美国的统计教育在不断变化，这在很大程度上是因为我们现在希望即使是小学生（5-12 岁）也能精通统计思维的基本概念，而且能熟练掌握许多人所熟知的数据汇总和呈现技术他们的老师甚至都不知道！

有关K-12 和大学级别所做努力的权威概述，请参阅ASA 网站上的GAISE 报告。从高层次上看，这些文件期望所有从美国高中毕业的学生（18 岁）将：

• 制定可以用数据解决的问题，并收集、组织和显示相关数据以回答这些问题；

• 选择和使用适当的统计方法来分析数据；

• 开发和评估基于数据的推论和预测；和

• 理解和应用概率的基本概念。

值得注意的是，在我看来，由于“数据的可变性”而坚持认为“统计学和数学之间存在重要差异”。其目的是在学生中“发展统计思维”，而不是仅仅教授技术或算法。

对于大学水平的方法，一个很好的资源是CAUSEweb（本科统计教育促进联盟）。

好问题。

对于我的回答，我将谈谈爱尔兰。

在高级周期（16-18 岁）中，学生学习非常基本的统计数据、平均值、直方图、标准差。涵盖了基本概率（完全分开）。微积分，达到按部分积分的水平。矩阵（只有 2*2）是高级论文的一个选项，更多的统计数据也是如此。

话虽如此，只有不到 20% 的学校人口参加了更高的课程，所以其他 80% 的人做基本统计、一些差异化和非常基本的概率。

为了继续谈论爱尔兰，我们为中学（高中）学生推出了一门新的数学教学课程。它被称为“项目数学”。从 Project Maths 网站上，它说：

Project Maths是爱尔兰教育中令人兴奋的、充满活力的发展。它使数学与青少年的日常生活相关，并使用有趣和实用的技术帮助他们更好地理解它。学生有权为高等教育和工作场所发展基本的问题解决技能。

在统计方面（针对更高级别的学生），涵盖的主题有：

• 收集数据
• 定量数据
• 定性数据
• 调查
• 样品
• 平均值
• 离散（可数）数据的频率分布
• 离散或连续分组频率分布的均值、众数、中位数
• 数据的可变性
• 频率分布的标准偏差
• 直方图
• 频率曲线
• 直方图的分布和形状
• 茎叶图
• 散点图（散点图）
• 相关性和因果关系
• 正态曲线和标准差作为标尺
• 移位数据（转换数据）
• 标准化分数
• 假设检验
• 总体比例的误差范围和置信区间
• 抽样理论（样本均值的分布）
• 统计数据的陷阱和误用

@richiemorrisroe 正确地指出，概率被视为与统计数据不同的一章，但有一些重叠。概率中的一些主题（同样，对于学习更高水平的学生）是：

• 正态分布和概率
• 寻找正态曲线下的区域
• 概率分布（包括 rv 和期望值的概念）

有些人公开反对 Project Maths（例如，请参阅此处），但就统计和概率部分而言，我认为这是一门相当不错的课程。

由于我遇到的大学讲座（包括本科生和研究生！）涵盖了上述一些主题，其深度并不比我们向中学（高中）学生提供的材料更深入，那么我对情况的解读是，我们必须在这方面做正确的事情。

以我自己的经验，我不是高中老师，但我确实帮助家人朋友的数学 - 特别是让证书更高级别。对我来说，向这些年轻学生教授统计学和概率是一件很愉快的事情，我相信他们所学习的材料既有用又具有很高的标准。

如果您想了解更多信息，请访问Project Maths 网站或观看全国课程与评估委员会的视频。