Технологическая карта занятия на тему «Статистическое мышление - инструмент принятия решений»

Этапы занятия/ время

Задачи этапа

Деятельность педагога

(конспект)

Деятельность обучающихся

Результат

Вводная часть. Мотивация

(2 минуты)

1. Создать благоприятный психологический климат для поведения занятия;

2. Постановка цели занятия

3. Пояснение тематических блоков

Всем добрый день! Сегодня мы поговорим о том, чем занимается наука социология, а конкретнее что такое статистика, о том какие профессии сейчас востребованы на рынке труда для социологов, поймем, что такое статистическое мышление и научимся его в себе развивать, о статистическом мышлении как инструменте принятия решений.

Приветствуют педагога и членов жюри.
Слушают педагога.

Сформировано представление о теме и содержании занятия.

Актуализация имеющихся знаний и личного опыта
(5 минут)

1. Сформировать первоначальное представление о том, что такое социология

2. Подвести диалог к понятию «успешная профессия»

Давайте начнем с того, что такое социология.

Социолог - специалист, который изучает механизмы, законы, правила по которым взаимодействуют люди в обществе. Почему люди взаимодействуют так или иначе, от каких контекстов/условий это зависит. Почему, например, заходя в аудиторию, вы говорите мне «Здравствуйте» а не «хэй, привет че как?». Это локальное повседневное правило.

Можем говорить о чем-то более глобальном: почему одни профессии мы называем успешными и престижными, а другие нет? Как меняется этот список? Каковы критерии оценки? Есть ли разница во мнениях между поколениями?

Почему общество возносит одни профессии на пьедестал, а другие перестают котироваться? Какие потребности общества создают эти профессии и эти рейтинги?

Какой, по вашему мнению, должна быть «успешная профессия»? Какими характеристиками она должна обладать? По каким критериям вы понимаете, что это успешная сейчас профессия?

Участвуют в коллективном обсуждении

Сформировано представление о том, что такое социология
Сформировано коллективное представление об успешной профессии

Введение нового материала

(15 минут)

1. Познакомить учащихся с профессией аналитик данных

2. Дать определение статистики

3. Сформировать понимание того, что такое статистическое мышление как навык

Успешный социолог сегодня – аналитик данных, специалист, который работает с данными: собирает их, обрабатывает, изучает и интерпретирует. За последние пару лет спрос на IT-специалистов в России вырос на 63%. К числу востребованных айтишников на рынке труда относятся аналитики. Согласно исследованию проведенному международной компанией, востребованность аналитиков на рынке труда продолжает расти. Специалисты в области данных и аналитики входят в топ-10 наиболее востребованных профессионалов во многих странах.

Мы говорим о статистике и больших данных. Говорим о постоянных потоках информации, данных о клиентах магазина (данные из чеков, камер наблюдения и т.д.), данных поисковых систем (статистика поисковых запросов) и т.д.

Компании, которые используют данные для принятия решений, могут активно развиваться в ногу со временем, создавать себе позитивную репутацию, разумно использовать ресурсы.
Разработка нового товара или услуги – очень дорогостоящий процесс. А представьте, вы старались, создали шедевр инженерной мысли и он никому не нужен? Он станет кошмаром для сбыта. Если вы большой концерн, убытки будут, но их можно пережить. А вот старт-ап на вторую попытку уже может просто не иметь средств. Тут на помощь приходит аналитик данных.

Аналитики востребованы во многих сферах, не только в сфере бизнеса. Биоаналитики / биостатистики, аналитики в сфере здравоохранения, помогают обрабатывать информацию лабораторных экспериментов и создавать передовые лекарства. Гейм-аналитик изучает данные о поведении игроков, знает какие функции и пути прохождения в игре пользуются популярностью, что нужно доработать, а что и вовсе убрать. Как правило, разработчики его слушаются, ведь с цифрами не поспоришь.

Если посмотреть на статистику объема данных, создаваемых, копируемых, потребляемых во всем мире, то их число растет с каждым годом. За последние 15 лет этот объем увеличился в 90 раз!

Очевидно, что специалисты, не боящиеся такого потока информации об обществе и умеющие в нем ориентироваться, становятся востребованными. Такие специалисты зарабатывают от 100 тысяч в начале карьеры и можем говорить о суммах в полмиллиона, если вы опытный специалист.

Как вы думаете, каким должен быть аналитик? Что он должен знать?

1. Внимательный и усидчивый

2. Рациональный и достаточно скептичный

3. Готовность учиться

4. Аналитический склад ума (Не обязательно иметь высшее образование математика или статистика, но хорошо, если вы знаете базовую терминологию и умеете обращаться с данными. Также важно уметь разбирать разные ситуации, сопоставлять факты и делать выводы на основе наличной информации.)

Вот о последнем мы и поговорим сегодня более подробно. Поговорим о том, как к этому подступиться, как не бояться информации, как поверить в себя и понять, что вы уже что-то знаете и умеете.

И стартовать необходимо с развития статистического мышления. Это навык, механизм, инструмент, который открывает вашему мозгу дорогу к аналитическому складу ума.

Для начала, давайте поймем, что такое статистика. Какие ассоциации у вас есть со статистикой? Прошу вас сейчас выстроиться в ряд между партами, каждый называет одну ассоциацию к статистике. Это должно быть существительное. Далее мы объединимся в пары и из имеющихся двух слов составляем словосочетания. Можно менять форму слова, добавлять предлоги. Далее будем объединяться в четверки и так далее. Мы с вами делали такое упражнение, когда начали говорить об экономике в сентябре.

Статистика – это наука, изучающая процессы, происходящие в обществе, оценивающая их количественные и качественные параметры. Своевременные, точные, достоверные официальные статистические данные по социальным, экономическим, демографическим, экологическим и иным сферам общества являются жизненно важными для социально-экономического развития и управления страной.

Какая организация является основной по сбору и анализу статистики в России?

В России собирает и анализирует статистику – Росстат.

Статистическое мышление – это метод анализа множества объектов. Каждый отдельный объект из множества вполне может анализироваться в отрыве от остальных, однако этот метод анализа в применении к множеству объектов неверен, так как при таком подходе упускаются из внимания все закономерности, касающиеся именно множества целиком.

Рассмотрим, на мой взгляд, хороший пример подобной ситуации. Когда-то я встретила его на просторах интернета, и он показался мне очень понятным.

Тонет корабль, вокруг него шторм и всевозможная буря, поэтому чтобы пассажирам спастись, им надо воспользоваться спасательными кругами. При этом пассажиров на корабле сто человек, а спасательных кругов только девяносто. Тут как многие мыслят: каждый пассажир может схватить круг и прыгнуть с ним за борт. Поэтому всё отлично и проблем нет. Просто каждому пассажиру надо схватить спасательный круг первым.

С кораблём абсурдность подобного рода рассуждений очевидна. Пассажиры могут, как угодно, прокачивать свою ловкость и конкурентоспособность по захвату спасательных кругов, но всё равно десятерым из них персональных кругов не достанется. Поэтому десять человек либо утонут, либо будут делить спасательный круг с кем-то ещё. Это – статистическое мышление. Мы рассмотрели не каждого пассажира отдельно, а статистику пассажиров и кругов.

Однако при нестатистическом мышлении печальный вывод навсегда остаётся за кадром. Вместо решения конкретной проблемы в целом, вместо рекомендаций найти способ поделить круги на сто человек, а не выдать их персонально счастливчикам, в буквальном смысле выбросив за борт остальных, выдаются «оправдания ситуации». «А этим десятерым надо было тренироваться хорошо – в отъёме круга у соседа. Тогда бы они спаслись. А так сами виноваты». Или, например, «нет никаких проблем спастись каждому – ведь каждый может получить спасательный круг». 

Рассмотрим другой пример, из экономики.

В частности, при сокращении десяти миллионов рабочих мест, проблема безработицы как бы не видна. «Каждый уволенный может просто повысить свою конкурентоспособность и получить тем самым работу». Всё нормально. Когда без статистического мышления.

Без него гражданам не приходит в голову взглянуть не на уволенных, а на соотношение рабочих мест и трудящихся. Если это всё-таки проделать, то станет очевидно: как бы трудящиеся не старались, десять миллионов из них всё равно будут безработными. Независимо от квалификации каждого конкретного трудящегося. Рецепт «повышай конкурентоспособность» подходит только каждому отдельному гражданину – это индивидуальный рецепт успеха. Для всех граждан вместе он не подходит. Даже если каждый гражданин последует рецепту, проблема для всей совокупности граждан всё равно не решится. Чтобы решить проблему, надо эти десять миллионов рабочих мест создать.

Для развития статистического мышления очень важно не бояться этого мира и информации. Что еще не маловажно, не бояться использовать здравый смысл.

Слушают педагога.

Участвуют в коллективном обсуждении, предлагая свои идеи: какими навыками и характеристиками должен обладать аналитик.
Работая в группах переменного / увеличивающегося состава, создают свое определение статистики.

Сформировано представление о профессии аналитик данных.

Сформулировано и скорректировано определение статистики.

Сформировано понимание статистического мышления

Формируемые компетенции:

• Коммуникативная компетенция

• Работа в команде

• Креативное мышление

Закрепление нового знания

(15 минут)

Продемонстрировать упражнения, которые развивают статистическое мышление.

Отработать навык применения статистического мышления, здравого смысла и жизненного опыта учащихся.

Мы часто слышим о том, что наши оценочные суждения мешают создавать объективную статистику. Конечно, это бесспорно. Однако, не стоит путать здравый смысл, наше хоть иногда и бытовое, но все же понимание этого мира и общества и наши эмоциональные оценки и отношение к чему-либо. Интуитивно мы что-то уже знаем. Закономерности, наблюдаемые нами каждый день в круговороте повседневных дел, они откладываются в нашу голову. Давайте попробуем это почувствовать и нащупать в чертогах своего сознания. Чем мы хуже Шерлока Холмса?

Сейчас достаньте из вашего конверта три цветные карточки. На экране будут появляться вопросы с несколькими вариантами ответа. Ваша задача дать ответ используя свой здравый смысл.

Представьте себе школьника из среднестатистического города в регионе России. Он очень увлечен Японской культурой. Его любимый режиссер Хаяо Миядзаки, у него телефон японской марки сони. В какой спортивной секции он, вероятнее всего, занимается?
Кендо (современное японское боевое искусство) или футбол?

Представим молодого мужчину с хорошим здоровьем, 35 лет. Он очень любит тишину, обожает читать книги, особенно русскую классику, не очень разговорчив. Кем он, вероятнее всего будет работать? Библиотекарем или фермером?

Наступила осень. Скоро наступит зима. Несмотря на глобальное потепление, зимой в России почти всегда и почти везде выпадает снег. Во всяком случае, новый год мы привыкли встречать со снегом. Но когда выпадет первый снег, в какой именно день недели? Итак, рассмотрим три города: (1) Мурманск, (2) Москву и (3) Сочи. В каком из перечисленных городов вероятность того, что первый снег до наступления нового года выпадет в воскресенье - самая высокая, а в каком – самая низкая?

Одно из лучших упражнений для того, чтобы побороть боязнь цифр, чтобы понять, что мы что-то про этот мир знаем – это подсчет чего-либо методом Ферми.

По мнению Энрико Ферми, известного физика и мастера догадок, каждый человек способен за 60 секунд оценить что угодно. Найти ответ можно на самый необычный вопрос.

Суть его метода решения подобных задач состоит в том, чтобы за очень короткое время провести быстрые приблизительные расчёты, не имея при этом никаких точных данных. Его способ вычисления предполагает не проведение новых измерений, а работу с тем, что уже известно о проблеме.

В основе метода лежит убеждение, что все знания, которыми мы обладаем, взаимосвязаны и на самом деле не существует вопроса, по которому бы у нас не было вообще никакой информации. Поэтому, располагая всего несколькими фактами и имея способность к логическому мышлению, можно найти ответ на любую, даже на первый взгляд совершенно нерешаемую задачу.

Между тем, даже небольшое снижение неопределенности может принести миллионы в зависимости от важности решения, принятию которого оно способствует, и от частоты принятия подобных решений.

Сколько настройщиков пианино в Чикаго — самый известный вопрос, который Ферми часто задавал своим студентам.

Давайте подсчитаем количество настройщиков пианино в СПб

Население СПБ 5,6 млн человек.

В среднем в семье 2-3 человека. Делим население на 2,5. Получаем, что в СПб 2,24 миллиона семей.

Как узнать у скольких людей есть пианино? Это самые сложные цифры, определить их точно без исследования невозможно. Поэтому остаётся лишь предположить, руководствуясь здравым смыслом и жизненным опытом.

Возьмём пять процентов от всех семей — это 112 000

Допустим, в среднем пианино надо настраивать 1 раз в год. Значит нужно настроить 112 000 пианино

• Сколько дней в году работает настройщик? Из 365 дней вычтем 52 субботы, 52 воскресенья и несколько дней праздников. Выходит, около 250 рабочих дней.

• За день настройщик может приехать к четырём семьям — это тоже примерное число. Оно зависит от времени, затраченного на дорогу, и каждого конкретного случая. Зато оно говорит нам о том, что в год один человек может произвести около 1 000 настроек: мы умножили четыре инструмента в день на 250 рабочих дней.

Разделив 112 000 настроек на 1000, получаем 112 настройщиков в СПБ

Понятно, что в итоге мы имеем приблизительное число. Но это сужает интервал значений, в рамках которых предстоит работать. По мнению Ферми, величину, которая кажется наиболее неопределённой (например, у скольких семей может стоять дома пианино), нужно измерить в первую очередь, чтобы получить более точные данные.

Метод Ферми применим в тех случаях, когда нужно быстро дать приблизительный ответ и уже, потом решить, целесообразно ли проводить дальнейшие вычисления для нахождения точных данных.

С его помощью можно опровергнуть полученную информацию, быстро принять решение, понять, в каком направлении двигаться и каких данных недостаточно.

Единого алгоритма для решения всех задач Ферми не существует, но есть несколько правил, которым нужно следовать:

• Даже если, кажется, что вы абсолютно не смыслите в тематике вопроса, поверьте, что нужно просто найти свой подход. Вы наверняка обладаете информацией, которая так или иначе приблизит вас к верному ответу.

• Задействуйте имеющиеся у вас знания из различных сфер и областей, чтобы найти собственный алгоритм решения.

• Проведите все необходимые оценки и предварительные расчёты.

• Назовите конкретный ответ, расскажите, какие отклонения от реального результата могут быть и почему.

• Не прибегайте к помощи сторонних источников.

• Не бойтесь ошибиться.

Главное, чему учит метод Ферми, — лучше получить приблизительные результаты, чем вообще ничего.

Например, бизнесмен хочет вывести на рынок новый продукт, но сомневается, будет ли на него спрос. Провести дорогостоящее исследование? А что, если деньги, потраченные на него, уйдут впустую, и товар окажется никому не нужен? В итоге человек может долго колебаться, теряя время, или вообще отказаться от своей идеи, боясь неизвестности.

На основе приблизительных результатов он уже сможет решить, стоит ли инвестировать в дальнейшее исследование. И в конечном итоге даже небольшое снижение неопределённости может принести компании миллионы или сохранить их.

Умение использовать метод может пригодиться и тем людям, которым не приходится принимать сложные решения, связанные с большими затратами и рисками.

Задания:
Сколько листов а4 потребуется чтобы покрыть ими стену в павильоне Росси?

Сколько тюбиков зубной пасты потребуется юконовцам на летнюю смену?

Сколько нужно написать страниц текста, чтобы читать его вслух в течение одного часа?

Сколько кусочков поп-корна необходимо, чтобы наполнить комнату?

Сколько в России домашних кошек?

Используя цветные карточки, отвечают на вопросы с вариантами ответов.

Работая в малых группах, проводят расчеты методом Э. Ферми.

Учащимися выполнены предлагаемые педагогом упражнения и получена обратная связь от педагога.

Освоена механика (правила, приемы) развития статистического мышления.

Отрабатываемые компетенции:

• Коммуникативная компетенция

• Работа в команде

• Креативное мышление

• Критическое мышление

• Аналитическое мышление

Подведение итогов и рефлексия

(8 минут)

Сформировать итоговое представление о том, что такое статистическое мышление и в каких сферах оно может быть полезно людям.

Оценить занятие.

Оценить работу учащихся (Самооценка)

Давайте подведем итоги. Что же такое статистическое мышление?

Как и в каких сферах, оно может быть нам полезным?

Сейчас предлагаю оценить свою работу и занятие в целом.
На доске вы видите две шкалы:
По вертикали шкала оценки занятия от 0 до 10, где 0 – было не интересно и бесполезно, а 109 было максимально интересно и полезно.
По горизонтали шкала оценки самого себя от 0 до 10, где 0 – я не работал и многое не понял, 10 – я отлично поработал и все понял.

Предлагают свои идеи того, как и в какой сфере может быть полезно статистическое мышление.

Создают на доске диаграмму рассеивания, оценивая занятие и свою работу по 10-ти бальной шкале.

Сформировано общее представление о том, что такое статистическое мышление и в каких сферах оно может быть полезно.

Проведена совместная рефлексия занятия.

Проведена само рефлексия учащимися.

Отрабатываемые компетенции:

• Коммуникативная компетенция

• Критическое мышление