10 คิว
3rd - 4th
12 คิว
3rd
10 คิว
2nd - 3rd
11 คิว
3rd
10 คิว
3rd
7 คิว
3rd
10 คิว
3rd - PD
5 คิว
3rd
24 คิว
3rd
20 คิว
1st - 5th
14 คิว
3rd
10 คิว
2nd - 3rd
16 คิว
3rd
15 คิว
3rd
14 คิว
3rd
22 คิว
3rd - 5th
10 คิว
3rd
10 คิว
3rd
20 คิว
3rd
8 คิว
3rd
25 คิว
3rd
15 คิว
3rd
16 คิว
3rd - 5th
9 คิว
3rd
สำรวจใบงานวิชาอื่นๆ สำหรับ ระดับ 3
สำรวจแผ่นงาน กราฟแท่งแบบปรับขนาด ที่พิมพ์ได้สำหรับ ชั้นประถมศึกษาปีที่ 3
แบบฝึกหัดแผนภูมิแท่งแบบปรับขนาดสำหรับวิชาคณิตศาสตร์ชั้นประถมศึกษาปีที่ 3 ช่วยให้นักเรียนได้ฝึกฝนทักษะการตีความและการสร้างภาพแสดงข้อมูล โดยแต่ละหน่วยบนกราฟแสดงถึงมากกว่าหนึ่งรายการ แบบฝึกหัดที่ครอบคลุมเหล่านี้จาก Wayground (เดิมคือ Quizizz) มุ่งเน้นการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ รวมถึงการอ่านมาตราส่วน การกำหนดช่วงเวลาที่เหมาะสม และการสรุปผลจากข้อมูลแบบปรับขนาด นักเรียนจะได้ทำแบบฝึกหัดที่ออกแบบมาอย่างพิถีพิถัน ซึ่งช่วยเสริมสร้างความสามารถในการเข้าใจว่าการปรับขนาดส่งผลต่อการตีความกราฟอย่างไร เปรียบเทียบปริมาณในหมวดหมู่ต่างๆ และแก้ปัญหาหลายขั้นตอนโดยใช้ข้อมูลจากแผนภูมิแท่งแบบปรับขนาด แบบฝึกหัดแต่ละชุดมีเฉลยคำตอบโดยละเอียด และสามารถดาวน์โหลดเป็นไฟล์ PDF ได้ฟรี ทำให้ครูผู้สอนสามารถนำไปใช้ในการให้ข้อเสนอแนะและการประเมินผลในชั้นเรียนคณิตศาสตร์ได้อย่างง่ายดาย
Wayground (เดิมคือ Quizizz) สนับสนุนครูผู้สอนวิชาคณิตศาสตร์ชั้นประถมศึกษาปีที่ 3 ด้วยคลังแบบฝึกหัดแผนภูมิแท่งแบบปรับขนาดที่สร้างโดยครูผู้สอนนับล้านรายการ ซึ่งช่วยให้การวางแผนบทเรียนและการสอนแบบแยกแยะความแตกต่างเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ แพลตฟอร์มนี้มีฟังก์ชันการค้นหาและการกรองที่ทรงประสิทธิภาพ ช่วยให้ครูสามารถค้นหาแบบฝึกหัดที่สอดคล้องกับมาตรฐานการเรียนรู้เฉพาะได้อย่างรวดเร็ว และปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะสมกับระดับความสามารถของนักเรียนที่แตกต่างกันในห้องเรียน แหล่งข้อมูลอเนกประสงค์เหล่านี้มีให้เลือกทั้งในรูปแบบไฟล์ PDF ที่สามารถพิมพ์ได้ และเวอร์ชันดิจิทัลแบบโต้ตอบ ทำให้สามารถบูรณาการเข้ากับสภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบดั้งเดิมและแบบใช้เทคโนโลยีได้อย่างราบรื่น ครูสามารถใช้สื่อเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการฝึกฝนทักษะเฉพาะด้าน การแก้ไขปัญหาสำหรับนักเรียนที่ต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิดการตีความข้อมูล และกิจกรรมเสริมที่ท้าทายผู้เรียนที่มีความสามารถสูงให้ทำงานกับแบบจำลองที่มีขนาดซับซ้อนมากขึ้นและสถานการณ์การแก้ปัญหาแบบหลายขั้นตอน
