探析小学数学解决问题课“三环五步式”阳光课堂教学模式

小学数学是学生初步建立数学思维的重要阶段,能够让学生增强学生探究能力和创新意识,是我国人才培养计划的重点学科。在新时代背景下,很多传统的教学方法已经难以满足教育需求,为了能够适应时代的发展,我国对于学校学术的改革与探索在逐步深入,秉承“先学后教、以学定教、当堂训练”的教学理念,“三环五步式”阳光课堂逐渐成为备受关注的教育模式。本文首先对阳光课堂进行了阐述,进而介绍了 “三环五步式”教学模式,最后对小学数学解决问题课“三环五步式”阳光课堂教学模式进行了分析。

基于单元整体教学设计的“问题解决课”探索——《圆柱和圆锥的认识》教学与思考

基于单元整体教学设计的《立体图形的认识与测量》单元,旨在引导学生综合运用动态和静态的视角认识所有立体图形,进而研究立体图形的相关测量与计算。本单元“问题解决课”的教学,应让学生从生活实例中抽象出点动成线、线动成面、面动成体的过程,体会立体图形的形成,再把抽象的立体图形还原到生活中,用相关知识解决现实中的问题。

基于机房共享策略求解机房排课问题研究

为进一步提高高校机房使用效率,分析基于机房共享策略的机房排课问题的影响因素、约束条件及求解目标,构建了相应的数学模型.仿真实验表明,基于机房共享策略的排课方法能有效解决机房排课问题.此外,进一步探讨了共享课程占比、多次排课、选课规模等因素对基于共享策略机房排课效果的影响.

基于深度强化学习的自学习排课遗传算法研究

排课是教学活动中一项常规而重要的事项,传统的人工排课方式费时费力,且容易出现错误,无法满足大规模排课的需求,而经典排课遗传算法存在收敛速度过快、排课效率随约束因素的增加而下降等问题。针对已有排课遗传算法存在的问题,提出一种基于深度强化学习的自学习排课遗传算法(GA-DRL)。GA-DRL算法利用Q-learning算法,实现了交叉参数和变异参数的自适应调整,增强了遗传算法的搜索能力,通过建立马尔可夫决策过程(MDP)的参数动态调整模型,对种群适应度函数进行状态集合的分析,实现对种群的整体性能的综合评价。同时将深度Q-网络算法(DQN)引入调度问题中,以解决排课中种群状态多、Q表数据量大的问题。实验结果表明,与经典排课遗传算法和改进的遗传算法相比,GA-DRL算法在正确率和寻优能力上有所提升。所提算法还可以应用于考场安排、电影院的排座和航空航线规划等问题。

基于改进遗传算法的实验室排课问题求解

为解决当前高校实验课资源分配问题,根据实验课程特点对传统排课问题要素及其两类约束条件进行调整,给出了符合实验课程特点的排课数学模型。为提高求解效率将一种三父代交叉算子引入求解过程,并针对实验排课问题设计了编码方案和种群初始化流程。使用排课案例对算法进行了测试,测试结果表明,该算法在求解质量和效率上均有一定优势。

浅析心理课堂教学存在的问题

近年来心理健康教育越来越受到重视,但是目前中小学心理课堂上存在一些问题,比如学生沉默现象、心理课无趣未能收获良好的效果、心理课堂没有心理味等问题。本文试图探索如何提高心理课质量,为心理课堂添彩,提出心理教师应注重营造良好的课堂氛围,运用语言艺术,为心理课堂增趣吸引学生的兴趣,鼓励他们积极参与课堂互动等解决措施。

基于群体优势遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了高校排课问题的数学优化模型,构建了基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案:新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、群体优势策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。

基于改进粒子群优化算法的排课问题

深入分析了排课问题,提出一种基于离散粒子群的排课算法,构建了相应的解题框架。针对粒子群算法有后期收敛速度慢、易收敛于局部最优的缺点,结合排课问题的特点,对粒子群算法作了改进。在三维空间中建立模型,采用避免冲突的种群初始化加快收敛,并且引入变异操作避免陷入局部最优等。实践表明改进后的粒子群算法能有效地解决排课问题。

基于三维免疫遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了其数学优化模型,构建了它的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,包括:三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。

禁忌搜索求解排课问题的应用研究

提出了一种基于禁忌搜索算法的排课问题解决方案,结合了经典的网络流算法与现代启发式的禁忌搜索算法,使得两种算法优势互补,带来了更好的处理问题的能力.经实际数据的仿真验证,该算法具有一定可行性和适用性.

基于双倍体遗传算法求解大学排课问题

大学排课问题(UTP)是典型的组合优化和NP完全问题。通过分层的方法,将常见的五维组合规划模型分解为两次三维组合,缩减了问题的规模。然后针对用传统遗传算法求解UTP所存在的问题,提出双倍体编码方案,并利用交替进化的方法,对多个目标逐个循环优化。实验结果表明,这种方法很好地实现了模式定理,大大提高了求解速度。

应用遗传算法求解排课问题

给出了排课问题的描述和五元组定义。针对排课问题的关键因素,根据遗传算法的特点,设计了排课问题的编码方式,对求解的目标进行了优化,满足了实际应用。

采用新型编码GA的高校排课问题仿真研究

深入分析了高校排课问题,建立了它的数学优化模型,构建了该问题的基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来进行仿真研究,设计了多种改进方案,包括:三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能有效地解决高校排课问题。

面向高校统一教学资源排课问题的启发式方法

面向高校整体教学资源环境下的复杂多约束排课问题,提出了一种启发式方法.基于实际教学过程中涉及学生、任课教师、上课教室,以及各自的可行时间段等教学资源下的复杂多约束条件建立了约束函数,构建了以学生每周上课节次的均匀度与教师对任课时间满意度最大化为目标函数的优化模型.在求解过程中,将各约束条件转化为关系代数的关系运算,在缩小解空间的基础上进而采用启发式策略进行优选.最后,以一个实际高校的排课算例验证本文方法的有效性.

排课问题的一种遗传算法适应度求解方法

排课问题的多个优化目标间可能是冲突的,如何有效优化求解的多个目标,是排课问题的关键。适应度计算方法影响遗传算法的采样空间和执行效率,研究适应度的求解方法有助于解决多目标优化问题。利用多目标决策协调模型进行排课问题的改进适应度求解方法的研究,以优化遗传算法的采样空间,加快算法的收敛。把该方法应用到排课问题中,实验结果表明对目前仍没有较好解决方法的组合优化问题,可以得到比较容易的解决。

基于小生境遗传算法的排课问题研究

建立排课问题的数学优化模型,构建其基本求解框架,引入遗传算法并设计多种改进方案,包括新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、小生境策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明,该算法能够满足排课问题的多重约束条件,更有效地解决排课问题。

排课问题的数学模型研究

通过对排课问题中课程、班级、教师和场地的约束条件进行数学抽象,将排课方案的优化表示为场地利用情况和课时安排合理性的评价,给出了一个较为精炼的排课问题数学模型,在一定的问题规模下,得到了较好的排课效果。在此基础上,针对高校排课实际应用场景,基于贪心算法给出了排课问题的一种高效的近似求解方案,为基于排课的教务管理信息系统的构建提供了参考借鉴。

在中学排课问题中实用的模拟退火算法应用

针对中学排课问题,提出了一种分阶段的模拟退火算法解决方案.中学排课问题难点主要在于如何解决课表中存在的大量冲突以及如何优化课表.初始化随机生成一张带有冲突的课表,经过算法第一阶段,人工干预异化解结构,使课表可行;算法第二阶段引导性的改变课表结构使课表满足通用的软约束条件;算法第三阶段采用启发式随机邻域异化操作,变异课表,产生更优解.为了满足实际生产环境中对课表多元化的需求,在UI界面中提供可以手动调节课表机制.经过实验发现,改进后的模拟退火算法在解决中学排课问题时收敛速度更快,运行效率更高,并且在迭代次数较少的情况下,也能产生可行解.

采用三维小生境遗传算法求解高校排课问题

深入分析了高校排课问题,包括排课目标、主要影响因素、约束条件、求解目标,建立了其数学优化模型,构建了其基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了三维编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、小生境策略、自适应交叉概率和自适应变异概率等多种改进方案。仿真结果表明该算法在一定程度上满足了高校排课问题的多重约束条件,能够有效地解决高校排课问题。