8.4 总体与样本说课稿中职基础课-基础模块 下册-语文版（2021）-(数学)-51

8.4总体与样本说课稿中职基础课-基础模块下册-语文版（2021）-(数学)-51学校授课教师课时授课班级授课地点教具教学内容本节课为中职基础课-基础模块下册-语文版（2021）数学课程中的第51页内容。主要涉及总体与样本的概念、分类及在实际问题中的应用。通过学习，学生能够理解总体与样本之间的关系，掌握如何从样本数据推断总体特征，为后续的统计推断学习奠定基础。核心素养目标1.培养学生数据分析意识，提高对总体与样本关系的认识。

2.增强学生逻辑推理能力，学会从样本数据推断总体特征。

3.提升学生应用数学知识解决实际问题的能力，增强数学应用意识。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

学生在之前的学习中已经接触过概率与统计的基础知识，对数据的收集、整理和描述有初步的认识。然而，对总体与样本这一概念的理解可能还不够深入，需要通过本节课的学习来深化。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

中职学生的数学基础参差不齐，部分学生可能对数学有一定的兴趣，但多数学生对数学学习持谨慎态度。他们的数学能力各异，部分学生具备较强的逻辑思维能力，能够较好地理解抽象概念；而部分学生则可能在理解数学符号和公式时遇到困难。在学习风格上，有的学生偏好通过视觉学习，有的则更倾向于动手操作和实例分析。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

在学习总体与样本时，学生可能会遇到以下困难和挑战：

-理解总体与样本的定义和区别；

-掌握从样本数据推断总体特征的逻辑推理过程；

-应对复杂的数据集，尤其是在处理实际问题时，如何选择合适的样本和进行有效分析；

-将数学概念与实际生活联系起来，理解其在实际中的应用价值。教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：结合实例，讲解总体与样本的基本概念和区别，帮助学生建立清晰的认识。

2.讨论法：组织学生分组讨论，分析实际案例中的样本选择和数据分析，提高学生的逻辑推理能力。

3.实验法：引导学生进行模拟实验，通过实际操作体验样本数据对总体推断的影响。

教学手段：

1.多媒体演示：利用PPT展示相关概念图和解题步骤，增强直观性。

2.教学软件：运用统计软件进行数据分析和可视化，提高学生数据处理能力。

3.互动平台：利用在线教学平台进行实时互动，及时解答学生疑问，促进课堂参与。教学过程设计一、导入环节（5分钟）

1.创设情境：以生活中的问卷调查为例，提问学生如何确保调查结果的准确性。

2.提出问题：引导学生思考什么是总体，什么是样本，以及它们之间的关系。

3.引导学生讨论：简要回顾之前学习的概率与统计知识，为今天的学习做好铺垫。

二、讲授新课（15分钟）

1.讲解总体与样本的概念：介绍总体、样本、样本容量等基本概念，并通过实例说明它们之间的区别。

2.分析样本数据：展示一组实际数据，引导学生分析如何从样本数据推断总体特征。

3.探讨样本选择：讨论在不同情况下如何选择合适的样本，以及样本选择对推断结果的影响。

三、巩固练习（10分钟）

1.课堂练习：发放练习题，让学生独立完成，教师巡视指导。

2.小组讨论：分组讨论练习题，共同解决问题，培养学生的合作能力。

四、课堂提问（5分钟）

1.针对练习题中的难点，提问学生，了解他们对知识的掌握程度。

2.鼓励学生提出问题，共同探讨，提高学生的质疑能力。

五、师生互动环节（10分钟）

1.教师提问：针对总体与样本的关系，提问学生，引导学生思考。

2.学生回答：学生回答问题，教师给予评价和指导。

3.案例分析：分析实际案例，让学生讨论如何从样本数据推断总体特征。

六、核心素养能力的拓展要求（5分钟）

1.教师引导学生思考：如何将所学知识应用于实际生活，提高数学应用意识。

2.学生分享：鼓励学生分享自己的理解和感悟，拓展学生的思维。

七、总结与布置作业（5分钟）

1.总结本节课所学内容，强调重点和难点。

2.布置作业：布置相关练习题，巩固学生对总体与样本的理解。

教学时间安排：

1.导入环节：5分钟

2.讲授新课：15分钟

3.巩固练习：10分钟

4.课堂提问：5分钟

5.师生互动环节：10分钟

6.核心素养能力的拓展要求：5分钟

7.总结与布置作业：5分钟

总计用时：45分钟知识点梳理1.总体与样本的概念

-总体：指研究对象的全体，通常用符号N表示。

-样本：从总体中随机抽取的一部分个体，用符号n表示。

-样本容量：样本中个体的数量。

2.样本选择的原则

-代表性：样本应能代表总体的特征。

-随机性：样本的选择应具有随机性，以保证结果的可靠性。

-独立性：样本中的个体之间不应存在相互影响。

3.样本估计总体

-样本统计量：用样本数据计算出的统计量，如样本均值、样本标准差等。

-总体参数：描述总体特征的参数，如总体均值、总体标准差等。

-估计量：用样本统计量估计总体参数的值。

4.估计误差

-估计误差：样本估计量与总体参数之间的差异。

-置信区间：在一定置信水平下，总体参数可能落在的区间。

5.抽样方法

-简单随机抽样：从总体中随机抽取样本，每个个体被抽中的概率相等。

-系统抽样：将总体分为若干个部分，然后从每个部分中随机抽取样本。

-分层抽样：将总体分为若干个层次，然后从每个层次中随机抽取样本。

6.样本数据的整理与分析

-数据收集：通过调查、实验等方法收集样本数据。

-数据整理：将收集到的数据进行整理和清洗，去除异常值。

-数据分析：对整理后的数据进行统计分析，如计算均值、标准差等。

7.常用统计图表

-直方图：用于展示数据的分布情况。

-折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势。

-散点图：用于展示两个变量之间的关系。

-饼图：用于展示各部分在整体中的占比。

8.假设检验

-原假设和备择假设：在假设检验中，提出两个相互对立的假设。

-检验统计量：用于判断原假设是否成立的统计量。

-p值：表示原假设为真的情况下，出现观察到的样本结果的概率。

9.总体与样本关系的应用

-应用场景：在市场调研、医学研究、社会科学等领域，利用总体与样本的关系进行数据分析和决策。

-实际案例：通过具体案例展示总体与样本关系在实际问题中的应用。板书设计①总体与样本概念

-总体：研究对象的全体

-样本：从总体中抽取的一部分个体

-样本容量：样本中个体的数量

②样本选择原则

-代表性：样本应能反映总体的特征

-随机性：样本选择应具有随机性

-独立性：样本个体之间不应相互影响

③样本估计总体

-样本统计量：样本数据的统计量

-总体参数：描述总体特征的参数

-估计量：用样本统计量估计总体参数

④估计误差与置信区间

-估计误差：样本估计量与总体参数的差异

-置信区间：在一定置信水平下，总体参数可能落在的区间

⑤抽样方法

-简单随机抽样

-系统抽样

-分层抽样

⑥样本数据的整理与分析

-数据收