统计与数据科学精通量规：促进数据科学教育与培训的一致性与连贯性

近期已发布针对高等教育数据科学教学的、基于共识的能力素养与本科课程指导文件。来自不同来源的课程特征建议可能导致各项目培训不一致。我们开发了一种精通量规(Mastery Rubric, MR)，优先促进和记录正式成长，以及发展统计与数据科学(SDS)专业实践所需的13项必备知识、技能与能力的独立性。由精通量规驱动的课程的课程可侧重计算、统计或第三学科（另两者之一应用于其中），也可三者并重。MR SDS支持上述各类项目结构，同时与基于国际共识的统计与数据科学课程建议保持一致，并使“统计学”、“数据科学”和“统计与数据科学”课程能够一致地培养学生，聚焦于提升学习者的独立性。精通量规构念整合了学习科学、认知与教育心理学的研究成果，以在学习过程中支持师生。MR SDS将支持高等教育以及企业、政府和学术劳动力发展的利益，为一个既被称为独立学科又被视为包括计算机科学、工程与统计学在内的其他学科一部分的领域带来一致性框架以应对现有挑战。MR-SDS可用于开发或修订可评估的课程，可靠地支持早期（如本科项目）、中期（如技能提升与培训项目）和晚期（如博士层次从业者培训）的人才培养。