利用多媒体轻松实现数学课堂直观教学

高职院校的数学课堂教学被学生认为既抽象、又单调甚至于枯爆,如何把一个晦涩的概念讲解清楚,尤其是针对学习积极性不高,本身底子又不是很强的学生更是一件不容易的事.鉴于此本文通过几个数学课堂的实例,能够直观的看到,多媒体进入数学课堂提供了图文声像并茂,色彩鲜明的教学情境与氛围,实现数学课堂直观教学.     

浅析“高职数学教育”的特点及新思路

本文通过剖析高职院校办学所面临的挑战及数学教学中存在的问题，提出内容要侧重应用性．生动性，讲授有选择性，通过增加数学史，数学建模等新内容，采用讨论班等全新教学模式活跃课堂气氛，从而有效提高教学效果。     

基于Markov链在教学质量评价的数学模型

教学质量评价是是教学各环节中必不可少的一步,按一定的规则对教学效果做出描述和确定,其目的是督促和检查教与学。在长期的教学实践过程中,已经产生了多种多样的评价标准和评价方法,本文介绍了马尔可夫链分析法在教学质量评价中的基本思想,依据Markov链的理论建立教学质量评价的数学模型,并结合本校地质专业的相关课程,用实例分析了该教学质量评价模型的具体应用。这种评价方式摒弃了传统评价方法对学生不同基础的依赖性,根据最新的学生评价信息对课程开设的情况,教师教学的满意程度方面做数据分析。数据分析结果表明,运用Markov链分析法在评价教学质量效果较其它评价方法更具合理性。     

学习贝叶斯网络结构的混合粒子群算法

 针对直接使用粒子群算法进行结构学习效率较低的缺陷,基于无约束优化,提出一种贝叶斯网络结构学习的混合粒子群算法。该算法首先构造并求解一无约束优化问题,其最优解对应的无向图中的边可为结构学习提供一搜索范围,缩小粒子群算法的搜索空间,然后在缩小的空间中完成对贝叶斯网络的结构学习,从而提高了粒子群算法的学习效率。仿真试验结果表明,该混合粒子群算法可以快速、准确地学习到最优贝叶斯网络结构。