构建教与学深度联结的数学课堂

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教学的理想境界是"教"与"学"在精准契合的基础上实现深度联结,而在实际教学中教与学的落差却真实存在。为了尽可能地减小甚至消弭这样的落差,教学中要做到:用心解读儿童,实现精准对接;顺应学习路径,实现有效融合;利用学生资源,实现深度联结。因学而教,顺学而引,促进儿童做更好的自己。
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确定马歇尔设计试验结果既昂贵又耗时,而且需要熟练的人员。在本研究中,采用了被称为基因表达式编程(GEP)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和人工神经网络(ANN)的计算技术,开发了评估空隙率(Va)的经验预测模型,热拌沥青(HMA)密实压实样品的马歇尔稳定度(MS)和马歇尔流值(MF)。在Karcon private limited(巴基斯坦建筑公司)的监督下,从四个不同的正在进行的项目中获得
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