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文档简介
1、一、情境导入,一、情境导入,一、情境导入,猜想:不同植物的叶子形状不同, 同一种植物的叶子形状相似.,二、建立模型,长,宽,同一种植物的叶子形状 相似.,长宽,用数据判断,第一步:明确调查问题,第二步:确定调查对象,第三步:选择调查方法,第四步:展开调查,第五步:记录结果,第六步:得出结论,了解叶子的长、宽比;,10片叶子的长、宽比;,测量每片叶子的长和宽;,数据收集的步骤,组间分享数据,同一种植物的叶子长宽比接近.,长宽比接近的叶子不一定是同一种植物.,四、拓展探究(1),是否可以用长宽比对植物进行分类?,四、拓展探究(2),四、拓展探究(3),如何设计一个合理的方案,平均数,平均数2,BM
2、I指数(Body Mass Index),BMI=,五、回顾反思,(1)如何论证同一植物的叶子形状相似?,(2)数据可以帮助我们对生活中的事物做出合理的决策或可靠的预测.,五、课后反馈,1、文章当小学生遇见苏轼 (微信公号“清华附小2012级4班”),2、进行李白为主题的小课题研究?,“大数据分析苏轼”:离数据越近,离情性越远 “对于读者来说,在阅读各种数据分析之前,有必要带上这种可能性:我们离数据越近,离情性就越远。因为许多的大数据分析,并不具备帮助我们了解作者的功用。” 最近,清华附小的学生与老师、家长们通力合作,做出了一份“大数据分析苏轼”的报告,一时刷遍了朋友圈,不少平时绝不转发诗歌内
3、容的朋友,也不忘转发并赞叹一番。 这件事说明,将近一千年过去了,“苏轼”依然是一个能够引发大流量的词汇。除了这一点,这个研究就很难说能够带给我们什么了。 为什么这样说呢?当我们着眼于古典诗歌的时候,有必要回顾一下诗的本质。 汉代学者翼奉说:“诗之为学,情性而已。”诗主情性,这是历代诗人公认的一种精神。我们看到,宋诗里夹杂了大量的议论,就已经被古人(包括了宋人)严肃诟病,批评者认为,议论入诗这种做法偏离了情性。 不过,如果他们看到今天的研究者用各种数据去分析古诗文,也许就不会对宋诗有那么苛刻的评价了。宋人以议论入诗,未必会冲淡情性,但今人把古诗文摁在各种数据分析里,功夫做得愈细密,恐怕就距离情性
4、愈远。,三、实践验证结论,同一种植物的叶子形状相似.,同一种植物的叶子长宽比在某个数附近波动.,四、拓展探究(3),BMI指数(英文为Body Mass Index,简称BMI),是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。当我们需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时,BMI值是一个中立而可靠的指标。,20世纪初,美国一家人寿保险公司发现,体重身高比(即体重/身高)是人均预期寿命的一个决定因素。,1971年,伦敦流行病学家本(R. T. Benn)计算出,最佳的缩放比例是身高的1.661.83次方,有意思的是,这个计算公式在19世纪就有人提出来了,称为凯特勒指数(Quetelet index),但当时并不清楚这个指标的物理意义。,但直到1995年,WHO正式采用BMI作为肥胖指标来研究死亡率以后6,这个指标才真正开始流行起来,一直到现在。,BMI发展史,20世纪初,体重身高比.,在19世纪就有人提出来了,称为凯特勒指数(Quetelet index).,1971年,
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