Hoạt động lớp / thí nghiệm để dạy các khái niệm thống kê?


11

Tôi dự định sẽ giảng một giờ cho thanh thiếu niên về thống kê. Tôi có thể sẽ chỉ nhìn thấy chúng một lần. Kịch bản này có thể xảy ra nhiều lần.

Tôi muốn cung cấp cho họ một số hoạt động để làm cho họ kinh nghiệm thống kê. Nhưng tôi buộc phải làm điều đó với những người không biết gì về xác suất, suy luận thống kê, phân tích thăm dò, v.v.

Suy nghĩ của tôi là trải qua một số "thủ thuật" trực quan hóa đơn giản mà các phương tiện truyền thông đôi khi sử dụng, và gỡ lỗi một chút. (vui lòng không cung cấp cho tôi liên kết đến "cách nói dối với số liệu thống kê" :))

Ý tưởng khác là (cũng) giao cho họ một nhiệm vụ để chạy thử nghiệm để khám phá điều gì đó. Ví dụ: khám phá nếu họ có thể phát hiện sự khác biệt giữa coca cola và RC cola.

Tôi đang tìm kiếm bất kỳ đề xuất nào để làm gì với chúng, hoặc các tài nguyên với các tài liệu liên quan.


1
CAUSEweb có một loạt các tài nguyên và hoạt động giảng dạy chung tốt, có lẽ sẽ có thứ gì đó phù hợp cho tình huống này ở đó: reasoneweb.org/resource
Aaron rời Stack Overflow

1
Ngoài CauseWeb, một tài nguyên tuyệt vời, hãy xem Tạp chí Giáo dục Thống kê (trực tuyến miễn phí) .
whuber

Câu trả lời:


6

Một điều tôi đã làm với các học sinh rất thành công là lấy một vài gói (những cái nhỏ) kẹo của M và M và cho học sinh đếm xem có bao nhiêu màu trong mỗi gói (tùy thuộc vào số lượng học sinh có thể mỗi người có được công việc riêng hoặc làm việc theo nhóm 2 hoặc 3). Các sinh viên thường có thể tìm ra một cách thích hợp để loại bỏ kẹo sau đó. Nếu bạn muốn có thêm dữ liệu hoặc so sánh hoặc chỉ là "Tỷ lệ dân số" tôi đã ghi lại một số giá trị ở đây (nếu bạn thực hiện việc này hãy xem xét việc gửi dữ liệu của mình để thêm).

Sau đó, bạn có thể sử dụng dữ liệu mà họ vừa thu thập để hiển thị một số khái niệm cơ bản như biến thể (tất cả chúng không có cùng số lượng / tỷ lệ). Bạn có thể hiển thị một số đồ họa cơ bản như biểu đồ tỷ lệ kẹo Blue hoặc ô vuông so sánh tỷ lệ của một màu từ các loại khác nhau.

Sau đó, tôi thường chỉ cho họ tỷ lệ thực sự của một trong các màu sắc và cho thấy tỷ lệ của chúng, trong khi không chính xác là sự thật, có xu hướng tập trung xung quanh giá trị thực. Sau đó tôi cho thấy mức độ gần gũi của chúng với sự thật (một quy tắc chung nói rằng với kích thước mẫu là 50, tỷ lệ sai sót 95% sẽ là khoảng 14-15%). Sau đó, tôi chỉ cho họ tỷ lệ của một màu khác với một trong các mẫu của họ và hỏi giá trị nào của "sự thật" sẽ đáng tin (sử dụng quy tắc ngón tay cái 14-15% một lần nữa) mà không cho họ biết sự thật là gì. Điều này đưa ra một ý tưởng chung về khái niệm khoảng tin cậy.

Một lựa chọn khác là đồ thị sống, để mỗi học sinh biết một số thực tế về bản thân (chiều cao tính bằng inch / cm hoạt động tốt). Xóa một khoảng trống trên sàn và đặt một số mặt nạ băng xuống với các giá trị được viết trên đó (như trục của một âm mưu). Có các sinh viên xếp hàng bên cạnh giá trị của họ. Sau đó, bạn có thể trèo lên bàn / thang và chụp ảnh biểu đồ sống (tôi đã thấy điều này được thực hiện bên ngoài với một cái thang cao để có hiệu quả thực sự tốt). Sau đó, bạn có thể để chúng đếm ngược từ mỗi đầu và đặt một dải băng ở nơi chúng gặp ở giữa (trung vị), sau đó làm tương tự cho mỗi nửa và đặt băng xuống cho các tứ phân vị, quấn băng dính ở nửa giữa , sau đó đặt chúng xuống sàn, thêm cần gạt nước và để chúng bước ra ngoài để xem boxplot còn lại trên sàn.

Một hoạt động cho thấy sự cần thiết phải lấy mẫu tốt và tránh lấy mẫu sai lệch có thể được thực hiện bằng cách lấy một số ống hút uống thường xuyên và cắt chúng thành các chiều dài 1 inch, 2 inch và 4 inch. Đặt 4 mỗi chiều dài trong một túi giấy. Đưa một túi giấy cho mỗi nhóm học sinh và yêu cầu họ lấy một mẫu cỡ 4 từ mỗi túi bằng cách thò tay vào túi mà không cần nhìn và lấy ra 4 cái một cách ngẫu nhiên. Yêu cầu mỗi nhóm đặt ống hút lại và lấy thêm một vài mẫu. Ghi lại phương tiện của các mẫu của chúng và tạo biểu đồ, hiển thị giá trị trung bình thực trên biểu đồ để cho biết phương tiện của chúng có xu hướng lớn hơn trung bình so với sự thật do lấy mẫu sai lệch.

Bạn cũng có thể thảo luận về một số nguyên tắc thiết kế nghiên cứu bằng cách cho sinh viên chế tạo máy bay trực thăng bằng giấy (bạn có thể google mẫu) và thay đổi một số tùy chọn (chiều dài cánh, chiều rộng thân, kẹp giấy hoặc không kẹp giấy, v.v.) để xem họ có có thể tìm thấy thiết kế mất nhiều thời gian nhất để giảm khoảng cách đã đặt. Bạn có thể thảo luận về nhân rộng, ngẫu nhiên hóa thứ tự thử nghiệm (điều gì sẽ xảy ra nếu gió thay đổi trong thời gian thử nghiệm?) Và các khái niệm khác.


Xin chào Greg, đây là một danh sách các hoạt động tuyệt vời, cảm ơn bạn. Nhân tiện, cái cuối cùng (thí nghiệm máy bay trực thăng) đã được sử dụng trong lớp đầu tiên tôi học (ở trường Đại học, vài năm trước) trong khóa học "thiết kế thí nghiệm và ANOVA". Tôi nhớ nó là một trong những trải nghiệm "vui vẻ" sớm nhất của tôi với các số liệu thống kê.
Tal Galili

Tôi cũng sử dụng expt của M & M trong lớp của mình và thấy nó là một thứ hữu ích, bởi vì bạn có thể làm được rất nhiều với nó. Ví dụ: bạn có thể sử dụng dữ liệu để chạy kiểm tra mức độ phù hợp chi bình phương để so sánh tỷ lệ mẫu với tỷ lệ popltn (đang trực tuyến). Ngoài ra, tôi có con cái và con đực trong lớp chỉ định màu M & M yêu thích của chúng và sau đó sử dụng màu đó để chạy thử nghiệm chi bình phương để xem xét liệu có sự liên quan giữa sở thích màu sắc và giới tính hay không. (Và nói chung, phản hồi tôi nhận được là các sinh viên thích nó)
Matt Brenneman


4

Đây là kết thúc rất mở!

Thống kê cấp trung học:

Nếu bạn là người đam mê R, hãy xem thư viện "Dạy học", nó có các mô phỏng 3d tuyệt vời!

Cho họ đánh bạc (với, nói kẹo) và chỉ cho họ cách tăng tỷ lệ cược của họ trên: trò chơi xúc xắc khác nhau

Các vấn đề nổi tiếng mà bạn có thể vui vẻ giải quyết (ví dụ: cho chúng chơi các trò chơi thực tế) - Vấn đề của Chevalier de Méré (nghĩa là phát minh lý thuyết xác suất) - Trò chơi Monty Hall (Hãy thực hiện một thỏa thuận) (ví dụ: giới thiệu về xác suất có điều kiện ) http://www.mytechinterviews.com/tag/probability (bao gồm các thách thức phỏng vấn của google)

Video chủ yếu là thống kê hype: http://www.ted.com/talks/lang/en/arthur_benjamin_s_formula_for_changing_math_education.html http://www.ted.com/talks/lang/en/peter_donnelly_shows_how_stats_fool_juries.html http: // www. ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html


Xin chào Etienne. Tôi yêu việc dạyDemo, tôi sẽ xem thử mô phỏng 3d (bạn đang nói về vai trò súc sắc, hay có những thứ mới mà tôi không biết?). Nói chung, vấn đề với việc đi R trên chúng (mặc dù tôi YÊU R), là tôi có lẽ sẽ không có đủ thời gian cho hầu hết mọi thứ. Ý tưởng là để có được một lớp loại "ấn tượng đầu tiên". (đối với những lời dạy thông thường của tôi, tôi sẽ sử dụng R để dạy các khái niệm, v.v.)
Tal Galili
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.