由于《新一代科学教育标准》重点关注在课堂上不经常学习的数据分析相关能力，比如开发定量模型（Kastens，2015），因此分析和解释数据可能给教师和学生带来挑战。甚至做“简单”的观察，比如测量学校旗杆的高度，学生需要知道应该测量什么，如何测量，测量多少次，并根据数据的变化记录观测结果（Lehrer、Kim和Schauble，2007）。由于《新一代科学教育标准》提倡从了解科学理论和理念到弄清楚世界如何运作转变（Schwarz、Passmore和Reiser，2017），学生现在不仅可以作为定量模型的解释者，还可以作为这些模型本身的创造者学习数据（Lehrer、Kim和Jones，2011）。

此外，分析和解释更新的数据源，如科学家和工程师收集和创建的“大”数据集，为科学教育工作者提供了更多的机会和挑战（Finzer、Busey和Kochevar，2018；Kastens、Krumhansl和Baker，2015；Lee和Wilkerson，2018）。作为数据建模法的一部分，学生一般使用他们自己收集的数据。在更广泛的数据来源背景下，学生经常使用原本为其他目的收集的数据，比如来自他们居住的城市的数据（Wilkerson和Laina，2018）。面对大数据源，学生还需要应对分析大型数据源的挑战，如构建分层数据（Konold、Finzer和Kreetong，2017）和使用技术工具（Finzer，2013）的重要性。

考虑教育工具如何与特定的教学目标、内容领域和环境相结合也非常重要（Mishra和Koehler，2006）。因此，我们选择了一些工具，我们认为这些工具为学习者展示有效数据分析平台的一些特征（McNamara，2015）。此外，用于处理我们确定数据的工具是那些可以免费使用（无需购买许可证）、基于浏览器（可以轻松地跨计算机操作系统使用）、特别是对学生来说相对容易使用的工具。本文还介绍了使用通用在线数据分析平台（CODAP）分析和解释复杂数据的3种策略。

数据处理工具

Desmos

数学和科学教师通常使用与图形计算器一起或直接替代其使用Desmos软件（参见网络资源）。与图形计算器类似，Desmos可以很好地处理不需要数据表的函数，例如使用函数显示该函数的形状。它也适用于数据集。数据可以直接输入到Desmos软件或从谷歌表格或其他电子表格软件复制。此外，可以根据数据估算诸如正弦函数、线性函数或二次函数等函数，并添加至图表中。即使是那些不习惯写方程的人也可以很容易地写出复函数。

谷歌表格

谷歌表格（参见网络资源）被科学教师和学生广泛使用，特别是在学校使用谷歌软件套装。谷歌表格的一个优点便是它与其他广泛使用的工具，即微软Excel软件有相似之处。这可以使学生很容易开始使用这个工具。与Excel不同的是，谷歌表格是基于浏览器的，学生很容易通过单个谷歌表格进行协作。尽管很多高中生可能很熟悉谷歌表格，但其高级功能，如利用依赖于其他单元格的数值编写命令以填充单元格（即创建多个变量的平均值），或者数据拟合函数，可能需要额外支持。最后，尽管易于使用，但由于谷歌表格可以很容易创建图形，学生可能没有机会仔细思考图形中的每个部分代表什么。

JASP统计软件和R语言

JASP是一款基于R语言的统计软件，R语言是一种为数据分析而设计的编程语言（R语言核心团队，2019；参见网络资源）。JASP软件提供了点选式界面，通过它我们可以进行大量的统计检验。JASP可能对那些想让学生进行复杂分析的教师最为有用，如比较2个均值（或平均值）差异的t检验和多重回归分析。此外，R语言通常通过R Studio软件使用，它运行R语言并为更多的数据分析工作流提供附加功能。虽然使用起来颇具挑战性，但在一些高级应用，如系统数据分析中，换成R语言可能会有帮助。JASP软件既有桌面版也有浏览器版。R Studio也有浏览器版，即R Studio Cloud。