Estoy interesado en comenzar un club de ciencia / estadística de datos en mi escuela secundaria. ¿Cuáles son algunos buenos proyectos y recursos de los que se puede digerir para los estudiantes de secundaria?

Me gustó la respuesta de William. Para agregar algunas ideas más de lo que un club de este tipo podría lograr / enfocarse en:

• Aunque no tomé AP Statistics, parece centrarse más en aplicar métodos para resolver problemas. Un club de estadísticas de escuelas secundarias podría complementar eso con más exploración teórica de estadísticas . Para aquellos con antecedentes de cálculo, algunos temas avanzados podrían ser: ¿por qué funciona la regresión lineal? (Prueba de la Academia Khan (parte 1) minimizando el error al cuadrado en la línea de regresión) o, ¿cómo justifica el teorema del límite central / la importancia de la distribución gaussiana?
• Me gusta su enfoque de enfatizar proyectos, ya que creo que la experiencia práctica es la mejor para entusiasmar a los estudiantes. Sin embargo, otro enfoque es tener algunas sesiones ejecutadas como un club de discusión / diario . Alguien del club podría dar una presentación sobre un libro interesante, un artículo de noticias o una publicación de blog relacionada con estadísticas, seguida de una discusión. Dos recursos que vienen a la mente son FlowingData y The Signal and the Noise.
• También podría motivar a los miembros del club con ejemplos reales y aplicaciones de la ciencia de datos . Para esto, voy a enchufar el Manual de Data Science.
• Por último, volviendo a la cuestión de los recursos y proyectos , una búsqueda rápida en Google mostró esta página que tiene una colección atractiva: ideas de proyectos de estadísticas para estudiantes.

Creo que esta es una excelente idea, por cierto. Para su generación, la información está en todas partes. Ya sea engañoso, parcial o confiable, es una historia completamente diferente.

Podría considerar diferentes temas y observar la forma en que se usan los datos y la información, y qué conclusiones saca de eso. Sería bueno para usted académicamente y personalmente. Mire la retórica y la toma de decisiones ‘basadas en la evidencia’, busque las referencias y forme sus propias opiniones. Sea crítico: tamaños de muestra, fuentes de financiamiento, replicación, metodología. Algunos ejemplos:

Guerra de gusanos: Guerra de gusanos: La lucha destruye a la comunidad de salud mundial, explicó

El MMR ‘enlace’ con el autismo? Controversia vacuna MMR

Métodos de enseñanza de Matemáticas de Singapur: Matemáticas de Singapur: algunas investigaciones sobre sus puntos fuertes

Algunas organizaciones que examinan evidencias e investigaciones para informar mejor a los profesionales.

La Colaboración Cochrane: INICIO | Cochrane UK Revisiones sistemáticas de investigaciones médicas y metaanálisis de datos.

Dando Evidencia: Dando Evidencia Un enfoque basado en evidencia para donaciones caritativas y efectividad.

También está Ben Goldacre en Bad Science Bad Science: muchos artículos geniales para promover el debate en una variedad de temas.

Estos están fuera de mi cabeza (y estoy en el Reino Unido). También es divertido mirar los informes de Thinktanks para ver qué tan bien están, y si puede detectar algún conflicto de intereses.

La ciencia del champú es genial. Usted sabe el tipo: el 73% de las mujeres dijeron que su cabello se sentía mejor, gráficos espurios y medidas de vivacidad y vitalidad *.

Que te diviertas. Haga preguntas de las que todos quieran saber las respuestas y pruebe afirmaciones escandalosas.

Pruebe este ejercicio como una introducción al sesgo de confirmación: Un rompecabezas rápido para probar su resolución de problemas

Creo que has tenido una idea genial: ¡felicitaciones!

* Muestra de 23 mujeres después de recibir una botella de champú gratis.

¡Gran idea! Es difícil hacer una sugerencia sin saber cuánto ya sabes. Entonces, lo que sugiero es aprender primero a pensar como un científico de datos.

1. Haz una pregunta interesante. (O puedes comenzar con un conjunto de datos)
2. Encuentra un conjunto de datos para responder a la pregunta. (Puede hacer preguntas sobre el conjunto de datos encontrados)
3. Analiza los datos utilizando todo lo que ya sabes.

Incluso si no utiliza técnicas avanzadas, puede obtener una buena perspectiva si sabe cómo analizar datos.

Aquí hay un ejemplo mío. Descubrí que Coursera ofrece API para permitirle buscar los cursos que ofrecen, y le pregunté “¿cómo se desglosan los cursos STEM y no STEM entre las universidades?”

Aquí está mi análisis.

Tomando el pulso a los MOOCs

También me pregunté qué tan grave se ha vuelto la violencia con las armas al mirar los datos.

Mapeo de la violencia armada

O pregunté, ¿qué tan popular es Uber y para qué la usan exactamente las personas?

Mapping Uber Pickups en la ciudad de Nueva York

Este es un enfoque realmente divertido y estoy seguro de que lo disfrutará, y puede ir a cualquier lugar que lo lleve, y aprender más cosas a lo largo del camino, ¡y descubrir cómo aplicar nuevas técnicas!