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1、精编word版 下载可编辑通过对专题七的学习,我知道了数学探究与数学建模在中学中学习的重要性,知道了什么是数学建模,数学建模就是把一个具体的实际问题转化为一个数学问题,然后用数学方法去解决它,之后我们再把它放回到实际当中去,用我们的模型解释现实生活中的种种现象和规律。知道了数学建模的几点要求一个是问题一定源于学生的日常生活和现实当中,了解和经历解决实际问题的过程,并且根据学生已有的经验发现要提出的问题。同时,希望同学们在这一过程中感受数学的实用价值和获得良好的情感体验。当然也希望同学们在这样的过程当中,学会通过实际上数学探究本身应该说在平时教学当中,老师有些在课堂上也是这样教学的,他更重要的意
2、义就是引导老师增加一种教学方式,首先就是这个问题就是有点儿全新性,解决的方案不是很明了,这样学生要有一个尝试,一个探索的过程查询资料等手段来获取信息,之后采取各种合作的方式解决问题,养成与人交流的能力。实际上数学探究本身应该说在平时教学当中,老师有些在课堂上也是这样教学的,他更重要的意义就是引导老师增加一种教学方式,首先就是这个问题就是有点儿全新性,解决的方案不是很明了,这样的话学生要有一个尝试,一个探索的过程。数学探究活动的关健词就是探究,探究是一个活动或者是一个过程,也是一种学习方式,我们比较强调是用这样的方式影响学生,让他主动的参与,在这个活动当中得到更多的知识。探究的结果我们认为不一定
3、是最重要的,当然我们希望探究出来一个结果,通过这种活动影响学生,改变他的学习方式,增加他的学习兴趣和能力。我们也关心,大家也可以看到在标准里面,有非常突出的数学建模的这些内容,但是它的要求、定位和为什么把这些领域加到我的标准当中,你应该怎么看待这部分内容。数学建模学习心得体会刚参加工作那阵子就接触到“建模”这个概念,也曾对之有过关注和尝试,但终因功力不济,未能持之以恒给力研究,也就一阵烟云飘过了一下罢了。许校的讲座再次激起了我们对这个曾经的相识思考的热情。同样一个名词,但在新的时代背景下许校赋予了其更多新的内涵。首先是对“建模”的理解差异。那时更多的是一种短视或者说应试背景下的行为,“建模”的
4、理解就是给学生一个固定的模式的东西,通过教学行为让学生接受而成为其解决问题的一种工具;而许校的“建模”更多的是一种动态的或者说是一种有型而又不可僵化定型的东西,应该是可以助力学生发展最终可以成为学生数学素养的一部分。其次,对于如何建模我们可以看到更多不同。过去更多的是一种对数学模型简单重复的强化行为,显得单调而生硬;而许校的“建模”则更多的强调不同层面上引导学生通过“悟”、“辨”、“用”等环节,让学生立体式全方位的理解模型、建立模型,从而避免了过去那种“死模”而将学生“模死”的现象。许校的“模”,强调应该是一个利于学生可发展的模,可以进入到无意识和骨子里,成为学生真正的数学素养,最终能够跳出模
5、,从而达到模而不模的去形式化境界。数学建模学习心得(2)数学建模是一个经历观察、思考、归类、抽象与总结的过程,也是一个信息捕捉、筛选、整理的过程,更是一个思想与方法的产生与选择的过程。它给学生再现了一种“微型科研”的过程。数学建模教学有利于激发学生学习数学的兴趣,丰富学生数学探索的情感体验;有利于学生自觉检验、巩固所学的数学知识,促进知识的深化、发展;有利于学生体会和感悟数学思想方法。同时教师自身具备数学模型的构建意识与能力,才能指导和要求学生通过主动思维,自主构建有效的数学模型,从而使数学课堂彰显科学的魅力。为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来
6、描述各种现象,这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。 只有经历这样的探索过程,数学的思想、方法才能沉积、凝聚,从而使知识具有更大的智慧价值。动手实践、自主探索与合作交流是学生学习数学的重要方式。学生的数学学习活动应当是一个主动、活泼的、生动和富有个性的过程。因此,在教学时我们要善于引导学生自主探索、合作交流,对学习过程、学习材料、学习发现主动归纳、提升,力求建构出人人都能理解的数学模型。教师不应只是“讲演者”,而应不时扮演下列角色参谋提一些求解
7、的建议,提供可参考的信息,但并不代替学生做出决断。询问者故作不知,问原因、找漏洞,督促学生弄清楚、说明白,完成进度。仲裁者和鉴者评判学生工作成果的价值、意义、优劣,鼓励学生有创造性的想法和作法。 数学建模对教师、对学生都有一个逐步的学习和适应的过程。教师在设计数学建模活动时,特别应考虑学生的实际能力和水平,起始点要低,形式应有利于更多的学生能参与。在开始的教学中,在讲解知识的同时有意识地介绍知识的应用背景,在数学模型的应用环节进行比较多的训练;然后逐步扩展到让学生用已有的数学知识解释一些实际结果,描述一些实际现象,模仿地解决一些比较确定的应用问题;再到独立地解决教师提供的数学应用问题和建模问题
8、;最后发展成能独立地发现、提出一些实际问题,并能用数学建模的方法解决它。由于知识产生和发展过程本身就蕴含着丰富的数学建模思想,因此老师既要重视实际问题背景的分析、参数的简化、假设的约定,还要重视分析数学模型建立的原理、过程,数学知识、方法的转化、应用,不能仅仅讲授数学建模结果,忽略数学建模的建立过程。数学应用与数学建模的目的并不是仅仅为了给学生扩充大量的数学课外知识,也不是仅仅为了解决一些具体问题,而是要培养学生的应用意识,提高学生数学能力和数学素质。因此我们不应该沿用老师讲题、学生模仿练习的套路,而应该重过程、重参与,从小培养学数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,培养学生应用数
9、学的意识和能力也已经成为数学教学的一个重要方面。而应用数学去解决各类实际问题就必须建立数学模型。小学数学教学的过程其实就是教师引导学生不断建模和用模的过程。因此,用建模思想指导小学数学教学显得愈发重要。数学建模心得体会一年一度的全国数学建模大赛在今年的9 月21 日上午8 点拉开战幕,各队将在3 天72 小时内对一个现实中的实际问题进行模型建立,求解和分析,确定题目后,我们队三人分头行动,一人去图书馆查阅资料,一人在网上搜索相关信息,一人建立模型,通过三人的努力,在前两天中建立出两个模型并编程求解,经过艰苦的奋斗,终于在第三天完成了论文的写作,在这三天里我感触很深,现将心得体会写出,希望与大家
10、交流。 团队精神团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素,一队三个人要相互支持,相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分(数学好的只管建模,计算机好的只管编程,写作好的只管论文写作),很多时候,一个人的思考是不全面的,只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚,因此无论做任何板块,三个人要一起齐心才行,只靠一个人的力量,要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。 有影响力的leader在比赛中,leader 是很重要的,他的作用就相当与计算机中的cpu,是全队的核心,如果一个队的leader 不得力,往往影响一个队的正常发挥,就拿选题来说,有人想做a 题,有人想做b 题,如果争论一天都未确定方
11、案的话,可能就没有足够时间完成一篇论文了,又比如,当队中有人信心动摇时(特别是第三天,人可能已经心力交瘁了),leader 应发挥其作用,让整个队伍重整信心,否则可能导致队伍的前功尽弃。 合理的时间安排做任何事情,合理的时间安排非常重要,建模也是一样,事先要做好一个规划,建模一共分十个板块(摘要,问题提出,模型假设,问题分析,模型假设,模型建立,模型求解,结果分析,模型的评价与推广,参考文献,附录)。你每天要做完哪几个板块事先要确定好,这样做才会使自己游刃有余,保证在规定时间内完成论文,以避免由于时间上的不妥,以致于最后无法完成论文。 正确的论文格式论文属于科学性的文章,它有严格的书写格式规范
12、,因此一篇好的论文一定要有正确的格式,就拿摘要来说吧,它要包括6 要素(问题,方法,模型,算法,结论,特色),它是一篇论文的概括,摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光,但听阅卷老师说,这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序,这都是不符合论文格式的,这种论文也不会取得好成绩,因此我们写论文时要端正态度,注意书写格式。 论文的写作我个人认为论文的写作是至关重要的,其实大家最后的模型和结果都差不多,为什么有些队可以送全国,有些队可以拿省奖,而有些队却什么都拿不到,这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰,有条例性,能打动评委;其次,论文在语言上的表述也很重要,要注
13、意用词的准确性;另外,一篇好的论文应有闪光点,有自己的特色,有自己的想法和思考在里面,总之,论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。 算法的设计算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢,建议大家多用数学软件(mathematice,matlab,maple, mathcad,lindo,lingo,sas 等),这里提供十种数学建模常用算法,仅供参考1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法)2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算
14、法,通常使用matlab 作为工具)3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用lindo、lingo 软件实现)4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)6、最优化理论的三大非经典算法模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用)7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的)9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言
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