12 คิว
8th
15 คิว
8th - Uni
34 คิว
8th
18 คิว
10th
20 คิว
8th - Uni
20 คิว
9th - Uni
15 คิว
8th - Uni
17 คิว
12th
17 คิว
KG - Uni
20 คิว
8th - Uni
10 คิว
8th - Uni
13 คิว
7th
25 คิว
6th - 8th
14 คิว
8th - Uni
15 คิว
8th - Uni
21 คิว
8th
20 คิว
9th - 12th
15 คิว
9th - Uni
15 คิว
8th
12 คิว
9th - Uni
13 คิว
9th - Uni
11 คิว
8th
15 คิว
8th - Uni
20 คิว
8th - Uni
สำรวจแผ่นงานตามหัวเรื่อง
สำรวจแผ่นงาน เส้นที่พอดีที่สุด ที่พิมพ์ได้
แบบฝึกหัดการหาเส้นแนวโน้มที่ดีที่สุด (Line of best fit) จาก Wayground (เดิมคือ Quizizz) เป็นแบบฝึกหัดที่ครอบคลุมสำหรับนักเรียนที่กำลังเรียนรู้การวิเคราะห์แผนภาพกระจายและการหาความสัมพันธ์เชิงเส้นในชุดข้อมูล แหล่งข้อมูลทางคณิตศาสตร์เหล่านี้มุ่งเน้นการพัฒนาทักษะที่สำคัญในการสร้างเส้นแนวโน้ม การคำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ การตีความค่าความชันและค่าจุดตัดแกน y และการคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองเชิงเส้น นักเรียนจะได้ทำแบบฝึกหัดที่หลากหลาย ตั้งแต่การลงจุดและลากเส้นแนวโน้มที่ดีที่สุดโดยประมาณด้วยมือ ไปจนถึงการใช้วิธีทางสถิติเพื่อหาค่าสมการที่แม่นยำ แบบฝึกหัดแต่ละชุดมีเฉลยคำตอบโดยละเอียดที่ช่วยแนะนำนักเรียนทีละขั้นตอนในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูล และยังมีไฟล์ PDF ที่พิมพ์ได้ฟรี ช่วยให้เข้าถึงได้ง่ายสำหรับการใช้งานในห้องเรียนและการเรียนรู้ด้วยตนเอง
Wayground (เดิมคือ Quizizz) สนับสนุนครูผู้สอนคณิตศาสตร์ด้วยชุดแบบฝึกหัดการหาเส้นแนวโน้มที่ดีที่สุดที่สร้างโดยครูผู้สอนนับล้านชุด ซึ่งช่วยให้การวางแผนบทเรียนและการพัฒนาทักษะเป็นไปอย่างราบรื่น แพลตฟอร์มนี้มีฟังก์ชันการค้นหาและการกรองขั้นสูง ช่วยให้ครูสามารถค้นหาแบบฝึกหัดที่สอดคล้องกับมาตรฐานหลักสูตรเฉพาะ ในขณะที่เครื่องมือการปรับให้เหมาะสมกับระดับความสามารถของนักเรียนแต่ละคน ช่วยให้สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการและระดับความเชี่ยวชาญของนักเรียน ครูสามารถเข้าถึงสื่อการเรียนการสอนได้ทั้งในรูปแบบไฟล์ PDF ที่พิมพ์ได้และไฟล์ดิจิทัล ทำให้ง่ายต่อการแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้าสำหรับนักเรียนที่ประสบปัญหาเกี่ยวกับแนวคิดเรื่องความสัมพันธ์ หรือจัดกิจกรรมเสริมสำหรับผู้เรียนระดับสูงที่พร้อมจะสำรวจการวิเคราะห์การถดถอยหลายตัวแปร ทรัพยากรที่ยืดหยุ่นเหล่านี้สนับสนุนวิธีการสอนที่หลากหลาย ตั้งแต่การฝึกฝนแบบมีผู้แนะนำไปจนถึงแบบฝึกหัดสร้างทักษะด้วยตนเอง ทำให้มั่นใจได้ว่านักเรียนจะพัฒนาความเข้าใจพื้นฐานที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทางสถิติ
