One way to help students learn new

One way to help students learn new quantitative properties (as opposed to seeing
the ones they already know) is to use contrasting cases of small data sets. For
example, Figure 1 provides an activity used to prepare students to learn about the
mean deviation formula. Each grid shows the result of a test using a different baseball-pitching
machine. The black circles represent where a pitch landed when
aimed at the target X. Students work in small groups to develop a reliability index.
Their task is to develop a formula or procedure that computes a single value to help
shoppers compare reliability between the machines, much as an appliance receives
an efficiency index. The contrasts between the four machines draw attention to issues
of sample size, outliers, density, and the distinctions between variability, central
tendency, and accuracy

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีหนึ่งที่จะช่วยให้นักเรียนรู้คุณสมบัติใหม่เชิงปริมาณ (ตรงข้ามกับเห็นพวกเขารู้อยู่แล้ว) จะใช้กรณีที่แตกต่างกันของชุดข้อมูลขนาดเล็ก สำหรับตัวอย่าง รูปที่ 1 แสดงกิจกรรมใช้ในการเตรียมนักเรียนเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการสูตรค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบน แต่ละตารางแสดงผลการทดสอบการใช้แตกต่างกันเบสบอลขว้างเครื่อง วงกลมสีดำแสดงที่สนามมีที่ดินเมื่อมุ่งเป้าหมายไฟร์งานนักเรียนกลุ่มเล็กเพื่อพัฒนาดัชนีความน่าเชื่อถืองานของพวกเขาคือการ พัฒนาสูตรหรือขั้นตอนที่คำนวณค่าเดียวเพื่อช่วยให้นักช็อปเปรียบเทียบความน่าเชื่อถือระหว่างเครื่องจักร มากอุปกรณ์รับดัชนีประสิทธิผล แตกต่างระหว่างเครื่องสี่วาดความสนใจไปที่ปัญหาของจิ๋ว outliers ความหนาแน่น ความแตกต่างระหว่างความแปรผัน เซ็นทรัลแนวโน้ม และความถูกต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการหนึ่งที่จะช่วยให้นักเรียนได้เรียนรู้คุณสมบัติเชิงปริมาณใหม่
(เมื่อเทียบกับการได้เห็นคนที่พวกเขารู้อยู่แล้ว) คือการใช้กรณีตัดกันของชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็ก สำหรับตัวอย่างเช่นรูปที่ 1 ให้เป็นกิจกรรมที่ใช้ในการเตรียมความพร้อมให้นักเรียนที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนสูตร ตารางแต่ละรายการจะแสดงผลการทดสอบโดยใช้การขว้างเบสบอลที่แตกต่างกันเครื่อง วงกลมสีดำที่เป็นตัวแทนของสนามที่ดินเมื่อเล็งไปที่เป้าหมายนักเรียนเอ็กซ์ทำงานในกลุ่มเล็ก ๆ ในการพัฒนาดัชนีความน่าเชื่อถือที่. งานของพวกเขาคือการพัฒนาสูตรหรือกระบวนการที่คำนวณค่าเดียวที่จะช่วยให้ผู้ซื้อเปรียบเทียบความน่าเชื่อถือระหว่างเครื่องมากในฐานะที่เป็นเครื่องใช้ไฟฟ้าที่ได้รับดัชนีประสิทธิภาพ ความแตกต่างระหว่างสี่เครื่องดึงดูดความสนใจกับปัญหาที่มีขนาดตัวอย่างค่าผิดปกติ, ความหนาแน่นและความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนกลางแนวโน้มและความถูกต้อง