Phương pháp toán trong Sinh học
Học phần "Phương pháp toán trong Sinh học" được thiết kế chuyên biệt cho học viên cao học chuyên ngành Lý luận và Phương pháp dạy học (LL&PPDH) bộ môn Sinh học. Khóa học tập trung giải quyết yêu cầu khách quan hóa và định lượng dữ liệu thực nghiệm sư phạm trong các công trình nghiên cứu, đặc biệt là luận văn thạc sĩ khoa học giáo dục. Học phần trang bị cho học viên nền tảng bản chất của dữ liệu giáo dục, từ việc phân loại chính xác các thang đo (định danh, thứ bậc, khoảng, tỷ lệ) đến việc thiết lập và kiểm soát các mô hình thiết kế thực nghiệm sư phạm kinh điển (Pretest – Posttest, Solomon). Trọng tâm học phần đi sâu vào các công cụ thống kê ứng dụng: kiểm định phân phối chuẩn, kiểm định sai khác trung bình (t-test, ANOVA), thống kê phi tham số (Mann-Whitney U, Wilcoxon, Chi-square), phân tích tương quan – hồi quy, và đo lường độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha, độ khó P, độ phân biệt D). Điểm nhấn thực tiễn của khóa học là giúp học viên phân biệt rõ rệt giữa ý nghĩa thống kê (p-value) và kích thước tác động sư phạm thực chất (Cohen's d), trực quan hóa dữ liệu trực quan bằng các biểu đồ khoa học (Boxplot, Scatter plot), trình bày bảng biểu chuẩn APA 7th, cũng như ứng dụng vào cả hai mảng: (1) Thực nghiệm sư phạm trong trường phổ thông và (2) Hướng dẫn học sinh trung học nghiên cứu khoa học kỹ thuật (ViSEF/ISEF).
Yêu cầu Mã lớp học phần để ghi danh
Khóa học bao gồm:
Chuẩn đầu ra môn học (CLOs)
Chương trình đào tạo chi tiết
2 chương • 4 bài họcThông tin Giảng viên
Trịnh Đăng Mậu
Giảng viên chínhPhó Giáo sư • Chuyên môn: Đa dạng sinh học, công nghệ sinh học Tảo • tdmau@ued.udn.vn
Giảng viên chưa cập nhật thông tin tiểu sử cá nhân.
Hệ thống tích hợp công nghệ AI để giải đáp thắc mắc theo thời gian thực ngay khi bạn đang xem video hoặc đọc bài, tự động sinh các câu hỏi trắc nghiệm kiểm tra độ hiểu bài sau từng phần học.
Đơn vị quản lý
Khoa Công nghệ Thông tin & Khoa học Máy tính
Bộ môn Trí tuệ Nhân tạo và Hệ thống Thông tin