高中数学教学中分层教学的分析与应用

来源 :新课程(中旬) | 被引量 : 0次 | 上传用户:xuyixinsiboy
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
从学生的学习方面而言,不同的学生对学习有着自身不同的感悟与体会,并且,学生之间也存在着性格、智力水平等个体差异。所以,学生在学习方面会有着不同的发展,而对于高中数学的学习,更是如此。为了提高学生的学习效果,增强学生的学习信心,高中数学教师要在教学过程中,根据学生的实际学习情况,因材施教,分层教学,从而让学生的学习效果达到最优。 In terms of students’ learning, different students have different perceptions and experiences of learning, and there are also individual differences such as personality and intelligence between students. So, students will have different developments in learning, and more so in high school math. In order to improve students ’learning effect and enhance students’ confidence in learning, senior high school mathematics teachers in teaching process, according to the actual learning of students, teaching students in accordance with their aptitude, hierarchical teaching, so that students achieve the best learning outcomes.
其他文献
红外成像技术可以全天候进行工作,受一些恶劣天气因素的干扰较少,因为其依靠目标的温度差和热辐射率来成像,缺点也很明显,成像结果细节模糊,目标与背景的对比度低,边缘平滑,视觉效果一般。而偏振图像由于其只保留某些特定方向入射光的特殊成像机制,从而可以获取目标与背景粗糙度、含水量、物质理化以及纹理特征等多维细节信息,但也正因为滤除了部分方向的光线,导致偏振图像整体亮度偏低。针对单偏振参量信息弱、对比度小而
本文旨在研究基于深度网络模型的茶叶嫩芽识别方法,根据茶叶的品级和质量要求,把茶叶嫩芽分为一芽一叶和一芽两叶,因为茶叶的生长姿态千差万别,所以又在茶叶嫩芽识别模型中加入关于遮挡情况的分类。选用了基于VGG-16、ResNet-50和ResNet-101特征提取网络的Faster R-CNN深度网络模型分别对茶叶嫩芽数据样本进行训练,同时,该方法与三种相同特征提取网络的SSD深度网络模型进行对比,实验
目的使用基因芯片筛选胶质母细胞瘤组织照射60Gy后基因表达谱的变化。方法采用BioStarH-141s(2004)型cDNA表达谱芯片,对2例胶质母细胞瘤组织进行放射治疗前及放射治疗60Gy后
针对遥感影像数据量大、地形起伏大、覆盖范围广的特点,本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感影像超分辨重建方法,该方法联合密集网络和深度反投影网络,组成了密集投影单元,形成深度密集投影网络,解决了传统算法在遥感影像超分辨率重建中存在的纹理表征不够,细节提取不足、训练困难等问题。实验结果表明,在多个遥感影像数据集上,本文与其他对比方法相比,PSNR和SSIM有明显提升,重建出的遥感影像纹理标征和细节特征
T:前段时间跟傅盛去以色列考察的时候,你有没有一种又重新回到做记者的感觉?Z:其实做创投跟做记者在这点上很像的,我现在出差频率差不多也是我当记者最忙的时候的出差频率。
方洪友,男,当代剧作家,1940年生,江苏省沭阳县人,国家一级编剧、享受国务院特殊津贴专家,中国戏剧家协会会员、中国作家协会会员。1963年毕业于上海戏剧学院戏剧文学系,分配
针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋转不变鲁棒特征(BRISK)描述子对目标区域进行特征点检测与描述,通过特征点二次匹配,获取模糊图像中目标的位置。其次,判断当前图像清晰度,若图像清晰度高于一定水平,则利用传统
现阶段我国主要靠人工对垃圾进行分拣,存在安全系数低、效率低下等问题。传统目标检测方法针对种类繁多,形态各异的垃圾目标不易设计特征,鲁棒性较差,为实现自然环境下垃圾的快速精准识别,本文提出一种基于深度学习的轻量级垃圾分类检测方法。该方法通过引入CIOU边框回归损失函数来提高回归框准确率;针对低功耗移动设备终端的部署,提出一种以YOLOv3目标检测算法为基础,结合MobileNetV3的特征提取网络,
在高维特征选择过程中最优特征子集生成和分类器参数优化方面,提出一种基于贝叶斯粗糙集(BRS)、遗传算法(GA)和布谷鸟算法(CS)的两阶段优化高维特征选择算法。该算法首先分析3 000例肺部肿瘤CT图像的形状、灰度和纹理特征,提取104维特征分量共同量化ROI;然后进行两阶段优化:(1)从全局相对增益函数的角度分析了属性重要度,结合属性约简长度和基因编码权值函数的加权和构造适应度函数,通过选择、交
相传,唐代大诗人王维在居士山隐读时,某天偶患小疾,前往一家药店买药,见柜台内是位衣着朴素的美貌少女,于是便想趁买药之际,试试这女子的才气。王维开口说:“我要买宴罢客何