苏州大学·2018教学设计中职中职专业课统计类73 财经商贸大类

苏州大学·2018教学设计中职中职专业课统计类73财经商贸大类学科年级册别七年级下册教材授课类型新授课设计意图本教学设计以苏州大学2018年教材为依据，针对中职财经商贸大类73号专业课程，旨在通过统计类知识的讲解和实际应用，培养学生的数据分析能力和财经商贸专业素养，提高学生的实践操作能力，为后续专业课程学习打下坚实基础。核心素养目标1.培养学生数据分析意识，提升数据解读能力。

2.增强学生财经商贸知识的应用能力，强化职业素养。

3.培养学生严谨的科学态度和团队协作精神。学习者分析1.学生已经掌握了基本的数学知识和简单的统计概念，如平均数、中位数等，但可能对更复杂的统计方法如方差、标准差等理解有限。

2.学习兴趣方面，学生对财经商贸领域普遍感兴趣，但统计类课程可能因其理论性和抽象性而引起部分学生的兴趣减退。学生能力上，具备一定的逻辑思维和计算能力，但在实际数据分析中可能缺乏实践经验。学习风格上，部分学生偏好通过案例学习，而另一些学生可能更倾向于理论学习。

3.学生可能遇到的困难包括对统计方法的实际应用理解不足，难以将理论知识与实际情境相结合；此外，对于数据分析软件的使用可能不熟悉，影响数据处理的效率。在团队合作中，沟通和协作能力的不足也可能成为挑战。教学资源-软件资源：电子表格软件（如MicrosoftExcel）、统计分析软件（如SPSS、R）

-课程平台：在线教学平台（如MOOC、学校内部教学平台）

-信息化资源：财经数据集、案例分析库、在线统计教学视频

-教学手段：投影仪、白板、笔记本电脑、统计分析软件操作演示教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

-发布预习任务：通过在线平台或班级微信群，发布预习资料（如PPT、视频、文档等），明确预习目标和要求。

例如，预习“时间序列分析”时，提供相关视频讲解和文档资料，要求学生了解时间序列的基本概念和常用分析方法。

-设计预习问题：围绕“时间序列分析”课题，设计一系列具有启发性和探究性的问题，引导学生自主思考。

例如，提出问题：“如何识别时间序列中的趋势和季节性？”

-监控预习进度：利用平台功能或学生反馈，监控学生的预习进度，确保预习效果。

例如，通过在线平台的“进度跟踪”功能，查看学生是否完成了预习任务。

学生活动：

-自主阅读预习资料：按照预习要求，自主阅读预习资料，理解时间序列分析的基本概念。

例如，学生阅读资料后，能够解释时间序列数据的特征。

-思考预习问题：针对预习问题，进行独立思考，记录自己的理解和疑问。

例如，学生思考如何将时间序列分析方法应用于实际的经济预测。

-提交预习成果：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。

例如，学生提交了一份包含时间序列分析关键点的思维导图。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：引导学生自主思考，培养自主学习能力。

-信息技术手段：利用在线平台、微信群等，实现预习资源的共享和监控。

2.课中强化技能

教师活动：

-导入新课：通过故事、案例或视频等方式，引出“时间序列分析”课题，激发学生的学习兴趣。

例如，通过展示经济波动的案例视频，引入时间序列分析的重要性。

-讲解知识点：详细讲解时间序列分析的知识点，结合实例帮助学生理解。

例如，讲解自回归模型（AR）的基本原理和计算方法。

-组织课堂活动：设计小组讨论、角色扮演、实验等活动，让学生在实践中掌握时间序列分析技能。

例如，分组进行时间序列预测的小组实验。

-解答疑问：针对学生在学习中产生的疑问，进行及时解答和指导。

例如，解答学生在计算自回归模型时遇到的具体问题。

学生活动：

-听讲并思考：认真听讲，积极思考老师提出的问题。

-参与课堂活动：积极参与小组讨论、角色扮演、实验等活动，体验时间序列知识的应用。

-提问与讨论：针对不懂的问题或新的想法，勇敢提问并参与讨论。

教学方法/手段/资源：

-讲授法：通过详细讲解，帮助学生理解时间序列分析的知识点。

-实践活动法：设计实践活动，让学生在实践中掌握时间序列分析技能。

-合作学习法：通过小组讨论等活动，培养学生的团队合作意识和沟通能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

-布置作业：根据“时间序列分析”课题，布置适量的课后作业，巩固学习效果。

例如，要求学生使用Excel或SPSS软件分析一组时间序列数据。

-提供拓展资源：提供与时间序列分析相关的拓展资源（如书籍、网站、视频等），供学生进一步学习。

例如，推荐相关的在线课程和书籍。

-反馈作业情况：及时批改作业，给予学生反馈和指导。

例如，指出学生在数据分析中的错误并提供改进建议。

学生活动：

-完成作业：认真完成老师布置的课后作业，巩固学习效果。

-拓展学习：利用老师提供的拓展资源，进行进一步的学习和思考。

-反思总结：对自己的学习过程和成果进行反思和总结，提出改进建议。

教学方法/手段/资源：

-自主学习法：引导学生自主完成作业和拓展学习。

-反思总结法：引导学生对自己的学习过程和成果进行反思和总结。

作用与目的：

-帮助学生深入理解时间序列分析的知识点，掌握时间序列分析技能。

-通过实践活动，培养学生的动手能力和解决问题的能力。

-通过反思总结，帮助学生发现自己的不足并提出改进建议，促进自我提升。教学资源拓展1.拓展资源：

-时间序列分析书籍推荐：《时间序列分析：原理与应用》、《时间序列分析：从数据到预测》

-统计分析软件教程：《SPSS统计分析基础教程》、《Excel数据分析与应用》

-在线数据分析平台：提供数据分析案例和工具的网站，如《数据分析社区》、《统计在线》

-经济预测案例库：收集了不同行业和领域的时间序列预测案例，如《金融时间序列预测案例集》

2.拓展建议：

-阅读相关书籍，深入了解时间序列分析的理论基础和应用方法。

-利用在线数据分析平台，练习使用统计分析软件进行时间序列数据分析。

-通过经济预测案例库，学习如何将时间序列分析应用于实际预测问题。

-参加统计学会或数据分析相关的工作坊，与其他专业人士交流学习经验。

-在实际工作中，尝试将时间序列分析方法应用于业务决策和预测。

-关注经济、金融、市场等领域的最新动态，了解时间序列分析在现实中的应用。

-通过网络课程或在线教育平台，学习更高级的时间序列分析方法，如季节性调整、趋势预测等。

-参与学术研讨会或讲座，了解时间序列分析领域的最新研究成果。

-设计自己的时间序列分析项目，将所学知识应用于实际问题解决。

-与同学组成学习小组，共同讨论和解决时间序列分析中的难题。

-定期回顾和总结自己的学习成果，不断调整和优化学习方法。

-关注时间序列分析在人工智能、大数据等领域的应用，探索新的研究方向。

-参与相关竞赛，如数据分析挑战赛，提高自己的实际操作能力和问题解决能力。

-与行业专家交流，了解时间序列分析在特定领域的应用挑战和解决方案。

-尝试将时间序列分析方法与其他统计方法结合，如机器学习、深度学习等，探索新的分析模型。典型例题讲解1.例题：

已知某城市过去5年的居民消费支出（单位：元）如下表所示：

|年份|消费支出|

|------|----------|

|2016|3000|

|2017|3200|

|2018|3400|

|2019|3600|

|2020|3800|

请计算居民消费支出的平均数、中位数、众数和方差。

答案：

-平均数=(3000+3200+3400+3600+3800)/5=3400元

-中位数=(3400+3600)/2=3500元

-众数=3400元（因为出现次数最多）

-方差=[(3000-3400)^2+(3200-3400)^2+(3400-3400)^2+(3600-3400)^2+(3800-3400)^2]/5=4000元^2

2.例题：

一批产品的重量（单位：克）如下所示：80、82、83、84、85、85、86、87、88、89。

请计算这批产品重量的标准差。

答案：

-平均数=(80+82+83+84+85+85+86+87+88+89)/10=86

-方差=[(80-86)^2+(82-86)^2+(83-86)^2+(84-86)^2+(85-86)^2+(85-86)^2+(86-86)^2+(87-86)^2+(88-86)^2+(89-86)^2]/10=2.2

-标准差=√2.2≈1.48

3.例题：

一家公司的销售额（单位：万元）过去5年的数据如下：100、110、120、130、140。

请计算销售额的增长率和平均增长率。

答案：

-增长率=[(140-100)/100]*100%=40%

-平均增长率=(40%+40%+40%+40%+40%)/5=40%

4.例题：

某班级30名学生的成绩（单位：分）如下：60、65、70、72、75、75、80、82、84、85、85、85、87、88、89、90、92、92、94、95、95、96、98、99、100。

请计算这组数据的标准差。

答案：

-平均数=(60+65+70+72+75+75+80+82+84+85+85+85+87+88+89+90+92+92+94+95+95+96+98+99+100)/30=86

-方差=[(60-86)^2+(65-86)^2+(70-86)^2+(72-86)^2+(75-86)^2+(75-86)^2+(80-86)^2+(82-86)^2+(84-86)^2+(85-86)^2+(85-86)^2+(85-86)^2+(87-86)^2+(88-86)^2+(89-86)^2+(90-86)^2+(92-86)^2+(92-86)^2+(94-86)^2+(95-86)^2+(95-86)^2+(96-86)^2+(98-86)^2+(99-86)^2+(100-86)^2]/30≈81.33

-标准差=√81.33≈9.02

5.例题：

一项新产品上市后的销售量（单位：件）如下：50、55、60、65、70、70、75、80、80、85。

请计算销售量的标准差。

答案：

-平均数=(50+55+60+65+70+70+75+80+80+85)/10=70

-方差=[(50-70)^2+(55-70)^2+(60-70)^2+(65-70)^2+(70-70)^2+(70-70)^2+(75-70)^2+(80-70)^2+(80-70)^2+(85-70)^2]/10≈36.5

-标准差=√36.5≈6.05内容逻辑关系①本文重点知识点：

-时间序列分析的基本概念

-自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）

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