Informaatika petamise konverents 16 18 01 2020 Andmeanals

Informaatika õpetamise konverents, 16. -18. 01. 2020 Andmeanalüüs ja tabelarvutus koolis Ülle Kikas Ylle. kikas@gmail. com

Motivatsioon Suurenev andmete hulk ja vajadus nende analüüsimiseks Isiklik kogemus Teadustöö keskkonnaandmetega Õpetamine ülikoolis – statistilise andmeanalüüsi kursused Arvutipõhise statistika õppematerjalide loomine koolidele Õpilaste kesised ja ebaühtlased oskused

OSKA raport- Tulevikutrendid https: //oska. kutsekoda. ee/wp-content/uploads/2016/04/Tulevikutrendid-1. pdf TAGASI „Pea kõigil elualadel suureneb hüppeliselt vajadus inimeste järele, kes oskavad suuri andmemahtusid analüüsida, näha neis uusi seoseid ja mustreid ning teha need mõistetavaks ka uute toodete ning teenuste loojatele ja otsustajatele. Mõistmaks suurandmetes sisalduvaid seoseid ja mustreid on inimestel vaja rohkem statistika lugemisoskust, süsteemset ja algoritmilist mõtlemist, andmete analüüsimise ja tõlgendamise oskust, sh suure pildi nägemise oskust “, lk 27.

Õpilaste oskuste kogemine *Euroopa Liidu statistikavõistlus (470 õpilast/a) probleemide püstitamine ja lahendamine andmestiku alusel *Õpilaste uurimistööde riiklik konkurss (100 -150 tööd/a) Probleemipüstitus, andmete kogumine ja analüüs, graafikud Eesti Loodusteaduste Olümpiaad (ca 380 õpilast/a) Graafikud, mõõtmistulemuste vea hindamine Uurimislabor (ca 3000 tavaklasside õpilast) Google Drive, katseandmete sisestamine, valemid, graafikud

Mida ja kuidas õpitakse? Andmeanalüüs ja tabelarvutus (A-t) „koduta laps“ riiklikus õppekavas matemaatika ja valikainete vahel;

A-t teemad jaotuvad õppekavas ainete vahel Matemaatika: mõisted ja tööriistad PK II-III: matemaatika „Andmed ja algebra“, „Funktsioonid“ G: matemaatika kursus „Tõenäosus ja statistika“ (kitsas või lai) Informaatika: digioskused, praktiline tabeltöötlus; Informaatika valikkursused (sisu ja maht varieeruvad kooliti) Uurimistöö valikkursused: ettevalmistus uurimistööks „Uurimistöö alused“ „Arvuti kasutamine uurimistöös“

Andmeanalüüsi teemad põhikooli matemaatika ainekavas. KOOLIASTE II kooliaste III kooliaste Teema/kursus Andmed ja algebra Funktsioonid Õppesisu Arvandmete kogumine ja korrastamine. Skaala. Sagedustabel. Diagrammid (tulp-, sirglõik- ja sektor-diagramm). Aritmeetiline keskmine. IT vahendite kasutamine oskuste harjutamiseks. 2) joonestab valemi järgi funktsiooni graafiku (käsitsi ja arvutiprogrammiga); loeb graafikult funktsiooni ja argumendi väärtusi; 3) selgitab (arvutiga tehtud joonistel) funktsiooni graafiku asendi ja kuju sõltuvust avaldise kordajatest)

Andmeanalüüsi teemad gümnaasiumi matemaatika ainekavas. Hetkel kehtiv, jõustunud 17. 02. 2018 Kursus Õppesisu Tõenäosus ja statistika (lai) Permutatsioonid, kombinatsioonid ja variatsioonid. Sündmuste liigid. Klassikaline tõenäosus. Suhteline sagedus, statistiline tõenäosus. Geomeetriline tõenäosus. Sündmuste liigid: sõltuvad ja sõltumatud, välistavad ja mittevälistavad. Tõenäosuste liitmine ja korrutamine. Bernoulli valem. Diskreetne ja pidev juhuslik suurus, binoomjaotus, jaotuspolügoon; arvkarakteristikud (keskväärtus, mood, mediaan, dispersioon, standardhälve). Üldkogum ja valim. Andmete kogumine ja süstematiseerimine. Statistilise andmestiku analüüsimine ühe tunnuse järgi. Korrelatsiooniväli. Lineaarne korrelatsiooni-kordaja. Normaaljaotus. Statistilise otsustuse usaldatavus keskväärtuse usaldusvahemiku näitel. Andmetöötluse projekt, mis realiseeritakse IKT vahendite abil (soovitatavalt koostöös mõne teise õppeainega).

Andmeanalüüsi teemad gümnaasiumi valikkursuses „Arvuti kasutamine uurimistöös“ Õppesisu 2. Uurimisandmete kogumine. Tunnuste tüübid. Küsimuste tüübid ja vastuste skaalad. Veebipõhise küsimustiku koostamine spetsiaalse tarkvaraga. 3. Andmetöötluse alused. Andmetabeli koostamine tabelarvutustarkvaraga. Andmete kodeerimine, sorteerimine ja filtreerimine, sagedustabeli ja risttabeli koostamine. Kirjeldav statistika: keskväärtus, mood, mediaan, standardhälve, kvartiilid. Andmete visualiseerimine diagrammidega. 4. Järeldav statistika: üldistus valimilt üldkogumile, usaldusnivoo, nullhüpotees, statistiliselt olulise erinevuse tuvastamine (z-test, t-test, hii-ruut-test). 5. Andmetöötlus kvalitatiivse uuringu puhul: andmestiku kodeerimine, kategooriate moodustamine. ÕPIK

Mida tegelikult õpetatakse

Andmeanalüüsi teemad informaatika / arvutiõpetuse kursustes. Kaardistus. Praxis 2017 „IKT-haridus: digioskuste õpetamine, hoiakud ja võimalused üldhariduskoolis ja lasteaias“, Teema II kooliaste 109 kooli III kooliaste 82 kooli Gümnaasium 21 kooli Oskab kasutada erinevaid funktsioone /valemeid andmetöötluses 23 % , T 33 %, T 48 %, T Kasutab tabeltöötlusprogramme 17 %, T 40 % T 48 % T „IKT-haridus: digioskuste õpetamine, hoiakud ja võimalused Koostab etteantud andmestiku 76 %, RÕK 51 %, T 48 %, T üldhariduskoolis ja lasteaias“, Praxis, 2017 põhjal andmetabeli Praxis 2017, Lisa 4: % vastava astme koolidest, kus seda teemat õpetatakse. RÕK –informaatika ainekava teemad; T õpetatavad täiendavalt teemad

Eraldiseisvad ained digioskuste õpetamiseks. Õppekavade kaardistus, Praxis 2017 Ainete arv ja koolide osakaal, kus õpetatakse AINE . II kooliaste Uurimistöö alused ja arvuti kasutamine uurimistöös 2 0. 7% Tekstitöötlus ja tabelarvutus 1 0. 4% III kooliaste 10 4. 6% Gümnaasium 114 81. 4% Tabelarvutus Excel 2 1. 4% Andmebaasid 5 3. 6% 1 0. 5%

A-t õpetamine väljaspool matemaatikat on lünklik (Praxise uuringu 2017 põhjal) Informaatika riiklikus ainekavas on A-t teemadest kajastatud ainult „andmetabeli koostamine andmete põhjal“; Koolide informaatika valikkursustes on A-t teemad rohkem esindatud kui riiklikus ainekavas, kuid neid õpetatakse vaid pooltes gümnaasiumites ja neid ei võta kõik õpilased; Kõige põhjalikumalt on A-t esindatud valikkursuses „Arvuti kasutamine uurimistöös“ (AKU), mida õpetab üle 80% gümnaasiumitest. ei taga siiski A-t oskuste ühtlast ja süsteemset omandamist: palju uusi keerukaid teemasid - ei jõua omandada; kõik õpilased ei võta.

Õpetajate oskused ja hoiakud

Tabelarvutuse kasutamine õppetöös Tarkvaralahenduste ja keskkondade kasutamise sagedus õppetöös (õpetajate enesehinnang) Praxis 2017 küsitlus

Õpetajate oskused. Praxis 2017 küsitlus Õpetajate hinnang oma oskustele erinevate tegevuste õpetamisel

Matemaatika ja digioskused. Praxis 2017 küsitlus 2/3 matemaatikaõpetajatest tunnustavad matemaatika ja digioskuste lõimitust

Õpivara TÜ arvutiteaduste ja statistika instituudilt • Arvutipõhine Statistika (APS) - tõenäosuse ja statistika mõistete ja tööriistade interaktiivseks õppimiseks probleemide lahendamise kaudu. • e-kursus: praktilise andmeanalüüsi harjutamiseks tabeltöötlusprogrammidga

Arvutipõhise statistika (APS) õpitarkvara koolistatistika. ut. ee; https: //e-koolikott. ee/kogumik/23675 -Arvutipohine-statistika-andmekirjaoskuserinevates-ainetes Probleemide lahendamine arvutis andmete ja matemaatika abil (Wolfram, CBMTM) 17 interaktiivset õpistsenaariumit + õpetaja materjalid + mõistete kogu 11 matemaatika moodulit - PK ja G matemaatika õppimiseks (testitud 1800 õpilasega) 6 moodulit - andmete ja matemaatika rakendamine teistes ainetes: emakeel, füüsika, bioloogia, majandusõpe, geograafia, sotsiaalained Kokku 90 õppetunni jaoks. TÄNU KÕIGILE TIIMI LIIKMETELE JA EKSPERTIDELE!

APS õpitarkvara juurutamine koolides e-koolikott, koolistatistika. ut. ee Koolitatud üle 200 õpetaja 60% neist kasutab õppetöös APS materjale ja soovib neid ka edaspidi kasutada (koos traditsiooniliste meetoditega). Koolis kasutamine on keeruline Probleemipõhine õpe võtab rohkem aega Komplekssete probleemide lahendamine ei mahu tavatundi Eksamitel on vähe statistika ülesandeid (vähendab motivatsioon!) Vähe arvutiklasse, arvutipõhised tunnid tuleb pikalt ette planeerida Pakett tuleb arvutiklassi installeerida (IT tugi koolis!) Hetkel on probleem serveri tarkvara litsentside ja halduskulude rahastamisega ei toimi interaktiivne suhtlus, kuid animatsioone ja eneseteste saab kasutada.

e-kursus „Andmed ja statistika uurimistöö koostamisel“ Ülle Kikas, Kristi Kreutzberg, Janika Kaljula, Sirje Pihlap Sihtgrupp: Õpetajad ja õpilased Õppematerjal: arvutipõhise statistika (APS) õpitarkvara, vm allikas statistika ja andmeanalüüsi meetodite õppimiseks Ülesanded: praktiline andmetöötlus (Google tabelid, Excel) Testid: teadmiste kontroll, graafikute interpreteerimine; Tutvumine külalisena: kursus LTMS. TK. 009 TÜ Moodle’s Õpetajatele vaba koopia (kontakt Sirje Pihlap) oma Moodle kursuse loomiseks; ülesannete ja andmefailide pank.

Järeldused Andmeanalüüsi ja tabelarvutuse õpetamine on jaotatud matemaatika ainekava ja erinevate valikkursuste vahel; Matemaatika ainekava toetab vähe andmetöötlust arvutis; kuid ka informaatika valikkursustes on andmeanalüüsi ja tabeltöötluse osatähtsus väike; Andmeanalüüsi kui olulise digioskuse õpetamist tuleb rohkem tähtsustada: õpetajate täiendkoolitus kaaluda Praxis 2017 ettepanekuid õppekava muutmiseks: eraldi andmeanalüüsi valikkursus informaatika ainekavasse või andmeanalüüsi õpetamine matemaatika ainekavas koos digioskuste teadliku arendamisega.