「数学のカリキュラムの焦点はただの学生が、計算できる作るだけでなく、数学の美しさへの感謝の育成についてであってはならない。」 - ダニエル・Kunin
ダニエルを取得, スタンフォード大学の最初の年の巨匠の学生, 研究計算と数学エンジニアリングとは、オンラインプラットフォームの作成者です, 理論を見て, 彼は、世界の変化に関連する統計や確率を教えるために創造的かつ革新的な方法を使用しています.
次のインタビューで, Kuninは、今日の数学教育について説明し、どのように彼はそれが、里親好奇心、両方のために改善することができると信じているし、今より関連性があると今後. 彼は、それが技術的な詳細を学ぶだけでなく、対象の「美しさ」を鑑賞する方法を学ぶだけではありませんように、数学は、他の科目が教えられているのと同じ方法を教えるべきだと主張します.
彼はデータのデジタル時代に住んで若者に不可欠であると考えている統計などのトピックに関するカリキュラムで、よりフォーカス用Kunin支持者. 統計学の学際的な分野についての詳細を学ぶことは、より良い雇用市場に参入する学生を準備します.
数学カリキュラムの将来を議論するために, 教育のためのグローバル検索 ダニエルKuninを歓迎するために喜びます.
「統計は、それが理解についてですので、数学の最も学際的かつ重要な分野になってきて、データと推論を行っています. データは、ユビキタスになり、ほぼすべての規律の態様として, そのように統計でしょう「 - 。ダニエルKunin
ダニエル, あなたは、今日の数学教育の問題点を説明するだろうか?
私は必ずしも数学の教育に問題がある言わないだろう, しかし、明らかにそれを常に向上させることが可能. 超高レベルから私は、私は数学での追跡を言うだろうと思います, 幼い頃からの学生は、彼らがされているか、「数学者」ではないと考えているところ, 問題です. 私は、これは数学が正しい教えられていないことを意味だと思います. 私たちは数学を教える方法を再定義しようとしているグループの多くの問題は、彼らが実用的に焦点を当てていると言うでしょう, 学生は彼らの大人の生活の中で数学を使用する方法について. 私は私が今まで撮影してきた何の数学の授業では、レストランで先端を私の税金を行うか決定で、より良い私を作らないだろうと言うでしょう. 英語の授業で, 目的はただどのように読み書きする学生を教えることではなく、優れた文学を感謝し、書かれた言葉で美を見つける方法. これは、数学の教育のために同じである必要があります. 数学のカリキュラムの焦点はただの学生が、計算できる作るだけでなく、数学の美しさへの感謝の育成についてはすべきではありません. 私はこの好奇心を育成することは、数学をより包括作り、「数学者」のこの概念を払拭することが重要だと思います; 我々は、すべての「数学の人」であり、.
あなたは、学生の非常に広い聴衆によって知られているべき統計の最も本質的な要素として何を見ています?
それは大変です. 私はランダム性に関するいくつかの幅広い直感を構築推測します (どのような確率変数であります) そして、統計モデリングは何ですか. 私は多くの人々がR ^ 2の概念に精通していると思います, 線形回帰, 均一と正規分布. 私は、その実際に重要なのは、より厳密な数学的な意味から、これらの概念を理解することはないと思います, しかし、私はこれらの統計のツールのはるかに広いバッグにちょうど一般的なツールの一部であることを理解するために、その重要だと思います.
「私は微積分数学の最大の成果の一つであるとさえ統計学の分野で非常に重要だと思います. それが私たちの物理的な世界を理解するのに非常に有用であるが、, それが私たちのデジタルの世界を理解するのに非常に有用ではありません「 - 。ダニエルKunin
あなたは私の雇用市場に参入し、学生にその有用性を実証し、実際の生活の問題にこれらの重要な要素のうちの少なくとも2つの適用可能性のいくつかの実用的な例を与えることができます?
何人かの友人は、ポーカーをプレイしていると、そのうちの一つは、信じられないほどの手を得ました, ので、次の手で, 彼らが再び良い手だそうですので、私は通常よりもはるかに高い賭けます (これは間違っています). 学生は、次の四半期の市場の売上高を予測することが求められています. 彼らは昨年の売り上げを取り、データに線形モデルをフィットし、次の四半期の売上高は、この傾向に継続することを決定します. 学生は関係が直線的ではないかもしれないことを理解すべきです, 統計モデルは、事実ではなく、信頼性のレベルが付属していること, 相関関係と因果関係の間で、どのように異なるデータを持つことは非常に彼らの結果を変えることができることの違いを理解しています.
再び, 私は先に述べたように, 私は実際には言葉の問題/統計の実用的な側面に興味を持っていないです. 私は実際にこれが昔ながらかなり古いだと思います. 統計は、言葉の問題の数学である必要はありません。. それは教えられ、より理論的です、より創造的な方法で評価することができます. 例えば, 私はあなたに不公平なコインを与えます, しかし、あなたは「重み」は何であるかを知らないと私は、この不当なコインを使用して公正なコインからサンプリングする方法を決定するように依頼します.
なぜあなたは、統計が21世紀の最も重要な課題の一つになっていると信じています? どのような予見可能な将来においてその重要性が増しを駆動します?
統計によると、それは理解についてですので、数学の最も学際的かつ重要な分野になってきて、データと推論を行っています. データは、ユビキタスになり、ほぼすべての規律の態様として, そのように統計を意志.
乱数のうち、 『センスを作る「論を見ての目標は、統計には好奇心と探求を促進しての美しさのための感謝を育成することでした』. 私はそれはまた、教育は、単にビデオチュートリアルやアンケートである必要はありませんどのようにオンラインを示してだと思う「 - 。ダニエルKunin
どのように重要なのは、このような計算などの対象であります, 過去数十年で数学の研究に基盤されています, 現在および将来の世代へ? あなたはこれらのより伝統的な柱の指示の範囲や性質のためになるだろうどのような修正?
私は微積分数学の最大の成果の一つであるとさえ統計学の分野で非常に重要だと思います. それが私たちの物理的な世界を理解するのに非常に有用であるが、, それが私たちのデジタルの世界を理解するのに非常に有用ではありません. 私はカリキュラムが統計に重点を置くことを始めることが重要だと思います, グラフ理論と離散数学. それは、学生が微積分を学ぶべきではないという意味ではありませんが, 私はそれが焦点にする必要があるとは思いません.
理論は統計の研究を強化し、この主題を教えるための伝統的な教育学の方法を進める方法を見ません?
理論を見ての目標は、統計には好奇心と探求を促進し、乱数のうち、「センスを作る」の美しさへの感謝を育成することでした. 私はそれはまた、単にビデオチュートリアルやアンケートをする必要はありませんどのようにオンライン教育を示して考えます. 教育コンテンツのより創造的かつインタラクティブな方法が来店中です.
(すべての写真CMRubinWorldの礼儀です)
C言語. M. ルービンとダニエル・ピック
サー·マイケル·バーバー含む私を参加して、世界的に有名なオピニオンリーダー (英国), DR. マイケル·ブロック (米国の), DR. レオンBotstein (米国の), 教授クレイ·クリステンセン (米国の), DR. リンダダーリング·ハモンド (米国の), DR. MadhavChavan (インド), チャールズ·ファデル (米国の), 教授マイケルFullan (カナダ), 教授ハワード·ガードナー (米国の), 教授アンディ·ハーグリーブス (米国の), 教授イヴォンヌヘルマン (オランダ), 教授クリスティンHelstad (ノルウェー), ジャンヘンドリクソン (米国の), 教授ローズHipkins (ニュージーランド), 教授コーネリアHoogland (カナダ), 閣下ジェフ·ジョンソン (カナダ), 夫人. シャンタルカウフマン (ベルギー), DR. EijaKauppinen (フィンランド), 国務長官TapioKosunen (フィンランド), 教授ドミニクラフォンテーヌ (ベルギー), 教授ヒューローダー (英国), 主ケンマクドナルド (英国), 教授ジェフ·マスターズ (オーストラリア), 教授バリー·98名 (オーストラリア), シヴナダール (インド), 教授R. Natarajan (インド), DR. PAK NG (シンガポール), DR. デニス教皇 (米国), Sridhar Rajagopalan (インド), DR. ダイアンRavitch (米国の), リチャード·ウィルソン·ライリー (米国の), サー·ケン·ロビンソン (英国), 教授パシSahlberg (フィンランド), 教授佐藤学 (日本), アンドレアス·シュライヒャー (PISA, OECD), DR. アンソニー·セルドン (英国), DR. デビッド·シェーファー (米国の), DR. キルスティン没入Areの (ノルウェー), 首相スティーブン·スパーン (米国の), イヴTheze (LyceeFrancais米国), 教授チャールズUngerleider (カナダ), 教授トニーワーグナー (米国の), デイヴィッド·ワトソン (英国), 教授ディランウィリアム (英国), DR. マークWormald (英国), 教授テオWubbels (オランダ), 教授マイケル·ヤング (英国), 教授Minxuan張 (中国) 彼らは、すべての国が今日直面している大きな絵教育問題を探るように.
C言語. M. ルービンは彼女が受け取った2つの広く読まれているオンラインシリーズの著者である 2011 アプトン·シンクレア賞, 「教育のためのグローバル検索」と「どのように私たちは読みます?"彼女はまた、3つのベストセラーの本の著者である, 含めて 不思議の国のアリスリアル, の出版社です CMRubinWorld そしてかく乱財団研究員である.
Cに従ってください. M. Twitterでルビン: www.twitter.com/@cmrubinworld
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