无论是在学习还是在工作中,大家都接触过论文吧,论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。怎么写论文才能避免踩雷呢?以下是小编为大家整理的数学论文,仅供参考,希望能够帮助到大家。
小学教育中,数学是非常重要的一项基础学科,但是由于这门学科具有较强的抽象性,因此很多小学生在对这门学科的学习中会比较容易出现各种问题。小学数学学困生这一问题也对提高数学课堂教学效率造成了一定程度的影响,并且直接影响到了学校整体的教育教学质量,当前阶段对于数学学困生的转化已经成为学校和教师共同关注的一个问题。本文针对小学数学学困生形成的原因进行了分析,并对此提出转化策略。
小学数学;学困生;转化策略
随着近些年来教育改革的不断推进,小学阶段的教育中也明确的提出:在学习过程中要让小学生得到全方位的发展,不出现偏科的现象。目前小学阶段的教育中,语文和数学还是最主要的两门学科,相对于数学课程来说,小学语文因为有较强的故事性,所以更容易被小学生所接受。很多小学生会认为学习数学很枯燥,除了背加减乘除法的口诀就是背一些数学公式,表现在课堂教学中就是注意力很难长时间集中,给小学数学的教学工作增加了诸多困难。实际教学中,学困生的问题或多或少存在于每个班级,然而学困生的形成大多数都不是因为学生智力的问题。如何转化学困生,是当前我们小学数学教师需要关注的一个重要问题。
1小学数学学困生的成因
1.1学生缺乏对数学的学习兴趣:小学生难以学好数学的主要原因还是在于学生在学习数学时的态度,大多数学困生会因为觉得数学学科枯燥乏味,因而在学习数学时会比较随意,往往在学习数学的过程中遇到难题就会丧失学习的兴趣。此外,还有的学生因为在其他学科的学习成绩也比较落后,从而导致自信心的缺乏,认为自己不够聪明,学什么都学不好,面对数学更是产生了畏惧心理。这些都是造成学困生不能学好数学的主要因素,同时也让很多小学数学教师大感头疼。
1.2教师教学方法有待改进:说到数学教师,很多学生的第一印象都会觉得数学教师大多数都很刻板严肃,学生与教师之间存在距离感。很多小学数学教师在教学过程中很少去关注学生的心理状态,也很少有感情投入,关注的重点往往只在对知识的讲解上。还有少数教师只喜欢数学成绩比较优秀的学生,甚至还有厌恶数学成绩较差的学生,从而造成这些学生产生一定程度的厌学心理。再加之本来就比较枯燥乏味的数学知识。使学生在心理上更加抵触数学,最终导致学生更加难以学好数学。
1.3学生缺乏学习数学的良好习惯:学习习惯需要学生通过长期的实践来逐步建立和养成。对于学生而言,学习习惯的好坏对他们的学习效果有着巨大影响。大多数时候,学生的学习品质都是由他们的学习习惯所决定的。学生如果缺乏良好的学习习惯,那么他在学习的过程中就很容易出现如:学习目标不明确、学习态度不端正以及学习意志不强等问题,而在这些问题的影响下,学生更难以建立良好的学习习惯,如此一来就会形成恶性循环,最终使学生的学习效果大打折扣。大多数学困生的不良学习习惯都表现为:课堂上注意力不能集中、不愿意主动思考问题、无法独立完成数学作业、没有良好的读题和审题习惯以及完成解题后没有检查和验算的习惯。
2小学数学学困生的转化策略
2.1培养学生的学习兴趣:数学这门学科的特点是科学和严谨,同时数学还是一门具有抽象性的学科,这也是学困生不能学好数学的主要原因。要让学生学好数学,就需要把抽象的数学知识直观的展现给学生,使其能够更加吸引学生的注意力,从而使学生的学习情趣得到提高。由于小学生年龄还小,通常都比较好动,容易对身边的新鲜事物感兴趣。因此,小学数学教师需要充分利用小学生的这一特点。例如:在教学长方形和正方形的时候,教师可以给学生布置一项课后作业,让他们回家之后利用废纸张自己动手制作长方体和正方体的盒子各一个,同时教师要指导学生如何裁剪和粘贴制作纸盒,制作过程中可以参照自己的铅笔盒和家中的收纳盒等。最后要还要在课堂上表扬做得好的学生,以及耐心的指正做得不太好的学生。这样一来,既帮助学生加深了对长方形和正方形授课内容的理解,也锻炼了学生的动手能力,同时还达到了激发学生创作热情,增加学生学习兴趣的目的。
2.2改进教学方式:教师要积极改进当前的教学方式,教学流程要根据教材的特点进行合理的设计,同时要采取灵活多变的教学方法,组织和开展例如:分组讨论、合作探究以及动手操作等多种新式的教学模式。把数学知识与实际生活紧密联系起来,使数学知识更加直观,从而让学困生也能够积极的参与学习活动,让他们从中体验和感受到学习的乐趣,并且接受所学的内容,以此帮助他们树立学好数学的自信心。同时教师还可以在课堂教学的过程中多为学生介绍有关数学的发展史和小故事,营造一种轻松愉快的课堂教学氛围。此外,教学时还需要注意因材施教,针对学生不同数学水平提出不同的要求,由于数学学困生逻辑思维能力较差,教学过程中要尽量从他们的实际水平出发,深入浅出的进行教学,适当降低对学困生的要求标准,尽可能让所有学生都能在原有的数学基础上发挥出最大的潜能。
2.3培养学生良好的学习习惯:学生良好的学习习惯可以有效的促进他们学习能力的提升。因此,在实际教学过程中,教师要注重培养学生良好的学习习惯。在学生有良好的表现时,要及时的给予表扬,并且尽量的为其创造条件使其能够重复出现,从而使学生形成习惯。对于那些不良的表现,教师也要及时的给予否定,使其出现的机会减少。教师要同时注重引导学生进行自我评价和自我分析,以此增强他们学习的主观能动性和自觉性,进而达到促进良好学习习惯养成的目标。在教学过程中,教师可以根据学生的个体差异为其制定学习目标,并且经常对目标的完成情况进行验收,发现有不合理的地方要及时的进行修改。尤其是在目标制定的初始阶段,不能给学困生制定过高的学习目标,要让他们从中能够体会到完成目标时的成就感。教师要及时给予他们表扬和鼓励,帮助其养成给自己制定学习目标的好习惯。
数学学困生的转化工作不是一朝一夕就可以完成的事,数学教师要有足够的耐心,细致有效的开展这项工作,既要帮助他们改变对数学学科的思想认识,同时还要激发他们学习数学的兴趣,树立学好数学的自信,养成良好的数学学习习惯。才能让他们热爱数学,学好数学。
[1]刘艳芝.探究小学数学教学对学生兴趣的培养[J].中华少年.科学家,2017.(01):120-121.
[2]赵广江.小学数学教学方法与学习心理分析[J].林区教学,2017.(01):83-84.
一、优化教学模式,改进教学方法
1.用好教材,强调数学的应用性与趣味性
不少数学学困生都认为,数学知识是枯燥无味的,是没有什么实际应用价值的,所以无法喜欢数学。为此,在教学过程中,教师应改变传统的、单调呆板的教学模式,不能只会教教材,还要根据教材内容创造性地开展教学。比如在探究《矩形的判定》这课的时候,教师可创设如下问题情境:教师出示一块矩形小铁片,并提出问题――某公司的林老板想招聘一名质检员,他拿出老师手中的这个四边形零件,问正在参加应聘面试的陈华:假如现在你只有一把刻度尺作为工具,你能检测出这个四边形零件是否为矩形零件吗?若能,该如何检测呢?让学生猜测、讨论片刻后,教师告诉学生,陈华利用他初中所学的数学知识很快就回答出了这个问题,面试顺利过关。再问学生是否想学习陈华解决这个问题所用到的知识?这样引入新课,学生马上会感觉到学习矩形的判定有趣又有用,可以大大激发学困生的求知欲和好奇心。在学习用平方差公式分解因式时,若只讲解教材提供的内容,很多学生都会觉得学这些内容没意思,也没啥用。教师可先出示一道题:口算,问学生能否口算出结果,学生感到疑惑时,教师立刻说出答案并请学生检验是否正确。甚至还可以选一些更复杂的题进行快速口算,让学生感到吃惊和好奇,这时告诉学生本节课所要学习的新知识。这样让学生体会数学知识的应用性与趣味性,使学困生对学习数学知识的兴趣倍增。
2.体现主体,促进学困生主动获取新知
数学教学是学生在教师的指导下能动地建构自己的数学认知结构的过程。如果在课堂上教师条分缕析地“讲”、事无巨细地“灌”,学生只能一次一次地听、一条一条地背,那么学生一定会无比厌烦,当学生面对新知识时,他们依旧很“受伤”。因此,教师应避免“满堂灌“”一言堂”,要让学生真正成为学习的主人,让学困生主动参与到教学活动中去,唤起他们沉睡的学习热情。比如,让学生在独立思考的基础上开展小组讨论交流活动,把自己的想法说给同学听,互相纠正、互相补充。学困生在这个时候往往会表现得更主动,更能得到锻炼。在学习小组内开展互帮互助,让学习好的学生多帮助学困生,检查学困生做的基础练习,并帮助他们解决练习中碰到的问题。这样,学生在学习上获得了真正的自由,正像某些学困生说的“我在与同学交流时,就觉得更自由、更放松、更容易理解新知识”。有些数学知识可以通过动手操作的方式获得,学生通过亲自动手操作,协同大脑主动思考,对知识的理解更透彻、记忆更深刻,更有利于提高学生的逻辑思维能力。比如在探究三角形的三边关系定理时,教师先安排学生准备一些长短不一的小木棍(规定木棍的长度),课上让学生自己动手围三角形,想想怎样的三根小木棍才能围成一个三角形?(对于学困生还可以作适当的提示:围成一个三角形的三根木棍中,较短的两根木棍长度之和与最长的木棍长度作比较,你发现了什么?)为什么会出现用三根小木棍无法围成三角形的情形?在这个过程中,学生自然而然地理解了三角形三边关系定理的内容。
二、加强学法指导,提升学习能力
农村初中数学学困生缺乏数学学习策略,不会对信息进行加工储备,不会反思调控自己的数学认知过程与方法。教师应在为学困生补缺补漏的过程中,以数学学习中问题的解决为载体,让学困生逐步认识数学思维活动的特点,掌握较多的基本学习方法和学习技能。比如教师要指导学困生养成课前预习的习惯,简单的问题课前解决了,课上就集中精力解决重点、难点问题;指导学困生记好课堂笔记,监督他们独立完成作业,坚持课后复习,及时系统小结;引导学困生通过分析、综合、类比、概括,揭示知识间的内在联系,可利用图形、表格、知识树等形式,使学生将所学知识形成框架结构,便于理解和掌握……这样,学困生的学习能力会逐渐提高,会感到数学越来越好学,慢慢地喜欢上数学。
总之,初中数学学困生的转化是一项十分艰巨、长久的工作,需要教师给学困生多一份尊重和关爱,多一些学习方法的指导,也需要教师优化教学模式,改进教学方法,让数学学困生喜欢数学,进而让数学学困生学好数学。当然,随着社会的变革与进步,学困生的成因与转化策略也会不同,新时代的教师应该及时更新自己的教育理念,关注学困生的成长,最终为社会培养更多优秀人才。教育随笔。
数学源于生活,又广泛应用于生活。在实际生活中运用所学数学知识,处理实际问题是小学生的数学素养之一。新课程标准强调数学教学要“从学生已有的生活经验出发”,“使学生获得对数学知识的理解”。数学知识的生活化,就是通过将数学教材中枯糙、脱离学生实际的数学知识还原,取之于学生生活实践并具有一定真实意义的数学问题,以此来沟通“数学与现实生活”的联系,激发学生学习数学的兴趣。
一、让学生在生活中感悟数学。
“数学是人们对客观世界定性把握和定量刻画、逐渐抽象概括、形成方法和理论,并进行广泛应用的过程。”因此,数学教学,只有从学生的生活经验出发,让学生在生活中学数学、用数学,数学教学才能焕发生命活力。
1、在小学数学教学中,从生活实际出发,把教材内容与“数学现实”有机结合起来,符合小学生的认知特点,可以消除学生对数学知识的陌生感,同时增强数学的应用意识,唤起学生的学习兴趣。例如:如教学循环小数概念时,我先给学生讲永远讲不完的故事:“从前,山上有座庙,庙里有个老和尚在说从前山上有座庙……”,通过实例让学生初步感知“不断重复”,再举出自然现象“水→汽→云→水”的循环引出“循环”的概念,使学生产生浓厚的兴趣。
2、小学数学中的许多概念和法则都是在现实生活中抽象出来的,因此概念法则的教学也就必须在生活实际中找到相应的实例,并引导学生从直观入手从而抽象出来,逐步加深理解和运用。例如:在教学应用题常见的数量关系时,学生对于“工作效率×工作时间=工作总量”中的“工作效率”不易理解。为此,我在教学前,在班里举行了一次口算比赛和跳绳比赛。教学新课时,联系两次比赛活动,学生就非常容易理解“工作效率”这一抽象而又陌生的概念:即指单位时间内所作的工作量。又如在学习“接近整百整十数加减法的简便算法”中,有这样一题:128-96=128-100+4,学生对减100时要加上4 难以理解。我便设计了一个“买东西找零钱”的生活实际:我要过生日了,妈妈带了128元钱去商店买一个96元的布娃娃准备送给我。妈妈付给营业员一张百元钞票(应把128元减去100元),营业员找回4元,(应加上4元)。所以,多减去的4应该加上。
这样的“生活教学”例子,通过生活经验验证了抽象的运算,而具体的经验更提炼上升为理论(简便运算的方法),学生容易理解且不易忘记。
让数学回到生活,使学生感到数学就在身边,学习数学是有用的、有必要的,从而激发学好数学的愿望。
二、让数学知识回归学生生活。
学习是为了应用。因此,教师在教学中要经常培养学生联系生活实际、运用数学知识,解决问题的意识和能力。知识也只有运用才能被学生真正掌握,也只有在实践运用中才能体现其价值。
1、创设情境,培养学生解决实际问题的能力
学生掌握了某项数学知识后,可以有意识地创设一些把所学知识运用到生活实际中的情境。例如,在学习了利息后,让学生去银行了解利息、利息税等有关知识,让学生当家长的小参谋:家中多余的钱怎样存最合算?并帮助家长计算利息和利息税。
2、联系实际,增强学生的数学意识
数学知识在日常生活中有着广泛的应用,生活中处处有数学。例:如学了三角形的稳定性后,可以让学生观察生活中哪些地方运用了三角形的稳定性。学习了圆的知识,让学生从数学的角度说明为什么车轮的形状是圆的,其它形状的行不行?为什么?
3、加强操作,培养学生把所学知识运用于实际的能力。
知识来源于实践,又指导于实践。我们经常看到由于学生的感性知识缺乏,出现不符合客观生活实际的数量意识。这就要求我们的课堂教学更要注重联系实际,强化学生的动手操作活动。在学习了米、厘米以及如何进行测量之后,让学生运用掌握的数学知识解决生活中的实际问题。如测量身高,测量手臂伸开的长度,测量一步的长度,测量教室门的宽度以及测量窗户的宽度,通过上述活动,加深学生对厘米和米的理解,巩固用刻度尺量物体长度的方法,同时,学生获得了日常生活中一些常识性数据。在这个活动中提高了学生的学习兴趣和实际测量的能力,让学生在生活中,在生活中用。
学习了平均数问题后,让学生以小组为单位,自选专题,展开活动,如:测量计算班级同学的平均身高、平均体重、平均年龄,全校各班的平均人数、教师平均年龄,附近菜场某一蔬菜的平均价格等。学生在互相协作活动中,自然而然地锻炼了他们解决实际问题的能力。
运用数学知识解决生活实际问题,能实现数学与生活的紧密结合,帮助学生学会用数学的眼光观察生活,从而不断体验数学的价值与魅力。
高等数学是经济类本科生一门重要的基础课程,对掌握好其专业课程知识和从事本专业更高层次的研究起着关键作用。为使该专业学生学好这门课程,我校对高等数学的教学试行了分层教学的教学模式。本文从分层的必要性、分层方式以及取得的效果等方面分析阐述了实行分层教学的优势。
高等数学;分层教学;因材施教
一、分层教学实施的必要性
高等数学是大学本科经济类专业学生的一门重要的`基础课程,其重要性体现在学好这门课程不仅是学好其专业课的基本保障,更是提高思维素质的方式和进行更高层次研究的不可缺少的工具。因此,一般的本科院校对经济类的学生从一年级开学就开始开设高等数学课程。然而,高等学校扩大招生后,我国的高等教育已经从精英教育发展到大众教育阶段,使得高校各专业入学人数在激增的同时,生源质量下降已是不争的事实。而且学生来自全国各个省市地区,入学的数学成绩、水平参差不齐;不同学生的兴趣、爱好及发展方向各不相同。而相同专业所使用的教材、教学计划、教学大纲都是一样的,学生和教师基本没有选择的余地。这种统一的教学模式严重阻碍了高等数学
教学质量的进一步提高。目前,这一课程的教学面临的最大问题是学生的学习兴趣和学习成绩的下降。而造成这一问题的因素是多方面的,其中一个重要的原因是忽视学生对教学方法、教学内容的不同需求。因此,根据学生的数学成绩、兴趣爱好、发展志向在适当尊重个人意愿的前提下对学生实施不同要求,不同方式的教学方式,就势在必行。本文以科学理论为基础,结合本校的教学实践,分析论述了分层教学的实施方法和取得的成果。
二、分层教学的理论基础
分层教学的理论基础是美国心理学、教育学家布鲁姆
(B.S.Bloom)掌握学习理论。布鲁姆认为:只要在提供恰当的材料和进行教学的同时,给每个学生提供适度的帮助和充分的时间,几乎所有的学生都能完成学习任务或达到规定的学习目
标。掌握学习理论要求教师的教学应根据学生的实际发展水平、学习方式和个性特点来进行。而一般高校的生源来自全国各个省市地区,近年来的高校扩招也造成了生源质量的下降。这就造成了学生的数学水平参差不齐,差异较大,而分层教学可以较好得体现上述思想。分层教学法还以多元智力理论为基础,尊重学生的个性差异,重视个性发展,遵循因材施教的原则,以学生的发展作为教学的出发点和归宿,真正体现以学生发展为中心,以社会需要为方向,以学科知识为基础的教育改革要求,也能真正体现素质教育的精神内涵。另外,其实在我国古代,教育家、思想家孔子就已经提出育人要深其深,浅其浅,益其益,尊其尊,即主张因材施教,因人而异。也就是说,教师的教,一定要适合学生的学。
三、分层教学的实施
分层教学,就是针对学生不同的学习水平和能力,以及学生自身对数学的兴趣爱好程度和要求有区别地制定学习目标,设计课程内容,创设不同的教学情境和教授方式,从而进行有针对性的因材施教,促进学生得到全面的锻炼和发展,进而实现更高效率,更好效果的教学模式。从2008学年开始,在我校教务处的大力支持下,我们在经济类专业的'高等数学教学中试行了分层教学模式,和以往的不分层相比,两年来教学效果取得了显著的提高。具体实施方法是,对于经济类专业的两个学院,经济贸易学院和工商管理学院,我们采取不打乱院系,但是分层也分班的方式。层次分为两层,即A层和B层。
A层是基本知识掌握、理论灵活运用、理论联系实际等方面要求较高的层次,教学计划和内容以考研和在专业领域进行深入研究为目标;B层相应要求较低,但是以打下扎实基础,使数学成为后继专业课学习的有力工具为基本原则。同时,由于A层班级的较高要求不易把握,由具有多年教学经验的教师担任授课工作。分层的依据有客观依据和主观依据。客观依据是学生的数学成绩水平,一方面参考高考成绩,另一方面,在新生入学伊始,进行一次数学摸底考试。摸底考试的试题由教学经验丰富的教师来出,大部分是一般难度的题目,但有少数较难题,由此可看出学生的数学成绩高下。分层的主观依据即是学生自己对数学课程的兴趣深浅程度和要求高低。比如,有的学生虽然成绩一般,但是对数学很感兴趣,或者有考研等在本专业领域继续研究的意向,我们可以考虑将该生分A层班级听课。反之,有的学生考试成绩虽高,但是对数学兴趣不大,只是当做一门必修基础课程来修,那么,就可以征求该生的意见,将其分在B层班级上课。考虑到班级人数和授课效果,我们采取相当三个自然班的人数为一个授课班。分层教学的根本目的是因材施教,因此,第一学期期末考试结束后,一些学生的数学成绩、对数学的兴趣态度等可能已经不再适合原来的班级教学目标,这就需要对班级进行调整,也就是说,分层教学具有一定的流动性。调整时也遵循上述分层依据,因为调整也是再一次分层。一方面是学生的试卷成绩,另外兼顾学生的主观意愿。但是实践证明,波动不宜过大,以不超过5%为宜。
四、分层教学的成效与思考
分层教学取得了一定的成效,较之08级以前不实施分层教学的学生成绩,不及格率有了较大幅度的降低。60-69,70-79分数段的人数有显著增加,而90分以上的优秀率有小幅增加,平均分明显提高。成绩分布呈正态分布。由此可见,分层教学符合大多数学生的愿望和要求,应当坚持和完善。分层教学有的放矢,因材施教,可以提高学生的学习兴趣,降低因学科本身的抽象枯燥造成的负担。使一些对数学没有信心,失去学习兴趣的学生达到了大纲的要求,较好解决了大学生数学学习两级分化太大的矛盾。
08级以后的学生对分层次教学的认可度越来越高,适应数学学习的能力和学习数学的信心也大大地增强。实践证明,分层教学保证了面向全体学生,因材施教,做到了优等生吃得饱,中等生吃得好,差等生吃得了,同时,减轻了学生的课业负担,是全面提高教学质量和实施素质教育的行之有效的途径。虽然分层教学的实施使高等数学教学各方面有了大的改进,但是还有一些问题亟待解决。比如不同自然班的学生在同一个授课班上数学课,这就给课堂和作业管理造成了一定的难度,对教师和辅导员提出了新的要求。另外,考试过后需要将学生成绩按自然班排名,也造成了一些麻烦。我们的工作还仅仅是一个开始,今后将在实践中不断完善分层教学的教学方式,比如,在考核学生成绩方面,可以考虑不仅依据笔试的卷面成绩,再兼顾其它形式的考核成绩;在教学过程中,可适当借助计算机进行多媒体教学,以提高学生的学习兴趣。
[1]阳妮.大学数学分层教学的理性思考[J].高教论坛,2007.(5):87-89.
[2]郑兆顺.新课程中学数学教学法的理论与实践[M].北京:国防工业出版社,2006.
[3]郭德俊,李原.合作学习的理论与方法[J].高等师范教育研究,1994,(3):43-54.
[4]付海峰.在层次教学中培养学生的思维能力[J].中学数学参考,1997,(10).
一、高中数学教学改革的必要性
最早提出构建主义理论的皮亚杰指出:学生是认知的主体,是知识的主动构建者。构建主义的核心特征是:积极的学习、构建性的学习、积累性的学习、目标指引性的学习、诊断性的学习和反思性的学习。构建主义理论对数学教学提出了很高的要求。教师应该掌握具体的教学技巧,有足够的组织课堂教学的能力,有极强的调动学生学习积极性的能力,有丰富的解决课堂问题的能力和引导能力,有激发学生创造力的技巧,而不是支配学生的思维。因此,高中数学的教学改革是符合现代教育理论的实践。
二、对高中数学教学的几点建议
(一)加强同高校数学教师的交流
既然新课标的教学内容里面有一部分知识,如导数的应用、空间向量、概率论初步(特别是离散型随机变量的相关内容)和统计学初步,已经涉及到大学数学的基本教学内容,那么在授课之前,中学教师对这些知识融会贯通并且了解其如何与大学数学学习进行无缝衔接,显得非常重要。中学老师步入大学进行交流或者有针对性地聘请大学教师到中学做专题讲座便成为一种便捷、快速、有效的方式。
(二)重视数学思想的渗透
中学阶段的数学教学将过多的精力放在总结题型、归纳方法、训练做题技巧和做题速度上,学生们被培养成做题的机器,在一定程度上或许对应试有一定的作用。可是,一旦学生缺乏对知识背景的了解、缺乏知识的系统性和理论性,这些强加给他们的知识很快就会伴随着高考的结束而忘掉。在大学授课过程中,涉及到与高中数学密切相关的知识时,学生们往往用迷茫的眼光看着老师,学过还是没有学过呢?比如,高中阶段学过三角函数的和差化积公式、积化和差公式等三角公式,据我们了解,公式推导的过程一带而过或根本不讲,只让学生们背过公式后,便开始算题。上了大学,这些公式早被忘得一干二净。大学的微积分课程的学时很宝贵,但又不得不占用时间把这些基本公式的推导介绍给学生,让他们在理解的基础上进行记忆,因而,影响了正常的教学节奏。大学数学的课程知识点多、每堂课的教学信息量很大、班容量大、教学速度快.教师没有时间也不可能在讲授概念之后列举大量习题让学生们去练习。所以,中学的数学课堂教学如果能重视对数学概念的形成过程,公式、法则和定理的推导过程的讲解,使得学生知其然并知其之所以然,让学生看到学习数学课程与解题不能画等号,那么将会有助于学生学习的可持续发展。
(三)课堂模式多样化
根据不同的教学内容,选用不同的课堂教学模式。中学数学教学常采用传统的“保姆式”的教学模式,使得学生的主观能动性受到压抑,造成学生步入大学之后,无所适从,等着老师安排学习任务。而事实上,大学老师很少对学生提出课下要求。学生们便会认为自由了,一学期一晃而过,到考试之前才抓了瞎。所以,实施采用“创造悬念”、“引导联想”、“分组讨论”、“演示说明”、“类比法”及“启发式”等等多种新颖的教学方法,给学生在课上课下营造自主学习的氛围,让学生去体会哪些知识需要反复理解,哪些公式可以一两步就能推导出来而不用背,哪些定理可以解决哪些问题,为什么?让他们真正意识到自己才是学习的主体,知道怎样安排时间处理老师授课过程中自己遇到的问题。这样有助于学生尽早适应从中学到大学数学学习的过渡,适应大学的课堂教学方式与特点。
(四)数学语言的精确性
数学语言是表达数学思想的专门语言,具有抽象性、准确性、简约性和符号化等特点。特别是进入大学阶段之后,对数学语言的要求会提升到一个很高的标准。但是,在教学过程中,我们发现学生在接受用数学语言描述问题时往往会遇到障碍。为什么会出现这种状况?比如,在高中阶段,学生学习了随机事件的概率及其简单性质、条件概率、全概公式和逆概公式、随机变量等等,新课标的教科书上也有对这些概念相应的数学描述。但升入大学后,发现中学阶段并没有要求学生用精确的数学语言解决概率问题。即便大学教师介绍了概率论的记号体系,学生也从思想上接受不了,针对用全概公式处理的习题,还是按照中学的做题格式去书写,有的题写出来像一篇小作文;有的写的全是算式,一个数学符号也没有;还有的干脆蹦出几个数……正确且严格地应用数学语言描述问题和解决问题,不应该到了大学再培养。学生在高中阶段具备了一定的抽象思维能力,就应该像教小孩子说话那样,一点点地由浅入深地正确渗透。数学语言的培养先入为主,一旦养成随心所欲的毛病,纠正起来会很费力气,所以没有必要造成这种学习上的脱节。
(五)学习方法的培养
高中阶段,老师们很辛苦地为学生精挑细选教学辅导材料,为学生编写复印各种资料,付出的汗水着实令人敬畏!学生则等着老师的一声令下,一本一本、一摞一摞地按照老师的要求和安排去做,不会的再问老师。到了大学,有的老师根本不推荐参考书目,有的尽管推荐了参考书,也不会安排学生哪一天复习什么内容,预习什么知识,做哪几道习题,什么时间看教材,什么时间看教辅,看多少页,看不懂怎么办,以及怎么查资料。大学生对这些事情便显得无所适从。到底是老师在上学?还是学生在上学?是否所有的学生都应该按照同一个模子、同一个速度学习数学?当然不是!学习的终极目标是掌握知识的同时拿高分。学生是有个体差异的,跟着老师的教学进度走是对的,但全盘接受老师的教学安排恐怕不是最好的选择,很可能有的知识你已经掌握了,但还在没完没了地练习,而有的知识你没掌握却得不到应有的训练。教会学生正确的学习方法尤为重要。教师指定参考书目后,应教会学生如何结合自身问题运用参考资料解决这些问题;引导学生结合老师的教学进度,合理地安排学习时间;教会学生如何结合自己的情况做笔记;告诉学生预习和复习的重要性以及如何预习与复习等等,这些远比要求他们一字不落地完成作业重要。
(六)重视基础知识的教育和基本能力的培养
中学阶段,对待基础知识,往往持不屑的态度,太简单了!没什么可学的、没什么可教的!三言两语地就把这些看似容易的内容讲完了,然后花费大量时间处理难题。殊不知,正是这些看似容易的基础知识为后续的知识学习奠定了基础,对它们全方位的理解并进行扎实的训练,有助于为后续的学习打下坚实的基础。比如,复合函数的概念、隐函数的概念、基本初等函数的概念和基本初等函数求导的公式,看起来都不难学,但如果没有真正弄明白这些概念,没有弄明白基本求导公式直接适用的对象,在微积分课程中,遇到求隐函数和复合函数的导数的题目,十有八九会出错。以上是我们从大学视角对高中数学教学提出的几点想法,希望大家多交流,共同承担起为国家培养人才的重任。
一、引导学生学会识图,让学生感受数学的“形之美”
在教学有关“圆”的知识时,教师可以举例,把“圆”比作太阳、苹果等有形的东西,加深学生对“圆”的认识。教师还可以利用多媒体来展示和我们的日常生活有紧密联系的有关“圆”的东西,如水面上激起的涟漪,既有静感又有动感,使学生如身临其境,有所感触,比教师单纯在课堂上用圆规画圆要形象得多、生动得多、鲜明得多。这样的课堂教学自然能激发学生的学习兴趣,使学生深刻感受到数学的美。
二、让学生学会鉴赏,在鉴赏中感受数学的“和谐美”
美是人们所向往和追求的,美感不但体现在艺术领域,在数学教学中也有一定的美。所以,教师要教给学生如何发现和鉴赏数学之美,要让学生学会用审美的视角来观察数学,深入挖掘数学的结果美、过程美。首先,教师要引导学生树立在数学中发现和鉴赏数学美的观念,调动学生的积极性。例如,在讲解“黄金分割”时,学生一开始会很陌生,不知道什么是黄金分割,这时,教师可以让学生测量一下自己身体的黄金分割点,并讲解有关黄金分割点的意义,让学生在实际生活中去找黄金分割点。这样,学生自然会发现其中存在的美感,从而产生浓厚的学习兴趣,由被动学习变为积极主动学习。再如,教师在讲授数学应用题时,可以借助线段图形让学生理解题意。学生在线段的引导下既能理解应用题的题意,又能感受到数学知识的系统性和关联性,感受到数学深层次的体系美。总之,数学的美体现在方方面面,只要教师善于引导,使学生树立发现美的观念,就一定能使学生感受到数学的美。
三、让学生在游戏中体验数学的“趣味美”
传统的数学教学过分重视知识,缺乏对学生能力的培养,主要以教师为中心,学生只是被动地接受知识,严重抑制了学生个性的发展。新课程改革对数学教学提出了更高的要求,对教学方式进行了大胆的改革和创新,更加注重学生的参与性和主动性。所以,数学教师应转变教学观念,尽量让学生积极参与到数学教学中。其中,一种重要的参与方式就是让学生在数学课堂上参与游戏,在游戏中感受数学的趣味美。实践证明,游戏的方式是学生最喜欢的教学方式之一,既能使学生在游戏中学到知识,提高能力,又能给枯燥的数学课堂增添乐趣,调动学生的学习积极性。例如,在教学“对称、平移与旋转”时,教师可以采用做“跳棋”游戏的方式,让学生分组进行游戏,学生在跳棋的游戏中自然而然学到了数学知识,并且会印象深刻,不容易忘记,这样还可以提高学生的智力,增强学生的合作创新精神,还能使学生感受到数学的趣味美。
总之,数学虽是一门科学,但同样具有美感。在数学教学中,教师要引导学生去感悟数学的美。尤其在新课程改革的过程中,广大数学教师更应转变思想,更新观念,采用多种方式来培养学生的数学审美能力,从而激发学生学习数学的兴趣,提高教学效率。
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预科阶段:快速实战入门
本阶段讲解,人工智能的应用,人工智能的工作流程、基本概念,人工智能的任务和本质,KNN最近邻算法。 通过本阶段学习,快速理解人工智能能做什么,要做什么,并掌握KNN算法以及算法的代码实现。 |
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2) 人工智能流程与本质 3) 人工智能流程对比人类思考过程 4) 机器学习与深度学习本质区别 5) 回归与分类任务本质 6) 聚类与降维任务本质 |
第一阶段:python基础与科学计算模块
通过本阶段学习,让学生快速掌握python语言的特性和语法,并着重对算法这块所涉及的Numpy科学计算模块和Pandas数据分析模块进行讲解。
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科学计算模块Numpy |
数据处理分析模块Pandas |
5) Seaborn 单变量、多变量的图形绘制 |
本阶段讲解,微积分基础,线性代数基础,多元函数微分学,线性代数高级,概率论,最优化。 通过本阶段学习,掌握后面机器学习算法、深度学习算法涉及的数学知识,使得后面在理解算法推导的过程中游刃有余。如果学员大学数学知识还未忘记或者研究生毕业,这一部分可以先跳过学习后面的知识。 |
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2) 左导数、右导数、可导函数 3) 导数几何意义、物理意义 4) 基本函数求导公式 6) 复合函数求导法则 7) 神经网络激活函数的导函数求解 9) 导数与函数单调性 11) 导数与函数凹凸性 12) 一元函数泰勒展开 |
3) 向量加减、数乘、内积、转置 7) 方阵、对称阵、单位阵、对角阵 8) 矩阵加减、数乘、矩阵乘法、转置 |
2) 特征值和特征向量 4) 多元函数的泰勒展开 5) 矩阵和向量的求导公式 7) 奇异值分解计算方式 |
1) 随机事件和随机事件概率 2) 条件概率和贝叶斯公式 3) 随机事件的独立性 6) 常用随机变量服从的分布 9) 协方差与协方差矩阵 10) 随机向量的常见分布 |
1) 局部最小和全局最小 6) 数值优化算法的问题 10) 拉格朗日乘数法 |
本阶段讲解,多元线性回归,梯度下降法,归一化,正则化,Lasso回归,Ridge回归,多项式回归。 通过本阶段学习,从推导出多元线性回归算法的损失函数,到实现开发和应用算法,再到对算法从数据预处理上,以及损失函数上的优化都将整体彻底掌握。对后面学习更多算法,甚至深度学习都将起到举一反三的效果。
√ 代码实现梯度下降求解多元线性回归 |
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2) 最优解与最小二乘法 3) 多元线性回归判别式 4) 多元线性回归的数学假设 5) 利用MLE推导出目标函数 6) 对数似然推导出MSE损失函数 7) MSE求偏导得到参数解析解 8) 多元线性回归的python代码实现 9) 多元线性回归的sklearn代码实战 |
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1) 梯度下降法原理与公式 2) 学习率设置的学问 3) GD应用于多元线性回归的流程 4) 全量梯度下降的原理与代码实现 5) 随机梯度下降的原理与代码实现 7) 代码实现增加MBGD数据的随机性 8) 代码实现动态调整学习率 |
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1) 归一化目的与量纲 2) 归一化提高模型精度 3) 最大值最小值归一化与缺点 4) 方差归一化与好处 5) 均值归一化与好处 6) 标准归一化的代码实战与技巧 |
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1) 提高泛化能力与防止过拟合 2) 正则化用于损失函数 3) L1与L2正则项与范数的关系 5) 透过导函数讲解L1的稀疏性 6) 透过导函数讲解L2的平滑性 |
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Lasso回归、Ridge回归、多项式回归 |
1) Lasso回归原理与代码实战 2) Ridge回归原理与代码实战 5) 多项式回归进行升维原理 6) 多项式升维代码实战 |
本阶段讲解,逻辑回归算法,Softmax回归算法,SVM支持向量机算法,SMO优化算法。 通过本阶段学习,推导逻辑回归算法、SVM算法的判别式和损失函数,算法的优化、实现算法和应用开发实战。将会对分类算法有深入认知,对于理解后续神经网络算法和深度学习学习至关重要。
√ SVM人脸识别案例 |
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2) 广义线性回归与逻辑回归的数学假设 3) 证明伯努利二项分布属于指数族分布 4) 推导出逻辑回归判别式 6) 推导出损失函数导函数用于最优化 7) 逻辑回归解决多分类问题OVR 8) 逻辑回归代码实战--鸢尾花数据集分类 |
2) 广义线性回归与Softmax回归的数学假设 3) 证明多项式分布属于指数族分布 7) 剖析逻辑回归多分类和Softmax多分类的本质区别 |
2) 几何距离和函数距离 3) SVM支持向量机算法原理 5) 硬间隔SVM的优化步骤 7) 非线性SVM与核函数 |
1) SMO优化算法的子二次规划问题思路 2) SMO把目标函数从二元函数变一元函数 3) SMO推导出新的α和旧的α关系 |
本阶段讲解,K-means聚类算法,K-means聚类算法的变形,密度聚类,层次聚类、谱聚类、PCA降维算法、EM期望最大化、GMM高斯混合模型。 通过本阶段学习,掌握无监督机器学习算法的作用和原理,透彻理解聚类和降维的本质区别,今后可以正确选择无监督学习算法,并实战开发。
√ PCA提取人脸图片特征脸 |
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12) 微博用户聚类分析案例 |
1) 特征选择与特征映射 2) 最大投影方差原理与推导 3) 最小投影距离原理与推导 |
1) 单一高斯分布的参数估计 2) 混合高斯分布的似然函数 4) GMM之图片前景背景分离代码实战 5) GMM之根据声音判别性别代码实战 6) GMM之根据声音判别用户代码实战 |
第六阶段:决策树系列算法
本阶段讲解,决策树算法、随机森林算法、Adaboost算法、GBDT算法、XGBoost算法。 通过本阶段学习,掌握非线性决策树系列算法,重点掌握Kaggle神奇XGBoost算法,理解GBDT和XGBoost涉及的公式推导,本阶段的掌握将大大提升学员数据挖掘的能力,对于后续理解Kaggle实战阶段内容会起到很大的帮助。
√ 通过graphvis绘制决策树模型 |
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1) 决策树的算法原理与数学表达 2) 分裂指标Gini系数、信息增益、信息增益率 5) 决策树算法优略比较 6) 决策树之鸢尾花数据集分类案例 |
2) 用户画像集成学习方法案例 3) OOB数据集验证随机森林算法 4) 随机森林副产品之特征选择 |
2) 数据的权重与权重错误率 3) 权重错误率调整到0.5训练下一个弱分类器 4) 计算每个样本的权重Un |
1) 函数空间的梯度下降与负梯度 2) 推导GBDT回归是拟合残差 4) 推导GBDT分类亦是拟合残差 5) GBDT二分类模型训练和使用 6) GBDT多分类模型训练和使用 7) GBDT副产品之特征组合用于降维 |
1) XGBoost算法与决策树集成学习关系 3) XGBoost目标函数用二阶泰勒展开 5) XGBoost目标函数加入树的复杂度 6) 推导出XGBoost目标函数最终形式和叶子节点表达式 7) 详解XGBoost算法参数与交叉验证 |
本阶段讲解,CTR广告预估项目、网页分类案例、药店销量预测案例、活动推荐预测案例、银行贷款风控案例。 通过本阶段学习,实战代码深刻理解前面学过的算法和工具,Kaggle竞赛数据集全部来自于公司,并且需求直接是企业里面的需求,并且此阶段讲解的代码均是大牛级开源的代码。要知道Kaggle上的大牛会一般企业的算法工程师水平高,所有同学学习Kaggle实战将会受益匪浅。
√ CTR广告预估项目 |
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本阶段讲解,分布式概念,Spark分布式计算框架,SparkMLlib模块,SparkML模块。 通过本阶段学习,掌握一个海量数据挖掘工具Spark,这对于在企业中面对海量数据,进行机器学习数据挖掘时多个选择,并且在Kaggle实战和推荐系统项目中也会用到此阶段知识。 |
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Spark计算框架基础 |
1) 分布式存储和计算概念 7) 代码实战蒙特卡洛计算圆周率Pi |
Spark计算框架深入 |
6) 读取分布式HDFS数据与并行度设置 |
本阶段讲解,贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成NLP大项目很重要。 √ 代码实战垃圾邮件分类 |
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1) 朴素贝叶斯分类器 3) 代码实战垃圾邮件分类 |
2) 初始概率、转移概率、发射概率 3) 隐含马尔可夫模型原理 |
1) 熵、条件熵、相对熵、互信息 2) 最大熵模型算法原理 3) 有约束条件的函数最优化问题 4) 最大熵和最大似然估计关系 |
1) 条件随机场的性质 2) 条件随机场的判别函数 3) 条件随机场的学习 4) 条件随机场的推断 |
通过本阶段学习,开启深度学习之旅,深入理解神经网络算法及其优化算法,掌握TensorFlow开发流程,通过实现神经网络完成回归和分类任务。TensorFlow框架学好了,其它深度学习框架比如Keras、PyTorch掌握起来易如反掌。
√ 水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑 |
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1) 从生物神经元到人工神经元 3) 透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类 4) 透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类 5) 透过神经网络隐藏层理解升维降维 6) 剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因 7) 神经网络在sklearn模块中的使用 8) 水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑 |
1) BP反向传播目的 3) BP反向传播推导 4) 不同激活函数在反向传播应用 5) 不同损失函数在反向传播应用 6) Python实现神经网络实战案例 |
2) TF实现多元线性回归之解析解求解 3) TF实现多元线性回归之梯度下降求解 7) TF框架模型的保存和加载 9) DNN分类MNIST手写数字识别项目案例 |
第十一阶段:图像识别原理到进阶实战
本阶段讲解,卷积神经网络、深度神经网络的问题和优化手段、经典卷积神经网络模型、OpenCV模块、目标检测算法原理与实战。 通过本阶段学习,深入透彻的掌握图像识别领域深度学习的原理和应用。通过知识点的讲解,辅助论文讲解和源码的剖析,让同学可以了解网络的底层架构原理和代码,可以说此阶段虽然内容多,但对面试图像识别领域岗位来说很重要,值得多花心思反复研究。
√ 皮肤癌医疗图像检测项目 |
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8) CNN分类MNIST手写数字识别项目案例 |
1) 梯度消失与梯度爆炸 |
8) 皮肤癌医疗图像检测项目 10) 图像风格迁移项目 |
2) 古典目标检测架构 |
通过本阶段学习,掌握NLP中词的各种向量表达,从古典的Word2Vec方式到现代的BERT方式,学好这些NLP提特征的主干网络,才能在NLP各项任务中产生好的效果。这阶段也将掌握大量NLP任务的实战开发。
√ 深度学习用户画像项目 |
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8) 深度学习用户画像项目 |
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循环神经网络原理与优化 |
5) 电影评论情感分析案例 10) NER命名实体识别案例 12) 语义相似度分析案例 |
第十三阶段:图像识别项目
各省市电网,需要建立一套完善的电缆线部件缺陷检测的平台,为各省市的电缆线部件缺陷提供智能化的解决方案,进一步确保电网系统的安全运行。现在有些省市的电网缺陷部件的检测仍采用人工查缺的方式,智能化的缺陷检测平台可以提高电缆线部件缺陷检测的准确率,节省成本。 |
重点依托cascade R-CNN算法,以及mmdetection工具,完成整套从数据标注到模型训练、优化。 √ 对目标检测算法有一个很好的了解,重点掌握cascade R-CNN算法 √ 能够对mmdetection工具有一个很好的了解 √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握 √ 对mmdetection代码有一定了解,学会如何改进和优化算法 |
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在机器视觉应用中,外观检测一直是行业痛点。外观缺陷中的划痕、脏污、形态不一、大小不同、深浅和各种姿态都不同,很难用传统的视觉检测算法稳定检测。但是随着深度学习技术的发展,采用深度学习模式的外观检测程式,成为了外观检测的新方法。 |
重点依托Faster R-CNN算法,以及TensorFlow工具,完成整套从数据标注到模型训练、优化。 √ 对目标检测算法有一个很好的了解,重点掌握Faster R-CNN算法 √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握 √ 对Faster R CNN代码有深刻认知,学会如何改进和优化算法 |
施工工地对安全帽佩戴的检测和监管力度越来越大了,从智能安全帽的应用到安全帽检测系统的智能管理,现在的安全帽检测升级版对于安全帽佩戴标准也有了新的分析算法,对未正确佩戴、悬挂等都能准确检测识别。对工作服颜色接近安全帽颜色的检测能力有了更高的提升,比传统的安全帽识别系统精度更高。 |
重点依托Yolo one stage算法,以及Darknet工具,完成整套从数据标注到模型训练、优化。 √ 对目标检测算法有一个很好的了解,重点掌握Yolo V3算法 √ 对数据打标签、数据集制作、算法模型训练有一个很好的掌握 √ 对Yolo V3代码有深刻认知,学会如何改进和优化算法 |
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。 |
通过一个完整的人脸识别项目,掌握人脸识别系统的开发流程和关键技术。 √ 从0到1,全面剖析完整项目整个建设生命周期:需求分析、架构设计、环境部署、程序设计、模型训练。 √ 掌握人脸识别一般过程,人脸检测、人脸对齐、人脸识别 √ 掌握人脸检测的集成学习方法 √ 掌握人脸检测的CNN方法 √ 掌握人脸检测+关键点定位的多任务网络MTCNN |
第十四阶段:自然语言处理项目
OCR文字识别软件,指利用OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)技术,将图片、照片上的文字内容,直接转换为可编辑文本的软件。软件可以把图片转换成可以编辑的文字。从验证码、身份证识别、驾驶证识别、票据识别,到如今更多的识别自然场景下的整句话,甚至理解PDF里面带错别字的整段文字,应用场景可谓非常之广。 |
掌握目标检测+RNN+CTC loss完成通用的深度学习OCR架构。 √ 了解OCR应用场景和概念 √ 掌握深度学习训练OCR模型的整体流程和代码 |
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实体关系抽取解决了原始文本中目标实体之间的关系分类问题,它也被广泛应用于文本摘要、自动问答系统、知识图谱、搜索引擎和机器翻译中。中文实体关系抽取由于中文句式和语法结构复杂,汉语有更多歧义,会影响关系分类的效果。 |
对实体关系抽取技术、在行业应用有很清晰的认识。学会如果从语料库中通过机器学习和深度学习算法建立关系,服务于自动聊天机器人和知识图谱。 √ 了解任务是从无结构的文本中抽取实体以及实体之间的关系(实体1-关系-实体2,三元组),这里的关系是我们预定义好的关系类型。 √ 可以学到综合运用词嵌入、BiLSTM、CRF等NLP相关知识 |
Systems),是当前的一个研究热点。Microsoft在聊天机器人领域下了巨大赌注,其他的公司,例如Facebook(M)、Apple(Siri)、Google、WeChat和Slack也不甘落后,推出了相关的产品。这股聊天机器人的新浪潮,也在一些创业公司兴起了:试图改变用户和服务之间的交互模式的产品。 |
我们将会介绍用于搭建聊天机器人模型的深度学习技术,让同学对于“这个领域中,什么是能做到的,什么是现阶段几乎不可能实现的”有一个清晰的认知。并且学习搭建检索式聊天机器人和产生式聊天机器人。 √ 对智能问答技术会有很清晰的认识 √ 理解意图识别、实体关系抽取对Chatbot的作用 √ 可以学到一个聊天机器人项目实现 √ 了解聊天机器人现阶段面临的挑战 |
知识图谱的应用从最初的Google搜索,已经蔓延到了聊天机器人,大数据风控、投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统、物联网等多个重要领域,并逐步成为不可缺少的一门人工智能技术。 |
对知识图谱技术、行业应用有很清晰的认识。学到完整知识图谱项目全生命周期所涉关键问题的解决思路。 √ 对知识图谱技术、行业应用全貌会有很清晰的认识 √ 可以学到一个完整知识图谱项目全生命周期所涉及到的步骤 √ 对每个关键问题的解决思路 |
第十五阶段:数据挖掘项目
推荐系统在各种系统中广泛使用,推荐算法则是其中最核心的技术点, 为推荐系统选择正确的推荐算法是非常重要的决定。每一种推荐算法都有其优点和缺点,当然也有其限制条件,在作出决定之前,必须要一一考量。在实践中,你可能会测试几种算法,以发现哪一种最适合你的用户,学习中你也会直观地发现它们是什么以及它们的工作原理。 |
掌握推荐系统原理与工作方式,使用SparkMLlib库进行建模。并且掌握更多推荐系统相关算法的运用。 √ 对推荐系统技术架构、行业应用全貌会有很透彻的理解 √ 掌握GBDT+LR架构在推荐系统的运用 √ 掌握FM和FFM算法在推荐系统中的运用 |
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智能商业分析项目对于企业的盈利会起到非常直接的影响,会深入影响企业制定战略策略,也是很多企业非常看重的硬需求。成功案例比如,微博粉丝推广,宠物类目如何圈定投放人群,如何保持有效客户池,店铺营销,如何招揽客圈人,挖掘潜在人群,DMP帮我找到买面膜,ROI(投资回报率)翻倍,企业成本控制。 |
全面了解智能商业的价值,了解运营的价值,挖掘深层次用户行为、消费能力、行业所需,结合机器学习算法和NLP知识进行数据挖掘 √ 掌握智能商业分析和运营的关系 √ 通过机器学习算法、分类、预测、深层次学习特征发现 √ 深入理解企业级用户画像系统 √ 基于画像系统提高公司的收益 √ 学会销售分析、投入分析、商品分析、促销分析、行为分析、CAC模型精准分析用户、ROI精准实现变现能力 |
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