24、将数据科学概念引入STEM驱动的计算机教育

将数据科学概念引入STEM驱动的计算机教育

在当今数字化时代，数据科学（DS）和大数据（BD）已经广泛渗透到我们生活的各个方面。以数据为中心的应用涉及安全、能源、社会福祉和健康等诸多问题。将DS融入其他数据驱动的学科，可以带来新的见解，丰富教学内容。学生可以通过研究野火威胁、社交媒体的数据追踪方式等实际问题，学习如何将数学应用到现实世界中，这充分展示了DS的多学科性和广泛的应用前景。

1. 研究动机与方法

相关研究分析表明，STEM（科学、技术、工程、数学）、计算机科学和数据科学等教育领域，为学生提供了对当前和未来年轻一代的职业发展以及满足社会经济需求具有重要价值的知识和技能。这些领域具有多学科性质，都依赖于解决现实世界的问题，并且能够培养和提升学生的计算思维、科学思维、算法思维和设计思维等能力。它们之间的内在相互依存关系和特性，为将它们整合到一门课程中创造了良好的条件，因此，我们有动力将数据科学概念融入到STEM驱动的计算机科学教育中。

在教育中引入DS概念，特别是在K - 12阶段，意味着从单纯的数据收集转向数据生产。我们的研究旨在拓展之前的研究方法，其基础是利用机器人和智能设备（如传感器、摄像头等）构建智能学习环境（SLE）。通过机器人控制程序（RCP），结合基于设计、探究和项目的教学方法，让学生参与机器人的构建、RCP的开发和修改、智能设备功能的建模以及建模结果的展示，学生可以获得S知识（物理和计算机科学知识）、T知识（机器人和微控制器的特性知识）、E知识（机械、电气和软件工程知识）和M知识（制定现实任务和报告项目成果的知识）。

然而，现实世界的任务和大量应用最初涉及大量的原始数据，提取这些数据并进行收集、存储、转换和分析是数据科学的范畴。因此，我们可