написал: «Я вижу сильную тенденцию против теории меры на современных статистических факультетах: мне пришлось бороться за сохранение требований теории меры в аспирантуре Стэнфорда по статистике. Борьба была проиграна в Беркли». Диаконис, Перси (март 2004 г.). «Честовист делает то, байесианец то (Обзор теории вероятностей: логика науки Э.Т. Джейнса)» . СИАМ Новости . Архивировано из оригинала 7 октября 2007 года . Проверено 14 мая 2010 г.

Ссылки [ править ]

  1. ^ Уоллман, Канзас (1993). «Повышение статистической грамотности: обогащение нашего общества». Журнал Американской статистической ассоциации . 88 (421): 1–8. дои : 10.1080/01621459.1993.10594283 . JSTOR   2290686 .
  2. ^ Бонд, Мэн; Перкинс, С.М.; Рамирес, К. (2012). «Восприятие статистики студентами: исследование взглядов, концептуализации и содержательных знаний статистики» (PDF) . Статистический исследовательский журнал в области образования . 11 (2): 6–25. дои : 10.52041/serj.v11i2.325 . S2CID   140436759 .
  3. ^ Батанеро, Кармен; Беррилл, Гейл Ф.; Ридинг, Крис, ред. (2011). Преподавание статистики в школьной математике — проблемы преподавания и педагогического образования: совместное исследование ICMI/IASE: 18-е исследование ICMI . Спрингер. ISBN  978-94-007-1131-0 .
  4. ^ «Инструменты ресурсов оценки для улучшения статистического мышления - домашняя страница» . Проверено 28 февраля 2013 г.
  5. ^ Гарфилд, Дж. , и Бен-Цви, Д. (2008). Развитие статистического мышления учащихся: соединение научных исследований и педагогической практики. Спрингер.
  6. ^ Гарфилд, Дж. , и Бен-Цви, Д. (2008). Подготовка школьных учителей к развитию статистического мышления учащихся. В К. Батанеро, Г. Беррилле, К. Ридинге и А. Россмане. Статистика преподавания в школьной математике: проблемы преподавания и педагогического образования: совместное исследование ICMI/IASE: 18-е исследование ICMI. 299–310. Дордрехт: Спрингер.
  7. ^ Уттс, Дж. (2003). «Что образованные граждане должны знать о статистике и вероятности». Американский статистик . 57 (2): 74–79. CiteSeerX   10.1.1.193.2420 . дои : 10.1198/0003130031630 . S2CID   14289727 .
  8. ^ Гал, И. (2002). «Статистическая грамотность взрослых: значения, компоненты, обязанности». Международный статистический обзор . 70 (1): 1–25. дои : 10.1111/j.1751-5823.2002.tb00336.x . S2CID   122781003 .
  9. ^ Блум, Бенджамин Сэмюэл (1956). Таксономия образовательных целей: классификация образовательных целей. Справочник I. Когнитивная сфера . Дэвид Маккей. ISBN  9780582323865 . OCLC   220283628 .
  10. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Гал, И.; Гинзбург, Л. (ноябрь 1994 г.). «Роль убеждений и взглядов в изучении статистики: к системе оценки» . Журнал статистического образования . 2 (2). дои : 10.1080/10691898.1994.11910471 .
  11. ^ Галь, Иддо; Гарфилд, Джоан Б .; Гал, Ю., ред. (1997). «Мониторинг отношений и убеждений в статистическом образовании» . Проблема оценки в статистическом образовании . ИОС Пресс. стр. 37–51. ISBN  978-90-5199-333-2 .
  12. ^ Уайлд, СиДжей; Пфанкух, М. (1999). «Статистическое мышление в эмпирическом исследовании». Международный статистический обзор . 67 (3): 223–265. дои : 10.1111/j.1751-5823.1999.tb00442.x . S2CID   17076878 .
  13. ^ Шеффер, Р. (2001). «Статистическое образование: изучение прошлого, понимание настоящего и планирование будущего» . Информационный бюллетень секции статистического образования . 7 (1).
  14. ^ Шау, К.; Стивенс, Дж.; Дофини, Т.; Дель Веккио, А. (1995). «Разработка и проверка исследования отношения к статистике». Образовательные и психологические измерения . 55 (5): 868–876. дои : 10.1177/0013164495055005022 . S2CID   145141281 .
  15. ^ Мудрый, С.Л. (1985). «Разработка и проверка шкалы отношения к статистике». Образовательные и психологические измерения . 45 (2): 401–5. дои : 10.1177/001316448504500226 . S2CID   142923582 .
  16. ^ Робертс, Д.; Бильдербек, В. (апрель 1980 г.). «Надежность и достоверность статистического исследования отношения». Образовательные и психологические измерения . 40 (1): 235–8. дои : 10.1177/001316448004000138 . S2CID   145497772 .
  17. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Зиффлер, А.; Гарфилд, Дж .; Альт, С.; Дюпюи, Д.; Холлек, К.; Чанг, Б. (2008). «Что говорят исследования о преподавании и изучении вводной статистики на уровне колледжа? Обзор литературы» (PDF) . Журнал статистического образования . 16 (2). дои : 10.1080/10691898.2008.11889566 . S2CID   118200782 .
  18. ^ Харлоу, LL; Беркхолдер, Дж.Дж.; Морроу, Дж. А. (2002). «Оценка отношения, навыков и производительности в курсе количественных методов с улучшенным обучением: подход к структурному моделированию». Моделирование структурными уравнениями . 9 (3): 413–430. дои : 10.1207/S15328007SEM0903_6 . S2CID   143847777 .
  19. ^ Карлсон, Калифорния; Винквист, младший (2011). «Оценка активного подхода к преподаванию вводной статистики: подход к учебной тетради» (PDF) . Журнал статистического образования . 19 (1). дои : 10.1080/10691898.2011.11889596 . S2CID   122759663 .
  20. ^ Уайлд, СиДжей; Пфаннух, М.; Риган, М.; Хортон, Нью-Джерси (2011). «К более доступным концепциям статистического вывода» . Журнал Королевского статистического общества, серия A. 174 (2): 247–295. дои : 10.1111/j.1467-985X.2010.00678.x .
  21. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Конвей, Ф. (1986). «Статистика в школах». Журнал Королевского статистического общества, серия A. 149 (1): 60–64. дои : 10.2307/2981885 . JSTOR   2981885 .
  22. ^ Холмс, П. (2003). «50 лет преподавания статистики в английских школах: некоторые вехи (с обсуждением)». Журнал Королевского статистического общества, серия D. 52 (4): 439–474. дои : 10.1046/j.1467-9884.2003.372_1.x .
  23. ^ «CIMT — страница больше не доступна на серверах Плимутского университета» .
  24. ^ Примечания к курсу CIMT A-level.
  25. ^ mathsrevision.net Примечания для уровня A
  26. ^ matherevision.net Заметки по математике на выпускных экзаменах GCSE
  27. ^ Ресурсы для учителей и учеников ONS stats4schools
  28. ^ Смит, Адриан (2004). Сделать математику важной: отчет об исследовании профессора Адриана Смита математического образования после 14 лет . Лондон, Англия: Канцелярский офис.
  29. ^ В Соединенных Штатах произошел «широкий рост статистической подготовки в классах K-12, во главе с внедрением курса Advanced Placement (AP) по статистике». п. 403 дюйма Линдси, Брюс Г.; Кеттенринг, Джон; Зигмунд, Дэвид О. (август 2004 г.). «Отчет о будущем статистики» . Статистическая наука . 19 (3): 387–407. дои : 10.1214/088342304000000404 . JSTOR   4144386 . МР   2185624 .
  30. ^ Страница 403 в Линдси, Брюс Г.; Кеттенринг, Джон; Зигмунд, Дэвид О. (август 2004 г.). «Отчет о будущем статистики» . Статистическая наука . 19 (3): 387–407. дои : 10.1214/088342304000000404 . JSTOR   4144386 . МР   2185624 .
  31. ^ Эстонские школы будут преподавать компьютерную математику Wall Street Journal, 11 февраля 2013 г.
  32. ↑ Математические повстанцы вторгаются в Эстонию с компьютеризированным образованием , 12 февраля 2013 г.
  33. ^ Эстония выбрана полигоном для эксперимента по математическому образованию Новости общественного вещания Эстонии
  34. ↑ Эстонские и британские эксперты объединяются для разработки компьютерного математического образования Postimees, 13 февраля 2013 г.
  35. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Смит, ТМФ ; Стаецкий, Л. (2007). «Преподавание статистики в университетах Великобритании». Журнал Королевского статистического общества, серия A. 170 (3): 581–622. дои : 10.1111/j.1467-985X.2007.00482.x . МР   2380589 . S2CID   122476763 .
  36. ^ SAGE добивается успеха с новым учебником / электронной книгой по статистике Энди Филда - Нэнси К. Хертер, 2013 г.
  37. ^ Страница 616 в Мур, Дэвид С .; Кобб, Джордж В. (август 2000 г.). «Статистика и математика: напряжение и сотрудничество». Американский математический ежемесячник . 107 (7 сентября): 615–630. CiteSeerX   10.1.1.422.4356 . дои : 10.2307/2589117 . JSTOR   2589117 . МР   1543690 .
  38. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Страница 622 в Мур, Дэвид С .; Кобб, Джордж В. (август 2000 г.). «Статистика и математика: напряжение и сотрудничество». Американский математический ежемесячник . 107 (7): 615–630. CiteSeerX   10.1.1.422.4356 . дои : 10.2307/2589117 . JSTOR   2589117 . МР   1543690 .
  39. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Американская статистическая ассоциация . «Руководство по учебной программе для программ бакалавриата по статистическим наукам» . Проверено 14 мая 2010 г.
  40. ^ Спид, Терри (ноябрь 2009 г.). «Диалог (вещи Теренса)» . Бюллетень ИМС . 38 (9): 14. ISSN   1544-1881 .
  41. ^ Печь 1988 г.
  42. ^ Гарольд Хотеллинг (декабрь 1940 г.). «Преподавание статистики» . Анналы математической статистики . 11 (4): 457–470. дои : 10.1214/aoms/1177731833 . JSTOR   2235726 .
  43. ^ Гарольд Хотеллинг (1988). «Золотые старые книги: классические статьи из мира статистики и теории вероятности:« Преподавание статистики » » . Статистическая наука . 3 (1): 63–71. дои : 10.1214/ss/1177013001 .
  44. ^ Гарольд Хотеллинг (1988). «Золотые старые книги: классические статьи из мира статистики и теории вероятностей:« Место статистики в университете » » . Статистическая наука . 3 (1): 72–83. дои : 10.1214/ss/1177013002 .
  45. ^ Шеффер, Ричард Л. Шеффер и Стасни, Элизабет А. (ноябрь 2004 г.). «Состояние высшего образования в области статистики: отчет CBMS» . Американский статистик . 58 (4): 265–271. дои : 10.1198/000313004X5770 . S2CID   123312251 .
  46. ^ Мур, Дэвид С. (январь 1988 г.). «Должны ли математики преподавать статистику?». Математический журнал колледжа . 19 (1): 3–7. дои : 10.2307/2686686 . JSTOR   2686686 .
  47. ^ Кобб, Джордж В.; Мур, Дэвид С. (ноябрь 1997 г.). «Математика, статистика и преподавание». Американский математический ежемесячник . 104 (9): 801–823. дои : 10.2307/2975286 . JSTOR   2975286 .
  48. ^ Хотеллинг. Кобб и Мур. [ нужна полная цитата ]
  49. ^ Адриан Смит (основной источник). ТМФ Смит и др. [ нужна полная цитата ]
  50. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Джоан Гарфилд , Боб Хогг, Кэндис Шау и Декс Уиттингхилл (9 июня 2000 г.). Рабочая группа по первым курсам статистических наук (ред.). Передовой опыт вводной статистики (проект 2000.06.09) (PDF) . Документ с изложением позиции Инициативы по статистическому образованию бакалавриата. Американская статистическая ассоциация .
  51. ^ Фридман, Дэвид; Роберт Пизани; Роджер Первс (1998). Статистика (4-е изд.). Нью-Йорк: WW Нортон. ISBN  978-0393929720 .
  52. ^ Мур, Дэвид; Джордж П. Маккейб; Брюс Крейг (2012). Введение в практику статистики (7-е изд.). Нью-Йорк: WH Freeman. ISBN  978-1429240321 .
  53. ^ Мур, Дэвид; Нотц, Уильям И. (2014). Статистика: концепции и противоречия (8-е изд.). Нью-Йорк: WH Freeman and Company. ISBN  978-1464125669 .
  54. ^ Уоткинс, А.Е.; Ричард Л. Шеффер; Джордж Кобб (2011). Статистика от данных к решению (2-е изд.). Хобокен, Нью-Джерси: Уайли. ISBN  978-0470458518 .
  55. ^ Уоткинс, А.Е.; Ричард Л. Шеффер; Джордж Кобб (2008). Статистика в действии: понимание мира данных (2-е изд.). Эмеривилл, Калифорния: Издательство по ключевым учебным программам. ISBN  978-1559539098 .
  56. ^ Мур и Кобб. [ нужна полная цитата ]
  57. ^ Батанеро, Кармен (2002). «Обучение будущих исследователей статистическому образованию. Размышления об испанском опыте» (PDF) . Статистический исследовательский журнал в области образования . 1 (1): 16–18.
  58. ^ Цинкар, Эми (июль 2007 г.). «Почитание инноваций» . Монитор по психологии . 38 (7): 48.
  59. ^ «Учебная программа для докторантуры по статистическому образованию - Минский университет» . Проверено 12 апреля 2013 г.
  60. ^ «Статистическое образование» Педагогического колледжа Университета Флориды . Проверено 12 апреля 2013 г.
  61. ^ Гарфилд, Джоан . «ИАСЭ – Публикации: Диссертации» . Проверено 12 апреля 2013 г.
  62. ^ Гарфилд, Джоан ; Мишель Эверсон (2009). «Подготовка учителей статистики: Курс повышения квалификации для будущих учителей» . Журнал статистического образования . 17 (2): 223–237. дои : 10.1080/10691898.2009.11889516 .
  63. ^ «Курсы педагогической психологии в Университете Миннесоты — города-побратимы» . Проверено 12 апреля 2013 г. См. EPSY 8271 .
  64. ^ Гарфилд, Джоан ; Пантула, Шастри; Перл, Деннис; Уттс, Джессика (март 2009 г.). «Программы для выпускников статистического образования: отчет о семинаре, финансируемом за счет гранта инициативы членов ASA» (PDF) . Американская статистическая ассоциация . Проверено 12 апреля 2013 г.
  65. ^ Кобб, Джордж В. (2007). «Вводный курс статистики: учебная программа Птолемея?» (PDF) . Технологические инновации в статистическом образовании . 1 (1). дои : 10.5070/T511000028 . ISSN   1933-4214 .
  66. ^ Гарфилд, Джоан ; дельМас, Роберт; Зиффлер, Эндрю (1 ноября 2012 г.). «Развитие специалистов по статистическому моделированию и мыслителей на вводном курсе статистики третичного уровня». ЗДМ . 44 (7): 883–898. дои : 10.1007/s11858-012-0447-5 . ISSN   1863-9690 . S2CID   145588037 .
  67. ^ Тинтл, Натан; ВандерСтоп, Джилл; Холмс, Вики-Линн; Куизенберри, Брук; Суонсон, Тодд (2011). «Разработка и оценка предварительной учебной программы по вводной статистике на основе рандомизации» (PDF) . Журнал статистического образования . 19 (1): п1. дои : 10.1080/10691898.2011.11889599 . S2CID   30333809 .
  68. ^ Лок, правый; Замок, ПФ ; Лок Морган, К.; Замок, EF; Лок, Д.Ф. (2012). Статистика: раскрытие силы данных . Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons.
  69. ^ Николетсиас, Майкл (2010). Статистика для студентов и исследователей: понимание концепций . Майкл Николетсиас. ISBN  978-1453604533 .
  70. ^ Арнольд, П.; С. Образование; Северная Зеландия; М. Пфаннух; Си Джей Уайлд; М. Риган; С. Бюджет (2011). «Развитие умственных способностей учащихся: от практических занятий к «фильмам» » . Журнал статистического образования . 19 (2). дои : 10.1080/10691898.2011.11889609 .
  71. ^ Россман, А. (2008). «Рассуждения о неформальных статистических выводах: взгляд одного статистика» (PDF) . Статистический исследовательский журнал в области образования . 7 (2): 5–19. дои : 10.52041/serj.v7i2.467 . S2CID   18885739 . (8–22 в формате PDF.)
  72. ^ Гулд, Роберт (2010). «Статистика и современный студент» (PDF) . Международный статистический обзор . 78 (2): 297–315. дои : 10.1111/j.1751-5823.2010.00117.x . ISSN   1751-5823 . S2CID   62346843 .
  73. ^ Шанс, Бет ; Дани Бен-Цви; Джоан Гарфилд ; Эльза Медина (12 октября 2007 г.). «Роль технологий в улучшении изучения статистики студентами» . Технологические инновации в статистическом образовании . 1 (1). дои : 10.5070/T511000026 . Проверено 15 октября 2012 г.
  74. ^ Нолан, Дебора ; Темпл Ланг, Дункан (1 мая 2010 г.). «Вычисления в учебной программе по статистике» (PDF) . Американский статистик . 64 (2): 97–107. CiteSeerX   10.1.1.724.797 . дои : 10.1198/tast.2010.09132 . ISSN   0003-1305 . S2CID   121050486 .
  75. ^ Прюим, Рэндалл (2011). Основы и приложения статистики: введение в использование R . Американское математическое общество. ISBN  978-0-8218-5233-0 .
  76. ^ Каплан, Дэнни (2012). Статистическое моделирование: новый подход (2-е изд.). Проект МОЗАИКА. ISBN  978-0-9839658-7-9 .

Дальнейшее чтение [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

Журналы [ править ]

Ассоциации и центры [ править ]

Другие ссылки [ править ]

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Statistics_education&oldid=1189117005"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: e2fdd4b7a33edc65b65a3290ffb86053__1702143660
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/e2/53/e2fdd4b7a33edc65b65a3290ffb86053.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Statistics education - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)