56194

«Статистика» методом проектов

Доклад

Педагогика и дидактика

Потом провожу урок-лекцию по теме Статистика. Разбиение класса на творческие группы для работы над проектом Статистика. Методы сбора и обработки информации І Группа изучения данных о состоянии здоровья детей Медики: а статистика данных...

Русский

2014-04-02

77 KB

1 чел.

«Статистика» методом проектов

Организация и проведение проекта по теме «Статистика»

Предлагаю методом проектов изучать тему «Статистика» в 11 классе. В программе на изучение статистики отводится всего несколько уроков, в ходе которых учащиеся просто не успевают глубоко осмыслить и творчески переработать учебный материал. На первом уроке разбиваю класс на группы, сразу же раздаю участникам проекта критерии оценивания их работы, теоретические и практические вопросы к защите проекта. Потом провожу урок-лекцию по теме «Статистика. Задачи статистики. Методы сбора и обработки информации» и практикум по методам обработки информации, на котором показываю решение всех типов задач, поставленных перед учениками. Затем ребята в течении двух недель самостоятельно работают над проектом и затем проводиться урок – защита проектов. Масса преимуществ: глубоко усваивается тема, оценки только хорошие, масса возможностей проявить индивидуальность и творчество.

Разбиение класса на творческие группы для работы над проектом «Статистика. Задачи статистики. Методы сбора и обработки информации»

І) Группа изучения данных о состоянии здоровья детей -  «Медики»:

   а) статистика данных о росте детей,

   б) статистика данных о весе детей,

   в) статистика количества дней болезни детей за сентябрь – март текущего года.

І І) Группа изучения физических возможностей детей - «Спортсмены»:

  статистика показателей выполнения детьми нормативов ( например бег на 60 м, прыжки с места, количество попаданий в корзину в серии из 10 попаданий и т.п.)

ІІІ) Группа изучения социологических вопросов - «Социологи»:

  а) статистика наличия и количества карманных денег у детей,

  б) статистика распределения времени детей (сколько времени занимает выполнение домашних заданий, сколько времени отводится для прогулок, сколько времени проводится за компьютером, телевизором и т.п.)

Критерии оценивания

  1.  Знание теоретического материала по теме «Статистика», грамотное владение терминологией (терминологический диктант по заранее известным вопросам) – 10 баллов.
  2.  Выполнение практической части работы (согласно вопросам, выданным для работы над проектом) – 10 баллов.
  3.  Оценка целесообразности в работе (оптимальность в выборе способа сбора информации, в разбиении числовой информации на варианты, в выборе масштаба при построении полигона частот и гистограммы и т. п.) – 8 баллов.
  4.  Эстетика в оформлении материалов (используются различные методы оформления, общий вид материалов привлекает аудиторию и соответствует теме, содержание служит иллюстративным материалом для устного выступления) – 8 баллов.
  5.  Креативность («изюминка», новизна, неожиданность, сюрприз…- непредусмотренное в вопросах, выданных для работы над проектом) – 4 балла.
  6.  Защита проекта (в выступлении дополняются и раскрываются ключевые моменты, выступление не является простым чтением материала, речь выступающего грамотная, выразительная, эффективно используется время, отведенное для выступления …) – 10 баллов.

Вопросы терминологичного диктанта

(Выдаются перед изучением темы)

Объясни следующие термины:

  1.  наблюдение текущее, периодическое, единичное;
  2.  наблюдение отчетное, экспедиционное, самовычисление;
  3.  наблюдение сплошное, несплошное (основного массива, выборочное, анкетное, монографическое)
  4.  генеральная совокупность;
  5.  выборка;
  6.  способы отбора единиц изучаемой совокупности (случайный, механический, типичный);
  7.  репрезентативность выборки;
  8.  ранжированный ряд;
  9.  дискретный вариационный ряд;
  10.  варианта;
  11.  вариация (варьирование);
  12.  частота:
  13.  частость (формула);
  14.  относительная частота;
  15.  мода;
  16.  медиана;
  17.  среднее арифметическое значение (формула);
  18.  среднее геометрическое значение (формула);
  19.  среднее квадратичное отклонение (формула).

Отчет о проделанной работе по проекту «Статистика. Задачи статистики. Методы сбора и обработки информации»

  1.  Описать статистическое наблюдение

а) по временному признаку:

- текущее,

- периодическое,

- единичное;

б) по способу организации:

- отчетное (на основании сведений, содержащихся в разнообразной отчетности),

- экспедиционное (исследователь проводит живой опрос исследуемых),

- самовычисление (при помощи анкет или статистических формуляров);

в) по степени полноты охвата единиц:

- сплошное,

- несплошное.  

  Если наблюдение несплошное, то описать генеральную совокупность и обосновать репрезентативность выборки.

  1.  По данным наблюдений

а) составить вариационный ряд,

б) составить ранжированный ряд (упорядоченный по возрастанию),

в) составить дискретный ранжированный ряд - группировка по отдельным значениям признака в виде таблицы:

 

Варианта xi

Частота mi

г)  вычислить частость и относительную частоту каждой варианты. Вычисления оформить в виде таблицы:

Индекс

i

Варианта

xi

Частота

mi

Частость

Относительная частота

  1.  Определить моду и медиану ряда.

  1.  Построить гистограмму и полигон частот.

  1.  Вычислить среднее арифметическое. Вычисления оформить в виде таблицы:

  

Номер

   i

Варианта

    xi

Частота

   mi

ximi

Окончательное вычисление

1

2

3

….

k

……

……

.…...

……

……

…….

…….

…….

…….

…….

n=

A=

   здесь n – количество элементов, А – сумма элементов вариационного ряда.

  1.   Вычислить среднее квадратичное отклонение. Вычисления оформить в виде таблицы:

 

Значение

    xi

Среднее арифметическое                  

Отклонение

(xi-)

Квадрат отклонения

(xi-)2

Квадратичное отклонение

x1

x2

xn

σ =

A=

B=

7.  Выводы, результаты исследований.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

4260. Программирование на языке ассемблера. Методические указания по выполнению лабораторных работ 472.5 KB
  Введение Современный специалист в области создания программного обеспечения для вычислительной техники и автоматизированных систем должен обладать достаточными знаниями по использованию средств вычислительной техники в организации и управлении проце...
4261. Изучение системных средств языка ассемблер 15.42 KB
  Изучение системных средств языка ассемблер Цель работы: научиться работать в среде программирования Ассемблера Выполнение работы: 1. Для вызова редактора нажать клавиши SHIFT + F4. В редакторе набрать текст программы и затем сохранить с расширением ...
4262. Парадигмы программирования 37.57 KB
  Парадигмы программирования Парадигма программирования — это система идей и понятий, определяющих стиль написания компьютерных программ, а также образ мышления программиста. Развитие парадигм программирования Знакомое нам из курса философии слов...
4263. Разница между CPU и GPU в параллельных расчётах 68.36 KB
  Разница между CPU и GPU в параллельных расчётах Рост частот универсальных процессоров упёрся в физические ограничения и высокое энергопотребление, и увеличение их производительности всё чаще происходит за счёт размещения нескольких ядер в одном чипе...
4264. Области применения параллельных расчётов на GPU 257.34 KB
  Области применения параллельных расчётов на GPU. Чтобы понять, какие преимущества приносит перенос расчётов на видеочипы, приведём усреднённые цифры, полученные исследователями по всему миру. В среднем, при переносе вычислений на GPU, во многих зада...
4265. Возможности NVIDIA CUDA 17.64 KB
  Возможности NVIDIA CUDA Технология CUDA — это программно-аппаратная вычислительная архитектура NVIDIA, основанная на расширении языка Си, которая даёт возможность организации доступа к набору инструкций графического ускорителя и управления его ...
4266. Решения с поддержкой NVIDIA CUDA 71.41 KB
  Решения с поддержкой NVIDIA CUDA Все видеокарты, обладающие поддержкой CUDA, могут помочь в ускорении большинства требовательных задач, начиная от аудио- и видеообработки, и заканчивая медициной и научными исследованиями. Единственное реальное огран...
4267. Состав NVIDIA CUDA. Модель программирования CUDA 118.94 KB
  Состав NVIDIA CUDA CUDA включает два API: высокого уровня (CUDA Runtime API) и низкого (CUDA Driver API), хотя в одной программе одновременное использование обоих невозможно, нужно использовать или один или другой. Высокоуровневый работает «сверху» ...