Large Knowledge und KI verändern die Natur der Arbeitswelt. Das ergab eine Umfrage 60 % der Berufe werden von KI betroffen sein in den kommenden Jahren. Die Zahl der Menschen, die von Large Knowledge betroffen sein werden, ist sogar noch höher.
Wir haben über einige davon gesprochen Datenkarrieren, die die Welt beeinflussen werden. Wir wollten jedoch detaillierter auf einige Möglichkeiten eingehen, wie Menschen, die in diese Berufe einsteigen, die Fähigkeiten entwickeln können, die sie für den Erfolg benötigen.
Die Entwicklung der richtigen Fähigkeiten ist der Schlüssel zum Erfolg in einer datengesteuerten Karriere
Niemand hat einer datengesteuerten Karriere jemals vorgeworfen, voller Aufregung und Intrigen zu sein. Schließlich sind Superman und James Bond, Charaktere, die für Nervenkitzel und Spannung stehen, keine Zahlenjäger. Es scheint jedoch, dass die Gesellschaft den Dateninterpretern einen schlechten Dienst erwiesen hat. Besonders in der heutigen Welt, in der Daten jedem Aspekt unseres Lebens zugrunde liegen, ist die Anleitung qualifizierter Pädagogen, einschließlich solcher, nicht mehr erforderlich Statistiklehrer in meiner Nähe kann die faszinierenden und praktischen Anwendungen dieses Themas aufzeigen.
Alles, was wir essen, trinken, tun und kaufen, ist mit Daten verbunden. Damit sie einen Wert haben, müssen diese Daten organisiert, analysiert und interpretiert werden. Heutzutage sind Statistiker und andere, die mit Daten arbeiten, stille Helden. Sie tragen dazu bei, unsere Welt und alles darin zu gestalten. Dies ist einer der Gründe dafür, dass es viele Karrieren gibt, die Sie mit einem Abschluss in Datenwissenschaften verfolgen können. wie wir in diesem Beitrag dargestellt haben.
Wie können Lehrer dieses scheinbar trockene Thema in ein Thema verwandeln, das Interesse und Leidenschaft weckt? Diese Schritte können nicht nur dazu beitragen, auswendig gelernte Lernmuster zu durchbrechen, sondern auch Lehrern dabei helfen, ihre Schüler zur Beherrschung der Statistik zu führen.
Statistikfähigkeiten verstehen
Debatten über Bildung konzentrieren sich oft auf die Fächer, die wir unterrichten; Zum Beispiel Kern- und Wahlfächer. Selten spricht jemand über die kognitiven und intellektuellen Fähigkeiten, die Studierende durch akademisches Lernen erwerben. Wir sehen, dass sich diese Spaltung in unseren Klassenzimmern widerspiegelt: Wir unterrichten Themen aus Lehrbüchern und messen die Lernfähigkeit der Schüler durch Exams.
Viele Lehrer sind am Ende frustriert darüber, dass sie den Schülern etwas antun, obwohl sie ihre Lernenden lieber durch aktives Engagement stärken möchten. Eine Möglichkeit, dies zu überwinden, besteht darin, sich auf die Kompetenzentwicklung zu konzentrieren und das Thema verfolgen zu lassen.
Statistikkompetenzen reichen von mathematischen Fähigkeiten bis hin zur Mustererkennung. Natürlich muss man sich die praktischen Fähigkeiten aneignen, die Statistiker für die Arbeit mit Daten benötigen, etwa die grafische Darstellung und Datenbankverwaltung. Dennoch haben Lehrer in diesem breiten Spektrum an Talenten viele Möglichkeiten, das Interesse der Schüler für das Fach zu wecken.
Kritisches Denken ist beispielsweise ein wesentlicher Bestandteil der Mustererkennung. Um diese Fähigkeit zu verfeinern, muss man das Bauchgefühl, dass „etwas nicht stimmt“, in eine Analyse der Gründe umwandeln, warum es „nicht richtig“ ist, und darüber diskutieren, wie man Daten interpretiert, um zu korrekten Schlussfolgerungen zu gelangen.
Um dies zu verdeutlichen, untersuchen wir das beliebte Eiscreme- und Ertrinkungsszenario. Im Sommer deuten die Zahlen darauf hin, dass mehr Menschen Eis essen. Ebenso zeigen Statistiken, dass es in diesen Monaten zu mehr Wasserunfällen kam. Von da an beginnt die Klasse eine lebhafte Diskussion über Kausalität, Korrelation und Wahrscheinlichkeit. Presto! Sie haben gerade Ihre Statistikvorlesung belebt und gleichzeitig Ihre Denkfähigkeiten gestärkt.
Analysefähigkeiten entwickeln
Statistiker sind Meister darin, aus Zahlen jede gewünschte Schlussfolgerung zu ziehen. Um etwas zu analysieren, müssen Sie wissen, worauf Sie es analysieren.
Zur Klarstellung: Ein Marketinganalyst würde sich wahrscheinlich auf das Verkaufsvolumen eines Produkts konzentrieren und nicht darauf, wie viel Produkt produziert wird. Umgekehrt würde ein Produktivitätsanalyst den Produktionsdurchsatz professional Stunde betrachten und nicht, wie viel Produkt verkauft wird.
Um die Lerndatenanalyse ansprechender zu gestalten, können wir Schülergruppen verschiedene analytische Rollen zuweisen. Einer könnte sich mit Advertising befassen, ein anderer ist ein Verbraucher, ein dritter könnte ein Supervisor sein und so weiter. Jeder in der Gruppe erhält den gleichen Datensatz, aber jeder muss ihn anhand seiner zugewiesenen Rolle analysieren. Sie können Noten basierend auf den von ihnen verfassten Arbeiten oder der Artwork und Weise, wie sie ihr Szenario im Rollenspiel spielen, vergeben.
Je vielfältiger die Erfahrungen Ihrer Schüler mit der Analyse von Daten sind, desto umfassender und besser entwickelt sind ihre Fähigkeiten. Darüber hinaus helfen ihnen solche Übungen zu erkennen, dass die Datenanalyse nicht losgelöst vom wirklichen Leben oder etwas, das über ein Computerprogramm geschieht, erfolgt. Es ist etwas, das sie aktiv verfolgen können – im Unterricht und in ihrem Leben.
Excel beherrschen
Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Diagramme und Grafiken sind wesentliche Statistikwerkzeuge. Leider haben wir keine cleveren, ansprechenden Taktiken, die Sie in Ihren Schülergruppen ausprobieren können. Es führt kein Weg daran vorbei, am Laptop zu sitzen, Daten einzugeben und sie in visuelle Darstellungen umzuwandeln.
Dennoch fördern diese Übungen die Computerkenntnisse, eine wichtige Fähigkeit in unserer digitalen Welt. Unsere Studierenden gelten als Digital Natives, was bedeutet, dass sie ein Leben ohne Laptop, Smartphones und die vernetzte Umgebung noch nie kennengelernt haben. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um in datengesteuerten Karrieren erfolgreich zu sein und erfolgreich zu sein.
Durch diese Artwork der einfachen Arbeit erlernen Ihre Schüler eine wichtige Lektion. Unsere digitale Welt ist vielschichtig, mit Backends, Frontends und Benutzeroberflächen. In statistischen Begriffen ausgedrückt könnte man sagen, dass der Aufbau von Datenbanken ein Again-Finish-Ansatz ist, die grafische Darstellung und Darstellung von Daten eine Entrance-Finish-Anwendung und Tabellenkalkulationen Benutzeroberflächen.
Auch wenn Ihre Lernenden keine Karriere im Statistikbereich planen, erhalten sie mit diesem Niveau an Computerkenntnissen praktische Werkzeuge, die für nahezu jedes Berufsfeld anwendbar sind. Sie murren und stöhnen vielleicht über sich wiederholende Dateneingabeaufgaben, aber mit Ihrer Ermutigung werden sie auf lange Sicht von diesen Fähigkeiten profitieren.
Ergebnisse interpretieren
Wir haben viele clevere Soundbites, um statistische Ergebnisse zu beschreiben. Die über Lügen, schlimmere Lügen und Statistiken zum Beispiel oder „Die Zahlen sind die Zahlen“. Sie alle weisen darauf hin, dass in der Statistik die Interpretation alles ist.
Der Trick bei der statistischen Interpretation ist Objektivität. Der ewige Kampf liegt zwischen dem, was die Zahlen aussagen, und dem, was interessierte Parteien von den Zahlen erwarten. Obwohl Statistiken eher klinischer Natur sind, können sich persönliche Vorurteile in die Dateninterpretation einschleichen – und tun dies auch oft.
Hier finden Sie Möglichkeiten zur Stärkung und Aufklärung der Studierenden. Dabei geht es nicht nur darum, dass Daten Ihren Standpunkt untermauern, sondern auch um Ethik und Prinzipien.
Man könnte zugeben, dass Daten, die zeigen, dass rote Autofahrer mehr Unfälle haben als weiße Autofahrer, wahrscheinlich keine großen Auswirkungen auf die Gesellschaft haben werden. Allerdings kann das Ziehen falscher Schlussfolgerungen beispielsweise aus medizinischen Daten einen übergroßen Einfluss auf globale Gesundheitsinitiativen haben.
Vielleicht ist es die größere Aufgabe, den Schülern diese Fähigkeit beizubringen, die ethischen und realen Aspekte der Dateninterpretation darzustellen. Auch hier werden Sie sie auffordern, kritisch zu denken, neue Ideen zu erforschen und sich auszudrücken.
Nach alledem wissen wir, dass es einfach ist, diese Initiativen zur Stärkung der Studierenden vorzustellen. Diese Strategien wirken Wunder, sowohl im Einzelgespräch als auch in kleinen Gruppen. Ihre Umsetzung im Unterricht ist weitaus anspruchsvoller. Wenn Sie jedoch etwas Spielraum haben, um Ihren Schülern praktische Lernmöglichkeiten zu bieten, können Sie Ihr Klassenzimmer durch die Nutzung einiger dieser Möglichkeiten umgestalten. Der Markt für Large Knowledge ist über 348 Milliarden US-Greenback wertDaher ist es wichtig sicherzustellen, dass unsere zukünftigen Mitarbeiter wissen, wie man es nutzt.