Skip to content

Module 1.3 · Uncertainty (Sai số) ​

Thuộc Package 1 · Observe & Measure.

Tôi sẽ làm được gì

Tôi hiểu rằng mọi phép đo đều có sai số, và nói được kết quả của mình nằm trong khoảng nào.

Unit3
Mastery level5 tới 12
Lớp (VN)6 tới 12
Key concept chínhEvidence (Bằng chứng)

Module này đổi hẳn quan hệ của learner với con số. Trước nó, con số là đáp án. Sau nó, con số là một khoảng kèm mức tin cậy.


Unit 1 · Every measurement has error (Đo là có sai số) ​

Tôi sẽ làm được chấp nhận rằng không phép đo nào cho giá trị thật, và nói được sai số của mình đến từ đâu.

Mastery level 5-10 · Lớp 6-11 · Evidence (Bằng chứng)

BậcLearner làm được gì
Đang hình thànhCoi số đo được là giá trị thật; sai lệch là do mình vụng
ĐạtBiết mọi phép đo có sai số, kể cả khi làm cẩn thận
VữngChỉ ra được các nguồn sai số cụ thể trong chính thí nghiệm mình vừa làm

Bằng chứng đạt. Sau một bài thực hành, learner liệt kê được ba nguồn sai số thật của bài đó, không phải ba câu chung chung chép từ mẫu.

Hiểu lầm thường gặp. Sai số nghĩa là mình làm sai. Đây là hiểu lầm do chính chữ "sai" trong tiếng Việt tạo ra. Sai số là tính chất của phép đo, không phải lời phê về người đo, và một phép đo cẩn thận vẫn có sai số.

Knowledge node. Sai số · Giá trị thật · Nguồn sai số · Độ chính xác


Unit 2 · Significant figures (Chữ số có nghĩa) ​

Tôi sẽ làm được ghi kết quả với đúng số chữ số mà phép đo của tôi cho phép.

Mastery level 7-11 · Lớp 8-12 · Form (Hình thái)

BậcLearner làm được gì
Đang hình thànhChép nguyên dãy số máy tính hiện ra
ĐạtLàm tròn theo quy tắc chữ số có nghĩa
VữngGiải thích vì sao thêm chữ số là nói dối về độ chính xác mình có

Bằng chứng đạt. Learner đo bằng thước chia tới milimet và ghi kết quả 12,3 cm, không ghi 12,30476 cm dù máy tính hiện ra thế.

Hiểu lầm thường gặp. Nhiều chữ số sau dấu phẩy thì chính xác hơn. Ngược lại: viết 12,30476 cm từ một cái thước chia milimet là tuyên bố một độ chính xác mà dụng cụ không hề có.

Knowledge node. Chữ số có nghĩa · Làm tròn · Độ chính xác của dụng cụ


Unit 3 · Systematic and random error (Sai số hệ thống và ngẫu nhiên) ​

Tôi sẽ làm được phân biệt loại sai số mà đo lặp chữa được, với loại đo bao nhiêu lần cũng không chữa được.

Mastery level 9-12 · Lớp 10-12 · Patterns (Quy luật) · Evidence (Bằng chứng)

BậcLearner làm được gì
Đang hình thànhCoi mọi sai lệch là cùng một loại
ĐạtPhân biệt được sai số ngẫu nhiên và sai số hệ thống
VữngChỉ ra cách xử lý khác nhau cho hai loại, và nhận ra loại nào đang chi phối

Bằng chứng đạt. Learner nhận ra cân chưa chỉnh về 0 gây sai số hệ thống, và nói rõ đo thêm một trăm lần cũng không cứu được, phải chỉnh cân.

Hiểu lầm thường gặp. Đo nhiều lần thì sai số nào cũng giảm. Chỉ sai số ngẫu nhiên giảm. Sai số hệ thống lặp lại y hệt ở mọi lần đo, nên trung bình của một nghìn lần đo lệch vẫn lệch đúng bằng đó.

Đây cũng là lý do một bộ dữ liệu rất nhất quán vẫn có thể sai hoàn toàn, và learner hay tin nhầm rằng nhất quán nghĩa là đúng.

Knowledge node. Sai số ngẫu nhiên · Sai số hệ thống · Độ chụm và độ đúng · Hiệu chuẩn


Dạy module này theo kiểu IB ​

Concept-based. Khái niệm dẫn dắt là Evidence: mọi bằng chứng đều đi kèm một mức không chắc chắn, và giấu mức đó đi làm bằng chứng yếu hơn chứ không mạnh hơn.

Inquiry. Khuôn cái cân bị lệch, dành cho unit 3:

text
Giáo viên bí mật chỉnh một cái cân lệch đi 5 gam
     ↓
Các nhóm cân cùng một vật, nhóm dùng cân lệch cho số RẤT nhất quán
     ↓
"Nhóm nào đo chụm nhất?" (nhóm dùng cân lệch thắng)
     ↓
"Vậy nhóm đó có đo ĐÚNG không?"

Khoảnh khắc nhóm đo chụm nhất hoá ra sai nhất là khoảnh khắc learner tách được độ chụm khỏi độ đúng, và đó là hai khái niệm mà tiếng Việt đời thường gộp chung vào một chữ "chính xác".

Kết thúc Package 1 ​

text
Observe carefully   thấy đúng cái xảy ra
Measure             biến nó thành con số kiểm được
Uncertainty         biết con số đó chắc tới đâu

Package 2 · Investigate →