Negli ultimi anni è aumentata la necessità di un’elaborazione razionale di grandi quantità di dati diversi e la scienza dei dati è diventata sempre più importante. Esistono due tipi di questa formazione: un tipo passivo in cui gli studenti apprendono conoscenze e metodi di analisi attraverso lezioni in aula, e un tipo attivo in cui apprendono la risoluzione dei problemi e la realizzazione dei compiti attraverso esercizi pratici. Finora è stata promossa soprattutto l’educazione passiva e sono già stati ottenuti risultati sostanziali. Tuttavia, l’educazione attiva è considerata una sfida per il futuro e vi è una forte necessità di sviluppare approcci a riguardo.
In pratica, l’approccio del ciclo PDCA di pianificazione, azione, controllo e azione è stato utilizzato per molti anni per risolvere problemi e portare a termine compiti e ha ottenuto molti risultati. L'essenza di ciò è raccogliere fatti sotto forma di dati, analizzarli, elaborare un'ipotesi basata sulle conclusioni ottenute, implementarla, raccogliere i risultati come dati e verificare l'ipotesi. Questa è la stessa scienza dei dati attiva.
Da molti anni gli autori hanno sviluppato un programma didattico che utilizza sia materiali di coin shooting che il ciclo PDCA, e lo hanno implementato in lezioni e seminari, e ne hanno presentato i contenuti in varie sedi (documenti, presentazioni a convegni, conferenze, ecc.) Ho fatto molte presentazioni. In questa presentazione, li organizzeremo sistematicamente e riferiremo sull'educazione attiva alla scienza dei dati.
