1运用实例说明概率问题理性求解的重要性

由于学生接触的主要是确定性事物，对于不确定性事物的认识非常有限，学生有关概率与统计的认识大都来自于个体的一些零碎的、不成熟的经验．尽管现在义务教育阶段已经增加了概率与统计的内容，但其教学目标定位于感性和定性认识的水平．因此，学生对许多问题还无法进行理性判断，往往只能借助于已有的经验或先前概念（学生在未学习严格定义之前就有的概念）来进行判断．例如：有5个足球迷欲通过抽签的方式决定谁获得唯一的一张足球赛入场券，为此设有5张卡片，其中只有一个写有入场券字样，5个人依次从中抽取．对此类问题有不少学生认为，先抽取的人比后抽取的人得到入场券的可能性大．但是，概率的确定却不依赖直觉，通过事件之间的关系以及乘法公式严格的推理可以证明：在抽取过程中，不论先抽还是后抽，抽到的概率都是相同的，均为15．学生在作业中经常出现的一个错误，当一个事件的概率为1时，如P(A)1，学生往往会不假思索地写出结论：ABB或者ABA．在这里学生犯错误的原因仍然是直觉判断，很多学生认为概率为1的事件一定会发生，从而是必然事件，因此得出错误结论．其实在讲概率的几何概型时，可以通过向边长为1的正方形内投飞镖的试验，说明概率为1的事件不一定会发生．

2注意数学命题的转换命题转换

简单地说就是把一个命题转换为另一个命题．命题转换本质上就是变换问题，通过改变问题的叙述和形式，改变观察和分析问题的角度，使问题呈现出新的面貌，引发新的思考和联想，从而使问题获得解答．命题转换是数学命题理解的一种重要方法，对数学命题的学习具有非常重要的意义．命题转换不仅可以深化对原有命题的理解，优化学习者的认知结构，而且有利于学生创造性思维能力的培养以及良好数学素养的形成．在概率统计的教学中，有时需要将严谨的数学语言转换成通俗语言．如在讲授参数估计中点估计问题时，教材是这样描述的：所谓点估计问题就是要构造一个适当的统计量12ˆ,,,nXXX，用它的观测值12ˆ,,,nxxx来估计未知参数．通过提问发现，学生对点估计并不十分理解，但看了例题后不用知道这个概念也会做相关习题．其实完全可以将点估计概念换一种方式叙述，即所谓点估计就是通过构造样本函数的方法将未知参数的值估计出来．这样一来，学生对点估计理解就会很容易了．由于形象记忆比抽象记忆更容易被学生接受，因此，在授课过程中有时也需要将代数语言与几何语言做转换．如在讲授连续型随机变量的概率密度函数的性质时，概率密度函数有2个基本的性质：转换成几何语言就是：概率密度函数f(x)几何上表示一条位于x轴上方的曲线并且此曲线与x轴之间所围图形的面积是1．如果学生能记住这样一个几何印象，那么对于概率密度函数的性质就会牢记于心了．另外，在概率统计课程的教学中有时也需要注意数学命题的逻辑转换．如在讲授随机变量的数学期望的性质时，有命题：如果2个随机变量X和Y相互独立，由于原命题与逆否命题是等价的，因此，则一定可以推出随机变量X和Y不独立．数值反映了随机变量X和Y之间的某种关系，这就是后面要学习的协方差概念．

3注重对概念的正确理解

数学学习的关键是理解，概率统计的学习也不例外．理解与记忆是相互渗透、相互促进的．就一本教材而言，它的内容无非主要是概念、性质以及例题和习题等．其中，对概念的正确理解是第一步的，是理解性质、例题和习题的基础，如果对概念能正确理解，那么对性质、例题、习题的理解也会融会贯通．相反，如果学生从一开始就通过死记硬背的方式把概念记下来，那么学生就只能从头背到尾，无法深入地理解和掌握所学的知识．所以，正确地理解数学概念是非常重要的．如在讲授随机变量的数字特征方差时，随机变量X的方差D(X)定义为：随机变量X的期望E(X)表示随机变量X的平均取值，这样2(XE(X))的大小可以表示随机变量X的取值与其平均取值的偏离程度，再取期望后偏离程度就变成平均偏离程度了，因此随机变量X的方差2D(X)E(XE(X))表示随机变量X的取值与其平均取值的平均偏离程度．在讲授点估计量的评价标准时，课本对有效性的定义为：设1ˆ和2ˆ都是参数的无偏估计量，则称1ˆ较2ˆ有效．在讲完有效性定义后，可以向学生提出问题：为什么称一个方差小的无偏估计量比方差大的无偏估计量更有效．这时有的学生就会觉得这个问题有些奇怪，因为他们觉得这就是一个定义没有为什么．在他们看来定义就是一个一成不变的东西，其实不然，作为教师应该向学生阐明定义总是有根据的，既然称1ˆ较2ˆ有效，就一定有其缘由的．方差刻画的是随机变量取值偏离其平均取值的平均偏离程度．由于1ˆ和2ˆ都是参数的无偏估计量，故1ˆ和2ˆ的平均取值都是参数的真值，所以方差小意味着其与参数的真值偏离来得小，从而方差小的无偏估计量更有效．通过这样的解释，学生对这个定义的理解就相当透彻，也无需刻意对这个定义进行记忆．

4运用案例教学法

案例教学法是一种以案例为基础的教学法，把学生引导到实际问题中去，通过分析和互相讨论，提出解决问题的基本方法和途径的一种教学方法．传统的教学只告诉学生怎么去做，而且其内容在实践中可能并不实用，且非常乏味无趣，在一定程度上损害了学生的积极性和学习效果．在案例教学中，教师并不是把案例的解决方案直接讲述给学生，而是要学生自己去思考、去创造，使枯燥乏味的学习变得生动有趣．由于概率论与数理统计课程应用性较强，因此教师应注意收集与本课程相关的案例，将理论教学与实际案例有机地结合起来，使得课堂讲解生动有趣，从而收到良好的教学效果．概率论与数理统计中的经典案例是赌徒梅累向数学家帕斯卡提出的合理分配赌金问题．具体问题是这样的：甲、乙两人进行，各出赌金a元．若每局各人获胜概率都是12，约定：谁先胜s局，即赢得全部赌金2a元．现进行到甲胜1s局，乙胜2s局（1s和2s都小于s）时因故停止，问此时赌金2a元应如何分配给甲乙两人才算公平．对于这个问题出现过种种不同的见解，有人提出按12s:s的比例分配，有人提出按比例分配，也有人提出按比例分配，还有人提出按比例分配，当然这些解法如今看来都不正确．其实解决此问题的关键点在于：假定甲乙两人能继续进行下去，各人最终取胜的概率．按照这个出发点，此问题就比较容易解决了．当然在概率论与数理统计的教学过程中可以使用的案例有很多，如在讲解古典概型时，可以选用问题或生日问题；在讲解全概率公式与贝叶斯公式时，可以选用血液检测问题或狼来了的故事；在讲解常见随机变量分布时，可以选用考试中的运气问题或招聘考试录取问题；在讲解随机变量数字特征时，可以选用卖报问题或分组验血问题；在讲解中心极限定理时，可以选用人身保险问题；在讲解参数估计时，可以选用敏感性问题的调查等．

作者：徐相建单位：南通大学