“数学课程的重点不应该仅仅是有关使学生能计算，也促进了数学的美的欣赏。” - 丹尼尔·库宁
获取丹尼尔, 第一年的硕士研究生在斯坦福大学, 研究计算和数学工程，也是网络平台的创立者, 眼看理论, 在那里，他用创造性和创新性的方法来教统计与概率有关的不断变化的世界.
在后面的面试, 库尼今天讨论数学教育以及他如何相信它能够为了改善既培育好奇心和当前和未来更贴近. 他认为，数学还应该教同样的方式，其他科目都教，使其不只是学习技术细节还要学习如何欣赏主题的“美容”.
库尼提倡在主题课程更注重如他认为统计数据是青少年生活中的重要数据的数字化时代. 了解更多关于统计的多学科领域会更好地准备进入就业市场的学生.
讨论数学课程的未来, 全球搜索教育 非常高兴地欢迎丹尼尔·库宁.
“统计数据正在成为数学中最多学科和重要的领域，因为它是关于理解并作出推理与数据. 随着数据变得无处不在，几乎所有学科的一个方面, 然后等会统计“ - 丹尼尔·库宁
丹尼尔, 你会如何形容今天的数学教育的问题?
我不一定会说有一个与数学教育问题, 但很明显，它总是可以提高. 从超高水平，我想我会说，在数学跟踪, 其中，从年轻时学生认为他们要么是或不是“数学人”, 是个问题. 我认为这意味着数学不是被教导正确的. 我会说有很多尝试群体的问题重新定义我们教数学是他们的重点是实用, 如何，学生将在他们的成年生活使用的数学. 我会说我曾经采取任何数学课可以让我更好地在一家餐厅做我的税或确定尖端. 在英语课, 目的不是只教给学生如何在文字阅读和写字，但如何欣赏好的文学作品和发现美. 这应该是数学教育同. 数学课程的重点不应该仅仅是有关使学生能计算，也促进了赞赏数学的美. 我想培养这种好奇心，重要的是使数学更具有包容性，并消除了“数学人”这个概念; 我们都是“数学人”.
你看到了什么是应该由学生的一个非常广泛的观众知道统计的最重要因素?
这是艰难的. 我猜建设约随机性一些宽泛的直觉 (什么是随机变量) 什么统计建模. 我想很多人都熟悉的R ^ 2的概念, 线性回归, 均匀和正态分布. 我不认为它实际上是很重要的，从更严格的数学意义上理解这些概念, 但我认为其重要的一点是这些都只是一些常用的工具的工具在统计更广泛的包.
“我认为，微积分是数学最伟大的成就之一，是非常重要的，即使在统计领域. 虽然这是非常有用的了解我们的物理世界, 它不是非常有用的了解我们的数字世界。” - 丹尼尔·库宁
你能给我至少两种这些基本要素于展示其效用进入就业市场的学生现实生活中的问题的适用性的一些实际的例子?
有些朋友打扑克，其中一个刚刚得到一个令人难以置信的手, 所以在接下来的手, 我敢打赌，比正常高得多，因为它是不太可能他们再次拿到一手好牌 (这是错误的). 学生被要求预测市场销量下一季度的. 他们把去年的销售和拟合数据的线性模型，并确定下一季度的销售将继续这一趋势. 学生应该明白，这种关系可能不是线性的, 一个统计模型是不是事实，但配备的置信水平, 一个有相关性和因果关系之间的差异的理解如何具有不同的数据可能显著改变自己的结果.
同样, 正如我前面提到, 我其实在统计应用题/实用方面不感兴趣. 其实，我觉得这是很老土. 统计数据并不需要成为题数学. 它可以教和更具创造性的方法是更多的理论评估. 例如, 我给你一个不公平的硬币, 但你不知道什么是“重”是，我问你，以确定如何从公平的硬币只用这种不公平的硬币样.
为什么你认为，统计数据已成为最重要的课题之一，在21世纪? 什么将推动在可预见的未来其重要性与日俱增?
统计数据已成为数学中最多学科和重要的领域，因为它是关于理解并作出推理与数据. 随着数据变得无处不在，几乎所有学科的一个方面, 然后等会统计.
“看到理论的目的是促进统计的好奇心和探索和之美培育升值‘决策意识’出随机性. 我想这也证明了教育如何在网上并不需要仅仅是视频教程和问卷调查。” - 丹尼尔·库宁
重要的是如何科目，如微积分, 这已基本在过去几十年数学学习, 当前和未来几代人? 你会作出这些比较传统的支柱指令的范围和性质有什么修改?
我认为微积分是数学最伟大的成就之一，是非常重要的，即使在统计领域. 虽然这是非常有用的了解我们的物理世界, 它不是非常有用的了解我们的数字世界. 我认为这是很重要的课程，开始把更多的重点放在统计, 图论的离散数学. 虽然这并不意味着学生不应该学习微积分, 我不认为它需要成为焦点.
如何眼看理论提高统计数据的研究，推进传统教学方法教学这一主题?
眼看理论的目的是促进统计的好奇心和探索以及“决策意识”出随机性的美女培育升值. 我想这也证明了教育如何在网上并不需要仅仅是视频教程和调查问卷. 有教学内容更具创意和互动的方式在线.
(所有照片都是CMRubinWorld礼貌)
ç. M. 鲁宾和丹尼尔·皮克
和我一样，全球知名的思想领袖，包括迈克尔·巴伯爵士 (英国), 何. 迈克尔座 (美国), 何. 莱昂特司特因 (美国), 克莱克里斯坦森教授 (美国), 何. 琳达·达林 - 哈蒙德 (美国), 何. MadhavChavan (印度), 查尔斯·法德尔 (美国), 迈克尔·富兰教授 (加拿大), 霍华德·加德纳教授 (美国), 安迪·哈格里夫斯教授 (美国), 伊冯娜赫尔曼教授 (荷兰), 克里斯汀Helstad教授 (挪威), 让·亨德里克森 (美国), 玫瑰Hipkins教授 (新西兰), 科妮莉亚Hoogland教授 (加拿大), 这位杰夫·约翰逊 (加拿大), 太太. 尚塔尔考夫曼 (比利时), 何. EijaKauppinen (芬兰), 国务秘书TapioKosunen (芬兰), 多米尼克·拉方丹教授 (比利时), 休·劳德教授 (英国), 主肯麦克唐纳 (英国), 杰夫大师教授 (澳大利亚), 巴里McGaw教授 (澳大利亚), 希夫纳达尔 (印度), Ř教授. 纳塔拉詹 (印度), 何. 吴PAK (新加坡), 何. 丹尼斯教皇 (美国), 斯瑞达拉贾戈帕兰 (印度), 何. 黛安·拉维奇 (美国), 理查德·威尔逊·赖利 (美国), 肯·罗宾逊爵士 (英国), 帕西SAHLBERG教授 (芬兰), 押尾佐藤教授 (日本), 安德烈亚斯·施莱歇 (PISA, 经合组织), 何. 安东尼·塞尔顿 (英国), 何. 大卫·谢弗 (美国), 何. 基尔斯滕都沉浸式 (挪威), 总理斯蒂芬·SPAHN (美国), 伊夫Theze (LyceeFrancais美国), 查尔斯Ungerleider教授 (加拿大), 托尼·瓦格纳教授 (美国), 大卫·沃森爵士 (英国), 迪伦Wiliam教授 (英国), 何. 马克沃莫尔德 (英国), 西奥Wubbels教授 (荷兰), 迈克尔·杨教授 (英国), 和张民选教授 (中国) 因为他们探索所有国家今天面临的大画面的教育问题.
ç. M. 鲁宾是两个广为传诵的在线系列，她接受了笔者 2011 厄普顿·辛克莱奖, “全球搜索教育”和“如何将我们阅读?“她也是三本畅销书, 其中 真正的爱丽丝梦游仙境, 是的发行 CMRubinWorld 而且是干扰物基金会研究员.
按照ç. M. 鲁宾在Twitter: www.twitter.com/@cmrubinworld
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