通过深入研究真实数据来教授数学

作者:Kathleen Palmieri

有效的数学教学需要从大的思想开始。教育家们不需要按照规定的课程来教授数学,而不是按照规定的方法来教数学。

好奇心、讨论、练习和想象是4-8年级数学教学的关键因素。关于数学学习有太多的误解和神话,我们需要改变实践来培养自信、有数学头脑的学生。

我最近学会了把数据科学融入数学课堂。数据素养是一个重要的概念,事实上,它是一种生活技能。学生们需要把数学与现实世界联系起来。为了做到这一点,我从全班的“数据谈话”开始我的数学课,通过展示一个图形之类的视觉来创造好奇心。

由于学生看图形,我问:“你怎么知道?”然后,我给学生的时间来分享他们的想法和发展的问题。在课堂上,我邀请他们到董事会提出自己的想法,他们在图中看到什么。我可以模拟虚拟空间的经验。

《纽约时报》为课堂教师提供了一个很好的资源这是怎么回事在这个图?”这些图的一些例子如下(点击放大):

我们对数据的日常包围。通过给团体或对学生的数据集分析使用亲历亲为,集实践。数据应该是真实的数据连接到学生的生活。鼓励好奇心和讨论,让学生创建的问题。让他们寻找模式,因为他们探索数据。

最后,让学生找到创建数据可视化的方法,如图形或绘图,以分享他们的发现。这也可以包括一份描述他们的方法和他们发现的关于数据集的东西的报告。

我的学生(大流行前)分析图表并创建问题列表。

协作是数学重要,因为学生需要一起工作,并在这样做他们的学习路径变化,导致他们走向成功。学生们互相学习,他们也意识到自己并不孤单,当他们遇到的障碍。这是在这些时候,斗争允许对话,也有助于培养的认识较高水平。

我们所有的学生需要了解:

大脑就像肌肉,需要锻炼. 我们的大脑总是处于不断变化和成长的状态。每一次我们学到东西,我们就开始一条新的路,越学越深,它就越强大。我们的大脑在不断地发展,加强和连接,我们学习的越多。

我们可以接受的斗争,不知道的时间。分享工作,提出问题,并允许对数学的好奇心。从错误中吸取教训,努力走向成功。拥抱“的力量”但是“!

还有就是要找到一种模式或解决数学问题的方法不止一种。通过学习概念和技能,在学生的头脑中建立一个“数学工具箱”是一个有益的步骤,但我们需要让学生以创造性、好奇心和深思熟虑的态度处理问题或数据。讨论你的想法,提出问题,倾听别人的想法。

数学是不是速度。背诵数学公式是不学习。然而,在数据或乘法表查找模式有助于建立在我们的心中“粘”的规则和建立关系。最重要的是理解数学连接. 比如说你的立方四4的.

有哪些变化,我们可以在我们的数学课堂今天做什么呢?

•拿出大创意,为好奇心、讨论和探索留出更多时间。
•向学生提出问题或提供数据,让他们提出问题。
•让学生脑力激荡,并创建自己的数据集,然后创建一个可视化。
•用思维方式学习数学。学生对自己能力的信念改变了他们做数学时大脑的工作方式。
•识字您的学习环境的一部分,使数据。课程中的一体化数据的科学。

当教师成长,学生成长

为了准备我们的学生在学习上的持续增长,我们需要在我们的教学方法不断成长壮大。他们开发的数学途径,这将继续增长提供了早在中等档次介绍了数据读写能力将有利于我们的学生。

霍·博尔勒提供一个名为21世纪的教学包括伟大的洞察创建数据的科学方法的数学。教学生做数据的意义,早在我们可以帮助他们在一个充满世界数据成功。

在这些网站上找到更多想法:

https://www.mindsetworks.com/science/

https://www.youcubed.org/resource/books/

https://www.nytimes.com/2019/08/27/learning/looking-for-graphs-to-use-in-the-classroom-here-are-34.html

https://www.youcubed.org/21st-century-teaching-and-learning/

https://www.wbur.org/edify/2017/04/10/math-growth-mindering


凯瑟琳·帕米里是国家局认证的教师和NBCT专业学习促进。她是一个五年级的教育在纽约州北部谁定期审查书籍MiddleWeb。万博maxbet官网凯西最近被珍妮·格兰特兰采访在今日心理学两部分组成的文章她谈到专业学习和成长心态的力量。

随着写作工作坊,课程写作的努力,和数学演示了在课堂上,凯西参加扫盲和学习的热情。作为一个终身学习者,她是一个狂热的读者和教育实践和技术研究员。她合作与同事和全球的Twitter@凯瑟琳042500通过她的网站.

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1级响应

  1. 珍妮兰 说:

    喜欢这个!A key reason there’s a big hole in current adults’ data science skills (not enough data scientist supply to meet demand, elevated demand for data scientists because orher staff lack sufficient data skills, etc.) is because math wasn’t traditionally taught this way. Yet more wisdom and practical advice from Palmieri!

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