Enseigner et apprendre les concepts de la statistique a été pendant de nombreuses années un défi pour l’enseignant et pour l’apprenant, en particulier pour ceux qui suivent des cours introductifs de statistique axés sur le service. Une grande partie de ce défi a été ancrée dans l’approche générale adoptée par de nombreux cours, à savoir la maîtrise des techniques statistiques et mathématiques, ce qui va à l’encontre de l’étudiant souvent mathématique et phobique qui doit suivre ces cours.
Les concepts pédagogiques de la statistique (contrairement à l'analyse) ont été aidés ces dernières années par l'utilisation d'animations et d'applets afin de transmettre la nature dynamique et géométrique sous-jacente de ces concepts. Cependant, des recherches ont également montré que les étudiants perdent souvent le lien entre le concept utilisant un outil et l'analyse utilisant un autre.
JMP offre une solution convaincante à ce problème grâce à un ensemble de mises à jour et de mises à jour récentes. animations conceptuelles développées en JSL (JMP Scripting Language) pour l’enseignement et l’apprentissage des statistiques d’introduction. Ces neuf scripts couvrent les concepts les plus difficiles à apprendre pour les étudiants et offrent de nombreuses possibilités de manipuler et d’interagir avec les paramètres et de voir leur effet. L'avantage pédagogique est que l'on peut utiliser ses propres données pour simuler des concepts, offrant ainsi une plate-forme unique pour la découverte et l'analyse de concepts.
Gagnant du très convoité Downie Award 2010 (du moins, c'est ce qui est convoité ici chez JMP), qui reconnaît la ressource la plus téléchargée sur jmp.com, ces scripts améliorés contiennent de nombreuses améliorations internes et ressources pour tirer le meilleur parti de celles-ci en classe. Les scripts sont entièrement compatibles avec JMP 9 et le scénariste expert Wayne Levin de Predictum a entièrement réécrit le script Distribution Calculator et rationalisé le code interne des autres scripts pour en améliorer la vitesse et la robustesse. De nouvelles vidéos d'aide accompagnent les scripts pour illustrer les applications auxquelles ils sont destinés.
Nous proposons également un nouveau script de régression développé par Mark Bailey de SAS Education. Tous les scénarios ont été conçus par Amy Froelich (État de l’Iowa) et Bill Duckworth (Creighton) et développés par Predictum, Mark Bailey et l’équipe académique JMP.
