Методический электронный образовательный центр Министерства образования Оренбургской области и Оренбургского государственного университета
Методический электронный образовательный центр Министерства образования Оренбургской области и Оренбургского государственного университета
Название предмета Информатика и ИКТ Класс 11 класс УМК (название учебника, автор, год издания) Информатика и ИКТ. Базовый уровень: учебник для 10-11 классов/ И.Г.Семакин, Е.К.Хеннер. 2009г. Уровень обучения (базовый, углубленный, профильный) Базовый Тема урока «Моделирование зависимостей; статистическое моделирование (§§36-37). Практическая работа №17. «Прогнозирование в MSExcel» Общее количество часов, отведенное на изучение темы 3 часа Место урока в системе уроков по теме Обобщающий урок по теме «Моделирование зависимостей; статистическое моделирование» Цель урока закрепить представление о моделировании зависимостей и навыки создания и исследования информационных моделей в MSExcel. Задачи урока: Образовательные: получение знаний о реализации математических моделей на компьютере; Развивающие: развитие умения анализировать результаты расчетов и устанавливать причинно-следственные связи; развитие способности логически рассуждать, приобретение опыта исследовательской деятельности; Воспитательные: воспитание информационной культуры; формирование навыков самоконтроля. Планируемые результаты Учащиеся должны знать: для решения каких практических задач используется статистика; что такое регрессионная модель; как происходит прогнозирование по регрессионной модели. Учащиеся должны уметь: используя табличный процессор, строить регрессионные модели заданных типов; осуществлять прогнозирование (восстановление значения и экстраполяцию) по регрессионной модели. Техническое обеспечение урока Компьютерный класс; интерактивная доска; ученическая доска; мультимедийный проектор. Дополнительное методическое и дидактическое обеспечение урока (возможны ссылки на интернет-ресурсы) Презентация к уроку. Содержание урока 1. Организационный момент (2 мин.) Приветствие класса. Проверка готовности класса к уроку. 2. Актуализация знаний (8 мин.) (Слайды презентации) Мы с вами продолжаем изучение темы «Моделирование зависимостей; статистическое моделирование». Цель урока закрепить представление о моделировании зависимостей и навыки создания и исследования информационных моделей в MSExcel. На прошлых уроках мы узнали что: Модель – это ….. (объект-заменитель, который в определенных условиях может заменить объект-оригинал. Модель воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики оригинала). Человек применяет модели с незапамятных времен при изучении сложных явлений, процессов, конструировании новых сооружений. Хорошо построенная модель, как правило, доступнее для исследования, нежели реальный объект. Более того, некоторые объекты вообще не могут быть изучены непосредственным образом: недопустимы, например, эксперименты с экономикой страны в познавательных целях; принципиально неосуществимы эксперименты с прошлым или, скажем, с планетами Солнечной системы и т.п. Мы знаем, что по форме представления модели бывают - …. (математические, табличные и графические). Математическая модель – это… (совокупность количественных характеристик некоторого объекта (процесса) и связей между ними, представленных на языке математики) Статистика – наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных. А вы знаете, что в переводе с латинского слово «status» означает определенное положение вещей. Термин «статистика» впервые был употреблен немецким ученым Г. Ахенвалем еще в 1749 г., в его книге о государствоведении. Статистические данные являются … (приближенными), носят оценочный характер, требуют … (многократных) измерений, но верно отражают характер зависимости величин. Для чего людям нужны статистические данные? Что с ними можно делать? Какая модель называется регрессионной? (модель, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем) Регрессионную модель может использоваться для прогнозирования. Существует два способа прогнозов по регрессионной модели. Если прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной, то это называется восстановлением значения. Прогнозирование за пределами экспериментальных данных называется экстраполяцией. Имея регрессионную модель, легко прогнозировать, производя расчеты с помощью электронных таблиц. Для реализации данных методов на практике возьмем наш пример с прошлого урока про влияние концентрации угарного газа на заболеваемость астмой. 3. Практическая работа (20 мин.) Выполнение практической работы № 17 «Прогнозирование в Microsoft Excell». Цель практической работы: освоение приемов прогнозирования количественных характеристик системы по регрессионной модели путем восстановления значений и экстраполяции. Используемое ПО: табличный процессор. Учащиеся делятся на группы и рассаживаются за компьютеры. Учитель контролирует процесс выполнения практической работы учащимися. 4. Физ.минутка (гимнастика для глаз) 5. Подведение итогов урока (13 мин.) а) Обсуждение результатов выполненных практических заданий. б) Выполнение мини-теста/ кроссворда на закрепление изученного. в) Выставление оценок за урок. 6. Домашнее задание (2 мин.) § 36,37. Вопросы 7-8 стр. 203 Вопрос 7 – на сбор и анализ данных, вопрос 8 – на подбор примеров из жизни, для которых мы могли бы применить изученную теорию. Приложение 1. Тест 1. Модель — это: а) фантастический образ реальной действительности; б) объект-заменитель, который в определенных условиях может заменить объект-оригинал; в) объект-заменитель, отражающий все характеристики объекта-оригинала; г) описание изучаемого объекта средствами изобразительного искусства. 2. Математическая модель объекта — это: а) созданная из какого-либо материала модель, точно отражающая внешние признаки объекта-оригинала; б) описание в виде схемы внутренней структуры изучаемого объекта; в) совокупность количественных характеристик некоторого объекта и связей между ними, представленных на языке математики; г) последовательность электрических сигналов. 3. К информационным моделям, описывающим организацию учебного процесса в школе, можно отнести: а) классный журнал; б) расписание уроков; в) список учащихся школы; г) перечень школьных учебников. 4. Назовите способы представления зависимостей между величинами 5. Статистика – это: А) объект - заменитель, который в определённых условиях может заменить объект – оригинал; Б) модель, которая воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики объекта; В) наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных; Г) наука о сборе, хранении и передачи информации. 6. Статистические данные: А) всегда точно определяют данные; Б) всегда являются приближёнными; В) всегда округляются до целого числа. 7. Регрессионная модель - это: А) это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем; Б) это совокупность количественных характеристик некоторого объекта и связей между ними, представленными на языке математики; В) знания человека об объекте моделирования. 8. График регрессионной модели называется: А) аппроксимацией; Б) экстраполяцией; В) трендом. Ключи теста: 1. Б 2. В 3. Б 4. Математический, табличный и графический 5. В 6. Б 7. А 8. В Кроссворд 1 2 3 4 5 6 7 8 9 По горизонтали: 1. Модель, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем, называется…. 2. График регрессионной модели называется…. 3. Совокупность количественных характеристик некоторого объекта и связей между ними, представленных на языке математики, называется …..модель. 4. Вид информационной модели, который описывает объект в табличной форме, называется … модель 5. Наглядный способ представления зависимостей между величинами называется …. модель 6. Если прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной, то это называется…. 7. Прогнозирование за пределами экспериментальных данных называется…. 8. Прикладные программы, предназначенные для проведения табличных расчетов, называются …. 9. Термин «статистика» был введен немецким ученым, которого звали Готфрид ….. Ответ: р е г р е с с и о н н а я т р е н д м а т е м а т и ч е с к а я т а б л и ч н а я г р а ф и ч е с к а я в о с с т а н о в л е н и е з н а ч е н и я э к с т р а п о л я ц и я и э л е к т р о н н ы е т а б л и ц ы а х е н в а л ь
Автор(ы):
Скачать: Информатика 11кл - Конспект Практическая работа №17. «Прогнозирование в MSExcel».docxАвтор(ы):
Скачать: Информатика 11кл - «Моделирование зависимостей; статистическое моделирование.ppt
