数学智力题及答案篇1
关键词:Ontology;智能Agent;智能答疑;语义扩展
中***分类号:TP182文献标识码:A文章编号:1009-3044(2008)26-1781-02
Research on Multi-Agent Intelligent Question Answering Model Based on Ontology
WANG Chun-xi, WANG Hui
(College of Computer and Information Engeering,Henan University, Kaifeng 475004, China)
Abstract: Aiming at solving the problems of knowledge share, reuse and problem solving recall rate and the rate of check-in in intelligent question answering system.A model of Multi-Agent intelligent question answering system was put forward based on ontolog.In this model, first a question answering knowledge base was built based on ontology, and then the question of user was segmented, Ontology Interactive and Semantic expansion. Consequently, knowledge base search was realized to receive the Appropriate answer. Comparing with similar Answering System,the effect of share, reuse of knowledge and exact locating and expression was of a more marked improvement.
Key words: ontology; intelligent agent; intelligent answering; semantic expansion
1 引言
“师者,所以传道授业解惑也”。答疑、解惑在我们传统的教育活动中是一个必不可少的环节,在远程教育系统中也是一个非常重要的教学模块。为了实现学生在网络学习过程中能够“及时学习”和“即求即应”,其措施就是在远程教育系统中嵌入疑难问题答疑子系统,使学生能在学习过程中得到及时的帮助。
目前国内远程教学系统中的疑难问题答疑子系统主要有一下几种:
基于E-mail、BBS和系统留言板等方式答疑。这种方式尽管方便快捷,但其时效性完全依赖教师的及时回复,显然这种方式还局限在传统的人际交互的模式中,并不具备自动答疑功能。
基于Answer Web的自动答疑系统。该系统是一个动态的问题及答案数据库,用户可以通过输入关键词在系统资源库中查找相关材料,解决疑问。此类系统的典型代表是上海交通大学的远程教育系统。
基于智能技术的智能化答疑系统。该系统通过汉语分词功能,从自然语言文本中抽取能够代表问题的关键词进行全文搜索,找到相关答案。此类系统的代表是由北京师范大学的远程教学平台的答疑子系统。
虽然国内远程教育答疑系统的研究取得了丰硕成果,但还存在以下不足:
(1)知识表示不规范,不便共享,不同站点的学科答疑资源极不平衡,教育答疑资源得不到很好的共享。
(2)现有的答疑系统大都缺乏单独的支撑平台,大部分都是将其作为远程教学平台的一个子系统,其功能自然不能尽情发挥,效果不佳。
(3)目前的智能答疑系统在问题求解的查全率和查准率方面的明显不足,很多答疑系统不能够提供给用户准确而又简洁的答案。
为了解决这些问题,国内外有关机构及专家纷纷开始研究基于Ontology和智能Agent的答疑系统。引入Ontology有利于系统知识库的构建、提高问题分析的能力和系统的通用性、共享性,但是智能化和个性化程度并没有得到更大的提高;而引入智能Agent能够更好的体现系统的个性化、智能化、自主性,恰好弥补了这一缺憾。为此,笔者提出了一种基于这两种智能技术相结合的答疑系统――基于Ontology的多Agent智能答疑系统。
2 本体理论
2.1 Ontology的定义[1]
Ontology的译名,国内多采用“本体”或“本体论”。Ontology本是一个哲学上的概念,是指关于存在及其本质和规律的学说,是物质存在的一个系统的解释。在计算机人工智能界,最为认可的是1993年Gruber给出Ontology定义――“本体是概念模型的明确的规范说明”。后来Borst和Studer又对此稍作修改,提出:“本体是共享概念模型的形式化规范说明”,这个定义包含四层含义:
概念化(conceptualization):主要是指一些模型,而这些模型一般是通过抽象出客观世界中的一些现象的相关概念而得到的;
明确(explicit):指所使用的概念及使用这些概念时的约束都有明确的定义;
形式化(formal):指Ontology是计算机可读的(即能被计算机处理);
共享(share):指Ontology中体现的是相关领域中公认的概念集,而并不是个体的。
2.2 Ontology的建模原语
概念(concepts):指任何事务,如描述、功能、行为、策略和推理过程等――本体中的这些概念通常构成一个分类层次。
关系(relations):在领域中概念之间的交互作用,形式上定义为n维笛卡儿积的子集:R:C1×C2×…×Cn。如子类关系(subclass-of)。
函数(functions):一类特殊的关系。该关系的前n-1个元素可以唯一决定第n个元素。形式化的定义为F:C1×C2×…×Cn-1Cn。例如Motherof就是一个函数,motherof(x,y)表示y是x的母亲。
公理(axioms):代表永真断言,如概念乙属于概念甲的范围。
实例(instances):指属于某概念类的基本元素,即某概念类所指的具体实体。
从语义上分析,实例表示的就是对象,而概念表示的则是对象的集合,关系对应于对象元组的集合。概念的定义一般采用框架(frame)结构,包括概念的名称,与其他概念之间关系的集合,以及用自然语言对该概念的描述。
3 基于Ontology的多Agent智能答疑系统模型
答疑系统的用户一般有三类:一是请求解答自己疑问的用户,二是答疑系统所涉及领域的专家,三是系统的开发人员或管理人员。用户希望通过答疑系统使自己的疑难问题得以解决;领域专家则负责解决用户的疑难问题和了解用户的自身情况从而进行个性化的答疑;管理人员负责维护数据库和系统的正常运行。
***1给出了基于Ontology的多Agent智能答疑系统模型的框架。该模型主要由用户Agent、问题分析Agent、查询Agent、本体库、问题解答库、答案评价库及新问题库等部分组成。
用户Agent负责用户与系统间的交互,它是系统与外界的接口。用户Agent还可以记录用户的个性化信息,比如:用户比较感兴趣的问题、用户的学习进度和用户自身的学习情况等等。
问题分析Agent是用来分析用户Agent接收的用户提出的疑难问题的,通过分词、语义扩展等一系列的步骤,从而对该疑难问题进行全面的分析,以便得到更准确、更简洁的答案。
查询Agent是依据分析结果是到问题解答库中按照一定的算法去检索问题的答案,如果查询成功则将正确答案返回给用户Agent;若不成功则将该问题放入新问题库,以便领域专家对其及时解答。
本体库由领域专家创建,定义某个学科领域范围内的概念、概念之间的关系、规则等;
问题解答库是一个针对某个领域可能存在问题的完整答案库。该问题解答库应该是动态的,因为用户提出的问题不仅可能会超出事先归纳问题的范围,而且每个领域的发展也会使新的知识和问题不断出现,这就要求问题解答库的内容随之不断更新和增加。
答案评价库是为了便于用户对该系统所呈现答案进行评价而设计的,领域专家可以根据答案评价库中的内容对问题答案进行修正。
新问题库是用来存放系统不能对其进行及时解答的问题的,领域专家会及时或定期对新问题库中的问题给予解答,并将问题和答案及时存入到问题解答库中。
该系统的主要模块是问题分析Agent模块和问题查询Agent。
3.1 问题分析
问题分析是整个答疑过程极为重要的一步,问题分析的结果是否透彻和全面关系到问题查询的查全率和查准率。和终端用户进行交互的是用户Agent,这就要求不仅要有个友好的用户界面,而且能够接受用户提出自然语言表达的问题,并将该问题进行简单的分析后提交给问题分析Agent。
问题分析Agent将经过下列的步骤对问题进行分析:
1)对问题文本Doc自动进行关键词拆分,得到一个关键词集合;
2)根据关键字库中的无关词汇从关键词集合中过滤掉不相关的关键词;
3)通过与本题库的交互对关键词进行语义扩展,得到其所有相关概念结果集;
4)通过该组关键词与问题模式库的交互,得出该问题的问题模式;
5)与用户交互进行问题确认:问题确认将分析结果以关键词组合的形式返回给用户,根据用户反馈对结果集进行选择,明确关键词的语义,从而缩小查询的范围。
由于概念之间语义关系复杂多样,如上下位关系、从属关系、部分整体关系等等,它们之间组成的是一个复杂的网状结构,所以要想实现关键词的语义扩展必须定义一系列的规则或者函数。为实现关键词的语义扩展,可以定义对本体操作的6个函数,由操作函数实现语义扩展和各项检索功能,该处理方法是根据文献[3]中的思想提出的:
1)函数synonym_rela(O)从本体O的同义词词典求出当前概念的所有同义词,将结果存入synonym中;
2)函数son_rela(O)从本体O中求出当前概念的所有子概念,结果存入son中。如果当前概念为叶节点,则返回结果为空;如果当前概念为Ω,则返回结果为所有一层节点;
3)函数farther_rela(O)从本体O中求出当前概念的所有父概念,结果存入farther中。如果当前概念为根节点,则返回结果为Ω;
4)函数brother_rela(O)从本体O中求出当前概念的所有兄弟概念,分两步完成:先执行一次farther_rela(O)中找到当前概念的父概念,再执行一次son_rela(O)找到父概念的子概念,将最终结果存入brother中;
5)函数instance_rela(O)从本体O中求出当前概念的所有实例,以当前概念的标识号为入口,通过对相关关系表的查询即可得到,将结果存入instance中;
6)函数attribute_rela(O)从本体O中求出当前概念的所有属性,以当前概念的标识号为入口,通过对相关关系表的查询即可得到,将结果存入attribute中。
3.2 问题查询
依据问题分析所得的最终的概念结果集和问题模式,在问题解答库中搜索与问题相关的材料。如果搜索成功,则返回给用户Agent;不成功则将问题转入新问题库,等待领域专家解答,并存入问题解答库。
问题解答库,也可以说是一个完全针对某个领域可能存在问题的完整答案库,可以按照Ontology方法来创建,该方法是根据文献[4]中的思想提出的:1)归纳本领域所有可能的问题,建立一个完整的问题列表;2)针对问题列表创建一个与其一一对应的答案列表;3)用自然语言和***表来描述领域模型,形成Ontology原型;4)使用知识表示语言把Ontology模型进行编码,以便于查询。
新问题库和答案评价库都是为了充实和修改问题解答库而创建的。首先,问题解答库应该是动态的,并且要在领域专家的帮助下建立,新问题库用于存放目前问题解答库中没有的问题,并在解答之后存入问题解答库。答案评价库是通过与用户Agent的交互,从而了解用户对于问题答案的满意度,以及对于答案修正给出的建议和要求。同时领域专家和系统开发人员根据用户的满意度和这些建议、要求对问题解答库进行适当的修改。
4 结束语
本文提出了一个基于本体的多Agent智能答疑系统模型,介绍了其体系结构、工作流程和基本功能。基于本体的语义扩展能够有效地辅助用户对问题查询中关键词的语义理解,有效地防止了有用信息的丢失,提高问题求解查全率和查准率,使用户避免了大量无用信息的人工筛选。但是,所提出的基于Ontology的多Agent智能答疑系统还需要在实际应用中反复地实践中加以完善和修改,在此基础上,我们还应该深入研究领域本体的构建方法和表示形式,进一步扩展领域本体语义网络的推导能力,以完善智能答疑系统。
参考文献:
[1] 宋炜,张铭.语义网简明教程[M].北京:高等教育出版社.2004:110-113.
[2] 楼玉萍,王玉霞.基于本体的智能答疑系统的模型研究[J].浙江工业大报,2005,33(1):71-73.
[3] 张爱***.基于本体的智能答疑系统的研究与实现[J].计算机应用与软件,2006,23(5).
数学智力题及答案篇2
摘 要:本文基于Moodle(Modular Object-Oriented DynaMic Learning EnvironMent,模块化面向对象的动态学习环境)平台,进行二次开发,设计并实现了一个答疑系统。该系统的核心采用本地搜索、全网搜索、向教师求助的三级搜索策略;该系统可以高效准确的定位问题的答案,使学生的疑问得到及时有效的解决。另外为了动态扩充本地数据库的信息和资源,以适应知识动态增长,不断更新的特性,还集成了提出问题、回答问题、编辑问题的功能。
关键词:答疑系统;搜索;Moodle;二次开发
中***分类号:TP311.52 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2013) 09-0000-03
1 引言
网络教育主要是针对某个特定领域内的知识进行学习,应当具有一定的智能性,能够解答学生的疑问,帮助学生快速、准确地找到他们真正需要的网络信息环境[3]。
2 答疑系统现状
国内在解答学生疑问,进行师生信息交流方面,可划分为下面三种类型[1]:第一类,没有专门的答疑部分,师生的信息交流仅仅限于电子邮件、留言板或聊天室等简单的方式。这一类远程教育系统可以看成是电视大学的网络版,没有发挥网络教学的优势。第二类,具有初步的答疑系统,提供了类似于BBS形式的讨论和在老师主持下的以聊天方式进行的模拟课堂。第三类,具备了一定能力的答疑系统,这些系统提供了一个数据库,用户可以通过关键词检索的形式来查询信息。系统检索到信息以后就将答案返回给用户,否则将问题存储在数据库中留给专家解答。用户以后则可以进入系统后利用查看答案的选项来查看答案。虽然第三类已可以满足一定的网络教育答疑的要求,但是仍然存在几点不足:系统的知识的管理能力不足,不能有效管理信息;没有有效利用外部资源;没有实时信息传送等。
与国内的答疑系统不同的是,国外有许多专门的、出色的、智能化的答疑系统。这些系统,如Ask Jeeves公司Ask Jeeves for Kids网上答疑系统、Zhiping Zheng博士组织开发的AnswerBus答疑系统、MIT(Massachusettsh stitute of Technofogy)人工智能实验室的Boris Katz博士组织并开发的START(SynTactic Analysis using Reversible TransforMation)系统等几乎都是***运行的系统,它们不属于任何教学或学习平台[2]。这类系统所扮演的角色更像是一个专业领域资源的提供者,提问者借助系统解答的问题不一定是某个完整的教学过程中的一部分,他们通过寻求答案可能是为了解决他们在相应学科的问题,也可能仅仅是为了满足好奇心,或者是为了寻找作业或任务中需要的资源。
从功能上来说,相比国内的系统而言,国外的答疑系统功能比较简洁,所有的功能都是围绕答疑功能而设计,重点突出。由于国外的答疑系统主要采用英语语系,而目前基于英语语系的自然语言处理技术、文本检索和数据挖掘技术都已经得到了长期的发展,并取得了优秀的成果,正是这些技术的发展为答疑系统的智能性、高准确率提供了保证。国外系统的智能性主要体现在人机理解的自然语言接口和相应的问题查询和反馈上,这表现在自动答疑方面。有的系统(如Ask Jeeves for Kids)在提问模块不但支持自然语言提问,还设计了问题的确认交互,通过这层交互,系统能够更精确地理解用户的问题,为问题的准确解答提高了保障;在问题呈现方面,系统会基于问题的类型提供给用户较为简洁的答案,一般有关时间、人物、地点、概念等类型的问题,其答案的简洁性和正确性较高。国外答疑系统的资源库的突出特点是其拥有非常丰富且高质量的内容,比如Ask Jeeves for Kids系统的所有答案均是来自数以万计通过查询和确定的其他网站的链接。这些网站资源是人为建设的,并不是软件搜索得到的,因此,每一个答案链接都与问题有关。国外答疑系统的资源库的另一个特色在于其不只包括知识库还包括信息库。这样,答案中呈现的信息既包括对问题的解答,也包括能够解答相关问题的网上资源的信息。与系统的***性相关的是,和国内针对学科和课本的内容体系相比,由于国外系统多是***平台,因此,答案资源库的内容采用了内容更加丰富和广泛的主题式或专业领域式内容组织体系。
3 moodle平台的答疑功能分析
Moodle是由澳大利亚的Martin Dougiamas博士主持开发的开源学习管理系统,它的重要特色是以社会建构教学法为设计基础,教育者(老师)和学习者(学生)都是平等的主体[3]。Moodle的教学设计思想之一,就是强调学习的社会性,认为学习是一个社会活动,他所关注的是怎样在为他人创造学习资源的过程中产生学习效果。学生和教师都是主体,享有平等的地位。在教学活动中,他们相互合作,根据自己以往的经验共同构建知识。Moodle的教学设计思想之二,就是强调学习的自我构建功能,同时它体现了两个显著特点:一是以模块化的形式面向学生,提供动态学习环境;二是学生想起什么就可以做什么,自由的发挥想象力和创造力。
答疑系统的设计思想也应该具有社会性和自我构建能力。在设计答疑系统时,要充分考虑到群体的力量,为了解答学生的疑难问题,可以把回答问题的权限扩大,集思广益,才能把问题圆满解决。另外,把答疑的过程看成是知识建构的一部分,充分挖掘学生的潜力和创造力,使答疑系统的功效达到最高。
通过对基于网络的答疑系统进行分析,一个好的答疑系统应该具备以下特性:
(1)正确性:提供的答案要正确无误才能使学生的问题得到解决。
(2)及时性:答疑系统必须在最短的时间内解除学生的困惑。
(3)多样性:由于问题的千变万化导致了问题答案的呈现方式也多种多样,所以要根据答案的特点采取多种不同的表现形式来呈现给学生。
Moodle平台提供了各种各样的课程活动模块,教师可以根据教学需要选择合适的模块,为教学活动创建互动式环境。以下是Moodle提供为答疑系统提供的标准课程活动。包括:讨论区(Forum)模块、资源(Resource)模块、聊天室(Chat)模块、wiki模块、词汇表模块。以上模块都很好的支持了学习活动的实施,而且功能相对完善。但是如何把这些模块有效的组织在一起为学生的学习进行正确、及时、多样的答疑是最重要的。
分析了Moodle关于答疑的功能并结合答疑系统的特性,Moodle存在以下问题:
(1)Moodle提供的答疑功能虽然很丰富,但各个模块相对***,不能形成一个有机的整体。
(2)Moodle对中文的支持不健全。字符集编码的问题表现在使用Moodle***编写教学内容的时候,由于不同国家使用的默认字符集不同,混合编排的教学内容常出现乱码。由于Moodle开发者的母语是英语,Moodle对中文搜索的支持就远远达不到要求,它是基于字符串匹配的搜索算法,只有完全匹配才可以返回结果,而且Moodle提供的“全局搜索”功能也不健全。对于答疑系统,搜索是最重要的功能之一,所以,必须开发新模块,以满足“中文”答疑系统的需求。
4 答疑系统的设计
针对答疑系统的特性,结合Moodle关于答疑模块的功能,提出了一个基于Moodle平台的答疑系统,该系统针对某个特定领域内的知识的同时,具有一定的智能性,能够解答学生的疑问,帮助学生快速、准确地找到他们真正需要的答案。该系统框架结构如***1所示。
其中:
(1)查询模块是系统的核心,是问题和答案展现的智能通道,学生也是从这里找到所需要的答案的。
(2)提问与解答模块是为了弥补前一个功能的不足,当学生没有搜索到所希望的答案时,可以通过提问让其他学生或是教师来回答,当有答案给出时,系统会发送一份EMAIL给提问者,通知他查看答案。
(3)问题扩展查询模块是三级搜索中的第二级,它的基本原理是调用现今流行的Internet资源库来解答学生的疑问,这样做的好处是即解答了学生的疑问又使自己的知识库得以丰富,利用了现成的资源,节省成本。
(4)问题统计模块是为了计算问题被问到的频率和点击率,以了解大多数学生的疑问是什么,对教师的教学重难点有一个很好的提示作用。
(5)人工答疑模块主要是教师通过聊天室、E-mail和留言板与学生进行交流。
本答疑系统设计了三级搜索策略,第1级:本地搜索;第2级:全网搜索;第3级:人工答疑。该三级搜索策略有知识面覆盖全面、具备一定的智能性、用户的疑问可以最终得到解决的优点。
用户使用答疑系统的步骤如下。
第1步:用户输入关键字或者文本;
第2步:系统智能分词;
第3步:在本地搜索答案;
此过程分两种情况:
(1)如果找到匹配答案则呈现给用户。
(2)如果找不到匹配答案,则进入二级搜索,进入第4步。也可以直接提问,系统自动写入数据库,等待其他学生或者教师来解答。
第4步:利用互联网上的主流搜索引擎(百度,爱问,雅虎知识堂等搜索答案,再呈现给用户。
第5步:如果以上几步还是无法满足用户需要,进入人工答疑。
5 答疑系统的实现
在Moodle的Mod文件夹下新建模块,名称为answer,该新建模块是按照三级搜索技术来实现的,可以完成系统框架***中的基于文本的关键字查询、提问、解答、借用流行搜索引擎、问题统计的功能。本系统需要在Moodle数据库中添加2个数据表,即:用于存储模块注册信息的表Mdl_answer(表1)用于存储问题信息的表Mdl_answer_ question(表2)。
表1 Mdl_answer数据表
Field Type 备注
Id bigint(10) 编号
Course bigint(10) 所属课程
Name Varchar(255) 名称
summary Text 概要
eMail Varchar(100) 教师EMAIL
Click bigint(10) 点击率
createtiMe bigint(10) 创建时间
表2 Mdl_answer_question数据表
Field Type 备注
Id bigint(10) 编号
Course bigint(10) 所属课程
question varchar(255) 问题
answer varchar(255) 答案
eMail varchar(100) 提问者EMAIL
Click bigint(10) 点击率
createtiMe bigint(10) 创建时间
Isok smallint(1) 审核
答疑系统的部分关键代码如下:
(1)提取关键字程序
$str=base64_encode(trim($_POST['Mydata']));
$str=base64_decode($str);
//计算字符串中的空格数
for($i=0;$i
{ if($str[$i]==" ")
$num=$num+1; }
(2)查询语句,查询符合条件的结果
$query="select * from(";
for($i=0;$i
{ if($i==0) {$exploded_string[0]=trim($exploded_string[0]);
$query.="select * from mdl_answer_question where question like '%$exploded_string[0]%'"; }
Else {
$exploded_string[$i]=trim($exploded_string[$i]);
$query.="UNION select * from mdl_answer_question where question like '%$exploded_string[$i]%'"; } }
$query.=" and isok=1) T ORDER BY id desc";
$result=Mysql_query($query);
$num_records=Mysql_num_rows($result);
(3)在Moodle中添加谷歌和百度搜索框
运行界面如***2所示。
***2 答疑系统运行***
6 结论
分析了现有答疑系统的现状与Moodle答疑功能的特性的基础上,自主开发了一个答疑系统模块,该模块可以很好的嵌入到Moodle中去。本系统为教学答疑在时间和空间上提供更大的灵活性,学生可根据自己的学习情况和知识的掌握程度选择参与答疑的方式,教师也可获得更多关于学生和课程的反馈信息,为教学提供有益参考。
参考文献:
[1]邱建波.基于网络的答疑系统的设计与实现[D].陕西师范大学硕士学位论文,2004:3-4.
[2]王刚.基于Web的智能答疑系统与自测系统的设计与实现[D].西安科技大学硕士学位论文,2004:7-8.
数学智力题及答案篇3
一、作业数据库
高中化学教学内容的一贯性是建立作业数据库的充分条件。作业数据库是实现智能作业系统的基础,它有三个来源:第一个来源是与教学进度同步随教材附带的电子版作业数据库,每课时有具体的作业。习题按指定的格式存储在作业数据库中,每道题都有编号,表明了试题依据的教材、章节、生成时间、难度、区分章节测试与历年真题的符号位、引用次数等信息,这样便于按要求根据习题的属性加以调配,提高作业的质量和效率。第二个来源是原创题,教师依据循序渐进的要求结合工作经验自行命题,融合了备课集体的创新内容。第三个来源是吸收兄弟学校、各类竞赛以及网络资源整合的作业,针对学生集体,适应所有层次学生的要求,不断更新作业数据库的数据。可以针对每位学生设计不同要求的作业,实现个性化作业。作业的难度、效度、区分度由教师自主控制,使作业达到最佳标准。作业数据库有利于发挥集体的优势,融合创新内容,积累并更新化学信息。每年更新一次作业数据库,提高作业信息质量。
二、作业数据库管理系统
作业数据库管理系统由计算机完成命题、组卷、阅卷、分数统计的工作,它的功能是管理作业数据库、生成每位学生的作业、记录学生每次作业完成情况、收集典型错误、分析作业的有关数据。一份作业分成三个电子文档:学生作业文档、答案文档、参考文档。在本校内制订了电子文档的统一模板和统一格式,保证卷面整洁、突出核心内容以及数据的兼容性。作业分客观题、主观题二种题型。客观题选项后紧跟填涂标志,由机器批阅。主观题后留有足够的空间便于学生填写答案,由人工批阅。答案文档是机器批阅题目的依据,仅保留答案项目。参考文档复合了题目和答案,能看到作业全文的最终效果,用于教师批阅作业、衡量作业是否合适、分析学生完成作业情况,是人工批阅主观题的依据。
作业数据库管理系统维护作业数据库。教师依据教材并且结合自己的工作经验,从大量的习题中精选代表性的习题,或者根据临时要求调换作业,生成学生作业的电子文档。布置作业时,作业管理系统将学生作业文档传递到扫描打印机,批量打印成作业纸分发给学生,作业纸采用A4纸张,统一页面设置,双面打印。条码在作业纸的右上角,采用一维条码,由学号、姓名、作业类别、作业日期、页码、总页数组成,便于机器阅读和人工阅读。定位孔在页眉与正文的分界线左侧,有利于学生收交作业,整理作业纸。
三、化学智能作业系统的使用
收交作业后,由扫描打印机一体机读取条码获得作业文档的信息,先由教师完成主观题的批阅工作。在批阅学生作业时,教师将作业纸顶端朝前将作业纸送入扫描仪打印一体机将作业扫描成***像文件,程序同步完成了客观题的批阅过程,同时读取条码,记录该生的信息,自动进入主观题批阅界面。学生作业文档、答案文档在不同***层显示,答案文档中的答案项红色百分之五十透明度显示在答题区域附近,批阅框自动随光笔或者光标移动位置,手动模式下答案项位于答题区域上方,以半透明方式显示。已经批阅的题目绿色显示,待批阅的题目红色显示,当前处于批阅状态的题目黄色显示,默认为按顺序直接给出主观题的分值,按回车键进入下一题的给分过程。主观题编号按二级编码。
对于一道题目,当本班有一半学生得分小于百分之五十的分值时,该题目划入需要集体讲解的内容,程序自动将题目编号中生成年份一项减一,表明该题目有较强生存力,属于保留题目。
四、化学智能作业系统的容错能
力
数学智力题及答案篇4
2.通过摆火柴游戏,培养思维能力和想象能力。
3.培养灵活的解题技能,增强学习数学的兴趣。
4运用和差变化的规律来纠正错误,找回正确的答案。
5.通过摆***形,让学生更熟悉所学的***形及其性质。
6.通过制作益智巧板,使学生进一步认识常见的基本***形,培养动手能力,进一步形成对数学的兴趣。
7.通过学习和完成推理的题目,对逻辑推理有所认识,培养学生的分析能力,并利用逻辑推理去解决一些推理的问题。
8.拼***练习加深对平面***形的认识,培养操作能力。
9.体会用字母表示数带来解题的方便,加深对方程的认识。中国教育查字典语文网 chazidian
二、活动准备
1.投影片
2.火柴棒
3.尺子
4.硬纸板 剪刀 蜡笔 益智巧板 积木
三、活动安排
1.把正确的答案找出来
2.介绍数学家小时侯解题的方法
3.算式的变换
4.猜两位数
5.找回正确的答案
6.连线
7.火柴摆***形
8.制益智巧板
9.拼益智巧板
10.推理(一)
11.推理(二)
12.拼摆***形
13.剪、分、拼
14.字母的另一种作用
数学智力题及答案篇5
应该追求是书面作业上的100分,还是追求提升学生灵活地解决问题的能力?
在上世纪80年代中期,我们曾在小学四年级一个48人的班级里,就“小学生能否用课本上学到的知识去解决实践中的问题”这个课题作过一次测查。测查的内容是有关“平均数”的知识。我们先测查了五道有关平均数的应用题,全班平均成绩达到95分,这表明绝大多数学生已能解答课本上有关平均数的应用题。然后对他们提出这样一个问题:有一条小河平均深度为1.5米,现在有一名身高1.7米的人不小心掉进小河中,这个人会不会死?当时在课堂上,约有2/3学生的回答是肯定不会死,“因为这个人的脖子还在外面,所以不会死的”。
约有1/3的学生说,可能死也可能不死,他们的理由是:“这个人会游泳就不会死,不会游泳就会死”;“如果头下去会死,脚下去可能不死。”仅有3名学生说:“这条河平均深1.5米,那么有的地方不到1.5米,有的地方比1.5米还深,这个人掉在什么地方,还要看他会不会游泳。”为什么作业上平均数题能正确解答,而生活实践中有关平均数的问题仅有3名同学能解决呢?
在上世纪90年代,我曾就三年级小学生(中美各30名)解决数学问题作了一项中美跨文化的研究。问题是:给学生呈现长1米、宽0.6米的长方形(如***)。
问题是:两个人从A点出发,再回到A点。甲是沿着长方形边走;乙是按***上的箭头方向走,问甲、乙二个人走的路是一样长,还是甲长或乙长。两国小学生在此问题回答的正确性上差异不大。中国的30名学生中有18名学生不是说甲的路程长就是认为乙的路程长。认为乙的路程长,原因是弯来弯去的,所以长;认为甲走的路程长,原因是一直走很长。美国有17名学生和中国学生的回答相同。但在回答甲、乙两人走的路程一样长的正确答案的策略上,两国学生显示出明显的差异。中国12名正确回答的学生,有7名是边指边说(用一一对应办法),有5名学生用部分和整体的关系解答这个问题,应该说他们都是在概念水平上解决这个问题。但美国13名学生中间除两名也用一一对应思路直观地指着边来回答一样多,有11名学生均用上了手臂或大拇指和小手指张开的距离长度来测量一下,即在没有工具的情况下,能灵活地解决这个问题。中国学生没有一个想到这种策略。这个结果不由得让我思考这样两个问题:中美两国小学生解决这个测查题在策略上使用上的差异,在某种意义上不是也反映了两国教师在教学理念和教学策略的差异吗?我们应该追求是书面作业上的100分,还是追求提升学生灵活地解决问题的能力呢?
当前的课堂教学中,学生应该学怎么样的知识,又如何去学知识?
知识是信息加工心理学的一个中心概念。信息加工心理学家认为,人类习得的知识可以分为两大类:一类是陈述性知识,也就是回答“是什么”,如“世界是什么”、“人的心脏结构与血液循环有什么关系”。另一类知识是程序性知识,是用于回答“怎么办”的。根据对三维目标及信息加工心理学有关知识的理解,我认为,课堂教学上学生应学到三个层面的知识,即一是“是什么”的知识,即陈述性知识;二是“为什么”的知识;三是“怎么办”的知识,即程序性知识。通过这样三个层面的知识学习,学生不仅知其然,而且知其所以然,并能举一反三,达到长智慧、发展学生能力的目的。那么,如何学习这些知识呢?新课程提出的学生的学习方法为“自主、合作、探究”这样六个字,我认为这非常好,因为这六个字的学习方法既体现了学习过程的本质,而且也符合当今要培养合作型、创造型人才的要求。例如,义务教育课程标准实验教材《科学》四年级一册《物体的运动》这一内容,天津一位老师的教学设计为:第一步是先以座钟、挂钟创设一个“摆”的情境,让学生知道“摆”、“摆线”、“摆角”等名称,并演示统计摆动次数的方法;第二步是让每个小组制作一个摆,并统计摆动15秒共摆动多少次,在操作中让学生发现在15秒内各小组的钟摆动次数不一样,从发现问题中提出到底是什么原因影响了摆动的快慢,学生纷纷发表自己的意见,并作出种种猜测,每个人谈得似乎都有道理,可是又都说不清楚,这样的师生互动进一步激发了学生的探索欲望;第三步是教师小结了学生的猜测,并小结出摆的轻重、摆角的大小、摆线的长短这三个条件都可能改变摆的快慢;第四步是在提出假设的基础上设计实验(控制变量),各小组进行实验;第五步是分析证据,作出判断,最后验证结论,巩固拓展。在这样的课堂教学过程中,学生不仅学到了知识,而且还学会了科学研究的方法,进而激发了他们的求知欲望,还使他们体验了成功的愉悦。学生这样的“自主、合作、探究”的学习方式,能更好地落实学知识达到长智慧的目的。转贴于
知识如何转化为智慧?智慧的本质是什么?智慧的核心思维方法是什么?
智慧一定是个体能把知识应用于实践,其本质是创造性地解决问题。因此,我们的课堂教学,首先除了要扎实地打好“是什么”的陈述性知识基础外,还要重视“为什么”的知识的教学,即教师在备课时要尽量把教材中的句号转化为问号,如:教材中表明仔=3.1416(这是前人研究的结果)。在今天的课堂教学中,教师要教仔等于几,先创设大小不同的圆这种情境,让学生在操作中探索仔这个常数,目的是一方面让学生在探究中学会探究,在思考中学会思考;另一方面,让学生在探索中体验成功的喜悦感,进而增强学习的自信心。其次,要关注“怎么办”的知识,教师要根据教材的特点及学生的认知水平,在知识的巩固和拓展中尽量设计一些实践中的问题,让学生应用学科的知识去解释一些生活中的现象,初步解决一些实践中的问题。最后,在学生解决问题过程中,教师要重视对解决问题的过程和方法的引领,并使之升华到解决问题的思路。这应该是学生可持续发展的一个很重要的思维方法。
教学过程中如何处理解决问题中结果和过程的关系?
学生的书面解题、口头回答问题及操作性解决问题,当然要求答案正确。但从学生发展的角度来思考,学生解答问题的结果是不能完全反映该学生的认知水平,尤其是思维水平的。我们曾在幼儿园大班对五岁半的孩子作过一个临床测查,请他们回答了3+4等于几被测查的30名孩子都能回答等于7。但当问他们“7”这个答案是如何得来的时,答案可不是一个。有的孩子从数的分解和组成的思考来解答(因为“7”可以分成3和4,所以3+4=7);有的孩子一定要以3个苹果、4个苹果或3块糖加4块糖才能得出7,但对3+4等于几还是摇头。问几块糖时,他可以说7块糖,这样的孩子是在表象水平上解决问题的;有的孩子一定要伸出3个手指或4个手指,再一个手指一个手指地往上数4、5、6、7,这是在半直观水平上解决问题;有的孩子还要用两只手,一只手伸出3个手指,一只手伸出4个手指,用嘴对着手指数,这是在全直观水平上解决问题。这个测查的结果充分表明,答案相同,但得出答案的过程和所采用的策略有很大差异,这种差异才能比较准确地确定孩子的认知水平。教师的责任是通过教与学的互动生成,促使不同认知水平的孩子均能在原有的水平上得到提高,这就是每个学生有差异的发展。
从学知识、长智慧的角度来思考课堂教学有效性的几个建议
一是教师的备课,也就是课堂教学设计要尽量促使“是什么”的知识,“为什么”的知识和“怎么办”知识和谐地融合成一个整体,让学生在“是什么”的知识方面打好基本知识的基础;让学生在“为什么”的知识学习中学会思考;让学生在“怎么办”的知识学习中学会应用。在应用中,学生既巩固了“是什么”的知识,又长了智慧,也就是发展了学生解决问题的能力。当然,在成功解决问题的过程中,学生也体验到了自我价值,即增强了自我效能感和内源性的学习动机,这是当今学习型社会非常重要的一种学习素质。
二是课堂教学中,教师不仅要重视解决问题的过程,更要重视学生解决问题过程中的策略性知识的学习。在策略性知识的学习方面,我认为要强调一下三个方面:一是善于从解决问题的具体方法提高到想出思路,即思想方法。如我们应用割补的方法把平行四边形变成矩形,从而推导出平行四边形的面积计算公式;把异分母通过通分变成同分母等具体方法,即让学生懂得事物是可以转化的;二是要懂得任何转化均是有条件的;三是要重视解决问题的训练,即重视多元思维;四是要重视对自己使用策略的能力作自我评价,对别的学生的策略也能作出评价,在自评和互评中学会采用较优的策略,以培养学生的优化意识和优化能力,促使学习更有效。
三是课堂教学中,教师要重视学生反思智慧的培养。在解决问题中,不论学生成功还是失败,教师均应引导学生既能看到成功中的精彩,也要看到失败中的美丽。每个人的智慧都是在成功与失败的实践中磨炼出来的。
四是课堂教学中,教师要重视智慧技能的培养。智慧技能泛指运用符号办事的能力,主要是指运用概念和规则解决实际问题的能力。
数学智力题及答案篇6
保守者认为:人类是主宰一切的核心,作为智能机的“沃森”在判断问题时有很高的准确率,即使达到95%以上,在人类做出重要决定时,也不会把决定权交给“沃森”,因为做出决定的应该是人类而不是机器;激进者认为:“沃森”的到来,揭示着人工智能时代快速来临,不久就会在每个角落遍布各式各样的智能机,如机器人、汽车等,它们甚至会说话和买东西。
暂时抛开这些言辞,要想进一步地了解“沃森”,知道它是如何理解人类语言,分析问题的意思,如何从海量知识中快速选出正确答案,这背后又隐藏着何种技术支持等。在2012 IBM软件技术峰会上,IBM沃森研究中心研究成员王敞为我们揭开了谜底。
“沃森”不仅是第二个深蓝
去年西方的情人节,这个看起来冰冷的家伙“沃森”抢尽情人们的风头,让IT客为之疯狂。在美国著名知识竞赛《危险边缘》中,它击败肯·詹宁斯和布拉德·鲁特两位该节目历史上最成功的选手,成为冠***,比赛情况精彩绝伦,“沃森”在第一、二轮几乎抢答近90%题目,第三轮抢答逾60%,答对率逾95%。它的表现不禁要让人夸赞:“这个家伙真酷。”
但它是第二个深蓝吗?一台十五年前战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫的计算机?应该说它比深蓝更复杂,因为国际象棋定义明确,主要涉及数学运算,深蓝作为一台拥有强大推理能力和计算能力的计算机,可以轻易判别每一个游戏状态及相应步骤,它是人类数学能力的体现。
而“沃森”在人工智能上又迈出了一步,它一方面分析大量数据,并以极快的速度找到问题的答案,另一方面则能够辨别人类口语和书面语言的差别,即“沃森”在快速处理非结构化数据,包括语言、知识方面取得的突破性进展。例如:Jack Welch就职于GE,用表格一栏表示人物,一栏表示公司,计算机可容易获得答案,但人类的知识是一种自然语言的陈述:如果领导才能是一种艺术,那么Jack Welch在任职GE期间,已经证明了他是一个艺术上的大师。这种知识既表述在问题里又表述在知识里,更难处理。
而《危险边缘》最精彩的地方正在于游戏里的问题包罗万象,几乎涵盖了人类文明的所有领域。因此,“沃森”必须满足开放领域问题回答的要求。它包含两方面意思,第一:这个问题可以以任何形式来问;第二:一个问题涵盖的内容是各个方面的。所以,“沃森”不仅要理解人类语言的二义性、上下相关性,引申意等特点,还需要一个足够大的搜索空间,查找不同形式的表述。
由此“沃森”被设定的目标是:不仅要产生精准的答案,并同时给出每一个答案的确信度,还要为答案提供事实支持,而整个交付的速度要快,因为据研究:超过三秒人类就认为等待的时间过长,影响体验效果。
不能不说的秘密
要让“沃森”达到这些“苛刻”的目标,它就需要拥有复杂的算法,以“听懂”问题的意思,并需要大量数据支持来搜索问题的答案,最后需要引入并行计算的能力加快运算速度。而支持“沃森”的核心技术Deep Question Answer(深度问题回答),就是一个大规模、并行的、基于统计事实的一个体系结构,里面包含了自然语言处理、信息攫取、机器学习推理等很多模块。
它的运作流程是:当一个问题提出后,“沃森”需要分析问题的语法结构,找出关键字及关键字之间的重要程度,确定问题核心,如:一个问题问的是一个地方,Place一词就会用黄线来标注,并进入搜索环节,其流程是从关键字出发,并行地在大量的数据源上搜索相关文档、段落,通过沃森有超过十种的算法,搜集到200-300个可能的答案;下一步进入支持信息搜索,沃森将初始答案带回到问题中替换,然后重新在数据库中搜索,这次搜索主要是针对问题上下文关系定位;最后通过机器学习模型,对收集的结果重新排序,通常正确的结果会被排在第一位反馈给用户。
这是一个看似简单,运作复杂的过程,因为问题以自然语言形式存在,真正理解需要不少推理。如问题:当“60分钟”首演的时候,这个人是美国总统,“沃森”会判断“60分钟”是一个电视节目,但要理解问题的核心就要进行句子分解。“沃森”先确定首演时间,沃森经过对数据库的搜索知道是1968年,此问题就变成了1968年谁是美国总统,然后再次搜索给出正确的答案。(见***一)
同样,知识也以这种非结构化的形式存在,要把知识匹配到问题上也很复杂。如:“安菲他酮对这种类型的神经疾病是一种禁忌”,知识库中会搜索到“有这种病的人士不可吃安菲他酮,因为这种药用量过大会提高疾病发作可能性”,人可以轻易判断二者的统一,但对“沃森”却很难,因为问题里的关键词是“contraindication”(禁忌),搜索到的句子关键词是“should not use ”(不能用),计算机很难判断两者是否一样。
最后在答案排序环节,由于很多知识从网络上搜集,并非正确的事实,所以“沃森”要找出更多文章支持答案逻辑合理,它会通过机器学习模型,把几百个属性综合起来比较。
另外,要解决不同模块间交付、加速并行处理能力,IBM沃森研究中心研究成员David Ferrucci提出了非结构化信息管理体系结构UIMA,它是一个数据结构,可以在“沃森”不同模块间传递,每一个模块会接收这个数据结构,从里面读出需要的信息后做处理,再把结果写进模块后继续传递;而要保证搜索速度,就需要多台计算机同时运作,有了UIMA,“沃森”的DQA就能在大的硬件平台上运行,此硬件平台包括10个机柜共90台Power 750服务器,内存达16TB,有累计2880个CPU的集群系统。
从对抗走向合作
“更多客户为‘沃森’而来,IBM成立了沃森解决方案部门,他们致力于把沃森的技术商业化,以更好服务客户。”王敞说。
例如:企业内部包括大量的文档和相关知识,如果有一个人能够把这些文档和相关知识理解得很好,那么这个人会成为企业的专家,但通常个人的能力是有限的,很难把这些知识记得又牢又准,即使有这样的天才,也很难不断地更新补充相关知识,如果交给“沃森”,它该是一个好的“人选”。
数学智力题及答案篇7
关键词: 数学课堂管理 学习心理 高效教学 高效提问
“数学教学要以学生发展为本,要把学生的个人知识、直接经验和现实世界作为教学的重要资源。要进一步改变过于以传授知识为主,过于以接受学习为主,过于以学科本位为主的倾向。要进一步关心学生的数学素养的全面发展,关心学生的需求和发展差异,关注学习方式的多样化和探究性”。本文从教育对象的心理特征、课堂教学与管理的策略、课堂教学中如何高效提问等三个方面阐述高效率的数学教学。
一、教育对象的学习心理
学习的过程是通过智力活动及推动和调控这种智力活动的动力因素完成的。在数学学习中,一些学生不仅表现得聪明,而且整个学习活动富有进取性,最后能取得优秀成绩;一些学生聪明程度一般,但学习有毅力,善于自我约束和自我控制,对学习充满热情,结果能取得很好的学习效果;一些学生头脑灵活,但学习热情低落,注意力不集中,不能很好地克服遇到的困难,学习效果不理想。我们的课堂应该是培养学生个性与自信心的阵地。如果学生在学习中得到正面评价,那么他的内在价值就得到了外界的承认,学习成就感的需要就得到了满足,自尊心和自信心增强,会感到一种自我实现的快慰,随之而来的学习的积极性会渐渐提高,同时唤起更高水平的需要。相反,如果学生得到的负面评价过多,就会产生消极影响。这表明我们只重视知识的掌握和智力的发展是不够的,还必须充分重视学生学习积极性和主动性的调动,通过帮助学生建立一个积极的学习系统,使他们的潜力得到发挥,能力得到发展,学习有成效。
二、课堂教学与管理的策略
数学教学目标的实现,主要是依靠课堂教学的高效来完成。对课堂管理策略的研究,是提高教学质量的要求。良好的数学课堂管理应包括以下三个策略。
1.数学问题、方法与思想的准备:教师要对课堂可能出现的问题,需要用到的数学方法,蕴含的数学思想有假设和预见的能力。
2.适当的课堂容量和教学进度:保持一定的容量和进度是教学任务的要求。
3.积极的交流与良性互动:学生主动性和积极性的调动是课堂教学成功的要素之一,教师的一言一行都必须为师生之间的和谐交流服务。
4.课堂意外情形的及时处理。
三、数学课堂的高效提问
提问是最古老的教学方法,也是师生最重要的交流方式之一,每一位教育者都有引导学生“真正理解,达到课堂教学目标”的愿望。教师仅知道要在教学中提问学生,而不考虑如何有效提问,显然会使课堂教学僵化和低效。
1.提问的意义。
提问本身不是目的,作为一种教学手段,必然为教学目标服务。①提问能帮助教师正确评价学生,了解学生对所学任务的理解和掌握程度;②提问能帮助学生进入学习状态,集中精神,积极应用思维的技能解决问题;③提问能使教师依据学生的答案,提供即时的反馈。
2.高效的提问机制。
数学智力题及答案篇8
前言:各个国家都重视教育问题,教育界的研究人员一直在努力,结合当前社会对工作人员的实际要求和人的发展情况,提出多元化智能理论,强调在培养综合能力的同时,做到有针对性地培养个性化能力,这个理论也被引入我国。就高中数学学科来说,在这个理论的引导之下,正确运用I***可以达到较理想的教学效果,高中生既可以全面掌握知识,又能够将自己的兴趣培养发展起来,有利于提升他们学习的积极性,但是现在大部分高中数学老师还没有切实运用这个理论提高学生学习数学的积极性,需要仔细加以研究。
一、概念简要叙述
多元智能理论,就是要求培养学生整体的综合能力,包括思想方面和实际操作方面,在这个过程中,着重培养每个学生擅长的方面。这个理论是美国教育工作者提出来的,从它出现开始,就备受关注,因为它符合社会对工作人员的实际要求,也符合人的真正发展特点,每一个人都有自己的“长处”,让他们在掌握基本知识的基础上,发现自己喜欢或者比他人突出的方面,着重培养。学生在学习的过程中,老师鼓励他们擅长的方面,而对于其他不太擅长的或者落后于他人的方面,则继续鼓励,而非一味的强行要求;另一方面,在多元智能理论的发展过程中,I***也开始出现,在理论的指引下,老师准确把握每一个学生真正擅长的“长处”,然后有针对性地讲解知识,让学生可以对学习一直保持浓厚的积极性,如果老师强调一致的标准,用这个标准来评价学生,对他们做的不理想的方面予以批评,长时间积累,学生会彻底不再喜欢学习[1]。
二、关于多元智能理论之下高中数学学科如何运用I***的几点思考
1.学科老师明确多元智能相应理论和I***的真正要求,完备教学方案
高中数学学科有一些比较难以理解的内容,有一些学生无论怎样认真听讲和练习,仍然不能真正掌握知识点,如果数学老师在课堂上要每一个学生都全面掌握知识点,带有强制性的要求,会让学生感到学习的压力,而且不能得到理想的结果,而运用I***,先让学生很好地理解,然后再要求他们完全掌握,就可以收到理想的效果,这需要先做好方案的规划问题。一方面,数学老师明确I***是有针对性地培养学生擅长的方面,针对这一理念,对教学方案予以改进,然后对教科书的内容进行整合,明确哪些内容比较容易理解、哪些内容不容易理解、某一个知识与之前学过的知识点有哪些联系等,确定每一节课的内容、多媒体等设备运用,通过不同的方法掌握学生学习之后的真实情况,从而了解他们擅长的方面。如在讲解三角函数内容的时候,老师可以对学生进行提问,通过学生回答的准确性和速度,把握学生掌握这一知识点的程度,发现有的学生不能很好地回答,在休息的时候,与他们交流,从而了解真实情况;另一方面,对于课堂上的小测试,主要的目的是让学生对知识有一个巩固,但是如果用同样难度的题来考验学生,有些成绩不理想的学生,自然会出现成绩上的差异,运用I***,对一个知识提出不同的问题,适合不同的学生,比如《函数的最值知识》,对于之前函数学习测验之中没有理想成绩的学生,可以让他们准确把握公式,用默写的方法测试,旨在让他们了解基本知识,而之前函数知识学习成绩比较理想的学生,可以让他们解答高考的真题,旨在提高他们运用知识点的能力[2]。
2.运用I***讲解知识
一方面,高中数学老师要对自己教授班级所有学生予以研究,掌握他们在中考时的成绩,对比高中之后的考试情况,了解每一个班级中,学习成绩优秀、中等和落后所占的比率,根据这个情况,选择不同的方法,比如学习《对数函数》的时候,老师可以将教科书中的***像用幻灯片展现出来,将学生进行分组,每一个组中,包括这三个程度的学生。在讲解知识时,让他们以小组的形式进行交流,每一个学生都可以提出自己的看法,比如对数函数***象的走向趋势和对数公式的关系、***象象限的分布、哪两种对数函数***象是对称的等,每一个学生都根据自己对知识点的掌握程度发表看法,然后老师再详细讲解,肯定学生们提出的正确看法。如果出现错误也要给予鼓励,让他们继续思考,使得每一个学生对学习的知识点都有基本的把握,即使他们不能解答出所有的题目,也可以基本掌握[3]。另一方面,运用I***设置作业的内容。老师在设置作业的时候,不能固定一个模式,要针对每一个题目设立多种作业内容,比如《不等式》的知识,针对不等式的八种性质,设置不同的题目,每一道题目之中,包括通过概念得到答案、通过画***得到答案、通过计算得到答案和通过常理得到答案等多种方法,让学生选择自己擅长的方法。
数学智力题及答案篇9
评价学生的数学能力是数学教学个性化的需要.采用确定能力目标及评价标准和编拟数学能力测试题的方法.数学评价要注意静态与动态相结合,定性与定量相结合,并且要注意评价学生的创造性的数学才能.
(一)试题
1、开放、不唯一
2、重实践、轻理论
3、多动手、少强化
4、多观察、少硬记
(二)评价
1、看学生在解答中是否有新意
2、允许学生犯一些错误
3、考生中表现出准确的洞察力,要给予充分肯定
4、用等级打分
二、教育功能
学习的过程是通过智力活动,以及推动和调控这种智力活动的动力因素来完成的。在数学学习中,一些学生不仅表现得聪明,而且整个学习活动富有进取性,最后能取得优秀成绩;另有一些聪明程度一般,但学习有毅力,善于自我约束和自我控制,对学习充满热情,结果能取得很好的学习效果;也有一些学生头脑灵活,但学习热情低落,注意力不集中,不能很好克服遇到的困难,学习效果不理想。这表明我们只重视知识的掌握和智力的发展是不够的,必须充分重视学生学习积极性的激发和主动性的调动,通过帮组学生建立一个积极的学习系统,使他们的潜力得到发挥,能力得到发展,学得有成效。简单地说,学了智力活动,还必须有心理因素的介入,才能有效进行。这种心理因素可以在学习活动中起着引导和推动智力活动的作用,并能够根据学习任务的不同增减其智力能量。它的功能大致有以下三种。
(一)心理因素
1、激励功能,它起着激发学生学习热情的作用,使学生在学习中注意力集中,努力程度加强,以一种内驱力保证学生处于积极状态之中,整个学习活动得以展开并持久地进行下去。
2、选择功能,它决定了学生对学习的反应倾向。如学习过程回避什么,喜欢什么,厌恶什么等。
3、调控功能,它使学生在学习活动中根据学习目标的具体要求,调控学习的行为。如注意什么,忽视什么,强化什么行为,制止什么行为,让学生自己总结得与失。
(二)激励因素
1、教学内容要体现知识的实际意义和应用价值。陈旧、空洞、抽象的知识和理论往往被学生心理排斥和拒绝,更谈不上激发学生学习的热情了。现行的新教材的编写就体现了这一思想,每一章除了最后的研究性课题外,其开篇都有一个章节知识在现实问题中应用的例子。这样有利于激发学生的学习兴趣。
2、教学过程中创设问题情境。人们总是倾向于关注富于变化的、新奇的、能够引起认知不协调的事物。数学本身就容易使人感到单调,教学过程的平铺直叙、波澜不惊更使学生觉得枯燥乏味。教师在教学过程善于创设一种氛围,合理设置一些问题,使学生在学习过程中处于期待、困惑、愤悱的心理状态,才能有效激发并维持学习热情。如在函数教学中,《何时获得利润最大》可提问你能否用函数***象找到这一时刻,既避免了单一反复地对定义字面的强调,又使学生在问题中更深刻理解最大值概念。
3、教学评价中正确运用奖励和惩罚。奖励能够给学生带来尊重、成就、自豪等的心理体验,从而有利于学生学习。但要注意①奖励的公正性,不能带上过浓的主观色彩,在奖励过程中过分奖励一部分学生,而忽视另一部分学生;②奖励的多样化,奖励作为积极的强化因素,形式应该多样。如较高的分数、赞扬的评语、亲切的微笑等都构成事实上的奖励;③奖励的针对性,对优秀的学生要求可严格一些,对学习困难的学生,可适当放宽一些,分情况采用教师直接奖励或来自集体的间接奖励。
4、教学辅导中帮助学生科学寻找原因。学生在分析自己行为的成败时常常用能力、努力、任务难度、运气等一些原因加以解释。作为老师应从学生自身来分析,可分为内部的和外部的因素;从本人的学习态度、进去心、努力程度以及基础情况等,来解释说明。积极、科学、实事求是的寻找原因,有利于增强学习的信心,促进差生的转化,帮组学生调整学习方法,培养良好的学习品质。
(三)课堂组织
数学教学目标的实现,主要是依靠课堂教学的高效来完成。在新课标的倡导下的开放学习,这里所谓“开放”,是指空间的灵活性,学生对活动的选择性,学习材料的丰富性,课堂内容的综合性。而不是上课的过程的开放。现在正在进行的数学课改也是以此为目标的。开放的课堂的学生具有更出色的创造性,教学任务的完成和教学目标的实现更为高效。因为“开放”形成一种氛围,有助于促进学生的学习。这种课堂,给教师的教学和管理都提出了更高的要求。
1、对教师而言,备课要更高的要求,
1)数学问题、方法与思想的准备教师要更充分,对课堂可能出现的问题,需要的数学方法,蕴含的数学思想要有预见,以及多角度认识教材内容,多方面分析学生的思维,预设多样的问题情境和考虑可能的异常情况。
2)课堂意外情形的及时处理课堂的全部过程都应该在教师的控制中,任何问题的发生都要有及时的应对措施,不能漠视和拖延。这些问题包括学生对所学内容与众不同的认识,老师在教学过程中的疏漏或错误,以及学生的一些不良表现等。
3)适当的课堂容量和教学进度保持一定的容量和进度不仅仅是教学任务的要求,从课堂管理策略来看也非常必需。如果教学安排过于缓慢,长时间停留在一个问题上,多数学生会越来越没有兴趣,以致无事可做。保持适当的进度对维持学生的热情很有必要,也使学生“没有时间做不相干的事”。
4)积极的交流与良性互动,学生主动性和积极性的调动是课堂教学成功的要素之一。教师的一言一行,都不能让学生有被忽视的感觉,包括言语、表情、姿势,都必须为师生之间和谐交流服务。当有学生就某个例子有其他解法,或就某个知识点有不同的理解时,要用交流探讨的方式进行处理,鼓励学生积极参与教学。只有当学生与教师间的情感互动起来,学生对课堂的破坏将大为减少,有利于更好的完成教学任务。
2、对学生而言,更应该体现学生是主体
1)“问题”的提出。数学的学习,是思维活动与发展的过程。“问题”是点燃思维运动的火花,是认知结构得以不断发展的源泉。多让学生提出问题,充分激发学生的求知欲望。
2)学生参与活动。在老师的指导下,让学生主动去探索数学概念的形成,定理、公式、法则的发现过程。从传统听讲模式到把听讲与读书、研究、讨论、练习有机地结合起来。教师应精心设疑,置疑,适时调控,让学生处在猜想、类比、推测和解答的思维活动中。
3)学生自行归纳。整理归纳是知识反思内化的过程。要引导学生归纳整理各知识要点,并揭示它们在知识整体上的地位、作用,与其他知识的相互关系和结构上的统一性,特别要揭示出数学思想和数学方法。
4)变式训练。为了提高训练效率,必须防止机械模仿,可采取一题多变,一题多解等方式开阔学生的思路。变式练习的思维要求是循序渐进,逐步提高思维强度。如让学生自己编题目,自己解答。
5)注意学生反馈。数学教学是信息交换的动态过程,教师要根据制定的教学目标,让学生提问。
三、教育优化
农村初中的学生家庭普遍存在对教育的不重视,学生一旦回家很少把时间用于学习上,他们的知识的获得主要在学校里。如果学校里课堂上没有高效,那么学生获得的知识那更少了。每一位教育者都有引导学生去“真正理解,达到课堂进行目标”的愿望。我们应该怎样去优化呢?其实我们教师可以提一些问题让学生自己去学习。考试本身并不能提高学生的能力,只是对学生学习效果的一种考核,一种评价。但通过试卷中的问题让学生朝着某个方向去努力,作为教师,要善于提出问题。
(一)提问的作用
提问本身不是目的,作为一种教学手段,必然为教学目标服务。
1、帮助教师正确评价学生,了解学生对所学任务的理解和掌握程度,是否已经学会了指定的任务。
2、提问能帮助学生进入学习状态,集中精神,积极应用思维的技能去解决问题。
3、提问能保持教师的注意力,只通过讲授的方式去进行一堂课的教学,很容易产生的后果就是教师以自我为中心去重组教材和设计提问,常常假设学生能及时理解,很少有机会获知学生的错误认识。
4、提问能使教师依据学生的答案,提供即时的反馈,即教师依赖提问使学生理解问题及相关的所有要素,同时利用学生的答案设计新的问题,使学生趋向于真正的理解。
高效的提问要求学生在每个问题上都表达自己的意见和理解,教师以各种不同的提问方式提高学生的学习。
(二)提问的要求
优化的课堂具有“开放”的特征。当然,课堂上的提问也应该是开放的。这里的“开放”并不是指随意提一些问题,而是要求问题本身和教学目标的联系方式上多样化。尽可能地鼓励学生做更多的脑力活动。教师的注意力应多集中在学生回答问题时所反映的思维过程,而非问题的答案。
1、对有关问题的可能答案的宽阔度,要放大。学生在回答开放性问题时,其答案有助于表明他们在理解问题上的智力水平如何。如果一开始教师的提问范围较窄,这也许能更快地引导学生进行教师期望的智力活动,但其后果是它们经常使教师忽视学生现有的水平。
2、目的性提问本身是教师期望从学生的回答中获得什么,尽管问题是开放的,也希望学生的回答具备“具体、正确和完整”的特质。有时教师的提问不能诱使学生寻求到答案,或学生的回答离教师期望太远,教师应要求学生回答得更完整或更合理,回到有效的提问过程中来。
(三)提问的效果
提问的一方面是教师想引导学生做出特别的反应、回答或理解,另一方面是教师不想牵着学生走,以致使学生失去大量进行思考的机会。教师应寻求开放式问题与详细的、理由充足的回答,学生各种可能的解释。使学生感到一种心理的平衡,从而也获得了知识,达到优化的目的。
四、教育效率
对于教育效率的衡量,不能依据学生能否做几个题目、考试的成绩来衡量,应该从以下几方面来确定:
(一)是否培养了学生发散性思维的能力
发散性思维指的是,对某个问题提出多种独特答案的能力,它包括思维的流畅性、灵活性和精心推敲的能力。
特级教师魏书生有句名言:“每件事都有一百种做法。”应该强调:不是“自古华山一条路”,而是“条条道路通罗马”。这样有利于学生今后在学习中具有独创性。
(二)是否每个学生都有所发展
发展指的是,学生在原有的基础上思维能力、解题方法、动手能力的提高。每个学生的基础都不一样的,个性特点也不相同,因此不能用相同的尺度来衡量每个学生,我们教师只要看到他们有进步,有发展,就达到我们的教学目的了,教学效率就好了。
(三)是否能解决一些实际的数学问题
数学智力题及答案篇10
一、消除依赖急躁心理
数学教学中,我首先消除的是学生对教师存有依赖心理,期望教师对数学问题进行归纳概括并分门别类地讲述,突出重点难点和关键;期望教师提供详尽的解题示范,习惯于一步一步地模仿硬套,习惯于一块黑板、一道例题和演算几道练习题。因为这样,学生的钻研精神被压抑,创造潜能遭扼杀,学习的积极性和主动性就会丧失。所以,学生就不可能产生高涨的激励情绪,也不可能在学习中意识和感觉到自己的智慧力量,体验到创造的乐趣。其次,未弄清题意,未认真读题、审题,没弄清哪些是已知条件,哪些是未知条件,哪些是直接条件,哪些是间接条件,需要回答什么问题,没有从贮存的记忆材料中去提出问题所需要的材料进行对比、筛选,就急于猜解题方案和盲目尝试解题,未能采用多层次的抽象、概括、判断和准确的逻辑推理;忽视对数学问题解题后的整体思考、回顾和反思,包括该数学问题解题方案是否正确?是否最佳?是否可找出另外的方案?该方案有什么独到之处?能否推广和做到智能迁移等等。
二、消除沉浸于习惯性定势心理
在数学教学过程中,在教师习惯性教学程序影响下,学生形成一个比较稳固的习惯性思考和解答数学问题程序化、意向化、规律化的个性思维策略的连续系统--解决数学问题所遵循的某种思维格式和惯性,这种解决数学问题的思维格式和思维惯性是数学知识的积累和解题经验、技能的汇聚,它一方面有利于学生按照一定的程序思考数学问题,比较顺利地求得一般同类数学问题的最终答案;另一方面这种定势思维的单一深化和习惯性增长又带来许多负面影响,如使学生的思维向固定模式方面发展,解题适应能力提高缓慢,分析问题和解决问题的能力得不到应有的提高等。
三、注重过程教寓方法
揭示数学过程,既是数学学科体系的要求也是人类认识规律的要求,同时也是培养学生能力的需要。从一定意义上讲,学生利用数学过程'来学习方法和训练技能,较之掌握知识本身更具有重要的意义。不仅要揭示数学问题的提出或产生过程;也要揭示新旧知识的衔接、联系和区别;还要揭示解决问题的思维过程和思维方法;更要对解题思路、解题方法、解题规律进行概括和总结。总之,要“以启发诱导为基幢,”通过学生自己的活动来揭示获取数学知识的思维过程,进而达到发展学生能力的目的。数学方法是在数学活动中解决数学问题的具体途径、手段和方式的总称。所谓重方法,一是要重视教法研究,既要有利于学生接受理解,又不包办代替,让学生充分动脑、动口、动手,掌握数学知识,掌握数学过程,掌握解题方法;二是要重视学法指导,即重视数学方法教学。数学学法指导范围广泛,内容丰富,它包括指导学生阅读数学教材,审题答题,进行知识体系的概括总结,进行自我检查和自我评定,对解题过程和数学知识体系、技能训练进行回顾和反思等等。
四、注重结论科学
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