Responsabile: Prof. Giulio Magli - Delegato per i rapporti con la scuola: Prof. Marco Bramanti

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PROB2016 - Corso di Formazione per docenti di Scuola Secondaria:

"Modelli probabilistici"

Marzo - Aprile 2016

Laboratorio Didattico effediesse
Dipartimento di Matematica – Politecnico di Milano

Ciclo di lezioni del prof. Marco Bramanti

 

Iscrizioni: la scadenza per iscriversi è lunedì 29 febbraio 2016. E' prevista una quota di iscrizione di 50 euro. Iscrizione chiusa

 

Informazioni generali

Struttura del corso. 5 incontri di 3 ore l'uno, dalle 14.30 alle 17.30, nell'aula informatizzata del Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano, Via Bonardi 9, Milano, nei giorni seguenti:
lunedì 7, 14, 21 marzo, 4, 11 aprile 2016

Obiettivo generale e stile del corso
Il corso, come dice il titolo, si concentrerà principalmente su alcuni argomenti di calcolo delle probabilità che in base alle attuali indicazioni nazionali dovrebbero essere insegnati nell'ultimo anno dei Licei, ossia i "modelli probabilistici", come la legge binomiale, la legge di Poisson, la legge normale, ecc. Rispetto alle precedenti edizioni di corsi di formazione di calcolo delle probabilità e statistica tenuti da "effediesse", questo si differenzia per il fatto di coprire un numero molto più ristretto di argomenti, con l'intento di poter dare più spazio a esempi ed esercizi svolti in dettaglio. Gli argomenti saranno presentati in una forma rigorosa ma non più generale o astratta di quanto richieda l'insegnamento scolastico. Ci si soffermerà sugli aspetti critici e didattici, si suggeriranno dei possibili percorsi da seguire, ci sarà naturalmente spazio per la discussione e la condivisione delle esperienze e convinzioni didattiche dei partecipanti.

Sommario del corso
1. Introduzione metodologica e didattica sull'insegnamento della probabilità a scuola, con richiami essenziali (non una trattazione dettagliata) sul percorso di calcolo delle probabilità nei primi anni di liceo.
2. Generalità sulle variabili aleatorie discrete: variabili aleatorie, legge, densità discreta, valore atteso e sua proprietà. Esempi tipici di leggi discrete, in particolare processo di Bernoulli e legge binomiale, legge di Poisson. Svolgimento di esempi ed esercizi tipici in questo contesto e illustrazione dei significati modellistici di queste leggi.
3. Generalità sulle variabili aleatorie continue. Esempi tipici di variabili aleatorie continue.
4. Varianza di una variabile aleatoria e sue principali proprietà.
5. Legge normale standard, leggi normali, significati modellistici ed esempi di impiego di questa legge.
6. (Se il tempo lo consentirà). Concetto di campione casuale, variabile aleatoria "media campionaria", cenni alla legge dei grandi numeri, al teorema limite centrale e applicazioni.

Informazioni varie
Sarà rilasciato un attestato di partecipazione a tutti coloro che avranno firmato la presenza ad almeno 4 incontri su 5, indipendentemente dai motivi delle eventuali assenze.
Saranno fornite ai partecipanti indicazioni bibliografiche e sarà fornita almeno una parte del materiale didattico utilizzato per le lezioni (slides, ecc.).