¿Por qué los niños deberían aprender ciencia de datos?

Ampliar la vía matemática para incluir la ciencia de los datos ampliará el acceso a las matemáticas mientras se prepara a los estudiantes para responder a preguntas importantes y relevantes.

Durante el último año y medio, la gente de todo el mundo se ha basado en los hallazgos de expertos en salud pública y otros investigadores para ayudarles a hacer un seguimiento de la propagación de COVID-19, entender los peligros que representa, y aprender cómo pueden minimizar su exposición al virus. Y sin embargo, para todos aquellos que se han beneficiado de la capacidad de entender los datos, muchos otros han luchado por hacerlo, y muchos han sido engañados por la desinformación y mentiras directas sobre la naturaleza de la pandemia, dejándolos mal equipados para protegerse a sí mismos y a sus seres queridos del daño.

Rara vez ha sido tan dolorosamente claro que los ciudadanos necesitan ser capaces de dar sentido a los diversos tipos de datos presentados cada día por los medios de comunicación, los científicos y otras fuentes. Como educadores, debemos enseñar a nuestros estudiantes a hacerlo, no sólo para prepararlos para la próxima pandemia, sino para permitirles mantenerse informados sobre los debates de política pública, los descubrimientos médicos, la economía, el medio ambiente, la justicia social y sobre todo. En nuestra era de la “posverdad”, es más importante que nunca que los jóvenes aprendan a decir los hechos de la ficción, descubran a los que buscan vender información engañosa y entiendan los datos que se les presentan (Engel, 2017; Wineburg et al., 2016; Zucker, Noyce, & McCullough, 2020).

Si nuestras escuelas van a tener éxito en la preparación de ciudadanos alfabetizados con datos, entonces tendrán que empezar por repensar el plan de estudios de matemáticas K-12. No será suficiente con añadir una o dos unidades nuevas al curso de estudio existente. Si somos serios acerca de prestar atención significativa a la ciencia de los datos, eso debería llevarnos a hacer una pregunta fundamental: En el siglo XXI, ¿qué tipo de matemáticas nuestros estudiantes realmente necesitan aprender?

En la mayoría de los países, las escuelas siguen enseñando matemáticas, especialmente en los niveles superiores, como si las computadoras nunca hubieran sido inventadas (Wolfram, 2020). En general, los niños todavía aprenden los mismos procedimientos de lápiz y lápiz que sus bisabuelos tuvieron que aprender hace décadas, mucho antes de la revolución tecnológica (Boaler & Levitt, 2019). Pero los estudiantes de hoy en día nunca necesitarán muchas de esas habilidades, ya que siempre tendrán acceso a dispositivos digitales que pueden realizar una amplia variedad de algoritmos para ellos. Sería mucho mejor pasar un tiempo precioso en clase enseñándoles a hacer cosas sus computadoras. no puede : identificar problemas reales y relevantes que requieren soluciones matemáticas, desarrollar un modelo, aplicar métodos matemáticos, aprovechar la potencia computacional para realizar cálculos con rapidez y precisión, y dar sentido a los resultados.

¿Por qué la ciencia de los datos?

A finales de 2020, los seres humanos habían generado 10 veces más bits de datos que estrellas en el universo (Messy Data Coalition, 2020). Sin embargo, muchos, y quizás la mayoría, estudiantes de secundaria carecen de la comprensión necesaria para analizar y tomar decisiones basadas en datos, incluso cuando los datos se presentan de una manera relativamente simple y directa. Por ejemplo, un estudio encontró que cuando se les pide considerar un gráfico, tabla, gráfico u otra representación visual de datos, los estudiantes a menudo se centran en puntos de datos individuales (como valores atípicos o valores máximos y mínimos), no notan patrones importantes, tendencias o el panorama más amplio (Konold et al., 2015). Asimismo, muchos estudiantes luchan por evaluar la validez de los datos que se les presentan, incluidos los hechos científicos (Zucker, Noyce, & McCullough, 2020) y la información política (Kahne & Bowyer, 2017), y son incapaces de detectar sesgos en fuentes en línea (Wineburg et al., 2016). Como resultado, se ha vuelto cada vez más difícil contener la difusión viral de la desinformación, que representa una amenaza para la propia democracia (Erickson et al., 2019; Gould et al., 2016; Noble, 2018; O’Neil, 2016).

Para resolver estos problemas, ¿no ayudaría a aumentar la enseñanza de las estadísticas en las escuelas medias y secundarias? Hasta cierto punto, lo haría. Tenga en cuenta, sin embargo, que en las clases de estadística, los estudiantes tienden a ser presentados con conjuntos de datos perfectamente limpios (Rubin, 2019), que luego se les pide que analicen. Pueden obtener cierta información sobre el origen de los datos (por ejemplo, el tamaño de la muestra, quién recopiló los datos y dónde los recopiló), pero rara vez reciben información sobre cómo se procesaron y empaquetaron los datos en el formato que se les presentó. En resumen, las clases de estadística pueden enseñar a los estudiantes cómo trabajar con los datos, pero si queremos que sean capaces de mirar los datos críticamente —preguntando cómo el conjunto de datos en sí mismo podría ser parcial (Erickson et al., 2019) o cómo se ha manipulado para apoyar un argumento particular (Fleming & Wallace, 1986; Huff, 1993; King, 1986)— entonces no podemos permitirnos enseñar estadísticas por sí solos. Más bien, necesitamos proporcionar instrucción dedicada en el tema distinto, si está relacionado, de la ciencia de los datos.

Youcubed’s “ Exploraciones en Ciencia de Datos ” es un ejemplo de un curso de ciencias de datos de la escuela secundaria de un año — aprobado para ser tomado en lugar o además de Álgebra 2 en California — que aborda las ideas mencionadas anteriormente y más. Este curso basado en proyectos brinda a los estudiantes la oportunidad de entender el proceso de ciencia de datos de hacer preguntas, reunir y organizar datos, modelar, analizar y sintetizar y comunicar. Algunos de los temas tratados son el análisis de datos, el muestreo, la correlación/causación, el sesgo y la incertidumbre en los datos, la limpieza de datos, el modelado con datos (incluidas algunas técnicas de aprendizaje automático), la visualización de datos, la elaboración y evaluación de argumentos basados en datos, y la importancia y el impacto de los datos en la sociedad. Durante todo el curso, los estudiantes aprenden a utilizar las herramientas de tecnología moderna relevantes, incluyendo Google Sheets, CODAP, Data Commons y Tableau, así como cómo codificar en Python usando Google Collaboratory. Los estudiantes abandonan el curso con una cartera de su trabajo de ciencia de datos que muestra sus habilidades recién desarrolladas y pueden ser compartidas con futuros empleadores o con universidades. Estarán en buenas condiciones para comenzar un curso rico en datos en sujetos STEM y más allá.

Ampliación del interés en las matemáticas

Debido a que gran parte del contenido enseñado en matemáticas K-12 no ha cambiado durante décadas, muchos estudiantes luchan para ver cómo el material se aplica a sus vidas del siglo XXI. Incorporar la ciencia de los datos en el currículo les da importantes oportunidades para ver la relevancia de las matemáticas, permitiéndoles hacer sus propias preguntas, investigar, lidiar con la incertidumbre, buscar patrones y compartir lo que descubren.

Décadas de investigación han demostrado que cuando a los estudiantes se les da la oportunidad de hacer conexiones entre temas e ideas a medida que aprenden, adquieren una comprensión más profunda y son más capaces de transferir este conocimiento a situaciones novedosas (Boaler, 2002, 2015; Boaler & Staples, 2008; Fries et al., 2021). Desafortunadamente, las matemáticas se enseñan a menudo como una serie de hechos desconectados que se memorizan y reproducen, lo que a menudo lleva a los estudiantes a optar por no participar en cursos de matemáticas una vez que ya no son necesarios.

Al crear espacio para el contenido de matemáticas que más estudiantes encuentran atractivo, el movimiento de ciencia de datos K-12 (véase Koh, 2020) tiene el potencial de abordar varios problemas cruciales de equidad. Los estudios han demostrado que los campos que permiten a los individuos trabajar con otros y resolver problemas del mundo real traen más niñas y estudiantes de color (Diekman et al., 2010; Diekman et al., 2011; Evans & Diekman, 2009; Kesar, 2017). Dentro de las matemáticas, las tasas más altas de diversidad se encuentran en espacios donde la colaboración y la aplicación en el mundo real son el foco (Boaler, Cordero & Dieckmann, 2019; College Board, 2020). El aprendizaje de la ciencia de los datos está intrínsecamente conectado con el mundo real porque el trabajo no existe sin datos del mundo real para que los estudiantes exploren.

Además, mientras que las matemáticas tradicionales tienen una larga historia de clasificar a los estudiantes en grupos basados en la capacidad percibida, los científicos de datos con frecuencia comunican que la ciencia de los datos es un tema inclusivo, abierto a todos (Ahmed, 2019). No hay un solo tipo de persona que sea más adecuado para aprender y sobresalir en la ciencia de los datos porque las habilidades son muy variadas —pueden incluir matemáticas y estadísticas, ciencias de la computación, la creación de representaciones visuales, narración de historias, comunicación y experiencia sustantiva en cualquier tema que los datos informan.

Esculpir un nuevo camino

Tal vez el obstáculo más alto para el movimiento de ciencia de datos para superar es el dominio histórico del cálculo sobre las vías matemáticas escolares. En los Estados Unidos, la secuencia de curso de matemáticas está diseñada principalmente alrededor de un camino a Cálculo de Colocación Avanzada. Sin embargo, este camino está forjado con desigualdades que caen a través de las líneas de género, raza y clase (Cha, 2015; Comité de Abogados para los Derechos Civiles del Área de la Bahía de San Francisco, 2013; Niederle & Vesterlund, 2010; ). Los estudiantes de EE.UU. pueden ser resueltos fuera de este camino ya en 6to grado, cuando optan por no tomar o se les impide tomar los primeros cursos en la secuencia que conduce al cálculo. En algunos estados, sólo el 3,3% de los estudiantes completan la secuencia del curso en 12o grado (Daro & Asturias, 2019), y de los estudiantes que completan el cálculo en la escuela secundaria, la mayoría de ellos terminan retomando el cálculo o un curso de nivel inferior una vez que llegan a la universidad (Bressoud, 2017).

Las matemáticas son un campo amplio, y no hay razón para que el trabajo de nivel superior debe centrarse en el cálculo. Las matemáticas de la ciencia de los datos —que incluye estadísticas, probabilidad y álgebra— son igualmente importantes y proporcionan un camino diferente e igualmente válido para los estudiantes. Además, la incorporación de la ciencia de los datos trabaja para abordar las muchas peticiones de cambio y actualizaciones a las matemáticas K-12 (ver Berry & Larson, 2019, para una discusión de tales llamadas de cambio) dando a los estudiantes la capacidad de aplicar conceptos de matemáticas, estadísticas y ciencias de la computación en contextos significativos y relevantes, utilizando habilidades que se han vuelto cada vez más urgentes en nuestra sociedad (Engel, 2017).

Parece haber algún interés entre los líderes de STEM en hacer los cambios necesarios en el camino de las matemáticas. Como parte de nuestro trabajo de ciencia de datos K-12 en la Universidad de Stanford, en colaboración con el Centro para la Innovación Radical para el Cambio Social (RISC) de la Universidad de Chicago, convocamos a un grupo de 50 matemáticos, responsables políticos, científicos de datos y educadores matemáticos para considerar posibles cambios en las trayectorias matemáticas. El grupo convino en que uno de los cambios más importantes necesarios era la integración de la ciencia de los datos en las matemáticas K-12 (véase Spector, 2020).

El crecimiento de la educación en ciencia de datos

Están en marcha iniciativas nacionales e internacionales para hacer frente a la creciente necesidad de educación en ciencia de datos. El Programa de Evaluación Internacional de Estudiantes 2021 incluye “Incertidumbre y datos” como una de las principales áreas de contenido que todos los estudiantes deben aprender (PISA, 2020). Y la Universidad de California recientemente actualizó su lista de cursos recomendados de matemáticas de la escuela secundaria para ser considerados para las admisiones para incluir la preparación en la ciencia de los datos (Johnson, 2020).

Este impulso ha comenzado a alcanzar las matemáticas K-12 en varios estados y distritos en los EE.UU., también. Por ejemplo, California, Georgia, Nueva York, Oregon, Virginia y Washington han publicado actualizaciones de las opciones de caminos de matemáticas para la escuela secundaria, todas las cuales incluyen la ciencia de los datos como un curso de matemáticas de tercer año. Se están realizando esfuerzos similares en Illinois, Maryland, Michigan, Ohio, Texas y Utah. En el otoño de 2021, Utah ofrecerá una certificación micro-credencial de ciencia de datos a los maestros secundarios para capacitarlos a integrar contenido de ciencia de datos en sus otros cursos o enseñar un curso de ciencia de datos.

Para los distritos K-12, las escuelas y los maestros, existen múltiples organizaciones, planes de estudios y recursos para apoyar la integración de la educación en ciencia de datos. Youcubed en la Universidad de Stanford, RISC en la Universidad de Chicago, Centro X en la Universidad de California Los Ángeles (UCLA), El Centro de Datos en la Universidad de Texas en Austin, y The Messy Data Coalition están trabajando para apoyar el aumento de la educación en ciencias de datos en los niveles K-12. Youcubed, por ejemplo, ha desarrollado un curso en línea llamado 21st Century Teaching and Learning: DataScience para excitar a los profesores de cualquier grado o especialidad sobre ciencia de datos, para construir su comprensión de contenido de ciencia de datos y pedagogía, y para compartir recursos importantes. Nuestro centro en Stanford también ha desarrollado un curso de secundaria de un año llamado Exploraciones en Ciencia de Datos, con desarrollo profesional disponible para los profesores que deseen impartir el curso en sus escuelas. Youcubed también ofrece unidades gratuitas de ciencia de datos y recursos que los maestros pueden utilizar para implementar la ciencia de datos en sus aulas.

Estos esfuerzos muestran que el movimiento de educación científica de datos está creciendo rápidamente, lo que ofrece la esperanza de que la educación matemática más moderna y más equitativa está en el horizonte. Si bien esperamos que este movimiento para el cambio se encuentre con la resistencia de algunos grupos, creemos que los acontecimientos de los últimos 18 meses demuestran que es necesario y posible avanzar con estos cambios. Las crisis mundiales presentadas por el coronavirus, los movimientos nacionales para hacer frente al racismo y la injusticia racial, la crisis climática y las tumultuosas elecciones presidenciales de 2020 sirvieron como ejemplos dolorosos y apremiantes que nosotros, como sociedad, necesitamos urgentemente dotar a todos los ciudadanos de las habilidades de la alfabetización de datos. No podemos abordar los problemas sociales a gran escala que enfrentamos hoy, ni los que inevitablemente enfrentaremos en el futuro, sin una ciudadanía capacitada con las habilidades necesarias para leer, entender y dar sentido a su mundo lleno de datos.

Nuestro departamento de matemáticas hace unas décadas hizo una pregunta a los departamentos de todo el campus: ¿Por qué tantos estudiantes toman álgebra II de la universidad? La única razón para tomar un curso en álgebra avanzada es en preparación para el cálculo. Una mejor elección, más práctica y necesaria para leer la literatura de investigación en sus campos, es tomar una introducción a la estadística. Para la mayoría de los estudiantes universitarios, la álgebra universitaria es innecesaria y una pérdida de tiempo y dinero. Tome estadísticas, ya que cuando se enseña en un contexto práctico / útil, se utilizará diariamente al interpretar las noticias actuales. Las estadísticas se pueden enseñar en los primeros grados como cálculos de probabilidades, y el interés en las distribuciones es fácil de desarrollar. Las estadísticas son prácticas y son necesarias para entender las encuestas comunitarias e incluso los logros de las aulas. La ciencia se basa en estadísticas y los ciudadanos necesitan antecedentes estadísticos para comprender la sociedad moderna y las interpretaciones de los datos en todas las esferas de la economía, la salud, la información social y la educación. Vivimos en el área de la información y esa información se basa en supuestos estadísticos que deben ser entendidos. El cálculo es esencial para unos pocos campos, pero las estadísticas son universalmente importantes. Lyelle Palmer, Ph.D., Emérito Prof., Winona State U., Minnesota

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