Saya akan membantu mengajar statistik kepada mahasiswa kedokteran semester ini.
Saya telah mendengar banyak cerita horor tentang ketakutan para siswa ini dari belajar statistik.
Adakah yang bisa menyarankan apa yang harus dilakukan dengan rasa takut ini? (Entah tautan ke orang yang sedang membahas ini, atau menawarkan saran dari pengalaman Anda sendiri)
Jawaban:
Cobalah mempersonalisasikan statistik. Untuk menunjukkan mengapa memahami konsep-konsepnya (meskipun mereka akan melupakan matematika, akui itu) berguna bagi mereka . Misalnya, bagaimana menginterpretasikan hasil tes kanker payudara. Mengutip dari http://yudkowsky.net/rational/bayes :
Berikut ini adalah masalah cerita tentang situasi yang sering dihadapi dokter:
1% wanita pada usia empat puluh tahun yang berpartisipasi dalam skrining rutin menderita kanker payudara. 80% wanita dengan kanker payudara akan mendapatkan mamografi positif. 9,6% wanita tanpa kanker payudara juga akan mendapatkan mamografi positif. Seorang wanita dalam kelompok usia ini memiliki mamografi positif dalam skrining rutin. Berapa probabilitas dia benar-benar menderita kanker payudara?
Menurut Anda apa jawabannya? Jika Anda belum pernah mengalami masalah seperti ini sebelumnya, mohon luangkan waktu untuk memikirkan jawaban Anda sendiri sebelum melanjutkan.
Selanjutnya, misalkan saya katakan kepada Anda bahwa sebagian besar dokter mendapatkan jawaban yang salah tentang masalah ini - biasanya, hanya sekitar 15% dokter yang melakukannya dengan benar. ("Benarkah? 15%? Apakah itu bilangan real, atau legenda urban berdasarkan jajak pendapat Internet?" Ini bilangan real. Lihat Casscells, Schoenberger, dan Grayboys 1978; Eddy 1982; Gigerenzer dan Hoffrage 1995; dan banyak penelitian lain . Ini adalah hasil yang mengejutkan yang mudah untuk ditiru, jadi ini telah direplikasi secara luas.)
Karena siswa Anda akan menjadi dokter medis, jelaskan: jika mereka tidak memahami statistik, mereka akan memberikan interpretasi yang salah dari hasilnya kepada pasien mereka . Ini bukan masalah akademis.
Juga akui bahwa kecuali mereka melakukan penelitian, mereka akan melupakan detail yang akan Anda ajarkan kepada mereka. Jangan berharap itu tidak terjadi. Bertujuan agar mereka memahami konsep-konsep dasar (kesalahan tipe I dan II, korelasi dan sebab-sebab dan sebagainya) sehingga ketika dihadapkan pada suatu situasi, mereka akan mengingat "hei, mungkin saya tidak boleh terburu-buru menarik kesimpulan, tetapi berbicara dengan seseorang yang memahami statistik dengan lebih baik. " Mencegah kesalahan kognitif dan mengajari mereka untuk selalu ingin tahu tentang hasil yang diberikan oleh orang lain (terutama dalam industri di mana sejumlah besar uang dipertaruhkan) akan menjadi tanda bahwa Anda berhasil.
Saya setuju bahwa membuat statistik pribadi / relevan adalah penting, tetapi itu pada akhirnya tidak akan menghilangkan rasa takut siswa. Saya pikir bagaimana perasaan siswa tentang sesuatu seringkali lebih berkaitan dengan kepribadian orang yang mengajarkannya, dan seberapa nyaman orang itu merasakan di kelas, bahkan ketika mengajar siswa yang tidak tertarik atau takut. Hal pertama yang harus dilakukan untuk menghilangkan rasa takut mereka, adalah dengan menghilangkan rasa takut Anda sendiri ... Anda tidak perlu takut mengajar siswa yang mungkin takut, karena pada akhirnya menasihati mereka tentang ketakutan mereka bukanlah tanggung jawab Anda. Anda bukan seorang terapis. Namun, dengan menjadi alami, menyenangkan, santai, klise, dan disukai, siswa akan dapat melepaskan ketakutan mereka karena mereka dapat mulai mengganti perasaan mereka terhadap statistik dengan perasaan mereka tentang Anda sebagai pribadi dan lingkungan keingintahuan. ,
Itulah keyakinan dan pengalaman saya.
Jadi, inilah yang saya rekomendasikan:
Reframe Statistik menggunakan mantra seperti "Informasi Indah" dan tunjukkan pada mereka blog dengan nama yang sama. Sebutkan hal-hal seperti bagaimana "mengukur sesuatu memungkinkan Anda untuk mengelolanya" dan membuat keputusan yang lebih bijaksana. Ya, ini semua cara menjadikannya pribadi dan relevan.
Perkenalkan mereka ke bagian Freakonomics. Ini buku yang bagus, dan menggunakan bahasa biasa untuk menjelaskan mengapa analisis statistik penting dan seksi.
Ceritakan lelucon konyol terus-menerus. Hal ini membuat Anda takut pada mereka. Jadilah orang bodoh. Lakukan apa pun yang perlu bagi mereka untuk merasa bahwa mereka lebih keren daripada Anda. Lakukan apa pun yang diperlukan bagi mereka untuk merasa bahwa mereka lebih pintar daripada Anda (meskipun mereka percaya Anda diam-diam memiliki segalanya di bawah kendali). Ada sebuah artikel di NYTimes beberapa tahun yang lalu tentang kekuatan seorang guru yang tidak keren. Ini memungkinkan siswa untuk bersantai. Kenakan warna biru dari semua bintang, lakukan sesuatu yang aneh dan istimewa sehingga mereka tahu mereka memiliki kesempatan, dan mereka tidak perlu takut.
Beri mereka barang untuk dimainkan. Dapatkan beberapa spidol berwarna (saya sudah melakukan ini di universitas) dan minta mereka menggambar grafik dan catatan berwarna. Ini membuat mereka merasa seperti berada di sekolah dasar bahkan jika mereka sedang menghitung standar deviasi. Bantuan besar dalam mengatasi rasa takut.
Dapatkan beberapa alat ukur, ukur detak jantung dan minta mereka berkeliling. Peragakan konsep dengan mengumpulkan data dari siswa yang tinggal di kelas. Buat mereka lupa itu adalah kelas statistik, buat mereka merasa seperti itu adalah studi yang mereka ikuti, atau kelola.
Demistify the math. Kursus statistik intro tidak memiliki operasi matematika yang sebenarnya lebih sulit daripada kelas aritmatika, itu hanya urutan dari banyak operasi berturut-turut, dan ini tentang belajar melacaknya. Katakan kepada mereka itu seperti latihan yoga dalam belajar menjadi lebih teratur.
Hafalkan nama semua orang pada hari pertama dan kedua, tentu saja. Menyebut mereka dengan nama mereka, mengolok-olok mereka kadang-kadang, membiarkan mereka mengolok-olok Anda, adalah semua cara untuk mengatasi rasa takut.
Mereka akhirnya ingin tahu bahwa Anda tidak akan memukul kepala mereka dengan sesuatu yang tidak dapat mereka tangani (itulah yang disebut rasa takut). Beri mereka peringatan yang cukup, dan melebih-lebihkan betapa sulitnya hal-hal yang muncul. Mulailah kelas dengan mengatakan, “Nak, kalian akan membunuhku, karena hari ini akan sangat sulit, kepala Anda akan meledak,” dan kemudian ketika Anda mengajar mereka perbedaan, katakanlah, dan mereka merasa mudah untuk menghitung, maka mereka akan mendapatkan kepercayaan yang lebih besar.
Ketika ada sesuatu yang benar-benar sulit untuk dihitung, beri mereka waktu untuk melakukannya, dan mungkin pukulan kedua kelas berikutnya tergantung pada batasan waktu Anda.
Dan lagi, ini pada akhirnya tentang Anda. Apakah Anda tahu statistik Anda bolak-balik? Apakah itu membuatmu takut sama sekali? Apakah Anda seorang guru yang menyenangkan yang membuat siswa tertawa dan santai, atau apakah Anda kikuk dan tidak yakin bagaimana Anda mengarahkan kapal? Apakah Anda memiliki waktu kelas yang dikelola dengan baik, atau apakah Anda terus-menerus tidak yakin berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mengajar? Ketika Anda perlu, bisakah Anda bersikap tegas terhadap mereka (mereka semua adalah mahasiswa kedokteran)?
Tidak banyak tentang bagaimana menghadapi rasa takut siswa, tetapi Andrew Gelman menulis sebuah buku yang bagus, Mengajar Statistik, sekumpulan trik (ada juga beberapa slide ).
Saya suka memperkenalkan kursus dengan berbicara tentang keacakan, probabilitas dasar seperti yang ditemukan dalam permainan, hubungan sebab akibat, tes permutasi (karena tes parametrik memberikan perkiraan yang baik untuk mereka :).
Saya hanya memberi contoh yang ingin saya tunjukkan kepada siswa. Ini dari Phillip Good, dalam bukunya Permutasi, Parametrik, dan Bootstrap Tests of Hypotheses (Springer, 2005 3rd ed.), Di mana ia memperkenalkan strategi umum pengujian atau pengambilan keputusan tentang hipotesis statistik dan bagaimana melakukan yang sangat sederhana dan tes permutasi yang tepat untuk menyelesaikan masalah follwoing.
Tidak lama setelah saya menerima gelar doktor dalam bidang statistik, saya memutuskan bahwa jika saya benar-benar ingin membantu ilmuwan bangku menerapkan statistik saya harus menjadi seorang ilmuwan sendiri. Jadi saya kembali ke sekolah untuk belajar fisiologi dan penuaan dalam sel yang diangkat dalam cawan petri.
Saya segera mengetahui ada lebih banyak percobaan daripada tugas acak subjek untuk perawatan. Secara umum, 90% dari upaya eksperimental dihabiskan untuk menguasai berbagai teknik laboratorium misterius, 9% lainnya dalam mengembangkan teknik baru untuk menjangkau jarak antara apa yang telah dilakukan dan apa yang benar-benar ingin saya lakukan, dan hanya 1% pada eksperimen itu sendiri. Tetapi saat kebenaran akhirnya datang - itu harus jika saya harus menerbitkan dan tidak binasa - dan saya berhasil mengkloning fibroblast diploid manusia dalam delapan hidangan budaya: Empat hidangan ini diisi dengan larutan nutrisi konvensional dan empat memegang solusi eksperimental "memperpanjang kehidupan" yang vitamin E telah ditambahkan.
Saya menunggu selama tiga minggu dengan jari bersilang bahwa tidak ada kontaminasi kultur sel, tetapi pada akhir periode tes ini tiga hidangan dari masing-masing jenis telah bertahan. Teknisi saya dan saya mencangkokkan sel, membiarkannya tumbuh selama 24 jam karena kontak dengan label radioaktif, dan kemudian memperbaiki dan mengecatnya sebelum menutupinya dengan emulsi fotografi.
Sepuluh hari berlalu dan kami siap memeriksa autoradiograf. Dua tahun telah berlalu sejak saya pertama kali membayangkan percobaan ini dan sekarang hasilnya ada: Saya memiliki enam angka yang saya butuhkan.
"Aku kehilangan label," kata teknisi saya ketika dia menyerahkan hasilnya. Ini adalah situasi yang mengerikan. Tanpa label, saya tidak mungkin mengetahui kultur sel mana yang telah diobati dengan vitamin E dan mana yang tidak.
Ini adalah topik yang akan menarik bagi anggota kelompok Statistik Terpencil di ASA. Anda cenderung mendapatkan banyak tanggapan yang bermanfaat dari guru yang berpengalaman di sana, jadi saya akan membatasi apa yang saya bagikan di sini.
Sangat berguna untuk memahami dari mana siswa Anda berasal. Pra-tes stres rendah dapat membantu Anda mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, dan ketakutan mereka. Tes sampel untuk tujuan ini disediakan dalam manual instruktur untuk Freedman, Pisani, Purves teks Statistik . Dapatkan salinan manual melalui institusi Anda. (Saya pikir penerbit akan mengirimkannya gratis.) (Jika Anda benar-benar tertarik dengan hal ini, saya dapat memposting versi dari tes ini yang saya gunakan untuk pra-penilaian sarjana.) adalah situs Web Artis . Sebagai ahli statistik yang bekerja, tentu saja Anda akan ingin terlibat dalam beberapa pengukuran kuantitatif pembelajaran yang terjadi di kelas Anda ;-). Situs itu adalah sumber yang bagus untuk pertanyaan pengujian.
Ada literatur yang besar dan berkembang tentang pengajaran statistik intro. Tempat untuk memulai adalah Jurnal Pendidikan Statistik online . Minimal Anda akan menemukan artikel di sana tentang penggunaan studi kasus dan set data yang relevan dengan mahasiswa kedokteran; Anda mungkin menemukan beberapa yang secara khusus membahas pengajaran populasi ini.
Ketika diminta untuk mengajar kursus seperti itu, saya selalu merasa terbantu untuk menjangkau fakultas lain dan, jika mungkin, para siswa sendiri untuk mencari tahu apa yang benar-benar perlu mereka ketahui dan apa yang mungkin memotivasi mereka. Mahasiswa kedokteran benar-benar sibuk dan mereka tidak pergi ke sekolah untuk belajar statistik, tetapi mereka tahu mereka harus memahami makalah yang akan mereka baca sepanjang karier mereka. Jika Anda tidak terbiasa dengan literatur medis, beberapa jam dengan jurnal terbaik, seperti Lancet dan JAMA, akan membantu Anda menghargai apa yang sedang mereka kerjakan.
Ketika saya berpikir untuk mengajar kelas, saya memikirkan lima komponen utama, yang tidak semuanya biasa digunakan dalam satu kuliah. Mereka
- Aplikasi skala besar
- Demonstrasi fisik
- Aplikasi skala kecil (spesifik)
- Prinsip statistik atau probabilistik
- Bukti atau argumen yang masuk akal
Tufte juga menyebutkan (saya tidak punya sumbernya di sini tapi saya pikir itu juga dari Mosteller) kerangka kerja PGP :
Idenya adalah Anda harus mulai dengan sebuah contoh (akan membantu jika contoh itu relevan bagi siswa), kemudian kembangkan solusi umum, kemudian tutup dengan contoh lain.
Saya mengajar mahasiswa biologi sarjana, dan Ketakutan tersebar luas di antara mereka. Saya biasanya mulai dengan memberi tahu mereka tiga hal:
1) Statistik bukan matematika, itu logika. Dan jika Anda sedang melakukan gelar sains di universitas yang disegani, Anda tidak pernah memiliki masalah dengan menggunakan logika untuk menyelesaikan masalah.
2) Jika Anda dapat menambah, mengurangi, mengalikan, membagi, dan memberi tahu apakah satu angka lebih besar dari yang lain, Anda dapat melakukan semua matematika yang diperlukan untuk kursus statistik tingkat sarjana.
3) Orang-orang belajar secara berbeda, jadi jika Anda tidak mengerti satu dosen / buku teks / penjelasan, tanyakan atau temukan yang lain. (Saya mencoba memberikan 2-3 jenis penjelasan untuk ide yang diberikan di mana saya bisa dan memberitahu mereka untuk mengingat yang masuk akal bagi mereka).
Akhirnya, saya keliru dari sisi penjelasan visual yang bertentangan dengan yang murni verbal atau matematika, karena ini tampaknya bekerja untuk sebagian besar siswa.
"Pengambilan keputusan dalam menghadapi ketidakpastian" terdengar jauh lebih menarik daripada "statistik" meskipun pada dasarnya itulah yang dimaksud dengan statistik. Mungkin Anda bisa memimpin dengan aspek pengambilan keputusan untuk membangun motivasi untuk kursus.
Beberapa jawaban bagus di sini, tetapi satu tambahan.
Saya mulai dengan mengatakan, "Siapa anggota perempuan pertama dari Royal Statistics Society." Saya mungkin juga mengatakan, "Anda telah mendengar tentang dia."
Biasanya tidak ada yang melakukannya dengan benar. Lalu saya mengatakan bahwa itu adalah Florence Nightingale, dan saya bertanya mengapa dia terkenal. Mereka merespons hal-hal seperti kebersihan. Saya menjelaskan bahwa dia terkenal bukan hanya karena apa yang dia temukan, tetapi karena dia mengumpulkan data dan menjelaskannya kepada pembuat kebijakan. Sangat baik memiliki ide yang bagus, tetapi Anda harus dapat menunjukkan kepada orang lain bahwa itu benar. Saya kemudian berbicara tentang diagram lingkaran (diagram poros kutub) dan kebetulan bahwa FN David, yang kemudian menjadi ahli statistik yang cukup terkenal di namanya sendiri, diberi nama setelah Nightingale.
Satu sumber yang belum disebutkan tetapi saya rasa akan menjadi sumber terbaik untuk situasi ini adalah buku How to Lie with Statistics oleh Darrell Huff . Buku ini penuh dengan contoh-contoh praktis dan penalaran intuitif; ini membantu memperkuat metode statistik yang terkadang abstrak.
Meskipun memiliki gelar Magister Teknik, saya berjuang dengan matematika. Saya cenderung paling berjuang dengan menulis secara simbolis apa yang saya tahu. Sebagai contoh, ketika belajar untuk mengambil batasan hingga tak terbatas, saya secara intuitif dapat memecahkan banyak masalah kata yang disediakan di kelas, tetapi butuh banyak upaya untuk menulis matematika dan menyelesaikan persamaan.
Banyak statistik adalah perjuangan yang sama bagi saya. Statistik dalam kursus matematika yang saya ambil lebih mementingkan notasi matematika baru yang saya harapkan untuk belajar bagaimana dan mengapa hal-hal terjadi.
Metode yang bekerja untuk saya dan membuka mata saya pada keajaiban statistik, adalah pemecahan masalah praktis dalam kursus teknik saya, yang kebetulan menggunakan statistik. Menggunakan contoh fisik dan melakukan eksperimen membantu saya memahami dasar sebenarnya untuk notasi yang saya gunakan. Dalam mengembangkan kursus Desain Eksperimen, saya sangat senang dengan jumlah informasi gratis yang tersedia untuk membantu mengajarkan konsep-konsep kompleks dengan cara yang sangat langsung.
Tidak ada resep yang mencakup semua kasus, bahkan jika elemen umum mungkin kurang percaya diri dan, sayangnya, kurangnya kompetensi dalam matematika; dan mungkin yang paling krusial prasangka budaya yang kuat diturunkan dari generasi ke generasi bahwa statistik akan sulit, membosankan dan tidak berguna, dan penuh dengan ide-ide aneh untuk diunggulkan.
Kursus pengantar sulit dilakukan dengan baik. Ini akan terjadi pada waktu yang salah (hari dan minggu, sering kali mengejutkan, karena masalah pengaturan waktu duniawi) dan pada waktu yang salah dalam karier orang. Ini akan berjalan pada kecepatan yang salah untuk hampir semua. Mereka belum melihat intinya (dan dalam banyak kasus tidak akan pernah).
Jadi, hal positif apa yang bisa saya tawarkan?
Saya suka memulai dengan data dan grafik dan tautan ke apa yang mereka ketahui. Perkenalkan tidak hanya grafik yang harus mereka ketahui tetapi juga beberapa yang baru. Siswa yang takut persamaan sering senang, dan pandai, berpikir secara grafis.
Pengangkatan sebenarnya biasanya hanya terjadi ketika siswa memiliki data "sendiri" yang mereka pedulikan , biasanya untuk proyek atau disertasi. Itu memberi fokus dan motivasi; mereka dapat melihat literatur dan melihat metode apa yang digunakan orang; mereka memiliki dorongan untuk memahami, karena bukan hanya soal sedikit latihan konyol yang bisa mereka jalani dengan tidur (tapi masih tidak mengerti). Dalam sistem Inggris, ini dapat terjadi pada tingkat sarjana tahun kedua.
Pengungkapan: Saya seorang ahli geografi; Saya mengajar ahli geografi; Saya sering memberikan ceramah di pertemuan interdisipliner. Saya tidak memiliki kualifikasi formal dalam statistik, tetapi aplikasi statistik telah menjadi penelitian utama dan minat mengajar saya sepanjang sebagian besar karir saya.