为便于得出关于特定现象的某个结论（例如潮汐高度为什么会变化），学生通常需要对数据进行获取、组织、整理和分析等操作。在生物学、化学、物理学或者地球科学领域实施科学调查时，学生可以自行收集数据，也可由教师提供辅助数据集。本文主要说明如何将计算思维和数据练习相结合，以开发出更有效的科学研究课程计划。

什么是数据练习？

《新一代科学教育标准》（NGSS）中的科学与工程实践，通过运用数学和计算思维，帮助指导在高中科学调查中进行数据练习。数据练习是学生根据数据中发现的证据作出科学论断而进行的一系列活动。Weintrop先生和他的同事（2016）提出了科学家在进行科学调查时通常采用的5种数据实践：

●  创建数据：利用工具或者观察生成数据

●  收集数据：收集和记录数据

●  处理数据：排序、过滤、清理、标准化和组合数据集

●  数据可视化：使用图表或图形等方式呈现结果

●  分析数据：为了得出结论，从数据集中提取特定数据

作为教师，我们可能知道这些练习是学生必须采取的关键操作，以便收集有效、可靠的数据并就科学现象得出有力结论。但是对于许多学生来说，特别是那些缺少科学练习的学生来说，在科学调查过程中如何综合使用数据得出有效结论是一个很大的挑战。

仅仅让学生了解数据练习的知识通常不足以使学生能够灵活运用。学生需要指导性练习和意见反馈，但也可以从学习如何使用计算思维解释数据实践过程中受益。