当今世界正围绕着数据运转。每秒钟都有海量信息被生成、收集和分析。作为教师，我们最重要的职责之一，不仅仅是向学生传授基础的科学和数学概念，还要赋予他们理解、解释和利用这些数据的能力。正是在这一点上，数据素养作为一项关键的21世纪技能，在 STEM（科学、技术、工程和数学）领域中显得尤为重要。
在这篇博客中，我们将详细探讨什么是数据素养，它为何对STEM教育至关重要，以及我们如何能够有效地在课堂上教授这些技能。
什么是数据素养？为何它如此重要？
数据素养 被定义为阅读、处理、分析、解释数据并用论据进行交流的能力。这不仅仅是看懂图表；它还包括理解数据的背景、质疑其有效性，并基于数据做出明智的决定。
STEM与数据素养的交集
所有STEM领域都依赖于通过观察、实验和测量收集的数据。
- 科学： 分析实验数据以检验假设。
- 技术： 分析用户行为数据以改进应用程序的功能。
- 工程： 使用材料测试数据计算结构的耐久性。
- 数学： 通过统计方法对大数据集中的趋势和关系进行建模。
缺乏数据素养的STEM学生，会把从实验室或项目中获得的原始数据仅仅视为一堆数字。然而，具备数据素养的学生，却能从这堆数字中发现隐藏的信息、趋势和解决方案。这项技能可以帮助学生为未来以数据为驱动的职业（数据科学家、分析师、工程师、研究员）做好准备，并使他们成为能够产生创新想法、解决问题的人才。
课堂中发展数据素养的策略
培养数据素养并非一个抽象的、只需几节课就能讲完的主题；它需要跨学科的方法，并融入到所有的STEM课程中。以下是您可以采用的基本策略：
- 将数据收集过程放在首位
防止学生将数据仅仅视为“呈现给他们”的东西。让他们自己创建数据。
- 真实生活项目： 从简单的项目开始，例如记录校园里空气的温度、植物的生长速度，或不同学生群体中最流行的颜色。
- 观察与测量： 让学生质疑他们收集了哪种类型的数据（定量、定性）、使用了哪些工具（卷尺、温度计、问卷），以及测量误差意味着什么。这是他们理解数据质量和可靠性的第一步。
- 从基础教起数据可视化
数据可视化是将复杂信息快速、易懂地呈现出来的最有力方式。
- 选择正确的图表： 教导学生为什么针对不同的数据类型（连续、分类）需要选择条形图、饼图或折线图。展示错误的视觉化方式如何可能产生误导。
- 图表创建工具： 鼓励学生使用Excel、Google表格或免费在线工具（例如，Datawrapper、Tableau Public）来可视化他们自己的数据。这同时也能发展他们的数字素养技能。
- “讲述故事”： 看着图表，问“这个图表告诉了我们什么？”请学生根据他们的发现构造一个故事。
- 数据解释和批判性思维
数据素养最深层次的能力是能够用批判性的眼光评估信息。
- 相关性与因果关系： 经常提出“如果两件事同时增加，是不是其中一个导致了另一个？”这个问题。用现实世界的例子来解释这个基本的统计错误（相关性并非因果关系）。
- 质疑背景： 要求学生问诸如“谁收集了这些数据？”、“收集这些数据的目的是什么？”、“样本量是否足够？”等问题。讨论数据是否存在偏差或是否包含缺失信息。
- 得出结论： 要求他们在分析的基础上形成一个论点，并用数据支持这个论点。加强基于证据的决策能力。
- 创建跨学科项目
将数据素养从一项抽象技能转变为应用于所有STEM领域的实用工具。
| STEM领域 | 数据素养项目建议 |
| 科学 | 测量当地水源在不同季节的pH值和氧气含量，并创建对比图表。 |
| 技术/工程 | 收集学校的能耗数据（每小时、每天），识别异常情况，并提出节能解决方案。 |
| 数学 | 使用真实世界的调查数据（例如，体育统计数据）进行集中趋势和分布分析，并基于这些分析进行预测。 |
可用于数据素养的工具和资源
如今，有许多易于获取的工具和资源可以用来培养这些技能：
- Google Sheets / Microsoft Excel： 适用于简单的数据输入、编辑、使用公式进行计算和创建基本图表。
- 在线模拟和数据集： 您可以从NASA、NOAA（国家海洋和大气管理局）或地方政府共享的开放数据平台下载并使用真实的、大型数据集。这能让学生超越自己收集的数据。
- 块状编程环境： 通过在Scratch或类似平台上创建包含数据分析和可视化元素的简单程序，帮助学生掌握编程和数据处理的逻辑。
作为教师应该记住的要点
教授数据素养也会带来一些挑战。请记住：
- 不要追求完美： 您的目标不是让您的学生成为统计学家，而是赋予他们基于数据的思维能力。从简单的图表和基本分析开始。
- 允许他们犯错： 您的学生可能会选择错误的图表或错误地解释数据。这些错误是学习过程中最有价值的部分。鼓励他们从错误中学习。
- 跨学科合作： 与学校的数学、科学、社会研究甚至语文（解释图表和报告）教师合作，将数据素养转变为一个共同的学校目标。
在一个信息爆炸的时代，数据素养是学生批判性思考和理解事实能力的基础。通过将这项技能整合到STEM教育中，我们不仅可以在课堂上培养科学家，还可以培养出有意识的、具备分析能力的、能够提出基于数据解决方案的21世纪公民。
您为在课堂上培养数据素养所迈出的每一步，都将是对学生未来最宝贵的投资。我们很想知道您正在实施哪些策略或遇到了哪些挑战！请在评论中分享！
