Методика обучения школьников основам комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики в рамках профильной школыРефераты >> Педагогика >> Методика обучения школьников основам комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики в рамках профильной школы
Ученические проекты:
· Доклады об ученых, стоящих у истоков теории вероятности.
· «Парадоксы».
· «Кому нужна теория вероятностей?».
Раздел 3. Случайные величины.
Случайная величина. Дискретная и непрерывная случайные величины. Закон распределения вероятностей ДСВ. Математическое ожидание ДСВ. Дисперсия ДСВ. Среднее квадратическое отклонение. Метод наименьших квадратов.
Ученические проекты:
· «Современные азартные игры».
· «Моделирование методом Монте-Карло».
Раздел 4. Элементы математической статистики.
Предмет статистики. Основная задача и основной метод статистики. Статистическая информация и способы её представления: простой статистический ряд (выборка), таблицы частот, таблицы относительных частот, столбчатые диаграммы, полигоны частот, круговые диаграммы, гистограммы. Простейшие статистические исследования. Этапы статистических исследований. Опрос общественного мнения как пример сбора, обработки, представления и интерпретации данных. Статистические характеристики: среднее значение, мода, медиана, размах, выборочная дисперсия, выборочное среднее квадратичное отклонение. Определение линий регрессии методом наименьших квадратов для двумерных выборок.
Ученические проекты:
· «Развитие математической статистики».
· Статистическое исследование на заданную тему.
В процессе обучения учащиеся приобретают умения:
· подсчитать количество всевозможных комбинаций элементов, образованных определённому правилу;
· решать задачи с помощью графов;
· определять типы случайных событий;
· вычислять вероятность события, пользуясь простейшими свойствами вероятности;
· проводить эксперименты со случайными исходами;
· извлекать информацию из таблиц и диаграмм, анализировать её;
· записывать исходные данные в таблицу, используя их составлять диаграммы;
· регистрировать результаты наблюдений и делать выводы;
· выполнять математические, процентные расчёты.
Учитывая значимость и назначение курса в каждом из профилей определим структуру курса и составим учебный план.
№ |
РАЗДЕЛ |
ТЕМА ЗАНЯТИЯ |
КОЛ-ВО ЧАСОВ | ||||
Матема-тический профиль |
Гумани-тарный профиль |
Экономи-ческий профиль | |||||
1 |
Элементы комбинато-рики |
1. Комбинаторные задачи. Перебор всех возможных вариантов. 2. Подсчет вариантов с помощью графов, таблица вариантов. 3. Кортежи. Правила произведения и суммы. 4. Перестановки. 5. Размещения. 6. Сочетания. 7. Самостоятельная работа 8. Некоторые свойства сочетаний. 9. Свойство сочетаний =+ и треугольник Паскаля. 10. Бином Ньютона. 11. Решение задач. 12. «Комбинаторика вокруг нас» (итоговое). |
1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 |
1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 |
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 | ||
Всего |
19 |
12 |
14 | ||||
2 |
Элементы теории ве-роятностей |
1. Предмет теории вероятностей. События. 2. Виды случайных событий. 3. Эксперименты и их исходы. 4. Классическое определение вероятности. 5. Решение вероятностных задач с помощью формул комбинаторики. 6. Статистическая вероятность. 7. Геометрическая вероятность. 8. Теорема сложения вероятностей. 9. Теорема умножения вероятностей. 10. Следствия теорем сложения и умножения. 11. Формула Бернулли. Закон больших чисел. 12. Решение задач. 13. Самостоятельная работа. 14. «Кому нужна теория вероятностей?» (итоговое). |
2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 |
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 |
2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 | ||
Всего |
20 |
13 |
18 |
18 | |||
3 |
Случайные величины |
1. Понятие случайной величины. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины. 2 Математические операции над случайными величинами. 3 Числовые характеристики ДСВ. Математическое ожидание. 4 Дисперсия ДСВ. Среднее квадратическое отклонение. 5 Метод наименьших квадратов. 6. Зачет. |
2 1 2 2 1 2 |
1 1 1 1 |
1 1 2 1 1 1 | ||
Всего |
10 |
4 |
7 | ||||
4 |
Элементы математической статистики |
1. Выборочный метод. 2. Числовые характеристики статистических рядов. 3. Статистические исследования. Этапы статистического исследования. 4. Определение линий регрессии методом наименьших квадратов для двумерных выборок. 5. Исследовательские проекты и их защита. |
3 2 1 2 2 |
2 1 1 1 |
3 2 1 2 2 | ||
Всего |
10 |
5 |
10 | ||||
Итого |
60 |
34 |