כלים טכנולוגיים מאפשרים לתלמידים להציג ולארגן נתונים באופן קל ומיידי בעזרת ייצוגים גרפיים אינטרקטיביים ודינאמיים. שימוש מושכל זה בכלים אלו, עשוי להסיט את המיקוד במיומנויות הקצה (כגון, עריכת חישובים ושרטוט גרפים) ולאפשר לתלמידים להתמקד ולהעמיק בניתוח הנתונים והייצוגים הגרפיים.

שימוש בייצוגים גרפיים של נתונים יכול לקדם את ההבנה של התלמידים את התופעה אותה הם לומדים, להניע אותם להמשיך את החקר מתוך עניין ולעודד מיקוד במיומנויות חשיבה מסדר גבוה. כלים בהם ניתן לעבור באופן מהיר ופשוט בין ייצוגים גרפיים מעודדים חשיבה על ההבדלים בין הייצוגים הגרפיים והפרשנויות השונות שהם מדגישים. כלים המציגים באופן מיידי את השינוי בדפוס או מגמת הנתונים בייצוג הגרפי בעקבות הוספת נתונים חדשים, מעודדים להמשיך ולהעמיק בחקר התופעה. 

במדע אזרחי יש ערך מוסף לעקרון זה, כיוון שלעיתים קרובות במיזמים מסוג זה עוסקים בהעשרת נתונים במאגרים של נתוני עתק. הנתונים הנאספים על ידי התלמידים במיזם מצטרפים לנתונים קיימים ותורמים להעשרתם. כלי המחשה דינאמיים מאפשרים לתלמידים לראות כיצד הנתונים שאספו תורמים (משנים, משפיעים) לייצוג הקיים. למשל, במיזם מדוזות בעם, תלמידים מדווחים על הימצאות של מדוזות בחופים שונים. הדיווחים מועלים באמצעות אפליקציה ומופיעים מיידית על גבי מפה מקוונת אינטראקטיבית המציגה את כלל הדיווחים בארץ. הכלי הטכנולוגי Codap, אשר הינו כלי דינאמי לחקר וייצוג ויזואלי של נתונים, מאפשר לתלמידים לארגן את הנתונים כרצונם בייצוגים גרפיים שונים באופן מיידי ופשוט, לערוך מניפולציות שונות על נתונים, לחקור ולהשוות בין ייצוגים גרפיים שונים.

עקרון זה מיושם פעמים רבות יחד עם העקרונות "יצירה ושימוש חוזר בתוצרי התלמידים" ו- "תמיכה בבניית ידע בתנאי אי ודאות".

ההיסטוריה של העיקרון: העיקרון הופיע לראשונה במאגר עקרונות העיצוב (Design Principles Database, Kali, 2006). 

לציטוט העיקרון: לוי, ק., לוין-פלד, ר., שגיא, א., קלי, י., וחברי קהילת TCSS (2021). עקרונות הפעלה, insights.edu.haifa.ac.il

להעמקה והרחבה:

יתרונות הטכנולוגיה. על פי Biehler, Ben-Zvi, Bakker ו- Makar (2013), לטכנולוגיה תפקיד היסטורי ומשמעותי באופן שבו התפתח החינוך הסטטיסטי לאורך השנים. שילוב הטכנולוגיה הוביל לשינוי בהוראת הסטטיסטיקה מהן בחינת התכנים והן מבחינת הגישות הפדגוגיות ללמידה והוראת הסטטיסטיקה. כלים טכנולוגיים שונים מאפשרים דרכים מתוחכמות להצגה וארגון נתונים. שימוש מושכל בכלים אלו, עשוי להסיט את המיקוד במיומנויות הקצה (כגון, עריכת חישובים ושרטוט גרפים) ולאפשר לתלמידים להתמקד בניתוח הנתונים והייצוגים הגרפיים. שימוש זה עשוי לפתוח פתח לפיתוח של שיטות ניתוח נתונים מתוחכמות יותר הנשענות על הבנה מושגית של הרעיונות הסטטיסטיים השונים. 

אחת הגישות העיקריות שפותחו בעקבות ההתפתחות טכנולוגית היתה גישת חקר הנתונים הסקרני (Exploratory Data Analysis). גישה זו אשר פותחה לראשונה על ידי Tukey (1977), מציבה בלב הסטטיסטיקה את פעולות האיסוף, ארגון, תיאור, וניתוח של נתונים. גישה זו שמה דגש על כלים וייצוגים ויזואליים, חלקם חדשים, ועל השימוש בטכנולוגיה לפרשנות, ניתוח והסקה. הדגש בגישה זו הוא על פעולות כגון: גילוי תבניות (patterns) ומגמות (trends) אופייניות או ייחודיות בנתונים, בירור הסיבות והמטרות לאיסוף הנתונים וחקירתם קודם לתחילת החקירה עצמה, חשיבה במונחים של העלאת השערות, חקירתן ואישושן. 

כלים טכנולוגיים המשמשים לניתוח נתונים והתוכנה TinkerPlots. החוקרים Biehler, Ben-Zvi, Bakker ו- Makar (2013) מציעים סקירה של סוגים שונים של כלים טכנולוגיים להוראת סטטיסטיקה. בין הסוגים, מספר כלים המשמשים לניתוח והצגה של נתונים הלומדים: 

• חבילות תוכנה:

• תוכנות מחשב שמטרתן ניתוח נתונים סטטיסטי. במרבית המקרים תוכנות אלו מיוחדות לשימוש מקצועי אך נעשה בהם שימוש גם בלימודים הגבוהים. דוגמאות: SPSS, SAS, R ועוד. 

• גיליונות אלקטרוניים:

• כלים זמינים ונוחים לשימוש. בבתי ספר, כלים אלו משמשים תלמידים בלמידה על ארגון וייצוג נתונים. היצע הגרפים, אשר באופן אוטומטי הינו נמוך ולא ניתן להשלב בהם בקלות מדדים סטטיסטיים שונים. דוגמאות: אקסל.

• מחשבונים גרפיים:

• כלים ללמידת ניתוח וחקר נתונים (בעיקר בחינוך הגבוה), המאפשרים עריכת חישובים ופרוצידורות סטטיסטיות פשוטות ומורכבות. לכלים אלו, לעיתים חסרונות רבים, לדוגמא, פלטים המוצגים ללא שמות המשתנים או ללא סקלות. דוגמאות: TI-Nspire

• תוכנות חינוכיות:

• תוכנות אשר פותחו במיוחד ללמידה והוראה של סטטיסטיקה. מדובר לרוב בכלים גמישים ודינמיים המעוצבים באופן המאפשר לתלמידים לחקור וללמוד על רעיונות ותהליכים סטטיסטיים מופשטים. כלים אלו מלווים לרוב במאגרי נתונים, סרטוני הדרכה, ומקבצי פעילויות. לדוגמא: TinkerPlots, Codap. 

התוכנה TinkerPlots (Konold, 2007). התוכנה TinkerPlots  הינה כלי לניתוח נתונים הכולל גם כלי לעריכת הדמיות. התוכנה מיועדת לתמיכה בפיתוח של חשיבה סטטיסטית בקרב ילדים בכיתות ד'–ח' ומאפשרת חקירה פתוחה והתנסות תוך שימוש בייצוגים ויזואליים שונים וכלי עזר סטטיסטים. בעזרת TinkerPlots ניתן לארגן את הנתונים בדרכים פשוטות ושונות על-מנת לזהות דפוסים מגמות ומאפיינים של התכונות הנחקרות. בדרך זו ובעזרת הדרכה מתאימה התלמידים יכולים לפתח הבנה מושגית לגבי מהי סטטיסטיקה וכיצד ניתן להיעזר בה. בניגוד לתוכנות אחרות המשמשות ככלי עזר לחקר נתונים, TinkerPlots פותחה במיוחד עבור תלמידים, ועל כן עוצבה על פי גישת "מלמטה-למעלה" ("Bottom-up"), דהיינו, בהתאם לאופן החשיבה האינטואיטיבי של התלמידים לגבי נושאים מתמטיים ומדעיים. על פי גישה זאת, תוכנית הלימודים וכלי העזר ללימוד נבנים על פי נקודות ההתחלה של התלמידים, ולא על פי נקודות הסיום אליהן שואפים להגיע.

רשימת מקורות:

Biehler, R., Ben-Zvi, D., Bakker, A., & Makar, K. (2013). Technology for enhancing statistical reasoning at the school level. In M. A. Clements, A. Bishop, C. Keitel, J. Kilpatrick, and F. Leung (Eds.), Third International Handbook of Mathematics Education (pp. 643-690). Springer.

Kali, Y., (2006). Collaborative knowledge-building using the Design Principles Database. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 1(2), 187-201.

Konold, C. (2007). Designing a data analysis tool for learners. In M. C. Lovett & P. Shah (Eds.), Thinking with data (pp. 267-291). New York: Taylor and Francis.

Tukey, J. (1977). Exploratory Data Analysis. Reading, MA: Addison-Wesley.