1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Dạy học một số tri thức xác xuất trong chương trinh giáo dục phổ thông môn Toán 2018 (Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục)

104 4 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Dạy học một số tri thức xác suất trong chương trình giáo dục phổ thông môn Toán 2018
Tác giả Trần Minh Tuấn
Người hướng dẫn PGS.TS. Lê Thái Bảo Thiên Trung
Trường học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Khoa học giáo dục, Toán học
Thể loại Luận văn Thạc sĩ
Năm xuất bản 2018
Thành phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 104
Dung lượng 17,16 MB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Nội dung và Phương pháp dạy học một số yếu tố Xác suất — thống kê ở Trường trung học phô thông, Luận Luận văn đã thu được những kết quả chính sau đây: - Đã làm sáng tỏ được vai trò của

Trang 2

LỜI CAM ĐOAN

tôi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Lê Thái Báo Thiên Trung Mọi trích dẫn trong luận văn đều là chính xác và trung thực.

Trần Minh Tuấn

Trang 3

LỜI CẢM ƠN

Đâu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn sâu săc đên PGS.TS Lê Thái Bảo ThiênTrung, người đã nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ và động viên tôi rất nhiều trong suốt

quá trình thực hiện luận văn này

Bên cạnh đó, tôi cũng xin cảm ơn:

• Ban giám hiệu Trường và chuyên viên Phòng sau Đại học, Ban chủ nhiệm và

kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập và thực hiện Luận văn

viên và tạo điều kiện để tôi có thể yên tâm hoàn thành Khóa học một cách tốt nhất

Trần Minh Tuấn

Trang 4

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Lời cảm ơn

Danh mục từ viết tắt

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 1 DẠY HỌC XÁC SUẤT TRONG CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC PHÓ THÔNG MÔN TOÁN 2018 8

1.1 Mục tiêu của Chương trinh GDPT môn Toán 2018 8

1.2 Mạch kiến thức Xác suất trong chương trình GDPT môn Toán 2018 10

Kết luận Chương 1 17

Chương 2 NGHIÊN CÚƯ MỘT SÓ NỘI DUNG XÁC SUẤT MỚI XUÁT HIỆN TRONG CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC PHÔ THÔNG MÔN TOÁN 2018 19

2.1 Sơ đồ cây 19

2.1.1 Tiếp cận lý thuyết 19

2.1.2 Tố chức toán học liên quan 23

2.2 Xác suất có điều kiện 29

2.2.1 Tiếp cận lý thuyết 29

2.2.2 Tồ chức toán học liên quan 34

2.3 Xác suất toàn phần & công thức Bayes 40

2.3.1 Tiếp cận lý thuyết 40

2.3.2 Tổ chức toán học liên quan 42

Kết luận Chương 2 49

Chương 3 NGHIÊN cứu THựC NGHIỆM 51

3.1 Mục đích thực nghiệm 51

3.2 Đối tượng thực nghiệm 51

3.3 Tình huống có vấn đề 51

3.4 Kịch bản thực nghiệm 52

Trang 5

3.5 Phân tích tiên nghiệm 59

3.5.1 Các chiến lược và Lời giải có thể xuất hiện 59

3.5.2 Phân tích lựa chọn sư phạm 66

3.5.3 Dự kiến diễn biến các Pha 67

3.6 Tổ chức thực nghiệm 68

3.7 Phân tích hậu nghiệm 70

Kết luận Chương 3 79

KẾT LUẬN LUẬN VĂN 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO 84

Trang 7

ĐẶT VÁN ĐÈ

27/3/2015 của Thủ tướng Chính phủ, Bộ giáo dục và Đào tạo đã chỉ đạo xây dựngChương trình giáo dục phổ thông mới thay thế cho Chương trình giáo dục phổ

Ngày 26/12/2018, Chương trinh Giáo dục phổ thông mới đã được ban hành

Theo đó, lộ trình chương trình mới được triển khai bắt đầu từ năm học

2020-2021 và kết thúc vào năm học 2024-2025 Cụ thể:

- Từ năm học2022 - 2023: áp dụng triển khai cho lớp 3, lớp 7 và lớp 10

- Từ năm học 2023 - 2024: áp dụng triển khai cho lớp 4, lóp 8 và lớp 11

- Từ năm học2024 - 2025: áp dụng triển khai cho lớp 5, lớp 9 và lóp 12

Chương trinh giáo dục phổ thông 2018 được xây dựng theo mô hình phát triển

những phẩm chất và năng lực mà Nhà trường và Xã hội kì vọng

1.3 Đổi mói Sách giáo khoa

cùng một chương trình giáo dục nhưng cho phép có nhiều Bộ sách giáo khoa khác

Trong bối cảnh với nhiều thay đối lớn về mục tiêu, chưong trình và biên soạn

Trang 8

Thống kê và Xác suất là một thành phần bắt buộc của giáo dục

sinh khả năng nhận thức và phân tích các thông tin được thê hiện dưới

pháp nghiên cứu thế giới hiện đại cho học sinh.

(Chương trình GDPTMôn Toán 2018, Bộ giáo dục)

không được nhắc đến trong các chương trình Tiểu học và THCS Tuy nhiên, trongchương trình GDPT môn Toán nãm 2018 thì các nội dung về Xác suất lại được

Toán năm 2018 Có thể kể đến như: ứng dụng của sơ đồ cây trong các Bài toán tìm

Trang 9

Đứng trước những thay đổi về nội dung Xác suất trong Chương trình giáo dục

chức dạy học hiệu quả các tri thức này

Đây cũng là lí do dẫn đến việc chúng tôi chọn nghiên cứu:

“Dạy học một số tri thức Xác suất trong CTGDPT môn Toán 2018”

3 Tống quan về một số công trình nghiên cứu liên quan đến vấn đề đang quan tâm:

suất có điều kiện, Luận văn thạc sĩ khoa học giáo dục, Trường ĐHSP TP

Hồ Chí Minh Nghiên cứu đã chỉ ra:

bao gồm quan điểm khách quan và quan điểm chủ quan

có điều kiện

• Nguyễn Minh Tiếng (2013) Nội dung và Phương pháp dạy học

một số yếu tố Xác suất — thống kê ở Trường trung học phô thông, Luận

Luận văn đã thu được những kết quả chính sau đây:

- Đã làm sáng tỏ được vai trò của Xác suất - Thống kê với tư cách là khoa học

dung Xác suất - Thống kê vào chương trinh môn Toán ở trường phố thông cùa Việt

- Đã phần nào làm sáng tở thực trạng về những khó khăn và sai lầm trong dạy

và học chủ đề Xác suất - Thống kê ở trường phổ thông Phân tích những khó khăn,

Trang 10

sai lầm của HS khi giải toán Xác suất-Thống kê

nghiên cứu của mình như sau:

Chương trinh GDPT môn Toán 2018, xuất hiện thêm những tri thức mới nào về Xác suất Dạy học những tri thức mới này như thế nào ? Có những kiếu nhiệm vụ

nào phù hợp với các yêu cầu cần đạt khi dạy học các tri thức xác suất mới này?

5 Lọi• •ích và tính cần thiết của Luận văn

Với những nghiên cứu trong phạm vi Luận văn này, chúng tôi hi vọng có thể

6 Khung lý thuyết tham chiếu

Để tìm kiếm câu trả lời cho các vấn đề đặt ra như trên, chúng tôi đặt nghiên cứucủa mình trong khuôn khổ của lý thuyết Didactic Toán Cụ thể:

là thiết lập hay làm thay đổi R(x,O) một cách có chủ định

(Lê Thị Hoài Châu, 2018, tr.57)

Trang 11

- Thực hiện một nhiệm vụ t thuộc một kiểu T nào đó

- Kĩ thuật T phải được giải thích bằng một công nghệ 0 (cho phép nghĩ,

thậm chí tạo ra T )

- Và đến lượt mình, công nghệ lại có thể được giải thích nhờ lý thuyết 0

nói riêng, đều có thể được mô hình hóa bằng một bộ gồm bốn thành phần

không thể tách rời nhau mà ta gọi là tồ chức tri thức và kí hiệu là [T/ĩ/e/0]

(Lê Thị Hoài Châu, 2018, tr.94)

Việc phân tích các kiểu nhiệm vụ và các tố chức toán học liên quan đến các tri

thức mới về Xác suất giúp chúng tôi định hướng rõ hơn về việc tổ chức dạy học các

Trang 12

- Tìm ra những kiến thức chỉ đạo việc thực hiện các chiến lược khác nhau mà

người ta có thể dự kiến được; đánh giá được lợi ích cũng như tốn kém của từng

chiến lược đủ.

sinh.

• Phân tích hậu nghiệm: là xem xét mối quan hệ giũa những dữ kiện thu được

kết quả.

7 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng một sổ kiểu nhiệm vụ và tình

8 Câu hỏi nghiên cứu

Trong phạm vi lý thuyết tham chiếu đã chọn, chúng tôi xác định lại các câu

hởi nghiên cứu và việc tìm kiếm câu trả lời chúng chính là trọng tâm của Luận văn

này

Câu hỏi 1: Trong chương trình giáo dục phổ thông môn Toán 2018, mạch xác

những nội dung nào khác khi so sánh với chương trình 2006 ?

Toán 2018?

Trang 13

- Nghiên cứu Chương trinh tổng thể GDPT 2018 và những thay đổi về yêu cầu

trả lời cho Câu hỏi 1

- Thông qua một số tài liệu trong và ngoài nước, chúng tôi nghiên cứu một số

nhằm tìm kiếm câu trả lời cho Câu hởi 2

- Xây dựng Bài toán thực nghiệm

- Phân tích tiên nghiệm

- Phân tích hậu nghiệm và đưa ra kết luận cuối cùng

10 Cấu trúc Luận Văn

Chúng tôi tổ chức Luận văn này gồm các Chương như sau:

Chương 2: Nghiên cứu một số nội dung Xác suất mới xuất hiện trongCTGDPT Môn Toán 2018

Chương 3: Nghiên cứu thực nghiệm

Trang 14

Chương 1 DẠY HỌC XÁC SUẤT TRONG CHƯƠNG TRÌNH

GIÁO DỤC PHỔ THÔNG MÔN TOÁN 2018

Chương này nhằm mục tiêu tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi 1:

“Trong chương trình giáo dục phồ thông môn Toán 2018, mạch xác suất đượctrình bày như thế nào? Giới hạn ở bậc THPT, chương trình GDPT môn Toán 2018

có những nội dung xác suất nào khác khi so sánh với chương trình GDPT môn Toán

2006 ? ”

Toán 2018 để phân tích

Trong chương trình giáo dục phố thông 2018, Toán học là một môn học bắt

buộc từ lớp 1 đến lớp 12 Nội dung giáo dục Toán học được phân chia theo hai giai

dưới, phân hóa dần ở các lớp học trên

năng của mồi học sinh, các phương pháp kiềm tra, đánh giá phù hợp với mục tiêu

giáo dục và phương pháp giáo dục để đạt được mục tiêu đó

Mục tiêu chung của chương trình GDPT môn Toán 2018 là giúp Học sinh đạt

các yêu cầu sau đây:

sau: năng lực tư duy và lập luận Toán học; năng lực mô hình hóa Toán học; năng

Trang 15

lực giải quyêt vân đê Toán học; năng lực giao tiêp Toán học; nãng lực sử dụng công

Chương trinh tổng thể

khả năng giải quyết vấn đề có tính tích họp liên môn giừa môn Toán và các môn học khác như Vật lý, Hóa học, Sinh học, Địa lý, Tin học, Công nghệ, Lịch sử, Nghệ

thuật, ; tạo cơ hội để Học sinh được trải nghiệm, áp dụng Toán học vào thực tiễn

iv) Có hiểu biết tương đối tổng quát về sự hữu ích của Toán học đối với từng

ngành nghề liên quan để làm cơ sở định hướng nghề nghiệp, cũng như có đủ năng

Chương trình giáo dục phồ thông 2018 so với chương trình giáo dục phố thông hiện hành đó là việc đưa các nội dung về Xác suất và thống kê vào giảng dạy ngay từ lớp

2, cấp tiếu học với nhừng định hướng, mục tiêu theo từng giai đoạn rõ ràng

số vấn đề thực tiền đơn giản gắn với một số yếu tố thống kê và xác suất

- Giai đoạn cấp trung học cơ sở: Mục tiêu của dạy học Thống kê và Xác suất

bàn về xác suất thực nghiệm của một biến cố và xác suất của một biến cố; nhận biết

Trang 16

các mô hình ngẫu nhiên, các khái niệm cơ bản của xác suất và ý nghĩa cùa xác suất

trong thực tiễn

Chương trình môn Toán có cấu trúc tuyến tính kết hợp với “đồng tâm xoáy

Xác suất

từng lớp học và cấp học

làm quen với các khả năng xảy ra (có tính ngẫu nhiên) của một sự kiện

Mục tiêu là làm quen với việc mô tả những hiện tượng liên quan tới các thuật

phát từ thực tiễn

với mặt xuất hiện cửa đồng xu khi tung 1 lần; nhận ra được hai khả năng xảy ra đối

với màu của quả bóng lấy ra từ hộp kín đựng các quả bóng có hai màu xanh hoặc

đỏ; )

một thí nghiệm so với tồng số lần thực hiện thí nghiệm đó ở nhũng trường họp đơn

giản Sử dụng được tỉ số đế mô tả số lần lặp lại của một khả năng xảy ra (nhiều lần)

Trang 17

của một sự kiện trong một thí nghiệm so với tống số lần thực hiện thí nghiệm đó ở

những trường hợp đơn giản (ví dụ: sử dụng tỉ số 2/5 để mô tả 2 lần xảy ra khả năng

“mặt sấp đồng xu xuất hiện” của khi tung đồng xu 5 lần)

+ Ở lớp 6, Học sinh tiếp tục tìm hiểu về một số yểu tố Xác suất Cụ thể là:

xác suất (thực nghiệm) của khả năng xảy ra nhiều lần cùa một sự kiện trong một số

mô hình xác suất đơn giản

kiện trong một số mô hìnhxác suất đơn giản

(ví dụ: ở trò chơi tung đồng xu thì mô hình xác suất gồm hai khả năng ứng với mặt

xuất hiện của đồng xu, )

- Làm quen với việc mô tả xác suất (thực nghiệm) của khả năng xảy ra nhiều lần của một sự kiện trong một số mô hình xác suất đơn giản

- Sử dụng được phân số đế mô tả xác suất (thực nghiệm) của khả năng xảy ra

xác suất đơn giản

+ Ở lớp 7, Học sinh tiếp tục tìm hiểu về một số yếu tố Xác suất Cụ thể là:

- Làm quen với các khái niệm mở đầu về biến cố ngẫu nhiên và xác suất của

biến cố ngẫu nhiên trong các ví dụ đơn giản

- Nhận biết được xác suất cùa một biến cố ngẫu nhiên trong một số ví dụ đơn

+ Ở lớp 8, Học sinh tiếp tục tìm hiểu về một số yểu tố Xác suất Cụ thể là:

liên hệ giữa xác suất thực nghiệm của một biến cố với xác suất của biến cố đó

- Sử dụng được tỉ số để mô tả xác suất của một biến cố ngẫu nhiên trong một

số ví dụ đon giản

Trang 18

- Nhận biết được mối liên hệ giữa xác suất thực nghiệm của một biến cố với

xác suất của biến cố đó thông qua một số ví dụ đơn giản

+ Ờ lớp 9, Học sinh tiếp tục tìm hiểu về một số yếu tố Xác suất Cụ thể:

- Phép thử ngẫu nhiên và không gian mẫu Xác suất của biến cố trong một số

mô hình xác suất đơn giản

- Nhận biết được phép thử ngẫu nhiên và không gian mẫu

- Tính được xác suất của biến cố bằng cách kiểm đếm số trường hợp có thể

và số trường hợp thuận lợi trong một số mô hình xác suất đơn giản

+ Ở lớp 10, Học sinh tìm hiểu kiến thức về Xác suất Cụ thể là:

- Một số khái niệm về Xác suất cổ điển

- Các quy tắc tính Xác suất

- Thực hành tính toán Xác suất trong những trường hợp đơn giản

- Nhận biết được một số khái niệm về xác suất cổ điển: phép thử ngẫu nhiên;không gian mẫu; biến cố (biến cố là tập con của không gian mẫu); biến cố đối; định

nghĩa cổ điển của xác suất; nguyên lí xác suất bé

- Tính được xác suất của biến cố trong một số bài toán đơn giản bằng

hình cây (ví dụ: tung xúc xắc hai lần, tính xác suất để tổng số chấm xuất hiện tronghai lần tung bằng 7)

- Mô tả được các tính chất cơ bản của xác suất

- Tính được xác suất của biến cố đối

+ Ở lớp 11, Học sinh tiếp tục tìm hiểu kiến thức về Xác suất Cụ thể là:

Trang 19

(cho trường hợp biến cố độc lập)

- Tính được xác suất của biến cố trong một số bài toán đơn giản bằng

phương pháp tổ hợp

- Tính được xác suất trong một số bài toán đơn giản bàng cách sử dụng sơ đồ

+ Ở lớp 12, Học sinh tiếp tục tìm hiểu kiến thức về Xác suất Cụ thể là:

- Khái niệm về Xác suất có điều kiện

- Các quy tắc tính Xác suất

- Nhận biết được khái niệm về xác suất có điều kiện

thực tiễn quen thuộc

- Sử dụng được công thức Bayes để tính xác suất có điều kiện và vận dụngvào một số bài toán thực tiễn

- Sử dụng được sơ đồ hình cây đế tính xác suất có điều kiện trong một số bài

toán thực tiễn liên quan tới thống kê

Trang 20

- Khái niêm• về xác suất: Môt • số khái

niêm• về Xác suất cổ điển

- Môt số • khái niêm về Xác• suất cổ điển

- Các quy tắc tính Xác suất gồm: Quy

và quy tắc nhân hai biến cố độc lập

- Môt số khái niêm • • về Xác suất cổ điển

- Các quy tắc tính Xác suất

Không trình bày - Khái niêm• về Xác suất có điều kiên.•

- Các quy tắc tính Xác suất

Trang 21

NÔI DUNG KIÉN • THÚC YÊU CÀU CẲN DAT •

- Khái niêm về xác suất: Môt9 số khái

niêm về • Xác suất cổ điển

- Các quy tắc tính Xác suất:

+ Thực hành tính toán Xác suất trong

những trường họp đơn giản

+ Các quy tắc tính Xấc suất

không gian mẫu; biến cố (biến cố là tập

- Mô tả được không gian mẫu, biển cố

trong một số thí nghiệm đơn giản (ví dụ:tung đồng xu hai lần, tung đồng xu ba

một số bài toán đơn giản bằng phương

pháp tổ hợp (trường hợp xác suất phân

- Tính được xác suất trong một số thínghiệm lặp bằng cách sử dụng sơ đồ

hình cây (ví dụ: tung xúc xắc hai lần,

Trang 22

- Tính được xác suất của biến cố hợpbàng cách sử dụng công thức cộng

- Tính được xác suất của biến cố giao

trường hợp biến cố độc lập)

pháp tổ hợp

- Tính được xác suất trong một số bài

- Giải thích được ý nghĩa của xác suất

có điều kiện trong những tình huống

thực tiễn quen thuộc

- Mô tả được công thức xác suất toàn

xác suất có điều kiện và vận dụng vào môt số bài toán thưc 9 tiễn

toán thực tiễn liên quan tới thống kê

Trang 23

Kêt luận Chuong 1

- Chương trình giáo dục phồ thông môn Toán 2018 nhận định Xác suất và

Thống kê là một trong ba mạch kiến thức chính, có cấu trúc tuyến tính kết hợp với

xuyên suốt từ lớp 2 cấp Tiểu học đến lớp 12 cấp Trung học phố thông và được mô

tả chi tiết về nội dung cũng như các yêu cầu cần đạt khi dạy học ở từng khối lớp và

trung học cơ sở thì việc dạy học xác suất hướng đến mục tiêu hiểu rõ các khái niệm

qua việc sử dụng thống kê Ờ giai đoạn cấp trung học phố thông thì mục tiêu của

suất trong hai chương trình giáo dục phố thông hiện hành và chương trình giáo dục

phổ thông môn Toán 2018 có sự khác biệt rõ không chỉ về khối lượng kiến thức mà còn cả giai đoạn tiếp cận

hiện hành thì còn xuất hiện thêm một số nội dung kiến thức mới đó là: vận dụng sơ

xác suất toàn phần, công thức Bayes Cụ thế hơn, Chúng tôi mô tả những nội dung

mới này trong Bảng sau:

Trang 24

trong CTGDPT môn Toán 2018

Sơ đồ hình cây

- Sử dụng sơ đồ hình cây để tính Xác

tung xúc xắc hai lần, tính xác suất để

tung bằng 7

xác suất có điều kiện trong một số bàitoán thực tiễn liên quan tới thống kê

Xác suất có điều kiên •

thực tiễn quen thuộc

Công thức xác suất toàn phần

Công thức Bayes

- Mô tả được công thức xác suất toàn

dữ liệu thống kê 2x2 và sơ đồ hình cây

xác suất có điều kiện và vận dụng vào môt• • số bài toán thưc tiễn

Trang 25

Chuông 2 NGHIÊN cứu MỘT SÓ NỘI DUNG XÁC SUẤT MỚI XUẤT HIỆN TRONG CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC

PHỔ THÔNG MÔN TOÁN 2018

Mục tiêu của chương này nhằm tìm câu trả lời cho câu hởi 2

Có những kiều nhiệm vụ nào phù hợp với các yêu cầu cần đạt về dạy học

2018? ”

Đe trả lời cho câu hỏi này, chúng tôi lựa chọn một số Tài liệu sau đây phục vụ

- Tài liệu Probability & Statistics for Engineers & Scientists, chúng tôi ký hiệu

là [E2J

ký hiệu là [V11

Chúng tôi tập trung nghiên cứu hai nội dung trọng tâm sau đây:

Một là, tiếp cận lý thuyết về các nội dung Xác suất mới xuất hiện trong

điều kiện; công thức Xác suất toàn phần và công thức Bayes

phần và công thức Bayes

Once the sample space is illustrated, the tree diagram can be used for determining probabilities.

Trang 26

Tạm dịch:

Sơ đồ cây có thê được sử dụng đê minh họa các không gian mẫu nếu

họa, sơ đồ cây có thể được sử dụng để xác định xác suất.

- Một là, Sơ đồ cây được sử dụng để minh họa không gian mẫu

advantage of tree diagrams is that they can be used when more than two

<[E1], Trang 574>

Tạm dich:

Đe minh họa cho nhận định này, [E1 ] đưa ra ví dụ về phép thử tung hai đồng

xu như sau:

possible outcomes

The sample space is {HH, HT, TH, TT}

Mồi nhánh của sơ đồ cây sẽ cho một kết quả của không gian mẫu

[E1] đưa ra mình họa như sau:

Trang 27

tiêu của Yuka.

xảy ra của các biến cố HH, HM, MH và MM Xác suất của mỗi biến cố

sơ đồ cây trong việc minh họa các kết quả của không gian mẫu:

Trang 28

“ In some experiments, it is helpful to list the elements of the sample space

mẫu một cách có hệ thống bằng sơ đồ cây là rất hữu ích ”

<[E2], Trang 36>

[E2] đưa ra ví dụ về ứng dụng của sơ đồ cây trong bài toán minh họa không gianmẫu như sau:

list the elements of the sample space providing the most information, we

construct the tree diagram of Figure 2.1”

Tạm dịch: “Một phép thử bao gồm tung một đồng xu và sau đó tung nó

lần thứ hai nếu mặt sấp xảy ra Neu mặt ngửa xảy ra ở lần tung đầu

của không gian mẫu cung cấp nhiều thông tin nhất, chúng tôi xây dựng

sơ đồ cây của Hình 2.1”

<[E2], Trang 36>

Hình 2.1

Trang 29

Quan sát sơ đồ cây ở trên, có thể thấy được không gian mẫu:

Như vậy:Trong cả hai tài liệu [E1] và [E2] chỉ đề cập đến hai ứng dụng của sơ đồ

cây là minh họa các kết quả của Không gian mẫu và tính toán xác suất trong một số

hài toán đơn giản mà không đưa ra hất kỳ một Định nghĩa, hay một khái niệm

Trong phần này, chúng tôi xem xét có nhừng kiểu nhiệm vụ nào phù hợp với

Kiểu nhiệm vụ Tl: Sử dụng sơ đồ cây đế mô tả không gian mẫu của phép thử

Với kiều nhiệm vụ này, yêu cầu đặt ra là sử dụng Sơ đồ cây đê minh họa các

kết quả của không gian mẫu trong một phép thử ngẫu nhiên gồm 2 hay nhiều hành động liên tiếp.

- Bước 1: Vẽ các nhánh ứng với các kết quả của hành động thứ 1

Tiếp tục vè tương ứng cho các hành động tiếp theo

- Bước 3: Kết luận các kết quả của không gian mẫu dọc theo các nhánh của

Phép thử

• Công nghệ: Sơ đồ cây và khái niệm tập hợp

• Ví dụ minh họa:

Illustrate, using a tree diagram, the possible outcomes when:

a tossing two coins

b drawing two marbles from a bag containing many red, green, and yellow marbles.

<[E1], Trang 574>

Tam dich:• ♦

Hãy sử dụng sơ đồ cây để minh họa các kết quả có thê xảy ra khi:

Trang 30

h Lấy ra 2 viên hỉ từ một túi chứa nhiều viên màu Đỏ, Xanh lá và Vàng

Lời giải cho ý a được chúng tôi tìm thấy trong [E1] như sau:

- Cột 1 thể hiện các kết quả của hoạt động gieo đồng xu 1 Hoạt động này

ghi nhận hai trạng thái là H và T

- Cột 2 thể hiện các kết quả tương ứng của hoạt động gieo đồng xu 2 Hoạt

động này ghi nhận được 4 nhánh tương ứng của sơ đồ cây

R(Red); G(Green) và Y(Yellow)

Trang 31

- Ò CỘI thứ 2: Ghi các kết quã cùa hoạt động lay bi thử 2 tương ứng VỚI các

nhánh cua hoạt động I Chúng ta cố thế quan sác được tất ca 9 nhánh tương ứng.

- Ờ CỘI thú 3 Tồng hợp các két qua cùa không gian mẫu dọc theo các nhánh

của sơ đồ cây

Trên thực tế vời phép thù tung hai đồng AM học sinh hoàn loan cớ Ihĩ ghi

nhận đầy (hì 4 kềt quá của không gian mau hằng cách liệt kê mà khàng cần đền sơ

đồ c ây Tuy nhiên, cách liệt sẽ gập nhiều khó khản với những phép thư phức lụp và

có nhiều hoai động nỗi tiếp như trong phép thừ lầy hai viên hi từ túi chứa các bi gớm màu Jo K (Jiedf màu Xanh Gị Green) màu váng Yị Yellow Ị Chinh vi thê SƯ

dồ cây có thê xem như lù một công cự tư duy có lỉnh logic vả tường minh hơn

Kiêu nhiệm vụ T2: Dùng sư (lũ cây (le tìm xác suất.

Kiêu nhiỳm vụ này dáp ưng yêu cầu sứ dụng được SƯ dồ hình cày vào linh xác suất

trong một số Bài loàn đơn gian

• Kĩ thuật:

- Bước : Vồ sơ đồ cây minh họa các trướng hụp xay ra trong bài toán

- Bước 2: Ghi nhận xác suẩt thành phần của các biến cổ đà biết lèn các nhánh

- Bước 3 Dựa vào sư dồ cây đà vê đe kết luận xác suất của hiển cổ cồn tim.

• Công nghệ:

- Sơ đồ cây

- Dịnh nghía cố điền về xác suất cùa biến cổ

- Các quy tác cộng và nhân xác suất các biển cố.

• Vi dụ minh họa:

Ví dụ I:

Trang 32

<[EI| Trang 5S9>

Tụm địc h Gan đày Carl khổng gap nhiều may mắn Chiếc xe hưi cua anh

ẩy chi khởi đòng 80% thài gian và chiếc xe mày ctia anh ẩy chi khới dộng 60% thời gian.

a ỉ'è sơ đồ cây dè minh họa tình huống này

b Sú dụng sư dó cày dê xác dịnh cư hội:

ỉ Cá hai xe sè khởi dộng if Carl chi có thê sữ dụng xe hai cùa mình

LỜI giai cho bải toán này được chúng (ÔI tìm thây trong [El I nhu sau:

• c “ car starts

M = motorbike Marls

c' • complementary

event of ( ■

= car docs not start

and M = motorbike does

04 M 0.6 «0.12 0.2 <1)4 -nf«

0 ý a yêu câu vệ so đồ hĩnh cây đẽ minh họa cho lình huống dưa ra trong BẲI loan

Dựa vào sơ đồ cây này có thể thấy được:

- Không gian mau có 4 két quá gồm ỈCM;CM ’ ;C M;CM ỉ

- Các xác suẩt ghi trên các nhánh the hiện:

♦ Xác suất đè Xe hợi khới động và không khơi đọng lán lượt lá (),8 và

0.2 được ghi trên 2 nhánh đẩu tiên

Trang 33

trong ý b cùa Bài toán Cụ thề là:

nhân các xác suất dọc theo nhánh 1 (c —> M )

nhân các xác suất dọc theo nhánh 2 (c —> M')

Trang 34

- Bốn nhánh tiếp theo thể hiện các kết quả của hành động lấy bi lần thứ hai.

khi lần lấy thứ nhất là bi Xanh

- Biến cố “lấy ít nhất một bi Đở” được mô tả là RR hoặc RB hoặc BR

Dựa vào sơ đồ cây, ta tính được xác suất như sau:

P(RR or RB or BR) = 4x^ + 4x£ + 4x4 =

Một vài kêt luận

chung và lĩnh vực xác suất thống kê nói riêng Có hai ứng dụng tường minh của sơ

đồ cây được đề cập đến trong Xác suất là:

hành hoàn toàn không nhắc đến khái niệm này; trong Giáo trình Xác suất - thống kê

Trang 35

Trong phần này chúng tôi xem xét việc trình bày lý thuyết vê khái niệm xác

suất có diều kiện trong các Tai liệu mà chúng tôi dã dè cạp đến ơ trên.

I VII đưa ra định nghía về Xác suẳt có điều kiện như sau:

Định nghĩa 1 Giã sử trong một phép thừ ta cộ P(B) > 0

Khi đố xác suất có điểu kiên cùa sự kiện A nào dô biết răng dã

cỏ fi là một 8Õ * không âm, ký hiệu là:

(3.

Đe ý rằng nói chung PịA) * F\A B) Ngoài ra xác suất có

điều kiện có mọi tính chất cùa một xác suất binh thường.

- Định nghía trcn được [VI ] dưa ra sau khi trinh bảy day đủ các kiến thức mỡ

dầu cua xác suẩ( gôm khái niệm sụ kiện ngau nhiên phép toán và quan hệ cua các

sự kiện: giãi lích kểt hợp: các định nghía cùa Xác suất

- Trong dinh nghĩa trên, [V' I ị cũng nhẩn mạnh rang Xác suât có diêu kiện có

mụi lính chất của một xác suất binh thường và nói chung hai xác suẳl này không phai luôn giống nhau.

- Để có được công thức lính Xác suất cố điều kiện như ở trên [VI ị đưa ra lý giai nhu sau:

Vớt điều kỉện dà ró R, người Ui xức (tịnh một C(irh tự nhiên khá

nâng xuất hiện A nào đó bưng một số tý lỷ vói PịABì tín tá số có

Trang 36

Từ công thức 1’ 1 A|B) - , Ị V1 1 tút ra hệ quả true tiếp như sau: P(AB) = P(B)P(A|B)-P(A)P(B|A)

Và theo [VI], đây chinh la còng thức nhân Xác suất.

Chúng tót tiếp tục xem xét VC việc trình bây khái niệm náy trong IV21

[V2Ị trinh bày đ|nh nghía như sau:

Định nghĩa 1.5 Giã sù (trong mỏt không gian rác suất nào tliì) điêu

kiện li có xái suất khác không í ‘ ịHị > II, thi xảcsuãt cùa sư kiện 4

dưới điêu kiện LỊ, ký hiệu lù Ỉ^AỊB), dươc định nghĩa như sau;

Mót hẻ quà true tièp của định nghĩa xác suất có diéu kiện là còng

Như vậy, trong ca hai tài liệu [VI] va [V2] đều trình bày về xác suất cờ điều kiện cua biến cố A với dicu kicn B dà xây ra là kết quà cua ti 50 giữa xác suất của

biến cố (AnB) và xác suất c ua biến cố B.

Chung tói tiểp lục xem xét việc trình bày khái niệm này trong |E11

Trước khi giới thiệu khái niộin này, [F.I I trình bfty Ciíc khái niệm VC

Không gian mỉu (sample Space)

- Lý thuyết Xác suãl (Theoretical probability)

Quy tác còng Xác suất (The addition law)

Khái niệm Xác suât co điêu kiện được [Kl| trinh bày nhu sau;

Trang 37

Given two events I and B the rnnditinnal probability of 4 given B is the probability that 4 occurs given that B has already occurred

The conditional probability is written A I B and read as /1 given B"

If A and /Ỉ arc events then P(A| =

F(AfiB)

P(B)

Tạm dịch ■

Chi) hat biển co 4 và b Xác suất có then kiện cua A cho truớc b lù

xức suất mờ biến cồ A xay rư, với điểu kiện hicn cố 8 đà xay ra

Xác suất cổ diềtt kiện dược \'iểt tù A B vừ dọc là "A elto trước B

Neu A và b tó các biển cố ihi PỊ A B| =

' 7 P(B)

Đế chứng minh công thức đưa ra ớ trên, [El I dùng cõng cụ biếu do Venn:

P( A I iỉ) = {Venn diagram}

o + c

ỈTTTITTĨ

• I • </i

P(4nS)

Với [E2J Khát niệm VC Xác suất có điều kiện đtrực giởi thiệu như sau:

The probability oí IU1 event if ixcurrmg when it is known that MHue event 4 has txtumwl IN tallitl h conditional probability and ỈK denot'd l»v /* (/J|.4) The symbol P(H|4) is usually read "the |>n>lml)ility chat /ỉ (MTUTM given I lull 1 occurs"

or <M— ply “ thí * proliability of H, given 4."

<|E2J Trang 62>

Tựm dịch: Xác ỉiitií xay ra biến cồ B kln biết biến cổ A nào dó dừ xáy

ra dược gọi là xdc suất cá diều kiện và dược ký hiệu lừ p lb I 4).

Cúc ký htỳti ĩ' ỉ b I AI thường đuợc dọc là xác suất ma B un t ư khiA

.uậ ra hoặc dan giản là "xúc suất cua 8 cho ỉruớc 1 ” Sau khi giới thiệu và chi rỏ cách kí hiệu xác suát có điêu kiên |F.2| nếp tục

đưu ra một định nghía cụ thê về Xác suất cô điều kiện như sau:

Trang 38

giữa xác suất của biến cố giao A n B và xác suất của biến cố A với điều kiện ràng

Như vậy, cách trình bày khái niệm Xác suất có điều kiện trong [Eỉ] gần như

chứng minh công thức trên nhờ công cụ biêu đồ ven, trong khỉ [E]] thì không trình bày phần chứng minh Bên cạnh đó, điều kiện P(B) > 0 cũng không được đề cập

Liên quan đển khái niệm Xác suất có điều kiện, chúng tôi nghiên cứu thêm về Khái niệm biến cố độc lập (independent events)

Định nghĩa 2 Ta nói rằng A và B độc lập (thống kê), nêu

Theo đó, nếu A, B là các biến cố độc lập nhau thì việc xuất hiện biến cố này không

làm thay đổi xác suất cùa biến cố kia Tuy nhiên [VI] cho rằng thực tiễn việc kiểm

Chính vì vậy, trong nhiều trường hợp phải dựa vào trực giác để nhận biết

(Đây là công thức nhân Xác suất hai biến cố bất kỳ)

Trang 39

Trong trường hợp A và B là hai biến cố độc lập thì dẫn đến kết quả sau đây:P(AB) = P(A)P(B)

Chương trình giáo dục phô thông môn Toán hiện hành)

P(A A Az>) = P(A )P(A ) P(At.) (3.4)

vói mọi dãy (ỈỊ, ., gồm các số nguyên khác nhau lấy từ {1, 2,

»• •, ^'1 *

<[V1], Trang 19>

Khái niệm độc lập trong tổng thể kéo theo khái niệm độc lập từng đôi (khi

Chúng tôi cũng xem xét khái niệm này trong [E1 ]

of them does not affect the probability that the other occurs.

This means that P(A ị B) = P(A I B') = P(A).

Using P(A n B) = P(A I B) P(B) we see that

<[E1], Trang 601 >

Tạm• • • • 1 • • dich: A và B là các biến cố độc lạp nếu sự xuất hiện của mỗi

Điều này có nghĩa là p ( a | b ) = p ( a |B’) = P(A)

A và B là các biến cố độc /ậpoP( AnBj = P(A|P(B)

biến cổ độc lập thông qua khái niệm Xác suất có điều kiện Tuy nhiên,

Trang 40

trong thực rieii cõ nhiều trưởng hợp phái dựa vào trục giác dê nhận hie! sự độc iịip cua hai hiển cố.

2.2.2 Tố chức toán học liên quan

Kiêu nhiệm vụ T3: Tìm xác suất cỏ điều kiện dựa vào định nghĩa

Kiêu nhiệm vụ này đáp ứng ycu càu nhận biêí vù vận dụng được khái niệm xúc suâí

cỏ diều kiên.

Vin kiêu nhiệm vụ này thúng lõi nhận thầy có 3 kỳ ĩĩĩũạĩ giái cơ bân san đây:

• Kỷ thuật 1: bùng biêu đồ Ven (Ven diagram)

Bước I Vẻ hình chừ nhật đạt diện cho không gian mầu han đàu Bước 2 Vẽ các vòng tròn đụi diện cho các biền cồ A và B

Bước 3: Tím số kết quá cùa A và cua A n B

n(ArsR) n(A)

Bước 4 Thay vào công thúc PịB|A| =

• Công nghộ: Định nghía Xác suất cỏ diều kiện, htcu dồ Ven

• Ví dụ minh họa:

Ví dụ 1:

In a class id25 students 14 like pi/za and 16 like iced codec One student likes neither and

6 students like both (Jnc student is randomly selected from the class What is the probability that

the student:

a likes pizza b likes pizza given that he or she likes iced coffee?

<|E1|, Trang 598>

Tạm dịch: Trang mật tap học cá 25 sinh viên, trong dó có 14 sinh vièn thích

Pizza và 16 sinh viên thu h ca fé đá Cớ / Sinh viên không thích cá hai và 6

sinh viên thích cà hai Mội sinh viên dược chon ngầu nhiên trong lớp Xác suát dè sinh viên dở:

a Thích Pizza.

b Thfch Pizza, cho biết ràng học sinh dò thích café dừ.

I.ỜI giai đưực chúng tôi IÌHI thấy trong [EI ] như sau:

Ngày đăng: 02/08/2022, 11:04

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w