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深度加工教材讓教學(xué)更有效

2021-11-27 03:15黃文芳
關(guān)鍵詞:教材教學(xué)

黃文芳

【關(guān)鍵詞】獨(dú)立性檢驗(yàn);分類變量;教材;教學(xué)

《普通高中數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)(實(shí)驗(yàn))》《普通高中數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)2017 年版2020 年修訂》對(duì)獨(dú)立性檢驗(yàn)的思想及其初步應(yīng)用的教學(xué)要求較低,只需要通過(guò)實(shí)例了解獨(dú)立性檢驗(yàn)思想即可,在平時(shí)的教學(xué)中往往就是教學(xué)生“套用” 課本公式,熟悉解題格式即可.這樣的“應(yīng)試教育” 行為與當(dāng)下的核心素養(yǎng)的推行完全背道而馳.在當(dāng)今的社會(huì)形式下,尤其是雙減政策的落地,在減少學(xué)生學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)的條件下,讓學(xué)生在課堂上學(xué)習(xí)到更多更有用的數(shù)學(xué)知識(shí),在課堂教學(xué)中錘煉思維和智慧,教師的課堂教學(xué)和對(duì)教材的把握凸顯的尤為重要.新一輪課改教材編排堅(jiān)持“以學(xué)生的發(fā)展為本” 的原則,同時(shí)以發(fā)展學(xué)生核心素養(yǎng)為目標(biāo),以嶄新的內(nèi)容和形式,為每一位學(xué)生提供發(fā)展的空間,課堂上體現(xiàn)讓每個(gè)學(xué)生得到不同的發(fā)展.因?yàn)榻處煵粌H僅要用好教材,還要深挖教材中的重點(diǎn)、亮點(diǎn),梳理教材編寫意圖、理解教材認(rèn)知線索和創(chuàng)造性地使用教材,從而提高課堂教學(xué)的效益,落實(shí)數(shù)學(xué)核心素養(yǎng),立德樹人,發(fā)揮教材的最佳作用.

在人教版選修1?2,2?3和新課程的選擇性必修3當(dāng)中,這一節(jié)課內(nèi)容基本上的安排都是通過(guò)情境引入(吸煙與患肺癌的關(guān)系),直接揭示分類變量的定義,進(jìn)而引入2 × 2 列聯(lián)表,借助卡方統(tǒng)計(jì)量,解釋了獨(dú)立性檢驗(yàn)思想,根據(jù)卡方統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值大小判斷“吸煙與患肺癌” 是否有關(guān),最后通過(guò)練習(xí)熟悉獨(dú)立性檢驗(yàn)思想的應(yīng)用.盡管教學(xué)過(guò)程很流暢,但是通過(guò)授課過(guò)程,會(huì)發(fā)現(xiàn)以下5 個(gè)問(wèn)題,這5 個(gè)問(wèn)題在教學(xué)過(guò)程中很容易被教師忽略或者一筆帶過(guò),本人認(rèn)為在尊重課標(biāo)和教材的基礎(chǔ)上,需要深度加工教材,鉆研教材,進(jìn)行重組整合,豐富和完善教材,讓學(xué)生學(xué)得輕松愉快,讓課堂變得精彩,教學(xué)質(zhì)量得到提高.下面我們重點(diǎn)分析以下這五個(gè)問(wèn)題.

1均值與方差、正態(tài)分布、回歸分析、獨(dú)立性檢驗(yàn)的聯(lián)系與區(qū)別

聯(lián)系:它們都是對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.

區(qū)別:均值與方差對(duì)于兩個(gè)方案好壞或者兩人水平高低的對(duì)比,若在均值相同的條件下方差還反應(yīng)數(shù)據(jù)的集中與離散程度、波動(dòng)與穩(wěn)定性;正態(tài)分布是連續(xù)型隨機(jī)變量的一種重要分布,滿足正態(tài)曲線的函數(shù),對(duì)其圖象進(jìn)行分析,從而了解其函數(shù)性質(zhì).

回歸分析找出兩個(gè)變量之間的函數(shù)關(guān)系,該變量是離散型的;獨(dú)立性檢驗(yàn)是判斷兩個(gè)變量之間的相關(guān)性有多大,該變量是分類變量.

設(shè)計(jì)意圖 在引入課題之前,可以進(jìn)行之前的學(xué)習(xí)對(duì)比,讓學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的學(xué)習(xí)更深刻.統(tǒng)計(jì)學(xué)內(nèi)容的連貫性很強(qiáng),環(huán)環(huán)相扣,不是孤立存在的.

2分類變量的定義教材上是直接給出, 如何理解到位

我們?cè)诔踔芯烷_(kāi)始接觸變量,但數(shù)學(xué)中的變量不僅僅有取實(shí)數(shù)的數(shù)值變量(連續(xù)型和離散型),還有就是今天我們所學(xué)的分類變量. 分類變量也稱為定性變量,它是描述事物特性的變量,目的是將事物區(qū)分成互不相容的不同組別,其取值是分類數(shù)據(jù).如“性別” 就是一個(gè)分類變量, 其變量值為“男” 或“女”“血型” 也是一個(gè)分類變量,其變量值可以為“O 型”“A 型”“B 型”“AB 型”.通過(guò)舉例讓學(xué)生熟悉分類變量:性別、行業(yè)、血型、職稱、藥物檢驗(yàn)等.而作為我們高中只研究取兩個(gè)值的分類變量.

設(shè)計(jì)意圖更好地?cái)U(kuò)容知識(shí)領(lǐng)域范圍,深刻了解變量的分類,理解分類變量的含義.

在上面的臨界值表中我們可以看出,臨界值k0隨著概率P(K2≥k0) 的減少而增大.

在概率論中,小概率事件指的是概率很接近于0的事件,一般多采用0.01 和0.05 這兩個(gè)值.即把事件發(fā)生的概率在小于或低于0.01 或者小于或低于0.05的事件稱為小概率事件. 這兩個(gè)值就為小概率的標(biāo)準(zhǔn).從而知道教材當(dāng)中為何使用6.635 這個(gè)臨界值來(lái)判斷兩個(gè)分類變量的相關(guān)大小.

設(shè)計(jì)意圖 課本出現(xiàn)了“K2 ≥ 6.635 是一個(gè)隨機(jī)事件” 有些唐突,如果提及小概率事件這個(gè)知識(shí),

3怎樣描述兩個(gè)分類變量的關(guān)聯(lián)性?ad-bc大小說(shuō)明了什么

利用卡方獨(dú)立性檢驗(yàn),獨(dú)立性檢驗(yàn)一般采用列聯(lián)表的形式記錄觀察數(shù)據(jù),主要用于兩個(gè)或兩個(gè)以上變量多項(xiàng)分類的計(jì)數(shù)資料分析,即研究?jī)深愖兞恐g的關(guān)聯(lián)性問(wèn)題. 列聯(lián)表是由兩個(gè)及兩個(gè)以上的變量進(jìn)行交叉分類的頻數(shù)分布表,可以清楚地表示分類變量之間是否相互關(guān)聯(lián).高中我們只研究2 × 2列聯(lián)表,它是列聯(lián)表中最簡(jiǎn)單的形式.

在利用列聯(lián)表分析時(shí),由于列聯(lián)表是一個(gè)交叉的頻數(shù)表,利用所給頻數(shù)計(jì)算出一個(gè)差值,這個(gè)差值用卡方統(tǒng)計(jì)量表示, ad - bc 的值相差越大,卡方值就越大, 兩個(gè)分類變量之間的關(guān)系就越強(qiáng);ad - bc 的值相差越小,卡方值就越小,兩個(gè)分類變量之間的關(guān)系就越弱. 為了有一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)造一個(gè)隨機(jī)變量K2,K2 的結(jié)構(gòu)與ad - bc 的關(guān)系計(jì)算式也就自然而然得出.

設(shè)計(jì)意圖 介紹獨(dú)立性檢驗(yàn)的由來(lái),列聯(lián)表的含義及說(shuō)明, 進(jìn)而得到ad - bc 的大小說(shuō)明的問(wèn)題,進(jìn)而引入K2,而不是直接告訴學(xué)生結(jié)果和計(jì)算公式.讓學(xué)生知其然也知其所以然.

K2、k、k0 分別表示檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、由樣本數(shù)據(jù)帶入K2 計(jì)算得出的值(簡(jiǎn)稱觀測(cè)值) 和確定檢驗(yàn)規(guī)則的臨界值.K2 是一個(gè)隨機(jī)變量(在檢驗(yàn)前不能確定它的值);k 和k0 都是(非隨機(jī)的) 實(shí)數(shù),k 是隨機(jī)變量K2的觀測(cè)值,而臨界值k0 決定了兩個(gè)分類變量是否有關(guān),或者說(shuō)決定了最后的檢驗(yàn)結(jié)果犯錯(cuò)誤的概率.

5能否有99% 的把握認(rèn)為“X 與Y 有關(guān)系”;能否在犯錯(cuò)誤的概率不超過(guò)0.01 的前提下認(rèn)為“X 與Y 有關(guān)系” 這兩種問(wèn)法有何關(guān)系

這兩種說(shuō)法是在學(xué)習(xí)教材內(nèi)容后以及對(duì)比歷年高考試題發(fā)現(xiàn)的,在平時(shí)練習(xí)中也會(huì)有一些題目中出現(xiàn)這兩種問(wèn)法的交錯(cuò)使用,教師在課堂上是否按照課本上只介紹一種說(shuō)法,還是兩種說(shuō)法就是一帶而過(guò)?

例(2020 年全國(guó)卷Ⅲ 理18、文18) 某學(xué)生興趣小組隨機(jī)調(diào)查了某市100 天中每天的空氣質(zhì)量等級(jí)和當(dāng)天到某公園鍛煉的人次,整理數(shù)據(jù)得到下表(單位:天):

(1) 略;(2) 略;

(3) 若某天的空氣質(zhì)量等級(jí)為1 或2,則稱這天“空氣質(zhì)量好”;若某天的空氣質(zhì)量等級(jí)為3 或4,則稱這天“空氣質(zhì)量不好”.根據(jù)所給數(shù)據(jù),完成下面的2 × 2 列聯(lián)表,并根據(jù)列聯(lián)表,判斷是否有95% 的把握認(rèn)為一天中到該公園鍛煉的人次與該市當(dāng)天的空氣質(zhì)量有關(guān)? [1]

例(選修2?3) 在某醫(yī)院,因?yàn)榛夹呐K病而住院的665 名男性病人中,有214 人禿頂,而另外772名不是因?yàn)榛夹呐K病而住院的男性病人中,有175人禿頂,利用圖形判斷禿頂與患心臟病是否有關(guān)系,能否在犯錯(cuò)誤的概率不超過(guò)0.01 的前提下認(rèn)為禿頂與患心臟病有關(guān)系? [2

教材的問(wèn)法都是第二種問(wèn)法,但查閱了近幾年的高考試題,2017年新課標(biāo)Ⅱ卷(理)18(2),2018年新課標(biāo)Ⅲ卷(理)18,2019 年高考全國(guó)Ⅰ卷文17,2020 年山東19、2020 年海南19、2020 年全國(guó)卷Ⅲ理18、文18 的問(wèn)法都是第一種,這兩種問(wèn)法是否一樣?

99% 的把握中的“把握” 一詞在獨(dú)立性檢驗(yàn)中的含義是指不犯錯(cuò)誤的可能性,“99% 的把握” 指的就是有99% 的可能性.換而言之,在實(shí)際應(yīng)用中,我們把k ≥ k0 解釋為有(1 - P(K2 ≥ k0)) × 100% 的把握(可能性) 認(rèn)為“兩個(gè)分類變量有關(guān)系”,把k

“犯錯(cuò)概率” 在統(tǒng)計(jì)上來(lái)講是p?value的概念,即為H0 發(fā)生的概率.如果H0 足夠小,我們有理由拒絕H0.因?yàn)樗l(fā)生的概率實(shí)在是太低了.但是即使H0 發(fā)生的概率再低,我們也不能100% 地確定H0 不會(huì)發(fā)生,因此所謂的犯錯(cuò)誤概率就產(chǎn)生了.由于統(tǒng)計(jì)不是數(shù)學(xué),我們不能100% 的給出正確的答案,對(duì)就是對(duì),錯(cuò)就是錯(cuò),所以我們只能有99% 的概率說(shuō)H0 不會(huì)發(fā)生.

簡(jiǎn)而言之,這里充分體現(xiàn)了獨(dú)立性檢驗(yàn)的思想,教材中用了假設(shè)思想,K2 的觀測(cè)值越大,犯錯(cuò)的概率就越小,兩個(gè)分類變量的相關(guān)性就越強(qiáng).

設(shè)計(jì)意圖獨(dú)立性檢驗(yàn)的關(guān)鍵所在就是判斷兩個(gè)分類變量是否相關(guān),由于樣本的隨機(jī)性不能代替總體,因此根據(jù)樣本對(duì)總體所做的推斷可能會(huì)出錯(cuò),這樣一來(lái),就存在求犯錯(cuò)的概率問(wèn)題,其次獨(dú)立性檢驗(yàn)中因?yàn)橛小罢J(rèn)為小概率事件不可能發(fā)生” 的觀點(diǎn)存在漏洞,進(jìn)而存在犯錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn).最后就可以在結(jié)論中描述“在犯錯(cuò)誤的概率不超過(guò)?? 的前提下,X 與Y 有關(guān)”.這樣的梳理對(duì)比可以讓學(xué)生更加理解和掌握獨(dú)立性檢驗(yàn)的基本思想.

獨(dú)立性檢驗(yàn)含有極其豐富的教學(xué)價(jià)值,它是對(duì)概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)的進(jìn)一步延續(xù)、提升和應(yīng)用.以上是作者對(duì)于獨(dú)立性檢驗(yàn)知識(shí)在備課或者授課過(guò)程中需要注意的細(xì)節(jié)問(wèn)題的一己之見(jiàn), 依據(jù)教材提供的素材,對(duì)其進(jìn)行加工重組和整合,充分有效地將知識(shí)激活,努力提高教學(xué)的有效性,從而提高教學(xué)質(zhì)量.

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