新时期的教研必须从形式化、表层化、零散状的教研形态中转变出来，向主题化、系列化、课题化、项目化教研转型，这也是由大数据时代的教育和研究特点所决定的。
在教育实践中，教师需将数据分析融入日常教学，通过分析学生作业、测试和学习行为等数据，发现学习模式、识别难点和热点，从而优化教学策略。同时，利用数据分析工具和技术，教师可以为不同层次的学生设计个性化的作业和练习，实现差异化教学，促进每位学生的全面发展。
在教学模式方面，教育数字化转型推动了混合式教学、个性化教学、自主学习等新型教学模式的发展。例如，通过在线教学平台，学生可以随时随地进行学习，打破时间和空间的限制；虚拟实验室则为学生提供了更为安全和高效的实验环境；智能教育软件则能根据学生的学习进度和能力，提供个性化的学习路径和资源。
1、培养数据分析能力：数据分析是应用统计学的核心内容之一。在教学中，要注重培养学生的数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等技能，使学生能够熟练掌握常用的数据分析工具和软件。结合计算机技术：现代统计分析往往需要借助计算机软件来完成。
2、个性化教学：教育统计学可以帮助教师了解学生的学习特点、学习进度和学习需求，从而实施个性化教学。通过收集和分析学生的学习数据，教师可以根据学生的不同需求和能力，设计和调整教学内容和方法，使每个学生都能够得到最适合自己的教学。教学评估：教育统计学可以帮助教师评估自己的教学效果。
3、阅读教材和参考书：选择一本权威的教材或参考书进行系统学习。教材通常会按照逻辑顺序介绍相关概念和方法，有助于建立起完整的知识体系。同时，可以参考一些经典的数理统计书籍，如《数理统计学导论》、《概率论与数理统计》等。做习题和练习：通过做习题和练习来巩固所学的知识。
4、在统计学的学习路径中，有效的学习方法对于理解和掌握知识至关重要。首先，目标学习法，由心理学家布卢姆提出，强调了明确目标和充足时间的重要性，认为只要教学得法，多数学习者都能取得优异的成绩。
5、长期趋势的测定和分析方法：时距扩大法、移动平均法、最小二乘法。季节变动的测定和分析方法：同期平均法、移动平均趋势剔除法。循环变动的测定和分析方法：直接法和剩余法。当然了，统计学远远不止这7种数据分析方法，还有很多其他方法值得我们深挖学习，如通径分析、因子分析、主成分分析等。
探究式教学（Inquiry Teaching）是一种起源于19世纪末期美国的教育理念，它强调学生主动探索和研究，而非传统的教师传授知识的方式。这种教育理念的目的是激发学生的主动性和创造性，培养他们的独立思考和解决问题的能力。探究式教学的由来可以追溯到美国教育家约翰·杜威（John Dewey）的思想。
探究式教学模式的五个阶段分别是提出问题、猜想与假设、制定计划与设计实验、进行实验与收集证据、分析与论证。提出问题 在这一阶段，教师需创设一定的问题情境，引导学生发现并提出问题。学生需对问题进行分析，明确问题的性质、范围、难点等，以此确定探究的方向和目标。
探究式教学，又称“做中学”、发现法、研究法，是指学生在学习概念和原理时，教师只是给他们一些事例和问题，让学生自己通过阅读、观察、实验、思考、讨论、听讲等途径去主动探究，自行发现并掌握相应的原理和结论的一种方法。
1、设计项目实践。思维型教学理论指导下开展项目实践。设计学习成果及公开方式。设计评价量规项目化学习的特点就是评价新型，在整个项目学习的过程中一定要设计好评价量规。
2、确定项目主题 在项目式教学中，首先需要确定一个具有挑战性和实践性的项目主题，可以是与实际生活相关的问题、社会热点、实践技能等。通过确定项目主题，激发学生的学习兴趣，引起他们的思考和探索欲望。制定项目计划 项目计划是指规划项目的整体目标、任务和时间安排。
3、以项目为导向：项目化学习的核心是项目，学生需要在完成项目的过程中学习新知识、掌握新技能。团队协作：项目化学习通常需要学生分组合作，通过团队协作的方式完成任务。问题解决：项目化学习通常会设置一些问题或挑战，让学生通过解决问题或完成挑战来学习新知识、掌握新技能。