摘要：概率统计作为数学学科的重要组成部分，在现实生活中具有广泛的应用。传统教学模式往往侧重于公式推导与计算训练，缺乏与实际问题的联系，导致学生学习兴趣不高，理解不深入。跨学科融合教学能够将数学知识与其他学科知识相结合，使学生在真实情境中理解概率统计的应用价值。本研究探讨了概率统计与现实问题融合的教学策略，旨在提高学生的数学建模能力、数据分析能力和跨学科思维能力，从而提升学习兴趣和应用能力。

关键词：概率统计；跨学科融合；现实问题

《义务教育数学课程标准（2022 年版）》（以下简称 “新课标”）强调初中数学知识和方法的层次性和多元性，适当考虑跨学科主题学习。体会数学知识之间、数学与其他学科之间、数学与生活之间的关系，能运用数学与其他学科的知识与方法分析问题并解决问题。

一、概率统计与现实问题融合教学的必要性

（一）提升数学应用能力，增强学生学习兴趣

概率统计作为初中数学的重要内容，具有较强的现实应用背景。然而，传统教学模式侧重于概念讲解和计算训练，忽视了数学与现实问题的结合，导致学生难以理解其实际价值。通过跨学科融合教学，可以引导学生在真实情境中运用概率统计知识，例如，在分析天气预报、调查市场消费趋势、研究体育比赛胜率等问题时，让学生主动收集数据，计算概率，形成数学应用意识。

培养数据分析能力，提高问题解决能力

现代社会充满着大量的数据，如何合理利用数据进行分析和决策成为一项核心能力。在概率统计教学中，通过跨学科融合，学生可以学习如何从实际问题出发，收集数据、整理数据、分析数据，并用数学方法进行推理。例如，在生物学中，学生可以通过分析不同环境下植物生长的数据，探讨影响植物生长的概率因素；在经济学中，学生可以研究市场消费习惯，分析某种商品的销售概率。通过数据分析训练，学生能够更好地理解数学的实际应用，提高逻辑思维能力和解决问题的能力。

促进跨学科思维，提高综合素养

概率统计不仅是数学的核心内容，同时也广泛应用于物理、化学、生物、经济学、社会学等多个学科。在实际教学中，教师可以通过跨学科融合，让学生在不同领域中运用数学方法。例如，在历史学科中，学生可以通过概率分析战争胜负的因素，在化学学科中，可以利用数据统计分析实验误差。通过这种多学科融合的教学方式，学生可以掌握数学思维在不同领域中的应用，提高综合素养，为未来的学习和工作奠定良好基础。

二、跨学科融合背景下概率统计教学的实践策略

（一）结合科学实验，探索概率统计的实际应用

概率统计与科学实验密切相关，能够通过实验数据分析增强学生对数学概念的理解。在教学过程中，教师可以通过设计实验，使学生在实际操作中体会概率统计的应用价值。例如，在物理实验中，学生可以研究弹簧振动的周期分布，通过多次测量不同弹簧的振动周期，绘制频率分布表，并利用统计方法分析误差情况。在化学实验中，可以让学生测量不同浓度催化剂对反应速率的影响，统计实验数据，分析变量之间的概率关系。此外，在生物学中，可以让学生计算某种遗传病的遗传概率，结合孟德尔遗传定律的实验数据，分析基因分布的数学规律。这些实验不仅使学生更直观地理解概率的概念，还能提高他们的数据分析能力和实验设计能力，使数学与科学实验紧密结合，增强跨学科学习体验。通过实验数据收集、整理、分析和建模，学生能够认识到概率统计在实际科学研究中的重要作用，提高学习兴趣，促进数学知识的深入理解和应用。

结合社会调查，提升数据统计的实践能力

社会调查是概率统计的重要应用领域，能够帮助学生理解数学在社会科学中的广泛应用。教师可以组织学生开展小型调查活动，让他们通过数据收集和分析，探索现实问题的数学规律。例如，在市场调查中，学生可以统计不同品牌文具的市场占有率，设计调查问卷，收集数据，并利用概率统计方法计算各品牌的受欢迎程度。此外，在社区调研活动中，学生可以调查居民对公共交通使用情况的统计数据，计算每天不同时间段的客流量分布，并分析高峰时段的乘客比例，从而理解概率在交通规划中的作用。学生还可以在学校范围内进行学业与作息关系的研究，统计不同作息时间段的学生学习成绩，分析数据之间的相关性，利用回归分析法建立数学模型。通过社会调查，学生能够掌握数据采集、整理、统计分析等技能，提高数据处理能力，培养科学严谨的数学思维，增强解决实际问题的能力，同时深化对概率统计的理解，使数学学习更加贴近现实，提高跨学科融合的应用价值。

结合经济学知识，分析概率统计在商业决策中的应用

经济学中大量使用概率统计方法进行市场预测、风险评估和投资分析，教师可以通过经济学案例教学，使学生理解数学在商业领域的实际价值。例如，在市场预测教学中，教师可以引导学生研究某种商品在不同季节的销售数据，并利用概率统计方法计算未来销量的预测值。例如，通过分析某餐饮品牌不同时间段的销售情况，利用数学模型计算高峰时段的订单概率，优化库存管理，提高销售效率。此外，在保险行业分析中，教师可以让学生研究保险公司如何计算保险赔付的概率，分析不同类型保险产品的风险等级。例如，教师可以让学生计算不同年龄段购买健康保险的风险概率，并讨论保险公司如何利用这些数据设定保费和赔付标准。

结合人工智能与大数据技术，拓展概率统计的应用领域

人工智能与大数据技术的发展，使得概率统计在数据分析和预测建模中的作用日益增强。在教学过程中，教师可以结合人工智能技术，让学生体验数据分析与数学建模的结合。例如，在互联网推荐算法教学中，教师可以指导学生研究社交媒体平台如何利用用户行为数据计算点击率，并分析推荐系统如何通过数据挖掘优化个性化内容推荐。例如，学生可以研究某电商平台的商品推荐算法，分析哪些因素影响商品的曝光率，利用回归分析或贝叶斯概率计算不同商品被推荐的概率。此外，在大数据的应用教学中，教师可以让学生研究天气预测模型，分析过去的气象数据，并利用统计方法建立天气预测模型。例如，学生可以利用历史降水数据计算未来降雨概率，并分析不同地区的降雨趋势。

结束语：概率统计是数学与现实世界联系最为紧密的内容之一，通过跨学科融合教学，能够使学生在实际情境中理解概率统计的应用价值。通过科学实验、社会调查、经济学分析以及人工智能大数据技术的结合，学生不仅能够提高数学应用能力，还能够培养跨学科思维，提高解决实际问题的能力。未来的教学应进一步探索多学科融合的方法，优化教学模式，使数学学习更加贴近现实，提高学生的综合素养，为其未来的发展奠定良好基础。

参考文献

张万洁.新课改下初中数学跨学科主题教学探究 [J]. 数理天地（初中版），2024 （18）：93-95.

[2] 韩会会，吕佳.跨学科融合背景下初中数学概率统计教学研究 [J]. 学园，2024 （21）：113-115.

作者简介：张高平，出生年月：1977.03.19，性别：女，民族：汉，籍贯：吉林省，学历：本科，职称：中级，研究方向：双减。