Implications of the Data Revolution for Statistics Education
Implications of the Data Revolution for Statistics Education
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数据革命对统计教育的影响
DOI：
10.1111/insr.12110
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发表时间：
2015
影响因子：
2
通讯作者：
Ridgway J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ridgway J
从来没有一个更令人兴奋的时间参与统计。新兴的数据来源提供了新的证据，引发了新的问题，使新的答案成为可能，并塑造了证据被用来影响政策，舆论和商业惯例的方式。重要的发展包括开放数据、大数据、数据可视化和数据驱动新闻的兴起。这些事态发展正在改变现有证据的性质、提出和使用证据的方式以及解释证据所需的技能。教育工作者应该少强调小样本和线性模型，多强调大样本，多变量描述和数据可视化。需要教授用于分析大数据的技术。数据使用的日益多样性需要在课程中进行更深入的概念分析;这应该包括对建模功能的探索，以及数据和道德的政治。数据革命可以通过举例说明有偏见的抽样、措施的腐败和建模失败的危险来振兴现有的课程。学生需要学会统计思考，并在解决实际问题的基础上开发数据处理和建模的美学。
There has never been a more exciting time to be involved in statistics. Emerging data sources provide new sorts of evidence, provoke new sorts of questions, make possible new sorts of answers and shape the ways that evidence is used to influence policy, public opinion and business practices. Significant developments include open data, big data, data visualisation and the rise of data‐driven journalism. These developments are changing the nature of the evidence that is available, the ways in which it is presented and used and the skills needed for its interpretation. Educators should place less emphasis on small samples and linear models and more emphasis on large samples, multivariate description and data visualisation. Techniques used to analyse big data need to be taught. The increasing diversity of data usage requires deeper conceptual analysis in the curriculum; this should include explorations of the functions of modelling, and the politics of data and ethics. The data revolution can invigorate the existing curriculum by exemplifying the perils of biassed sampling, corruption of measures and modelling failures. Students need to learn to think statistically and to develop an aesthetic for data handling and modelling based on solving practical problems.
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影响因子：
2
作者：
Garrett Grolemund;H. Wickham
通讯作者：
Garrett Grolemund;H. Wickham
DOI：
--
发表时间：
2011-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jean-Paul Fitoussi;Amartya Sen;Joseph E. Stiglitz
通讯作者：
Jean-Paul Fitoussi;Amartya Sen;Joseph E. Stiglitz
政治如常：扶贫言论背后的原因
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
作者：
Thomas Pogge
通讯作者：
Thomas Pogge
学生对统计推断的误解：统计教育研究实证证据的回顾
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
作者：
Ana Elisa Castro Sotos;S. Vanhoof;W. Noortgate;P. Onghena
通讯作者：
P. Onghena
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
Petra Kaufmann
通讯作者：
Petra Kaufmann