20 คิว
9th - Uni
10 คิว
9th - Uni
10 คิว
9th - Uni
15 คิว
12th - Uni
15 คิว
9th - 12th
15 คิว
9th - Uni
20 คิว
6th - Uni
20 คิว
9th - Uni
15 คิว
9th - Uni
20 คิว
7th - Uni
13 คิว
9th
20 คิว
7th - Uni
27 คิว
9th
21 คิว
8th
20 คิว
9th - Uni
15 คิว
9th - Uni
21 คิว
6th - 9th
38 คิว
12th
20 คิว
7th - Uni
13 คิว
9th
12 คิว
9th
20 คิว
9th - Uni
21 คิว
6th - 9th
สำรวจแผ่นงานตามหัวเรื่อง
สำรวจแผ่นงาน ศูนย์กลางและการกระจาย ที่พิมพ์ได้
แบบฝึกหัดเรื่องการหาค่ากลางและการกระจายข้อมูลที่มีให้ใช้งานผ่าน Wayground (เดิมคือ Quizizz) มอบโอกาสในการฝึกฝนอย่างครอบคลุมเพื่อให้นักเรียนเชี่ยวชาญแนวคิดพื้นฐานในสถิติเชิงพรรณนา แบบฝึกหัดคณิตศาสตร์ที่ออกแบบมาอย่างพิถีพิถันเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจมาตรวัดแนวโน้มศูนย์กลาง เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และฐานนิยม ในขณะเดียวกันก็พัฒนาความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับมาตรวัดความแปรปรวน เช่น พิสัย ความแปรปรวน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน แบบฝึกหัดแต่ละชุดประกอบด้วยเฉลยคำตอบโดยละเอียดและวิธีแก้ปัญหาทีละขั้นตอนที่แนะนำนักเรียนผ่านกระบวนการวิเคราะห์ในการตีความการกระจายข้อมูล ทำให้แบบฝึกหัดเหล่านี้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้ด้วยตนเองและการเรียนการสอนในห้องเรียน โจทย์ฝึกฝนจะค่อยๆ พัฒนาอย่างเป็นระบบจากการคำนวณพื้นฐานไปสู่การประยุกต์ใช้ที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ทำให้มั่นใจได้ว่านักเรียนจะสร้างความมั่นใจในขณะที่เสริมสร้างทักษะการให้เหตุผลทางสถิติของพวกเขา
Wayground (เดิมคือ Quizizz) ช่วยเสริมศักยภาพให้กับครูผู้สอนคณิตศาสตร์ด้วยคลังแบบฝึกหัดเรื่องการหาค่ากลางและการกระจายข้อมูลที่สร้างโดยครูหลายล้านรายการ ซึ่งช่วยให้การวางแผนบทเรียนและการสอนที่แตกต่างกันมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น แพลตฟอร์มนี้มีฟังก์ชันการค้นหาและการกรองที่ทรงประสิทธิภาพ ช่วยให้ครูสามารถค้นหาสื่อการเรียนการสอนที่สอดคล้องกับมาตรฐานทางคณิตศาสตร์และวัตถุประสงค์การเรียนรู้ที่เฉพาะเจาะจงได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่เครื่องมือปรับแต่งที่ยืดหยุ่นช่วยให้ครูสามารถแก้ไขแบบฝึกหัดที่มีอยู่ หรือสร้างชุดแบบฝึกหัดใหม่ทั้งหมดที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของนักเรียนได้ แบบฝึกหัดที่ครอบคลุมเหล่านี้มีให้เลือกทั้งในรูปแบบไฟล์ PDF ที่สามารถพิมพ์ได้สำหรับการใช้งานในห้องเรียนแบบดั้งเดิม และรูปแบบดิจิทัลสำหรับสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่บูรณาการเทคโนโลยี ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกฝนทักษะเฉพาะด้าน การสนับสนุนการแก้ไขปัญหาสำหรับผู้เรียนที่ประสบปัญหา และกิจกรรมเสริมสำหรับนักเรียนที่มีความสามารถสูงที่พร้อมจะสำรวจแนวคิดทางสถิติที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
