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    奧爾堡大學(xué)PBL教學(xué)法在《概率統(tǒng)計(jì)》課程中的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)

    2018-01-19 00:11:48何勇
    考試周刊 2018年21期
    關(guān)鍵詞:概率統(tǒng)計(jì)

    摘 要:本文介紹了PBL教法在《概率統(tǒng)計(jì)》課程中的應(yīng)用,講述如何設(shè)計(jì)教學(xué)項(xiàng)目,使學(xué)生更能深刻體會(huì)教學(xué)內(nèi)容,達(dá)到理論聯(lián)系實(shí)踐的目的。

    關(guān)鍵詞:PBL;概率統(tǒng)計(jì);設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)

    一、 背景介紹

    PBL是以問題為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)或基于項(xiàng)目的學(xué)習(xí)的縮寫(Problem Based Learning簡(jiǎn) 稱 PBL),是加拿大麥克馬斯特大學(xué)首創(chuàng)的,首次被用于醫(yī)學(xué)教育。這種著名的教學(xué)方法,廣泛應(yīng)用于麥克馬斯特大學(xué)、丹麥奧爾堡大學(xué)等學(xué)校。PBL教學(xué)法已成為世界上最受歡迎的教學(xué)方法之一,不同國家和大學(xué)的PBL教學(xué)法各有特點(diǎn),但有許多共性。PBL教學(xué)法與傳統(tǒng)的學(xué)科教學(xué)法有很大區(qū)別,具有明顯的特點(diǎn)。

    首先,PBL強(qiáng)調(diào)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí),而不是傳統(tǒng)教學(xué)中教師的教學(xué)。教師在實(shí)施PBL過程中,功能發(fā)生了變化,在實(shí)施PBL過程中,教師只起到支架和教練的作用,教師不再是唯一的知識(shí)庫,而是偶爾的知識(shí)建構(gòu)促進(jìn)者、學(xué)科專家、信息咨詢者。其次,讓學(xué)生解決問題,教師設(shè)計(jì)真實(shí)性任務(wù),強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)目的的設(shè)置,強(qiáng)調(diào)有意義的真實(shí)任務(wù)。通過學(xué)習(xí)者的自我探索和合作解決問題,學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)了問題中隱含的科學(xué)知識(shí),形成了解決問題的能力和獨(dú)立學(xué)習(xí)的能力。最后,學(xué)生自己負(fù)責(zé)從PBL整個(gè)項(xiàng)目中收益體現(xiàn)了理論與實(shí)踐的結(jié)合。學(xué)生通過小組學(xué)習(xí),鍛煉他們多方面的能力。例如,文獻(xiàn)檢索能力、獲取信息的能力、總結(jié)和綜合理解能力、邏輯推理和口頭表達(dá)的能力、自主學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)的能力,這些能力的提高和培養(yǎng),為他們將來的工作打下良好的基礎(chǔ)。

    總之,PBL教學(xué)法目前越來越多地應(yīng)用到各個(gè)學(xué)科之中,本文主要研究如何應(yīng)用到《概率統(tǒng)計(jì)課程》之中。

    二、 研究意義

    《概率統(tǒng)計(jì)》這門課程,在目前所有的高等學(xué)校里面都有開設(shè)。應(yīng)用范圍非常之廣。但是廣大課程教師,大多數(shù)采用的還是傳統(tǒng)教法,沒有及時(shí)跟上形式的變化。目前正處于大數(shù)據(jù)時(shí)代,各種信息紛繁復(fù)雜,而大數(shù)據(jù)信息的利用,需要統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。故非常有必要對(duì)本門課程進(jìn)行課程改革,以使得這門課,在信息爆炸的時(shí)代,能更好地為學(xué)生所掌握,更好地為學(xué)生的統(tǒng)計(jì)知識(shí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。雖然國內(nèi)外對(duì)PBL研究較多,在國內(nèi)應(yīng)用也較多,但是目前看來,很少用到《概率統(tǒng)計(jì)》課程中來。在PBL如此成功的背景下,我們選擇PBL教學(xué)法應(yīng)用到《概率統(tǒng)計(jì)》課程教學(xué)中來,以達(dá)到如下幾個(gè)目的:

    A. 突破傳統(tǒng)《概率統(tǒng)計(jì)》教學(xué)模式,以學(xué)生為中心,以問題為導(dǎo)向,引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)、主動(dòng)探究問題。B. 豐富了《概率統(tǒng)計(jì)》考核方式,以項(xiàng)目為載體,讓學(xué)生在解決問題的過程中,既完成了學(xué)分,又掌握了理論聯(lián)系實(shí)踐的能力。C. 引導(dǎo)課程教育體系更加完善。不再以學(xué)生掌握理論知識(shí)為唯一目的,不再以理論授課為主要方式,不再以老師灌輸式教學(xué)為主體。引導(dǎo)積極主動(dòng)的教學(xué)和學(xué)習(xí)模式。

    三、 PBL教法在《概率統(tǒng)計(jì)》課程中的需要解決的問題

    《概率統(tǒng)計(jì)》課程PBL教法,它最大的特點(diǎn)就是把知識(shí)點(diǎn)分拆成若干個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目,以實(shí)驗(yàn)的方式來展現(xiàn)解決方法,然學(xué)生動(dòng)手解決問題的過程中,學(xué)習(xí)知識(shí)。我們的研究對(duì)象包括:

    (一) 概率部分

    ①對(duì)隨機(jī)試驗(yàn)中高爾頓釘板試驗(yàn)、拋硬幣試驗(yàn)、擲骰子試驗(yàn)進(jìn)行模擬;②等可能概型中,抽簽與順序無關(guān)試驗(yàn)的展示;③隨機(jī)變量分布函數(shù)和概率密度函數(shù)的直觀展示;④服從各種分布的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生的模擬;⑤二維連續(xù)型隨機(jī)變量概率密度函數(shù)的直觀展示;⑥大數(shù)定律的直觀展示;⑦中心極限定理的實(shí)驗(yàn)?zāi)M。

    (二) 統(tǒng)計(jì)部分

    ①點(diǎn)估計(jì)實(shí)例的程序設(shè)計(jì)和計(jì)算實(shí)現(xiàn);②區(qū)間估計(jì)實(shí)例的程序設(shè)計(jì)和計(jì)算實(shí)現(xiàn);③假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)例設(shè)計(jì)和算法實(shí)現(xiàn);④分布擬合的檢驗(yàn);⑤方差分析和回歸分析的計(jì)算實(shí)現(xiàn);⑥模擬各種分布的隨機(jī)變量。

    四、 PBL教法在《概率統(tǒng)計(jì)》課程中具體實(shí)施過程

    由于篇幅限制,本文只舉例說明具體實(shí)施過程。

    (一) 蒲豐投針實(shí)驗(yàn)

    蒲豐投針實(shí)驗(yàn)講的是如何求圓周率的實(shí)驗(yàn),主要利用幾何概率進(jìn)行求解,該實(shí)驗(yàn)告訴我們?nèi)绾吻蟪靓械慕浦担@種方法逐漸成被應(yīng)用到計(jì)算機(jī)模擬解決數(shù)學(xué)和物理問題之中,其中比較著名的是:蒙特卡羅方法。通過該實(shí)驗(yàn)不但可以提升生學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)概率的興趣,而且可以加深學(xué)生對(duì)概率知識(shí)點(diǎn)特別是幾何概率的認(rèn)識(shí),更容易初步體會(huì)到計(jì)算機(jī)是當(dāng)今科學(xué)研究的重要工具。

    蒲豐投針實(shí)驗(yàn)的實(shí)施步驟如下:首先,紙上畫上一系列間距為a的平行直線,然后通過多次地將一根長為b的針隨機(jī)投在紙上(b

    Clc;clear

    Prompt={‘最近兩條直線的距離,‘針的長度,‘投針實(shí)驗(yàn)的次數(shù)};

    Dlgtitle=‘輸入?yún)?shù);

    Lineno=1;

    Answer=inputdlg(promt,dlgtitle,lineno,def);

    Answer=char(answer);

    Distance=str2num(answer(1,));

    Length=str2num(answer(2,));

    Time= str2num(answer(3,));

    M=0;

    Bar=waitbar(0,‘正在計(jì)算,請(qǐng)稍后);

    For n=1:time

    Waitbar(n/time,bar);

    R=unifrnd(0,distance/2);

    Arg=uniffnd(0,pi/2);

    If r<=(length/2)*sin(arg)

    M=m+1;

    End

    End

    Close(bar);

    在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中將發(fā)現(xiàn),所模擬投針的次數(shù)n不同,得到的π的近似值不相同,當(dāng)實(shí)驗(yàn)次數(shù)進(jìn)一步增加時(shí),實(shí)驗(yàn)中的近似值將更接近π。

    隨機(jī)模擬次數(shù)10050020005000100002000050000

    π的近似值3.2653.2253.0623.1063.1143.1443.141

    (二) 回歸分析

    在回歸分析中,matlab應(yīng)用regress函數(shù)可以直觀地看到殘差圖和回歸直線與散點(diǎn)的關(guān)系,理解起來會(huì)非常直觀。

    例:為研究某一化學(xué)反應(yīng)過程中,溫度x對(duì)產(chǎn)品得率的影響,測(cè)得數(shù)據(jù)如下:

    溫度x100110120130140150160170180得率y455154616670747885

    編寫matlab程序語言如下:

    X=[100 110 120 130 140 150 160 170 180];

    Y=[45 51 54 61 66 70 74 78 85];

    Plot(x,y′*′) %畫散點(diǎn)圖以選擇回歸類型、

    XX=[ones(10,1),x′];

    [b,bint,r,rint]=regress(y′,XX);

    b=-2.7394 0.4830

    bint=-6.3056 0.8268;0.4589 0.5072

    rcoplot(r,rint) %畫殘差圖

    plot(x,y,′*′) %畫散點(diǎn)圖

    五、 PBL教法在《概率統(tǒng)計(jì)》中應(yīng)用意義

    打破傳統(tǒng)的單純開設(shè)《概率統(tǒng)計(jì)》課程理論教學(xué)的教學(xué)模式,將《概率統(tǒng)計(jì)》課程與Matlab軟件結(jié)合,與《運(yùn)籌學(xué)》、《優(yōu)化理論及算法》、《數(shù)學(xué)模型》等先修課程進(jìn)行結(jié)合,設(shè)計(jì)綜合性、設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目。使得學(xué)生能夠?qū)λ鶎W(xué)知識(shí)進(jìn)行融會(huì)貫通,舉一反三,培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)。

    參考文獻(xiàn):

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    [6] 胡靜波.高等數(shù)學(xué)PBL模塊化教學(xué)模式探索[J].山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院學(xué)報(bào),2007(6):100-102.

    [7] 任秋萍.基于PBL模式高等數(shù)學(xué)課程的案例教學(xué)法研究[J].高師理科學(xué)刊,2017(4):72-75.

    [8] 杜翔云,等.以問題為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)理念及啟示[J].中國高等教育,2008(1):78-81.

    [9] 農(nóng)吉夫,等.在概率統(tǒng)計(jì)教學(xué)中運(yùn)用Matlab滲透數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)的探索,柳州師專學(xué)報(bào),2008,23(4) :127-132.

    作者簡(jiǎn)介:

    何勇,重慶市,重慶科技學(xué)院數(shù)理學(xué)院。endprint

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