Corsi di formazione di Statistica per docenti nell’ambito del PLS

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Data e ora di inizio: 
febbraio-marzo 2016
Data Scadenza: 
Fri, 26/02/2016

Corsi di formazione di Statistica per docenti nell’ambito del PLS. http://www.istruzioneveneto.it/wpusr/archives/40621

Nell’ambito del Progetto Lauree Scientifiche (PLS), l'URS per il Veneto promuove incontri di formazione rivolti ai docenti e finalizzati ad avvicinare la pratica didattica a tematiche innovative in linea con le Indicazioni Nazionali e le Linee Guida di cui al Riordino operato con i DD.PP.RR. 87, 88 e 89 del 2010. Gli incontri sono stati progettati dai referenti dell’USR e dai referenti universitari del PLS. Sono costruiti secondo un modello che realizza un laboratorio di progettazione didattica, che si svolge in varie fasi, che, per coniugare le esigenze contenutistiche con quelle più propriamente didattiche, sono così articolate: - introduzione teorica - progettazione e realizzazione in classe di una o più unità di apprendimento concernente/i le tematiche individuate - un incontro di socializzazione e confronto delle esperienze. Tra i settori interessati c'e' anche Statistica. Il numero dei partecipanti è limitato (25) e si accetteranno le iscrizioni in ordine di arrivo. Ci si può iscrivere ad un solo corso. Per iscriversi si prega di compilare il format relativo scegliendo il corso al seguente link: http://www.istruzioneveneto.it/limesurvey/index.php?sid=52287&lang=it PROGRAMMA DI STATISTICA L’attività propone quattro incontri di formazione e aggiornamento sul tema "Statistica: elementi di base" e ha come destinatari i docenti della scuola secondaria di secondo grado. Gli incontri si svolgeranno in quattro pomeriggi nelle date 26.2, 4.3, 11.3, 18.3, (dalle ore15.00 alle 18.00) presso il Dipartimento di Scienze Statistiche dell’Università di Padova, aula SC140. I seminari saranno tenuti da Alessandra Salvan e Laura Ventura, docenti del Dipartimento di Scienze Statistiche.
Il numero di posti disponibile è di 25 partecipanti. Le tematiche trattate sono: 1. Dati, grafici, misure di sintesi. Si introducono le nozioni di base della Statistica Descrittiva, offrendo così spunti che a partire da semplici esempi consentano di mettere in evidenza il carattere interdisciplinare della statistica.
Gli argomenti trattati sono: i dati e le variabili (caratteri); la presentazione dei dati attraverso frequenze, tabelle e grafici; le principali misure numeriche di sintesi, di posizione e variabilità. 2. Dati bivariati, associazione, correlazione e regressione. Si esaminano le tecniche di Statistica Descrittiva utili per studiare la relazione tra due variabili osservate su un insieme di soggetti o in diverse realizzazioni di un esperimento.
I metodi utilizzabili dipendono dalla natura delle variabili in esame. Ad esempio, lo studio della relazione tra fumo e patologie respiratorie si basa su metodi differenti da quelli utili per valutare sperimentalmente la resistenza a partire da misurazioni di corrente e tensione: nel primo caso si tratta di due variabili qualitative, nel secondo di variabili quantitative. Gli argomenti trattati sono: variabili doppie, tabelle di contingenza per l'analisi di due variabili qualitative, distribuzioni congiunte, condizionate e marginali, indice di dipendenza chi-quadrato, correlazione e regressione per lo studio della relazione tra due variabili quantitative. 3. Nozioni di probabilità
Si vuole mettere in evidenza come il Calcolo delle Probabilità sia necessario quando dall’analisi dei dati campionari si intende risalire - quantificando l'incertezza - alle caratteristiche della popolazione (inferenza). La statistica descrittiva infatti è utile per organizzare e sintetizzare i dati.
Gli argomenti trattati sono: esperimento casuale, spazio degli esiti e evento, probabilità, probabilità condizionata, indipendenza, Teorema di Bayes. 4. Introduzione all'inferenza statistica
Si introducono le idee e i metodi dell'inferenza statistica. L'inferenza statistica è presentata in modo graduale. Si introducono inizialmente le idee di base: il modello statistico normale e i modelli per dati discreti, l'inferenza sulla media, la distribuzione dell'errore di stima. Successivamente, si introducono i problemi di stima intervallare e di verifica di ipotesi.

Dove: 
Padova

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