Конспект урока по информатике и ИКТ в 11 классе. Корреляционное моделирование

Автор: Самарин Александр Александрович, учитель информатики МБОУ Савинской СОШ, п. Савино, Ивановской области.
Тема: «Корреляционное моделирование».
Описание материала: данный конспект урока будет полезен учителям информатики и ИКТ, реализующих общеобразовательные программы в 11 классах. В ходе урока обучающиеся повторяют знания о моделировании и знакомятся с корреляционным моделированием. Полученные знания закрепляют на практической работе в программе Microsoft Excel.
Цель: создание условий для овладения детьми знаниями корреляционного моделирования и закрепление полученных знаний в процессе работы в программе Microsoft Excel.
Задачи:
- закрепить знания по теме «Технология информационного моделирования»,
- сформировать знания о корреляционном моделировании;
- закрепить полученные знания в процессе работы в программе Microsoft Excel.
Планируемые результаты:
Предметные:
- сформировать представления о корреляционном моделировании.
Метапредметные:
- сформировать умения и навыки использования средств информационных и коммуникационных технологий для создания табличных и графических моделей;
- сформировать навыки рационального использования имеющихся инструментов.
Личностные:
- понимать роль фундаментальных знаний как основы современных информационных технологий.

Ход урока:
I. Организационный момент и актуализация знаний
Учитель: «Здравствуйте, ребята. Садитесь. Сегодня мы с вами продолжим изучение главы 6 «Технология информационного моделирования». На экран проецируется название главы 6 «Технология информационного моделирования».
Но сначала давайте вспомним, что такое «Моделирование», «способы моделирования», «Какой способ моделирования наиболее универсальный?», «Статистика». На экран проецируется слайд «Давайте вспомним».
Дети: Моделирование – это построение моделей, предназначенных для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.
Способы моделирования: функциональный, графический, табличный.
Статистика – это наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных.
Учитель: «Правильно. Какие из следующих величин можно назвать статическими? И почему? На экран проецируется вопрос: «Какие из следующих величин можно назвать статическими? И почему?»
• Температура вашего тела в данный момент
• Средняя температура в посёлке Савино за последние три месяца
• Максимальная скорость, развиваемая данной моделью автомобиля
• Максимальная скорость, развиваемая сотней автомобилей»
Дети: «Средняя температура в посёлке Савино за последние три месяца
Максимальная скорость, развиваемая сотней автомобилей».
Учитель: «Что такое экстраполяция?» На экран проецируется слайд экстраполяции.
Дети: Экстраполяция – прогнозирование за пределами экспериментальных данных.
Учитель: Приведите примеры практических задач, для которых имел бы смысл выполнение восстановления значений и экстраполяционных задач.
Дети приводят примеры различных формул.

II. Изучение нового материала
Учитель: Пусть важной характеристикой некоторой сложной системы является фактор А. На него могут оказывать влияние одновременно многие другие факторы: В, С, D и т. д. Например, возьмем такую сложную систему, как человек. Что на него влияет? На экран проецируется пример.
Дети: другой человек, погода, настроение и т.д.
Учитель: А какое влияние можно выразить в цифрах?
Дети: рост, вес, возраст, объём талии и т.д.
Учитель: Как вы думаете можно ли построить математическую зависимость исходя из этих факторов?
Дети: нет.
Учитель: Правильно. В нашем примере недостаточно понятии функции, чтобы описать всевозможные причинные связи, с которыми жизнь нас сталкивает повседневно. Чем мы будем сегодня заниматься на уроке?
Дети: строить зависимости от нескольких факторов, и определять какой из этих факторов наиболее влияет.
Учитель: Правильно, запишем тему нашего занятия. А цель нашего урока?
Дети: овладение навыками решения задач с помощью моделирования корреляционных зависимостей в среде Microsoft Excel.
Учитель: Правильно, молодцы
Дети записывают тему в тетрадь. На экран проецируется тема и цель урока.
Учитель: Давайте запишем определение корреляционной зависимости.
Дети записывают определение в тетрадь. На экран проецируется определение корреляционной зависимости.
Учитель: Мы рассмотрим два типа задач:
1)определить, оказывает ли фактор В какое-либо заметное регулярное влияние на фактор А?
2)какие из факторов В, С, D и т. д. оказывают наибольшее влияние на фактор А?
В качестве примера сложной системы будем рассматривать школу. Пусть для первого типа задач фактором А является средняя успеваемость учащихся школы, фактором В — финансовые расходы школы на хозяйственные нужды: ремонт здания, обновление мебели, эстетическое оформление помещения и т. п. На экран проецируется слайд «сложная система».
Специалисты по статистике знают, что для того, чтобы выявить зависимость от какого-то определенного фактора, нужно максимально исключить влияние других факторов. Проще говоря, собирая информацию из разных школ, нужно выбирать такие школы, в которых приблизительно одинаковый контингент учеников, квалификация учителей и пр., но хозяйственные расходы разные (у одних школ могут быть богатые спонсоры, у других — нет).
Итак, пусть хозяйственные расходы школы выражаются количеством рублей, отнесенных к числу учеников в школе (руб./чел.), потраченных за определенный период времени (например, за последние 5 лет). Успеваемость же пусть оценивается средним баллом учеников школы по результатам окончания последнего учебного года. Еще раз обращаю ваше внимание на то, что в статистических расчетах обычно используются относи-тельные и усредненные величины. На экран проецируется слайд «выявление зависимости от какого-либо фактора».
Ученики записывают в тетрадь выявление зависимости от какого-либо фактора.
Учитель: Рассмотрим пример итогов сбора данных по 20 школам. На экран проецируется пример. Как мы видим Значения обеих величин: финансовых затрат и успеваемости учеников — имеют значительный разброс и, на первый взгляд, взаимосвязи между ними не видно. Однако она вполне может существовать.
Оценку корреляции величин начинают с высказывания гипотезы о возможном характере зависимости между их значениями. Чаще всего допускают наличие линейной зависимости. В таком случае мерой корреляционной зависимости является величина, которая называется коэффициентом корреляции. На экран проецируется коэффициент корреляции.
1)коэффициент корреляции (обычно обозначаемый греческой буквой), есть число из диапазона от -1 до +1
2)если это число по модулю близко к 1, то имеет место сильная корреляция, если к 0, то слабая;
3)близость к +1 означает, что возрастанию значений одного набора соответствует возрастание значений другого набора, близость к -1 означает, что возрастанию значений одного набора соответствует убывание значений другого набора;
4)значение корреляции легко найти с помощью Excel, функция КОРРЕЛ.
Ученики записывают в тетрадь.
Учитель: коэффициент корреляции в нашем примере равен 0,500273843, что говорит о среднем уровне корреляции. Сделайте вывод. На экран проецируется коэффициент корреляции данного примера.
Дети: коэффициент корреляции приблизительно 0,5, следовательно корреляция средняя.

Физкультминутка
Учитель: А сейчас немножко отдохнем.
Один из учеников проводит физкультминутку.
Ученик: Ребята, сядьте поудобнее на стул, расслабьтесь, расправьте плечи, прогните спину, потянитесь, повертите головой, «поболтайте ножками». А теперь, не поворачивая головы, посмотрите направо, налево, вверх, вниз. А сейчас следить за движениями моей руки». Ученик водит рукой в разные стороны.

III. Практическая работа
Учитель: «Ребята, а теперь полученные знания мы закрепим практической работой на компьютере». Присаживаемся за компьютеры, включаем программу Excel, смотрим на задание и выполняем его. Если, есть вопросы, спрашивайте не стесняйтесь.
Ребята читают задание и обсуждают с учителем этапы выполнения задания, затем его выполняют.
Задание для практической части
Майор Зимин решил сравнить среднее число книг, прочитанных среднестатистическим восьмиклассником за год, с количеством правонарушений, совершенных подростками в его микрорайоне в течение года. Проанализировав данные за 10 лет, он получил следующие показатели:
X 19 25 24 22 18 38 39 30 35 38
Y 20 20 15 15 10 4 6 10 10 5
Здесь Х — среднее число книг прочитанных одним восьмиклассником за год, Y — число правонарушений в течение года.
Изобразите данные графически, найдите коэффициент корреляции, постройте регрессионную модель, найдите приблизительно при каком прочтении книг число правонарушений сведется к нулю?

Запись домашнего задания. На экран проецируется домашнее задание.

IV. Рефлексия и подведение итогов
Учитель: «Ребята, что сегодня вы узнали нового? Что было для вас тяжело? С какими затруднениями вы столкнулись при выполнении практической работы?» На экран проецируется рефлексия.
Ответы детей.
Учитель: Спасибо за работу на уроке. До свидания.

Скачать эту презентацию

Рекомендуем посмотреть:

Практикум по моделированию для педагогов Урок литературного чтения, 1 класс Планер своими руками Моделирование как метод познания