概率统计课程学情分析
一、基本信息
1. 您的年级:
大一
大二
大三
大四
2. 您的专业:
财务管理
大数据
电信
工商管理
机电
计算机
金融学
旅游管理
软件工程
数字经济
通信工程
土木工程
行政管理
人工智能
智能建造
自动化
外语
其他
3.
您的微积分基础水平：
优秀（80分以上）
良好（70-80分/中等）
一般（60-70）
薄弱（60以下）
4.
您的线性代数基础水平：
优秀（80分以上）
良好（70-80分/中等）
一般（60-70）
薄弱（60以下）
二、知识与能力水平自评
5. 您对以下概率统计基础概念的熟悉程度（1-5分，1=完全不懂，5=熟练掌握）:
1
2
3
4
5
随机事件
频率
概率公理化定义
古典概型
条件概率
随机事件的独立性
随机变量的分布函数
离散型随机变量及其分布
连续型随机变量及其分布
随机变量函数的分布
二维随机变量及其分布
边缘分布
相互独立的随机变量
两个随机变量函数的分布
数学期望
方差
协方差、相关系数和矩
大数定律
中心极限定理
总体、样本与统计量
常用的三大抽样分布
正态总体的抽样分布
点估计和性质
区间估计
假设检验
6. 您的计算能力如何（如积分计算）?
非常熟练，可独立完成复杂推导
一般，需参考公式或例题
困难，常因计算错误影响结果
7.
您在逻辑思维方面的表现:
能独立推导并解释原理
在教师引导下可理解
难以建立逻辑链条
三、学习态度与动机
8. 您学习本课程的主要目标（可多选）:
考研/升学需求
专业应用
个人兴趣
学分要求
及格万岁
9. 您认为本课程与专业发展的关联程度如何?
非常相关（5分）
比较相关（4分）
一般（3分）
不太相关（2分）
无关（1分）
四、学习策略与习惯
10. 您更倾向通过哪种方式学习概率统计?
教师讲授
案例分析
在线课程（如MOOC）
数学实验应用
小组合作项目
利用AI学习
其他
11. 您在小组合作中通常扮演的角色:
组织者（分配任务、统筹进度）
执行者（完成具体建模或编程）
创新者（提出新思路或跨学科结合）
被动参与者
12. 您使用过以下哪些工具进行数据分析?（多选）
Excel
Python
R
SPSS
MATLAB
未接触
其他
13. 您对混合式教学（线上微课+线下面授）的适应程度?
完全适应
基本适应
不适应
14. 是否会提前预习课程内容
每次都会预习，并做好详细笔记
经常预习，但没有做笔记的习惯
偶尔预习，视课程难度和时间安排而定
几乎不预习
15.
在学习过程中遇到困难时的解决方式
主动向老师或同学请教
自己查阅相关资料（如教材、参考书、网络资源等）解决
与同学讨论交流，共同解决问题
放弃解决，等待老师讲解
利用AI学习
其他方法
16. 熟悉哪些人工智能的模型
DEEPSEEK
腾讯元宝
CHATGPT
豆包
千问
KIMI
其他
17. 您课后平均每天投入本课程的学习时间:
<0.5小时
0.5-1小时
1-2小时
>2小时
五、学习需求与偏好
18. 希望在哪些方面得到更多的帮助和支持
理论知识讲解更加详细、通俗易懂
提供更多的练习题和实例，加强实践能力培养
开展小组讨论和合作学习，互相交流学习经验
老师能够及时解答学习过程中的疑问
其他
19. 对概率统计课程教学的期望
希望教学内容更加贴近实际生活和专业应用
希望教学方法更加多样化，如采用案例教学、项目教学等
希望增加课堂互动环节，提高学习积极性
希望老师能够提供更多的学习资源，如电子课件、参考书籍、在线课程等
其他
六、课程思政了解情况
20. 了解哪些数学家及其工作?
钱伟长
张恭庆
石钟慈
吴文俊
丁夏畦
袁亚湘
王元
冯康
周毓麟
华罗庚
王梓坤
张景中
田方增
李善兰(清末)
陈景润
谷超豪
陈翰馥
潘承洞
其他
21. 您是否认同“统计伦理与数据真实性”是课程重要组成部分?
完全认同，需强化职业道德教育
中立，更关注技术本身
不认同，与课程关联性低
22. 您对融入“课程思政”的建议（例如:通过科学家故事、国家战略数据案例等）:
七、教学建议
23. 您更认可的考核方式是（多选）
闭卷笔试
实验报告
项目答辩
混合考核（笔试+实践）
综合性作业
其他
24.
您希望课程强化哪些模块?（多选）
数学理论推导
跨学科案例
编程实践
思政融合
其他
25. 您希望课程增加哪些教学形式（可多选）:
分层任务（根据基础匹配不同难度项目）
数学实验应用
数学家的故事
概率统计的发展历史
跨学科案例
人工智能领域应用
其他
26. 对课程学习成效的期待
分数及格
分数优异
概率统计深入理解
应用数学能力提高
数学实践能力提高
数学文化素质提升
27. 其他的教学建议________________
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