概率统计精品课程建设总结

例1(相互独立的两个事件未必是不相容的) 盒子里装有m只白球,k只黑球,做有放回的摸球试验,A表示“第一次摸到黑球”,B表示“第二次摸到白球”；则A和B是相互独立但不是互不相容的。

例2(不相容的两个事件未必是相互独立的) 52张扑克牌平均分给甲、乙、丙、丁四个人,A表示甲得3张K,B表示乙得两张K；则A与B互不相容但不相互独立。

这样,通过对两个概念的深入讨论,使学生基本上能够明确区分两个概念之间的区别与联系,这时的理解,是经过一番思维活动探索得来的,理解透彻、记忆就牢固,掌握得就比较扎实灵活。

比起启发式,课堂讨论式更能培养学生强烈的求知欲和钻研精神。例如,解决古典概型问题的重要基础是排列组合及加法原理、乘法原理,对于这些原理的运用可通过例子,组织学生采取讨论式加以解决。

（2）突出以学为主,紧紧围绕学的需要组织教学，具体实施了随机实验和多媒体CAI等新的教学方式方法

随机实验,是通过事先设计的某种试验,对随机现象的一些观察数据进行分析处理,建立各种概率、统计模型,对随机现象进行描述和研究的方法。该方法是概率论与数理统计学科研究的重要方法,在教学中运用该方法,可以帮助学生学习和理解相关理论。我们在教学中创设三类随机实验:第一类是物理操作性实验,主要借助于一些物理工具进行实验操作,描述随机现象，如高尔顿实验板,该实验过程本身非常简单,呈现的结果直观形象,但其中包含的有关理论知识非常丰富,可用来完成三个理论问题的教学:一是随机事件在大量重复试验中呈现出的频率稳定性;二是n重贝努里试验中成功次数服从二项分布;三是德莫佛――拉普拉斯中心极限定理。这些理论对学生来说,既复杂又抽象,不易理解和记忆,是教学的难点。利用高尔顿实验,给学生带来了新鲜感,激发了学生学习的兴趣,加深了对理论的理解和记忆,培养了学生的观察能力和用所学理论解释实际随机现象的能力；第二类是统计操作性实验,是以统计抽样检验为主的一类实验方法。我们在置信区间估计和t检验等内容教学中创设了相应的抽样实验进行教学；第三类为计算机模拟实验,是针对不能建立明确概率模型的复杂随机现象,通过计算机模拟“直接”描述的实验方法。如Monte Carlo方法,把一般随机变量、随机事件、随机过程在计算机上的描述,归结为均匀分布随机变数的模拟,通过编程在计算机上实现。针对过去教学媒体单一的情况,我们积极运用以计算机为核心的现代教育技术,改善教学手段,改进教学方式。包括两种类型,一类是计算机统计软件包，根据教学中大量的统计计算和模型分析的需要,采取引进和开发相结合的办法,配备了相应的统计软件包,用于辅助教学，如针对Buffon投针试验,我们自行开发了相应的程序辅助计算 的数值;针对常用统计分析需要,我们引进了SAS统计程序；另一类是多媒体教学课件，我们制作了该课程的全程多媒体课件,用必要的图形、声音、图像等多种媒体结合起来,表达重要的教学内容,非常形象、直观。在教学中,教师边讲、边提问、边演示、边运算,学生边听、边看、边想、边回答,便于组织,促进思考,气氛活跃,达到了辅助教学的目的。如我们在讲解连续型随机变量的数字特征时,教学中既有板演推理,又有幻灯片的形象展示。当讲到相关系数时,伴随着打字机的声音大量的随机点散落在大屏幕上,一条直线伴着激光枪的声响射到了随机点中间；这种生动形象的表现手段,增加了教学的趣味性,使学生对两个随机变量的相关性及曲线相关有了一个直观的认识,对两个随机变量相关系数的理解更加准确。

（3）融入数学建模

随机现象在现实生活中无处不在，比如降雨概率，晾晒指数，体育彩票，环境污染控制，各种保险与投资等问题，都需要将实际问题数量化，然后对研究对象进行抽样，处理抽样结果，最后对研究对象作出判断，以此解决问题。通过在课堂教学和数学建模集训中，大量介绍随机数学模型并利用相关数学软件求解，培养学生应用概率统计知识和利用数学软件工具分析解决实际问题的意识和能力。通过我们的努力，我校学生建模队近3年在全国大学生数学建模竞赛中获全国一等奖二项，二等奖二项,江苏省一二三等奖13项，充分展示了我校学生应用数学解决实际问题的能力。