江西省九江市高中数学 第三章 统计案例 1 回归分析 可线性化的回归分析说课稿 北师大版选修2-3

江西省九江市高中数学第三章统计案例1回归分析可线性化的回归分析说课稿北师大版选修2-3科目授课时间节次--年—月—日（星期——）第—节指导教师授课班级、授课课时授课题目（包括教材及章节名称）江西省九江市高中数学第三章统计案例1回归分析可线性化的回归分析说课稿北师大版选修2-3课程基本信息1.课程名称：高中数学第三章统计案例1回归分析

2.教学年级和班级：江西省九江市高中一年级（3）班

3.授课时间：2022年11月10日

4.教学时数：1课时

本节课将教授北师大版选修2-3中第三章统计案例第1节回归分析，重点介绍可线性化的回归分析方法，旨在帮助学生掌握回归分析的基本概念和运用技巧，提高解决实际问题的能力。核心素养目标1.理解回归分析的基本概念，提高数据分析能力；

2.掌握可线性化的回归分析方法，增强逻辑思维与数学建模能力；

3.能够运用回归分析解决实际问题，培养应用意识和创新意识；

4.在问题探究中发展批判性思维，提升个人科学素养。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了解了基本的统计概念，如平均数、中位数、方差等，以及简单的概率计算。此外，他们已经接触过一些图表的制作和分析，如散点图、条形图等。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

学生对统计学有一定的兴趣，尤其是在实际应用中，他们能够感受到统计学的实用价值。学生在数学逻辑思维方面有一定的能力，但个别学生在抽象思维上可能存在困难。在学习风格上，学生更倾向于通过实例和练习来理解和掌握新知识。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

学生可能对回归分析的概念理解不深，容易混淆线性关系和非线性关系。此外，将实际问题转化为数学模型并进行线性化处理可能会让学生感到困难。在运用回归分析方法解决具体问题时，学生可能会遇到如何选择合适的模型、如何解释模型参数等挑战。教学资源1.硬件资源：多媒体投影仪、计算机、白板

2.软件资源：统计软件（如Excel）、数学建模软件

3.课程平台：校园教学管理系统

4.信息化资源：在线教育平台提供的统计案例资料

5.教学手段：PPT演示、小组讨论、案例分析、练习题教学实施过程1.课前自主探索

教师活动：

发布预习任务：通过校园教学管理系统发布预习资料，包括本节课的回归分析概念和方法的PPT介绍。

设计预习问题：设计如“什么是回归分析？”“线性回归和可线性化的回归分析有何不同？”等问题，引导学生思考。

监控预习进度：通过系统查看学生提交的预习笔记，了解预习情况。

学生活动：

自主阅读预习资料：学生阅读PPT内容，了解回归分析的基本概念。

思考预习问题：学生根据问题进行思考，记录下自己的理解和疑问。

提交预习成果：学生将预习笔记和问题通过系统提交给老师。

教学方法/手段/资源：自主学习法、信息技术手段

作用与目的：培养学生自主学习能力，为课堂学习打下基础。

2.课中强化技能

教师活动：

导入新课：通过展示实际生活中的回归分析案例，如房价与面积的关系，激发学生兴趣。

讲解知识点：详细讲解线性回归方程的建立过程，以及如何将非线性关系线性化。

组织课堂活动：设计小组讨论，让学生尝试将给定的数据进行分析，建立回归模型。

解答疑问：对学生提出的问题进行解答，指导学生正确理解回归分析。

学生活动：

听讲并思考：学生听讲并积极思考，理解回归分析的应用。

参与课堂活动：学生分组讨论，尝试建立回归模型，并分享结果。

提问与讨论：学生对不懂的问题进行提问，并参与讨论。

教学方法/手段/资源：讲授法、实践活动法、合作学习法

作用与目的：深入理解回归分析的知识点，通过实践掌握技能，培养团队合作能力。

3.课后拓展应用

教师活动：

布置作业：布置与回归分析相关的练习题，让学生巩固课堂所学。

提供拓展资源：提供统计案例分析的文章和视频，帮助学生进一步理解。

反馈作业情况：批改作业，针对每个学生的作业情况给予反馈。

学生活动：

完成作业：学生完成作业，巩固课堂所学知识。

拓展学习：学生利用提供的资源进行学习，加深对回归分析的理解。

反思总结：学生总结学习过程中的收获和不足，提出改进措施。

教学方法/手段/资源：自主学习法、反思总结法

作用与目的：巩固知识点，拓展知识视野，通过反思提升学习能力。学生学习效果学生学习效果体现在以下几个方面：

1.知识掌握：学生能够准确理解回归分析的概念，包括线性回归和可线性化的回归分析，掌握回归方程的建立和求解方法。通过课堂讲解和练习，学生能够运用所学知识解决实际问题，如根据给定的数据集建立回归模型，并能够解释模型参数的含义。

2.分析能力：学生在学习过程中，通过分析不同类型的统计案例，提高了数据分析能力。他们能够从数据中提取有用信息，识别变量之间的关系，并运用统计方法进行定量分析。这种能力的提升有助于学生在未来的学习和工作中更好地处理和解释数据。

3.解决问题能力：通过课堂活动和课后作业，学生能够将理论知识应用到实际问题中，如预测销售额、评估产品价格等。他们能够独立设计回归模型，评估模型的适用性，并对结果进行合理解释。这种能力的培养有助于学生解决现实生活中的问题。

4.自主学习能力：通过课前的自主预习和课后的拓展学习，学生养成了自主学习的习惯。他们能够主动查找资料，理解新概念，并通过练习巩固知识。这种自主学习的能力对于学生的终身学习至关重要。

5.创新思维：在学习过程中，学生被鼓励提出新的想法和解决方案。他们通过小组讨论和课堂分享，不断尝试不同的分析方法和模型，培养了创新思维和解决问题的能力。

6.团队合作能力：在课堂活动中，学生分组进行讨论和合作，共同完成回归分析任务。这种合作学习的方式不仅提高了学生的沟通能力，还培养了他们的团队合作精神。

7.科学素养：通过学习回归分析，学生接触到了科学研究的基本方法，理解了数据在科学研究中的重要性。他们学会了如何设计实验、收集数据、分析数据，并基于数据得出结论，这有助于提升他们的科学素养。

8.实践能力：学生在课后通过完成作业和拓展项目，不仅巩固了课堂所学知识，还提高了实践能力。他们能够将理论应用于实际问题，通过动手实践来验证理论，增强