概念图教学策略在初中数学单元复习中的实践与探究

来源 :湖南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sust_alex
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
单元复习课是初中数学的基本课型之一,一堂有效的单元复习课,能够促进教学目标的达成,课前课后学生的变化是衡量单元复习课有效性的重要标准。传统的单元复习课教学模式主要是教师讲解知识点,学生听课做笔记,教师出示例题,学生练习提升,或者师生边做题边梳理知识点。但这忽视了数学知识点之间的逻辑联系,导致大部分学生即便上了复习课,原本零散数学知识依旧不成系统,面对复杂的数学问题,仍然找不到解决方法,久而久之,甚至对单元复习课产生了厌烦情绪。如何构建一种新的数学单元复习教学模式,帮助学生掌握知识结构,激发学习兴趣,提升单元复习课的有效性,让学生在复习课中有所得,是值得研究的问题。本研究在进行文献分析的基础上,追溯了概念图的理论基础,提炼出概念图教学策略的应用原则;其次,选取湖南省保靖县雅丽中学两个班的学生进行问卷调查,探析初中数学单元复习中存在的问题,从教师和学生两个维度分析了数学单元复习中运用概念图的优势,归纳了基于概念图策略的初中数学单元复习课教学模式。再次,在雅丽中学选择了四个班级,分为实验组和对照组进行一个学期的教学实验,实验组在单元复习课中运用概念图教学策略,对照组的复习课以传统方式进行教学,实验期间利用数次考试检测学生的数学成绩,通过统计分析,验证概念图教学对学生成绩的影响效果;接着,在实验班进行概念图教学策略应用效果的问卷调查,并结合访谈结果对概念图的效果进行综合分析;最后,基于教学实践给出了教学建议,并对研究进行总结、反思和展望。研究得出的主要结论是:在初中数学单元复习教学中运用概念图策略,能够帮助学生掌握数学知识结构,激发学生的复习兴趣,提升学生的数学成绩,有利于提高学生解决复杂数学问题的能力。在性别方面,概念图教学策略对男女学生的影响无显著差异;但对中低水平学生,概念图策略的影响效果量较大。
其他文献
道路交通环境中的行人与车辆检测是智能驾驶环境感知中的一个重要环节,能够为车辆后续的控制以及决策提供信息基础。近年来,基于卷积神经网络的行人与车辆检测算法已经成为了主流方案,但是在真实道路交通检测环境下,对于算法的检测速度、检测精度、漏检率以及错检率都有着更高的要求。因此本文基于主流的YOLOv4目标检测算法进行了改进,并将其应用于行人与车辆检测,使得该算法能够更加适应真实道路交通检测场景。本文的主
液体静压主轴精度高、承载能力和刚度大,常作为高速精密机床的重要部件,液体静压轴承理论是设计和解释其技术性能指标的基础。虽然现有基于液膜牛顿剪切模型的轴承理论较为成熟且已有大量学者使用该理论进行设计,但课题组在长期研究主轴并跟踪其实际应用发现,现有理论计算结果与实验结果存在显著差异,转速越高,差异越大。这一矛盾现象表明,主轴的剪切作用和表面特征导致轴承液膜流动特性发生了深刻变化,现有理论难以满足主轴
随着市场需求的多样化与复杂化,装配作业中的环境复杂性、工件定位精度以及装配对象的多样化等因素给机械臂的自主精准装配造成了很大的挑战。因此,研究机器人装配操作的自主性与智能化意义重大。本文针对轴孔自主装配算法开展了相关研究,主要内容如下:(1)机械臂的高效轨迹规划。面对姿态的流形特性以及跨零点情况,现有的动态运动基元(Dynamic movement primitives,DMPs)算法很难达到预期
在民用和军用领域,迫切需要研制出吸波效果好、物理性能优越的电磁波吸收材料。还原氧化石墨烯(RGO)继承了石墨烯优秀的物理特性,同时其残存的缺陷和含氧基团,能有效改善阻抗匹配和增强极化损耗,因此被认为在微波吸收领域具有很强的应用前景。把二维RGO片进一步堆叠成三维多孔结构,可以成为其他材料附着的框架,带来更好的吸波效果。本文把片状聚苯胺(PANI)和铁/碳(Fe@C)纳米盒附着石墨烯片上,分别制备了
活性粉末混凝土(RPC),自问世以来凭藉其强度、韧性和耐久性都远高于普通混凝土,在桥梁、轨道、水利、核电和市政等基建领域得到大量运用。不少研究者尝试从RPC与钢材组合形式多样性的角度出发,挖掘RPC在组合结构中的工程利用价值,众多研究显示RPC与型钢组合形成不同截面类型的组合梁可充分发挥两种材料的优势。根据目前研究现状,针对RPC与型钢组合形式的研究多集中于材料性能方向的理论分析以及异形截面梁构件
自2000年步入老龄化社会至今,我国已成为世界上老龄人口最多的国家,加之现代家庭结构的改变使得传统的家庭养老功能弱化,社会养老问题日益突出。虽然政府在养老领域投入了大量的财政资金,但随着老龄化程度的不断加深、老龄群体需求的多样化,养老服务市场供给不足与供需不匹配并存,仅依靠政府承担养老服务的供给已难以为继。此情形下,由政府和市场共同承担养老服务的供给是理之所在,然而养老服务业前期投资大、回报周期长
近年来我国经济水平稳步增长使得国内汽车保有量急速增加,汽车虽然方便了居民的日常出行需要并成为应用最广泛的交通工具,但同时也使交通事故频繁发生,驾驶安全问题引起更为广泛的关注。研究汽车高级辅助驾驶系统也成为当下热点,将计算机视觉领域表现出优秀性能的深度学习方法运用于汽车辅助驾驶方向正成为如今的发展趋势。本文主题是基于深度学习的方法对前方碰撞预警系统进行研究,研究对象是汽车行驶道路前的车辆与行人目标,
本研究中使用的数据来自重症监护医学信息库(Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care,MIMIC数据库),它由医院数据库、医院供货商订单、在线资源、Carevue数据库(CV)与Metavision(MV)数据库5个数据来源或模块整合而成,这导致部分信息存在存储差异,给数据清理,数据整理,数据统一化及分析带来很大难度。我们以MIM
近年来,随着机器人学及其相关领域技术的不断发展,移动机器人作为其重要载体被广泛应用于快递物流、公共服务、宇宙探险、危险救援等行业。社会对于移动机器人的需求量在不断增大,对于移动机器人领域的技术研究具有重要的价值。其中,路径规划技术是实现移动机器人导航的关键技术,影响着移动机器人导航过程中的效率和安全性。本文针对传统的采样规划算法在复杂环境中存在的路径质量不稳定、收敛速度缓慢、难以获取初始路径解等问
计算机科学与网络通信技术的飞速发展为机器人技术的研究及应用拓宽了道路。随着单个机器人工作任务难度的提升,多机器人系统协同控制的优势愈发明显。对多机器人系统的研究融合了机械电子、传感器技术、信息处理、计算机技术、控制论以及人工智能等多学科的研究成果,具有重要的理论研究和实际应用价值。本文基于leader-follower控制思想,对多机器人系统的路径跟随控制问题进行研究。第一章结合本课题的当前研究背