12 Hỏi
10th
18 Hỏi
5th - Uni
10 Hỏi
10th
39 Hỏi
9th - 12th
10 Hỏi
10th
10 Hỏi
10th
10 Hỏi
10th
10 Hỏi
10th
5 Hỏi
10th
9 Hỏi
10th
20 Hỏi
10th
10 Hỏi
9th - 12th
9 Hỏi
10th
6 Hỏi
10th
10 Hỏi
10th
10 Hỏi
10th
6 Hỏi
10th
5 Hỏi
10th
17 Hỏi
10th
10 Hỏi
5th - Uni
5 Hỏi
10th
10 Hỏi
10th
44 Hỏi
10th
12 Hỏi
10th - Uni
Khám phá các bảng tính chủ đề khác cho lớp 10
Khám phá các trang tính Tứ phân vị có thể in được cho Lớp 10
Các bài tập về tứ phân vị lớp 10 từ Wayground (trước đây là Quizizz) cung cấp tài liệu thực hành toàn diện giúp học sinh nắm vững các khái niệm cơ bản về việc chia tập dữ liệu thành bốn phần bằng nhau. Những bài tập được thiết kế cẩn thận này củng cố các kỹ năng thống kê thiết yếu bao gồm tính toán tứ phân vị thứ nhất, thứ hai và thứ ba, xác định khoảng tứ phân vị và diễn giải biểu đồ hộp để phân tích phân bố dữ liệu. Học sinh làm việc thông qua các bài toán thực hành từ việc xác định tứ phân vị cơ bản trong các tập dữ liệu nhỏ đến các ứng dụng phức tạp hơn liên quan đến các mảng số lớn và các tình huống thống kê thực tế. Mỗi bài tập bao gồm một đáp án chi tiết hướng dẫn học sinh giải từng bước, trong khi định dạng in miễn phí đảm bảo khả năng tiếp cận cho cả việc giảng dạy trên lớp và tự học.
Bộ sưu tập phong phú của Wayground có hàng triệu tài nguyên về tứ phân vị do giáo viên tạo ra, được thiết kế đặc biệt phù hợp với các tiêu chuẩn toán học lớp 10, cung cấp cho các nhà giáo dục khả năng tìm kiếm và lọc mạnh mẽ để tìm các tài liệu phù hợp với nhu cầu giảng dạy chính xác của họ. Các công cụ phân hóa của nền tảng cho phép giáo viên tùy chỉnh các bài tập cho các trình độ kỹ năng khác nhau, cung cấp hỗ trợ bổ sung cho học sinh cần bổ trợ đồng thời cung cấp cơ hội làm giàu cho người học nâng cao. Có sẵn cả định dạng kỹ thuật số và PDF để in, các bài tập về tứ phân vị này tích hợp liền mạch vào kế hoạch bài học, cho dù giáo viên cần các hoạt động luyện tập nhanh, đánh giá kỹ năng toàn diện hay tài liệu ôn tập có mục tiêu. Các tính năng tùy chỉnh mạnh mẽ cho phép các nhà giáo dục sửa đổi nội dung hiện có hoặc kết hợp nhiều nguồn tài nguyên, tạo ra trải nghiệm học tập phù hợp nhằm giải quyết những lỗ hổng cụ thể trong hiểu biết thống kê đồng thời xây dựng sự tự tin trong các kỹ thuật phân tích dữ liệu.
