8.1.1 变量的相关关系　教学设计-2023-2024学年高二下学期数学人教A版（2019）选择性必修第三册.docx

8.1.1变量的相关关系教学设计-2023-2024学年高二下学期数学人教A版（2019）选择性必修第三册

授课内容

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设计思路

本节课以人教A版选择性必修第三册中“8.1.1变量的相关关系”为核心内容，针对高二下学期学生的认知水平，旨在通过实际案例和数据分析，让学生理解变量间的相关关系。设计思路遵循以下原则：

1.引入实际生活中的数据案例，激发学生兴趣。

2.结合教材理论知识，系统讲解变量相关关系的概念、分类和性质。

3.通过实例分析，引导学生运用所学知识进行判断和解释。

4.设计课堂练习，巩固学生对变量相关关系的理解和应用能力。

5.培养学生的数据分析能力和逻辑思维能力，为后续学习打下基础。

核心素养目标

1.数据观念：培养学生从实际情境中提取数据、分析数据、建立变量间相关关系模型的能力。

2.逻辑推理：通过案例分析和问题解决，训练学生的逻辑推理和数学思维能力。

3.应用意识：激发学生将变量相关关系的知识应用于解决实际问题，增强应用意识和实践能力。

4.科学态度：培养学生严谨的科学态度，对待数据分析过程中出现的各种情况能客观、理性地对待。

重点难点及解决办法

重点：

1.变量相关关系的概念理解。

2.相关系数的计算方法。

3.变量间相关关系在实际问题中的应用。

难点：

1.变量相关关系与函数关系的区别。

2.相关系数解释的准确性。

解决办法：

1.通过生活中的实例引入变量相关关系概念，帮助学生直观理解。

2.通过例题演示相关系数的计算步骤，让学生逐步掌握计算方法。

3.设计实际问题情景，让学生在实际问题中运用相关关系知识，增强应用能力。

4.通过讨论和练习，区分变量相关关系与函数关系，明确相关系数的意义和局限性。

教学资源

1.软硬件资源：计算机、投影仪、电子白板。

2.课程平台：学校内网教学平台。

3.信息化资源：数学教学软件、在线统计工具。

4.教学手段：PPT课件、案例教学、小组讨论。

教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对变量相关关系的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们在生活中是否遇到过两个量之间有关联的情况？比如气温和衣服厚度？这些关联是如何体现的？”

展示一些关于变量相关关系的实际案例，如温度与销售量关系的图表，让学生初步感受变量相关关系的实用性。

简短介绍变量相关关系的基本概念和它在统计学中的重要性，为接下来的学习打下基础。

2.变量相关关系基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解变量相关关系的基本概念、类型和性质。

过程：

讲解变量相关关系的定义，包括正相关、负相关和无关的概念。

详细介绍相关系数的计算方法，使用示例数据展示计算过程。

3.变量相关关系案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解变量相关关系的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的变量相关关系案例进行分析，如身高与体重的关系、考试成绩与学习时间的关系等。

详细介绍每个案例的数据来源、分析方法和结论，让学生全面了解变量相关关系的应用。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用相关关系知识解决实际问题。

小组讨论：让学生分组讨论变量相关关系在实际问题中的应用，并提出可能的研究方向或解决方案。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个与变量相关关系相关的实际问题进行深入讨论。

小组内讨论该问题的数据收集、分析方法以及可能的相关关系。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对变量相关关系的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括问题的提出、数据分析过程和结论。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调变量相关关系的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括变量相关关系的基本概念、类型、案例分析等。

强调变量相关关系在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用相关关系知识。

布置课后作业：让学生收集并分析一组数据，探讨两个变量之间的相关关系，并撰写分析报告。

拓展与延伸

1.提供与本节课内容相关的拓展阅读材料：

-《统计学原理》中关于相关关系的章节。

-《数据分析基础与应用》中相关系数的实际应用案例。

-《高中数学》杂志中有关变量相关关系的必威体育精装版研究成果。

2.鼓励学生进行课后自主学习和探究：

-收集生活中的数据，如气温变化与某商品销售量，分析两者