طرح درس (براساس سرفصل)
| # | عنوان | توضیحات |
|---|---|---|
| 1 | جایگاه درس در برنامه درسی دوره | درس “آمار و احتمالات (۱)” به عنوان یک درس زیربنایی، شالوده تفکر کمی و تحلیلی را در دانشجویان دوره کارشناسی جغرافیا بنیان می‌نهد. این درس نه تنها پیش‌نیازی مفهومی برای دروس تخصصی پیشرفته‌تری نظیر روش‌های کمی، سنجش از دور و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) محسوب می‌شود، بلکه به مثابه جعبه‌ابزاری حیاتی برای اجرای تحقیقات علمی و پروژه پایانی عمل می‌کند. |
| 2 | هدف کلی | هدف غایی این درس، آموزش دانشجویان به دانش نظری و مهارت عملی لازم برای تحلیل داده‌های جغرافیایی از طریق اصول بنیادین آمار توصیفی و تئوری احتمال است. فراتر از انتقال فرمول‌ها، این درس می‌کوشد تا “شهود آماری” را در دانشجویان پرورش دهد تا بتوانند به صورت مستقل، مسائل پیچیده جغرافیایی را به پرسش‌های قابل سنجش آماری ترجمه کنند. این هدف از طریق تلفیق مبانی تئوریک با کاربرد عملی ابزارهای نوین علم داده، نظیر محیط‌های برنامه‌نویسی R یا Python در پلتفرم‌های ابری، محقق می‌شود تا دانشجویان توانایی مواجهه با چالش‌های تحلیلی دنیای واقعی را کسب نمایند. |
| 3 | شایستگی های پایه | پس از اتمام موفقیت‌آمیز این درس، انتظار می‌رود دانشجو به مجموعه‌ای از شایستگی‌های کلیدی دست یابد که اساس کار علمی در جغرافیا را تشکیل می‌دهند. این شایستگی‌ها شامل تفکر آماری برای صورت‌بندی مسائل، سواد داده برای ارزیابی و کار با دیتاست‌های گوناگون، مهارت محاسباتی جهت پیاده‌سازی تحلیل‌ها در یک محیط نرم‌افزاری مدرن، قابلیت تفسیر تحلیلی برای استخراج معنا از خروجی‌های آماری و در نهایت، درک عدم قطعیت از طریق مبانی احتمال است. این مجموعه مهارت‌ها، دانشجو را برای یک فعالیت حرفه‌ای یا آکادمیک مبتنی بر شواهد آماده می‌سازد. |
| 4 | اهداف یادگیری | در پایان این دوره، دانشجو به طور مشخص قادر خواهد بود تا انواع متغیرهای موجود در داده‌های جغرافیایی را شناسایی کرده و آن‌ها را با استفاده از نرم‌افزار به شیوه‌ای کارآمد سازماندهی نماید. او توانایی محاسبه و تفسیر دقیق شاخص‌های مرکزی و پراکندگی را خواهد داشت و می‌تواند برای نمایش بصری یافته‌های خود، نمودارهای آماری گویا و حرفه‌ای تولید کند. همچنین، با تسلط بر مفاهیم پایه احتمال و توزیع‌های معروف، می‌تواند پدیده‌های تصادفی را مدل‌سازی کرده و اهمیت حیاتی قضیه حد مرکزی را به عنوان سنگ بنای استنباط‌های آماری در تحقیقات آینده خود تشریح نماید. |
| 5 | روش تدریس | فرآیند آموزش در این درس بر پایه یک رویکرد ترکیبی و دانشجومحور (Active Learning) استوار است. جلسات با سخنرانی‌های تعاملی برای پوشش جنبه‌های نظری آغاز شده، اما به سرعت به سمت کارگاه‌های عملی و یادگیری مبتنی بر پروژه سوق می‌یابد. با بهره‌گیری از پلتفرم‌های ابری پیشرو مانند Posit Cloud، دانشجویان مستقیماً در مرورگر وب خود به تحلیل دیتاست‌های واقعی جغرافیایی می‌پردازند. این روش نوین “یادگیری از طریق انجام دادن” (Learning by Doing)، ضمن حذف موانع فنی نصب نرم‌افزار، تجربه کاری واقعی و مهارت حل مسئله را در یک محیط تعاملی و مدرن شبیه‌سازی می‌کند. |
| 6 | وظایف دانشجو | موفقیت در این درس مستلزم تعهد و مشارکت فعال دانشجو در تمامی ابعاد فرآیند یادگیری است. از دانشجو انتظار می‌رود علاوه بر حضور منظم در کلاس، با مطالعه پیشینی مطالب، آمادگی لازم برای مشارکت در بحث‌ها را کسب کند. انجام دقیق و به موقع تکالیف هفتگی که عمدتاً بر تحلیل عملی داده‌ها متمرکز است. همچنین، مشارکت جدی در پروژه پایانی، که فرصتی برای یکپارچه‌سازی تمام مهارت‌های آموخته‌شده در یک سناریوی تحقیقاتی واقعی است، بخشی ضروری از مسئولیت‌های دانشجویی در این دوره به شمار می‌رود. |
| 7 | منبع | منصورفر، کریم (1391). روش‌های آماری. انتشارات دانشگاه تهران. آذر، عادل و مومنی، منصور (1392). آمار و کاربرد آن در مدیریت. انتشارات سمت. Wickham, H., & Grolemund, G. (2017). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O’Reilly Media. (نسخه آنلاین این کتاب به صورت رایگان در دسترس است و به عنوان منبع اصلی برای بخش عملی استفاده خواهد شد) وبسایت‌ها و پلتفرم‌های آموزشی مانند Coursera، edX و DataCamp برای ویدئوها و تمرین‌های تکمیلی. |
| 8 | مواد و امکانات آموزشی | اجرای موفقیت‌آمیز این درس نیازمند یک زیرساخت آموزشی مدرن است. کلاس درس باید به ویدئو پروژکتور و اینترنت پرسرعت مجهز باشد. مهم‌ترین ابزار این دوره، پلتفرم ابری Posit Cloud (RStudio Cloud) است که به دانشجویان اجازه می‌دهد تنها با یک مرورگر وب به یک محیط تحلیل آماری قدرتمند دسترسی داشته باشند. استفاده از یک سیستم مدیریت یادگیری (LMS) برای اشتراک‌گذاری محتوای درسی، دیتاست‌های واقعی و مرتبط با جغرافیا (مانند داده‌های اقلیمی، جمعیتی و فضایی) و ایجاد یک کانال ارتباطی موثر بین استاد و دانشجویان، از دیگر الزامات این دوره است. |
| 9 | نحوه ارزشیابی | ارزشیابی در این درس یک فرآیند مستمر است که با هدف سنجش ابعاد مختلف یادگیری دانشجو طراحی شده است. این ارزشیابی از یک رویکرد تک‌بعدی مبتنی بر امتحان فاصله گرفته و عملکرد دانشجو را در طول ترم می‌سنجد. وزن قابل توجهی به تکالیف عملی هفتگی (۳۰%) اختصاص داده شده است تا مهارت‌های کاربردی دانشجو ارزیابی شود. آزمون‌های میان‌ترم (15%) و پایان‌ترم (55%) نیز دانش نظری و توانایی حل مسئله او را می‌سنجند. این ترکیب متوازن تضمین می‌کند که هم درک مفهومی و هم توانایی اجرایی دانشجو به طور جامع مورد قضاوت قرار گیرد. |
| 10 | فایل | Pdf File |