Creating Shared Understanding in Statistics and Data Science Collaborations
Creating Shared Understanding in Statistics and Data Science Collaborations
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在统计和数据科学合作中建立共识
DOI：
10.1080/26939169.2022.2035286
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发表时间：
2022
影响因子：
1.7
通讯作者：
Smith, Heather S.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Vance, Eric A.;Alzen, Jessica L.;Smith, Heather S.
统计学家和数据科学家被要求通过他们的合作项目来增加他们的影响力。统计和数据科学从业者及其教育工作者可以通过学习如何与合作者建立共同的理解，以及将这一概念教授给他们的学生，同事和学员，来实现并实现更大的影响。在这篇文章中，我们探讨和解释了共同知识和共同理解的概念，这是实现更大影响的行动基础。我们还探讨了误解和可疑理解的相关概念。我们描述了一个教自己和他人如何建立共同理解的过程。我们的结论是，将共同理解的概念纳入统计或数据科学的实践中，并遵循所描述的步骤，将对项目和整个职业生涯产生更大的影响。
Statisticians and data scientists have been called upon to increase the impact they have through their collaborative projects. Statistics and data science practitioners and their educators can achieve and enable greater impact by learning how to create shared understanding with their collaborators as well as teaching this concept to their students, colleagues, and mentees. In this article, we explore and explain the concepts of common knowledge and shared understanding, which is the basis for action to accomplish greater impacts. We also explore related concepts of misunderstanding and doubtful understanding. We describe a process for teaching oneself and others how to create shared understanding. We conclude that incorporating the concept of shared understanding into one’s practice of statistics or data science and following the steps described will result in having more impact on projects and throughout one’s career.
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