Luận án tiến sĩ - Phương pháp dạy phương trình kết hợp kiến thức toán học
Tài liệu phương trình: kết hợp kiến thức khái niệm với quy trình giải. Phát triển kỹ năng toán học từ lý thuyết đến ứng dụng thực tiễn.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
295
Thời gian đọc
45 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Kết hợp Kiến thức Quy trình và Khái niệm Phương trình
- Số trang:
- 295 trang
- Trường:
- Trường Đại học Sư phạm, Đại học Huế
- Chuyên ngành:
- Lý luận và phương pháp dạy học bộ môn Toán
- Tác giả:
- Hồ Thị Minh Phương
- Năm:
- 2022
Tóm tắt nội dung luận án
I.Kết hợp Kiến thức Quy trình và Khái niệm Phương trình
Tài liệu này khám phá sự tích hợp giữa kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình. Mục tiêu là nâng cao khả năng giải quyết các vấn đề thực tế. Việc kết hợp này tạo ra một khung tư duy mạnh mẽ, giúp người học không chỉ biết cách thực hiện mà còn hiểu rõ bản chất vấn đề.
1.1. Tầm quan trọng của kiến thức quy trình
Kiến thức quy trình bao gồm các bước giải, thuật toán và phương pháp hệ thống. Trong phương trình, nó hướng dẫn trình tự các phép tính và biến đổi đại số. Nắm vững quy trình đảm bảo tính chính xác, hiệu quả. Nó là nền tảng để triển khai thuật toán cho quy trình và phương trình, tự động hóa các bước giải, và giảm thiểu sai sót. Kiến thức này tối ưu hóa việc thực hiện các thao tác toán học.
1.2. Nền tảng của khái niệm phương trình
Kiến thức khái niệm cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về ý nghĩa, tính chất và nguyên tắc của phương trình. Nó giúp nhận diện loại phương trình, hiểu ý nghĩa nghiệm và mối quan hệ biến số. Kiến thức này cho phép phân tích định lượng quy trình sâu sắc hơn. Nó là yếu tố then chốt để mô hình hóa quy trình bằng phương trình và áp dụng chúng một cách có chiến lược. Biểu diễn toán học của luồng công việc trở nên trực quan hơn.
1.3. Lợi ích tích hợp trong giải quyết vấn đề
Sự kết hợp hai loại kiến thức này mang lại khả năng giải quyết vấn đề toàn diện. Người học không chỉ biết "cách làm" mà còn hiểu "tại sao làm", tăng cường khả năng thích ứng. Việc này thúc đẩy phát triển chiến lược sáng tạo, chuyển đổi vấn đề thực tế thành mô hình toán học hiệu quả. Tích hợp kiến thức giúp tối ưu hóa quy trình toán học và giải quyết vấn đề quy trình bằng toán học mạnh mẽ hơn.
II.Ứng dụng Phương trình để Quản lý và Tối ưu hóa Quy trình
Phương trình là công cụ then chốt trong quản lý và tối ưu hóa các quy trình khác nhau. Chúng cung cấp khả năng mô hình hóa, phân tích và cải thiện hiệu suất, từ đó hỗ trợ đưa ra quyết định chiến lược.
2.1. Quản lý quy trình bằng mô hình toán học
Mô hình hóa quy trình bằng phương trình tạo khung khổ quản lý hiệu quả. Phương trình biểu diễn mối quan hệ đầu vào, đầu ra, biến trung gian. Điều này cho phép giám sát hiệu suất và dự đoán hành vi hệ thống. Nó giúp lượng hóa mục tiêu, đo lường tiến độ, và phân tích định lượng quy trình. Biểu diễn toán học của luồng công việc cung cấp cái nhìn tổng quan có cấu trúc.
2.2. Tối ưu hóa hiệu suất quy trình với phương trình
Phương trình không thể thiếu trong tối ưu hóa quy trình toán học. Bằng cách thiết lập hàm mục tiêu và ràng buộc, có thể tìm điểm hoạt động tối ưu. Điều này giảm chi phí, tăng năng suất, cải thiện chất lượng. Thuật toán dựa trên phương trình xác định cấu hình tốt nhất. Ứng dụng phương trình trong quản lý quy trình không chỉ hiểu mà còn cải thiện chủ động thông qua mô phỏng quy trình bằng mô hình toán học.
2.3. Cải thiện quyết định thông qua phân tích phương trình
Phân tích định lượng quy trình dùng phương trình cung cấp thông tin tin cậy cho ra quyết định. Giải và diễn giải phương trình giúp hiểu tác động các lựa chọn. Điều này tạo ra quyết định dựa trên dữ liệu, dự báo kết quả tiềm năng, đánh giá rủi ro. Ứng dụng phương trình trong quản lý quy trình định lượng yếu tố phức tạp, làm quá trình ra quyết định minh bạch hơn. Giải quyết vấn đề quy trình bằng toán học chính xác hơn với phân tích sâu sắc từ phương trình.
III.Mô hình hóa Quy trình bằng Phương trình Toán học Hiệu quả
Mô hình hóa quy trình bằng phương trình toán học là một kỹ thuật mạnh mẽ. Nó cho phép biểu diễn, mô phỏng và dự đoán hành vi của các hệ thống phức tạp với độ chính xác cao.
3.1. Phương pháp biểu diễn quy trình bằng phương trình
Biểu diễn toán học của luồng công việc là bước cơ bản. Nó chuyển đổi các bước, sự kiện, tương tác thành biến và mối quan hệ toán học. Các loại phương trình khác nhau được chọn tùy bản chất quy trình. Mục tiêu là mô hình đơn giản để phân tích nhưng đủ chi tiết. Mô hình hóa quy trình bằng phương trình đòi hỏi hiểu cả kiến thức quy trình và khái niệm phương trình.
3.2. Mô phỏng động lực học hệ thống phức tạp
Phương trình trung tâm trong mô phỏng quy trình bằng mô hình toán học. Động lực học hệ thống và phương trình mô tả cách biến đổi theo thời gian. Phương trình vi phân cho hệ liên tục, phương trình sai phân cho hệ rời rạc. Mô phỏng cho phép thử nghiệm kịch bản, đánh giá nhiễu loạn, dự đoán hành vi tương lai. Nó tối ưu hóa quy trình toán học không ảnh hưởng hoạt động thực tế.
3.3. Xây dựng các mô hình dự đoán chính xác
Khả năng xây dựng mô hình dự đoán chính xác là lợi ích chính. Các mô hình này dự báo hiệu suất quy trình, nhu cầu tài nguyên, kết quả sản xuất. Tích hợp dữ liệu lịch sử và phương trình, mô hình cung cấp dự báo đáng tin cậy. Phân tích định lượng quy trình được tăng cường bởi dự đoán. Điều này hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược, ra quyết định chủ động. Mô hình hóa quy trình bằng phương trình là nền tảng cho dự đoán thông minh.
IV.Phân tích Định lượng và Giải quyết Vấn đề Quy trình
Việc phân tích định lượng và giải quyết vấn đề quy trình trở nên hiệu quả hơn khi áp dụng các phương pháp toán học. Điều này cung cấp cái nhìn sâu sắc và giải pháp dựa trên dữ liệu.
4.1. Đánh giá định lượng hiệu quả quy trình
Phân tích định lượng quy trình sử dụng phương trình để đo lường và đánh giá hiệu quả. Các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) được tính toán qua phương trình. Điều này giúp xác định điểm mạnh, điểm yếu và lĩnh vực cải thiện. Bằng cách định lượng, tổ chức thiết lập mục tiêu rõ ràng, theo dõi khách quan. Ứng dụng phương trình trong quản lý quy trình cung cấp cái nhìn dựa trên dữ liệu về hiệu suất thực tế.
4.2. Giải quyết vấn đề thực tế bằng toán học
Giải quyết vấn đề quy trình bằng toán học là kết quả của việc tích hợp kiến thức. Phương trình định hình vấn đề chính xác, xác định mối quan hệ nguyên nhân – kết quả. Chúng khám phá giải pháp tiềm năng. Ví dụ, phương trình giúp tìm nguyên nhân chậm trễ, tối ưu phân bổ tài nguyên. Đây là cách tiếp cận có hệ thống để biến thách thức thành bài toán giải được.
4.3. Xác định các nút thắt và cải thiện luồng công việc
Phương trình là công cụ mạnh mẽ xác định nút thắt quy trình. Mô hình hóa luồng công việc, phương trình phân tích độ trễ, tắc nghẽn. Ví dụ, phương trình hàng đợi dự đoán thời gian chờ. Sau khi xác định nút thắt, tối ưu hóa quy trình toán học giảm thiểu chúng. Biểu diễn toán học của luồng công việc cung cấp bản đồ cải thiện liên tục, tăng hiệu suất tổng thể.
V.Phát triển Thuật toán và Hệ thống Điều khiển dựa Phương trình
Các phương trình đóng vai trò nền tảng trong việc phát triển thuật toán tiên tiến và xây dựng hệ thống điều khiển tự động. Chúng là chìa khóa cho tự động hóa và ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
5.1. Thiết kế thuật toán cho các quy trình phức tạp
Phương trình là xương sống thiết kế thuật toán cho quy trình và phương trình. Với quy trình phức tạp, thuật toán hiệu quả là cần thiết. Các thuật toán này dựa trên mô hình phương trình, tự động thực hiện tính toán, đưa ra quyết định. Thuật toán tối ưu hóa dùng phương trình tìm kiếm giải pháp tốt nhất. Việc này đòi hỏi kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm phương trình.
5.2. Xây dựng hệ thống điều khiển tự động
Hệ thống điều khiển dựa trên phương trình là lĩnh vực quan trọng. Phương trình vi phân, sai phân mô tả động lực học hệ thống, thiết kế bộ điều khiển. Mục tiêu là duy trì hoạt động trong giới hạn hoặc đạt trạng thái mục tiêu. Ví dụ, phương trình điều khiển nhiệt độ, áp suất trong sản xuất. Điều này cho phép tự động hóa cao, tăng độ chính xác. Động lực học hệ thống và phương trình là cốt lõi phát triển điều khiển thông minh.
5.3. Ứng dụng trong tự động hóa và AI
Tích hợp phương trình và kiến thức quy trình mở ra nhiều ứng dụng trong tự động hóa, AI. Mô hình toán học dựa trên phương trình là nền tảng cho thuật toán học máy, hệ thống ra quyết định tự động. Ví dụ, mạng nơ-ron mô tả bằng phương trình, học tăng cường tối ưu hóa hành vi. Ứng dụng phương trình trong quản lý quy trình và tự động hóa tạo hệ thống thông minh tự học, thích nghi. Đây là bước tiến quan trọng trong mô phỏng quy trình bằng mô hình toán học.
VI.Tương lai của Động lực học Hệ thống và Biểu diễn Toán học
Tương lai của việc kết hợp kiến thức quy trình và phương trình hứa hẹn những tiến bộ vượt bậc. Nó định hình xu hướng mới trong mô hình hóa và mở rộng ứng dụng liên ngành.
6.1. Xu hướng phát triển mô hình toán học
Tương lai của mô hình hóa quy trình bằng phương trình sẽ có các mô hình phức tạp hơn. Tích hợp học máy, AI, dữ liệu lớn. Mô hình toán học không chỉ mô tả mà còn tự điều chỉnh, học hỏi. Xu hướng này tạo ra mô hình thích nghi, phản ứng linh hoạt với môi trường. Động lực học hệ thống và phương trình vẫn là nền tảng, được bổ sung bởi kỹ thuật tiên tiến.
6.2. Mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực mới
Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm phương trình mở rộng ứng dụng ngoài kỹ thuật, kinh doanh. Y học, sinh học, khoa học xã hội, môi trường có tiềm năng lớn. Phương trình mô hình hóa lây lan bệnh dịch, động lực hệ sinh thái, xu hướng xã hội. Giải quyết vấn đề quy trình bằng toán học thành công cụ đa năng, đưa ra dự đoán và giải pháp chính xác. Ứng dụng phương trình trong quản lý quy trình sẽ phổ biến hơn.
6.3. Thúc đẩy nghiên cứu liên ngành
Sự tích hợp này khuyến khích nghiên cứu liên ngành mạnh mẽ. Chuyên gia toán học, khoa học máy tính, kỹ thuật, quản lý làm việc cùng nhau. Sự hợp tác thúc đẩy chia sẻ kiến thức quy trình và khái niệm phương trình, tạo giải pháp sáng tạo. Biểu diễn toán học của luồng công việc là ngôn ngữ chung. Kết quả là hệ thống điều khiển dựa trên phương trình tiên tiến và thuật toán cho quy trình và phương trình. Tối ưu hóa quy trình toán học qua liên ngành là chìa khóa đổi mới.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (295 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HỒ THỊ MINH PHƯƠNG KẾT HỢP KIẾN THỨC QUY TRÌNH VÀ KIẾN THỨC KHÁI NIỆM VỀ PHƯƠNG TRÌNH TRONG GIẢI QUYẾT CÁC VẤN ĐỀ THỰC TẾ LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC BỘ MÔN TOÁN Huế, 2022 ĐẠI HỌC HUẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HỒ THỊ MINH PHƯƠNG KẾT HỢP KIẾN THỨC QUY TRÌNH VÀ KIẾN THỨC KHÁI NIỆM VỀ PHƯƠNG TRÌNH TRONG GIẢI QUYẾT CÁC VẤN ĐỀ THỰC TẾ Chuyên ngành: Lý luận và phương pháp dạy học bộ môn Toán Mã số: 9140111 LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC BỘ MÔN TOÁN Người hướng dẫn khoa học: 1. NGUYỄN THỊ TÂN AN Huế, 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do tôi thực hiện. Các số liệu và kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa được công bố bởi bất kỳ tác giả nào hay ở bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác. Tác giả Hồ Thị Minh Phương i LỜI CẢM ƠN Tác giả xin gửi lời cám ơn đến quý Thầy Cô giáo thuộc Khoa Toán Trường Đại học Sư phạm – Đại học Huế, Khoa Toán và Thống kê Trường Đại học Quy Nhơn, Khoa Sư phạm Trường Đại học Quy Nhơn, Phòng Đào tạo sau đại học Trường Đại học Sư phạm - Đại học Huế đã hỗ trợ, giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi trong thời gian tác giả làm nghiên cứu sinh cũng như đã đưa ra những góp ý quý báu trong quá trình tác giả thực hiện luận án.
Đặc biệt, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy hướng dẫn, PGS. Thầy đã gợi ý và tận tình hướng dẫn, dìu dắt tác giả thực hiện các hướng nghiên cứu của luận án. Thầy đã tạo cho tác giả một môi trường và dạy cho tác giả một phong cách làm việc khoa học nghiêm túc, độc lập. Sự nghiêm túc và cần mẫn trong nghiên cứu khoa học của Thầy là tấm gương và là động lực để tác giả noi theo.
Bên cạnh đó, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc đến Cô hướng dẫn, TS. Nguyễn Thị Tân An. Cô đã luôn ở bên hỗ trợ tác giả, đề nghị các ý tưởng và giúp tác giả chỉnh sửa luận án được hoàn thiện hơn. Tinh thần làm việc khoa học, nghiêm túc của Cô là tấm gương để tác giả học hỏi.
Tác giả xin trân trọng cảm ơn sự hợp tác và giúp đỡ nhiệt tình từ phía Ban Giám hiệu, Tổ Toán, giáo viên và học sinh các trường THPT: Trường THPT Nguyễn Diêu, Trường THPT Hùng Vương (tỉnh Bình Định); Trường THPT Kon Tum, Trường THPT Lê Lợi (tỉnh Kon Tum); Trường THPT Phan Bội Châu (tỉnh Khánh Hòa); Trường THPT Phan Đình Phùng (tỉnh Phú Yên) trong trong thời gian tác giả tổ chức khảo sát và thực nghiệm dạy học phục vụ nghiên cứu đề tài luận án. Đặc biệt, tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Cô Hà Thị Ngọc Diệp và Thầy Nguyễn Xuân Toàn (Trường THPT Nguyễn Diêu), Thầy Hà Minh Yên (Trường THPT Hùng Vương), Thầy Lê Quang Việt (Trường THPT Phan Đình Phùng), Cô Nguyễn Thị Hồng Ánh và Thầy Trương Văn Vạn (Trường THPT Kon Tum), Cô Nguyễn Thị Thu Hà (Trường THPT Lê Lợi), Thầy Phan Thanh Tường (Trường THPT Phan Bội Châu) đã nhiệt tình cộng tác với tác giả trong thời gian thực nghiệm đề tài luận án. Cuối cùng, tác giả xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và gia đình luôn động viên, giúp đỡ để tác giả hoàn thành luận án này. Tác giả cũng rất mong nhận được những ý kiến phản hồi để tiếp tục hoàn thiện, nâng cao chất lượng vấn đề nghiên cứu.
Huế, ngày tháng năm 2022 Tác giả Hồ Thị Minh Phương ii CHỮ VIẾT TẮT BGDĐT: Bộ Giáo dục và Đào tạo CK: Conceptual knowledge (Kiến thức khái niệm) GDPT: Giáo dục phổ thông GQVĐ Giải quyết vấn đề GV: Giáo viên HS: Học sinh KTKN: Kiến thức khái niệm KTQT: Kiến thức quy trình NCTM: National Council of Teachers of Mathematics (Hội đồng Quốc gia Giáo viên Toán Hoa Kỳ) NRC: National Research Council (Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia Hoa Kỳ) OECD: The Organisation for Economic Co-operation and Development (Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế) PISA: Programme for International Student Assessment (Chương trình đánh giá học sinh quốc tế) PK: Procedural knowledge (Kiến thức quy trình) PT: Phương trình PTB1: Phương trình bậc nhất PTB2: Phương trình bậc hai Q: Question (Câu hỏi) SGK: Sách giáo khoa THPT: Trung học phổ thông iii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2. Các loại và số lượng bài tập đánh giá kiến thức trong Bài 1 (Chương 3, Đại số 10 cơ bản). Các loại và số lượng bài tập đánh giá kiến thức trong Bài 2 (Chương 3, Đại số 10 cơ bản). Các loại và số lượng bài tập đánh giá kiến thức trong Bài 3 (Chương 3, Đại số 10 cơ bản).
Các loại và số lượng bài tập đánh giá kiến thức trong Bài 1 (Chương 3, Đại số 10 nâng cao). Các loại và số lượng bài tập đánh giá kiến thức trong Bài 2 (Chương 3, Đại số 10 nâng cao). Các loại và số lượng bài tập đánh giá kiến thức trong Bài 3 (Chương 3, Đại số 10 nâng cao). Nội dung các kiểu kiến thức trong phân loại kiến thức PCK.
Phân loại kiến thức PCK đối với phương trình một ẩn. Phân loại kiến thức PCK đối với phương trình bậc nhất. Các nhiệm vụ mẫu minh họa cho các kiểu kiến thức của phân loại kiến thức PCK đối với phương trình bậc nhất. Phân loại kiến thức PCK đối với phương trình bậc hai.
Các nhiệm vụ mẫu minh họa cho các kiểu kiến thức của phân loại kiến thức PCK đối với phương trình bậc hai. Thang đo năng lực thiết lập các tình huống bằng phương pháp toán học. Thang đo năng lực vận dụng khái niệm, dữ kiện, quy trình và suy luận toán học. Thang đo năng lực giải thích, áp dụng và đánh giá các kết quả toán học thu được56 Bảng 2.
Thang đo thiết lập các tình huống bằng phương pháp toán học. Thang đo năng lực vận dụng khái niệm, dữ kiện, quy trình và suy luận toán học. Thang đo năng lực giải thích, áp dụng và đánh giá các kết quả toán học thu được. Kế hoạch thực nghiệm trong giai đoạn 3 của nghiên cứu.
Điểm trung bình tuyển sinh môn Toán của HS lớp 10 ở giai đoạn 2 và 3. Nội dung và sự phân bố các kiểu kiến thức PCK trong phiếu khảo sát số 2 75 Bảng 3. Nội dung và sự phân bố các kiểu kiến thức PCK trong bài kiểm tra đầu vào. Nội dung và sự phân bố các kiểu kiến thức PCK trong phiếu kiểm tra hiểu khái niệm phương trình.
Nội dung và sự phân bố các kiểu kiến thức PCK trong bài kiểm tra đầu ra. So sánh nội dung các câu hỏi trong bài kiểm tra pretest và posttest. Ma trận các nhiệm vụ cùng với sự phân bố các kiểu kiến thức của phân loại kiến thức PCK trong bảng hỏi. Điểm trung bình của mỗi nhiệm vụ và các kiểu kiến thức trong bảng hỏi.
Phương pháp Kolmogorov-Smirnov kiểm tra tính chuẩn của phân phối tổng điểm. Hệ số Cronbach alpha của thang đo. Hệ số Cronbach alpha của thang đo kiến thức khái niệm. Hệ số Cronbach alpha của thang đo kiến thức quy trình.
Thống kê mô tả điểm số của HS đối với các biến quan sát KTKN và KTQT. Thống kê mô tả điểm số của HS đối với các biến quan sát khả năng kết hợp KTKN và KTQT về PTB1 trong GQVĐ. Bảng tần số điểm số của từng nhiệm vụ. Bảng thống kê trung bình của dữ liệu khảo sát.
Bảng thống kê trung bình của các thành tố của năng lực GQVĐ. Sự phân bố các kiểu kiến thức CK1, CK2, PCK của phân loại kiến thức PCK trong bài kiểm tra pretest và điểm trung bình của mỗi nhiệm vụ. Các tiêu chí đánh giá mức độ hiểu khái niệm phương trình của HS. Tần số và tỉ lệ phần trăm tổng điểm của HS tham gia thực nghiệm.
Sự phân bố các kiểu kiến thức CK1, CK2, PCK của phân loại PCK trong bài kiểm tra posttest và điểm trung bình của mỗi nhiệm vụ. So sánh tỉ lệ (%) đạt được của điểm trung bình từng kiểu kiến thức trong hai bài kiểm tra pretest và posttest. So sánh tỉ lệ (%) đạt được của điểm trung bình từng kiểu kiến thức của 17 nhiệm vụ trong bảng hỏi khảo sát và 11 nhiệm vụ trong bài kiểm tra posttest. Điểm trung bình các nhiệm vụ đánh giá năng lực GQVĐ của HS trong bài kiểm tra pretest.
Các tiêu chí đánh giá mức độ hiểu GQVĐ về phương trình của HS. Thống kê mô tả mức độ đạt được của từng tiêu chí. Tần số và tỉ lệ phần trăm tổng điểm của HS tham gia thực nghiệm. Điểm trung bình của mỗi nhiệm vụ đánh giá năng lực GQVĐ của HS trong bài kiểm tra posttest.
So sánh tỉ lệ (%) đạt được của điểm trung bình từng kiểu kiến thức trong hai bài kiểm tra pretest và posttest. So sánh tỉ lệ (%) đạt được của điểm trung bình từng kiểu kiến thức của 17 nhiệm vụ trong bảng hỏi khảo sát và 11 nhiệm vụ trong bài kiểm tra posttest.136 vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1. Quy trình giải quyết vấn đề thực tế của Blum & Leiss. Các kiểu kiến thức của phân loại kiến thức PCK.
Ba giai đoạn thiết kế nghiên cứu. Biểu đồ so sánh tỉ lệ (%) đạt được của HS đối với từng nhiệm vụ qua hai bài kiểm tra. Hình dạng của nền nhà để xe. So sánh tỉ lệ đạt được của HS đối với 8 nhiệm vụ trong bài kiểm tra pretest và posttest.
135 vii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. ii CHỮ VIẾT TẮT. iii DANH MỤC BẢNG BIỂU. iv DANH MỤC HÌNH ẢNH.
vii MỤC LỤC. viii MỞ ĐẦU. ĐẶT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU. Ba loại kiến thức hỗ trợ cho quá trình giải quyết vấn đề.
Kiến thức khái niệm. Kiến thức quy trình. Mối quan hệ giữa kiến thức khái niệm và kiến thức quy trình. Chất lượng và loại kiến thức.
Kiến thức bối cảnh. Kết nối ba loại kiến thức trong quá trình giải quyết vấn đề thực tế. Năng lực toán học. Năng lực toán học và vai trò của ba loại kiến thức trong hình thành năng lực toán học của học sinh.
Một số nghiên cứu liên quan đến năng lực toán học và mối quan hệ với ba loại kiến thức. Thực trạng sử dụng ba loại kiến thức để giải quyết các vấn đề thực tế liên quan đến nội dung về phương trình .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Hồ Thị Minh Phương (2022). Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Sư phạm - Đại học Huế]. LuanAn.net. https://luanan.net/toan-hoc/dai-so/ket-hop-kien-thuc-quy-trinh-va-khai-niem-phuong-trinh
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình" nghiên cứu về vấn đề gì?
Tài liệu phương trình: kết hợp kiến thức khái niệm với quy trình giải. Phát triển kỹ năng toán học từ lý thuyết đến ứng dụng thực tiễn.
Luận án "Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Sư phạm - Đại học Huế. Năm bảo vệ: 2022.
Luận án "Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình" thuộc chuyên ngành Lý luận và phương pháp dạy học bộ môn Toán. Danh mục: Đại Số.
Luận án "Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình" có bao nhiêu trang?
Luận án "Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình" có 295 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Kết hợp kiến thức quy trình và khái niệm về phương trình" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.