“數學課程的重點不應該僅僅是有關使學生能計算，也促進了數學的美的欣賞。” - 丹尼爾·庫寧
獲取丹尼爾, 第一年的碩士研究生在斯坦福大學, 研究計算和數學工程，也是網絡平台的創立者, 眼看理論, 在那裡，他用創造性和創新性的方法來教統計與概率有關的不斷變化的世界.
在後面的面試, 庫尼今天討論數學教育以及他如何相信它能夠為了改善既培育好奇心和當前和未來更貼近. 他認為，數學還應該教同樣的方式，其他科目都教，使其不只是學習技術細節還要學習如何欣賞主題的“美容”.
庫尼提倡在主題課程更注重如他認為統計數據是青少年生活中的重要數據的數字化時代. 了解更多關於統計的多學科領域會更好地準備進入就業市場的學生.
討論數學課程的未來, 全球搜索教育 非常高興地歡迎丹尼爾·庫寧.
“統計數據正在成為數學中最多學科和重要的領域，因為它是關於理解並作出推理與數據. 隨著數據變得無處不在，幾乎所有學科的一個方面, 然後等會統計“ - 丹尼爾·庫寧
丹尼爾, 你會如何形容今天的數學教育的問題?
我不一定會說有一個與數學教育問題, 但很明顯，它總是可以提高. 從超高水平，我想我會說，在數學跟踪, 其中，從年輕時學生認為他們要么是或不是“數學人”, 是個問題. 我認為這意味著數學不是被教導正確的. 我會說有很多嘗試群體的問題重新定義我們教數學是他們的重點是實用, 如何，學生將在他們的成年生活使用的數學. 我會說我曾經採取任何數學課可以讓我更好地在一家餐廳做我的稅或確定尖端. 在英語課, 目的不是只教給學生如何在文字閱讀和寫字，但如何欣賞好的文學作品和發現美. 這應該是數學教育同. 數學課程的重點不應該僅僅是有關使學生能計算，也促進了讚賞數學的美. 我想培養這種好奇心，重要的是使數學更具有包容性，並消除了“數學人”這個概念; 我們都是“數學人”.
你看到了什麼是應該由學生的一個非常廣泛的觀眾知道統計的最重要因素?
這是艱難的. 我猜建設約隨機性一些寬泛的直覺 (什麼是隨機變量) 什麼統計建模. 我想很多人都熟悉的R ^ 2的概念, 線性回歸, 均勻和正態分佈. 我不認為它實際上是很重要的，從更嚴格的數學意義上理解這些概念, 但我認為其重要的一點是這些都只是一些常用的工具的工具在統計更廣泛的包.
“我認為，微積分是數學最偉大的成就之一，是非常重要的，即使在統計領域. 雖然這是非常有用的了解我們的物理世界, 它不是非常有用的了解我們的數字世界。“ - 丹尼爾·庫寧
你能給我至少兩種這些基本要素於展示其效用進入就業市場的學生現實生活中的問題的適用性的一些實際的例子?
有些朋友打撲克，其中一個剛剛得到一個令人難以置信的手, 所以在接下來的手, 我敢打賭，比正常高得多，因為它是不太可能他們再次拿到一手好牌 (這是錯誤的). 學生被要求預測市場銷量下一季度的. 他們把去年的銷售和擬合數據的線性模型，並確定下一季度的銷售將繼續這一趨勢. 學生應該明白，這種關係可能不是線性的, 一個統計模型是不是事實，但配備的置信水平, 一個有相關性和因果關係之間的差異的理解如何具有不同的數據可能顯著改變自己的結果.
再次, 正如我前面提到, 我其實在統計應用題/實用方面不感興趣. 其實，我覺得這是很老土. 統計數據並不需要成為題數學. 它可以教和更具創造性的方法是更多的理論評估. 例如, 我給你一個不公平的硬幣, 但你不知道什麼是“重”是，我問你，以確定如何從公平的硬幣只用這種不公平的硬幣樣.
為什麼你認為，統計數據已成為最重要的課題之一，在21世紀? 什麼將推動在可預見的未來其重要性與日俱增?
統計數據已成為數學中最多學科和重要的領域，因為它是關於理解並作出推理與數據. 隨著數據變得無處不在，幾乎所有學科的一個方面, 然後等會統計.
“看到理論的目的是促進統計的好奇心和探索和之美培育升值”決策意識“出隨機性. 我想這也證明了教育如何在網上並不需要僅僅是視頻教程和問卷調查。“ - 丹尼爾·庫寧
重要的是如何科目，如微積分, 這已基本在過去幾十年數學學習, 當前和未來幾代人? 你會作出這些比較傳統的支柱指令的範圍和性質有什麼修改?
我認為微積分是數學最偉大的成就之一，是非常重要的，即使在統計領域. 雖然這是非常有用的了解我們的物理世界, 它不是非常有用的了解我們的數字世界. 我認為這是很重要的課程，開始把更多的重點放在統計, 圖論的離散數學. 雖然這並不意味著學生不應該學習微積分, 我不認為它需要成為焦點.
如何眼看理論提高統計數據的研究，推進傳統教學方法教學這一主題?
眼看理論的目的是促進統計的好奇心和探索以及“決策意識”出隨機性的美女培育升值. 我想這也證明了教育如何在網上並不需要僅僅是視頻教程和調查問卷. 有教學內容更具創意和互動的方式在線.
(所有照片都是CMRubinWorld禮貌)
ç. M. 魯賓和丹尼爾·皮克
和我一樣，全球知名的思想領袖，包括邁克爾·巴伯爵士 (英國), 博士. 邁克爾座 (美國), 博士. 萊昂特司特因 (美國), 克萊克里斯坦森教授 (美國), 博士. 琳達·達林 - 哈蒙德 (美國), 博士. MadhavChavan (印度), 查爾斯·法德勒 (美國), 邁克爾·富蘭教授 (加拿大), 霍華德·加德納教授 (美國), 安迪·哈格里夫斯教授 (美國), 伊馮娜赫爾曼教授 (荷蘭), 克里斯汀Helstad教授 (挪威), 讓·亨德里克森 (美國), 玫瑰Hipkins教授 (新西蘭), 科妮莉亞Hoogland教授 (加拿大), 這位傑夫·約翰遜 (加拿大), 太太. 尚塔爾考夫曼 (比利時), 博士. EijaKauppinen (芬蘭), 國務秘書TapioKosunen (芬蘭), 多米尼克·拉方丹教授 (比利時), 休·勞德教授 (英國), 主肯麥克唐納 (英國), 傑夫大師教授 (澳大利亞), 巴里McGaw教授 (澳大利亞), 希夫納達爾 (印度), Ř教授. 納塔拉詹 (印度), 博士. 吳PAK (新加坡), 博士. 丹尼斯教皇 (美國), 斯瑞達拉賈戈帕蘭 (印度), 博士. 黛安·拉維奇 (美國), 理查德·威爾遜·賴利 (美國), 肯·羅賓遜爵士 (英國), 帕西SAHLBERG教授 (芬蘭), 押尾佐藤教授 (日本), 安德烈亞斯·施萊歇 (PISA, 經合組織), 博士. 安東尼·塞爾頓 (英國), 博士. 大衛·謝弗 (美國), 博士. 基爾斯滕都沉浸式 (挪威), 總理斯蒂芬·SPAHN (美國), 伊夫Theze (LyceeFrancais美國), 查爾斯Ungerleider教授 (加拿大), 托尼·瓦格納教授 (美國), 大衛·沃森爵士 (英國), 迪倫Wiliam教授 (英國), 博士. 馬克沃莫爾德 (英國), 西奧Wubbels教授 (荷蘭), 邁克爾·楊教授 (英國), 和張民選教授 (中國) 因為他們探索所有國家今天面臨的大畫面的教育問題.
ç. M. 魯賓是兩個廣為傳誦的在線系列，她接受了筆者 2011 厄普頓·辛克萊獎, “全球搜索教育”和“如何將我們閱讀?“她也是三本暢銷書, 其中 真正的愛麗絲夢遊仙境, 是的發行 CMRubinWorld 而且是干擾物基金會研究員.
按照ç. M. 魯賓在Twitter: www.twitter.com/@cmrubinworld
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