26、挪威学生数学学习动机与教学质量研究

挪威学生数学学习动机与教学质量研究

1. 教学质量相关维度

教学质量涵盖多个重要维度,这些维度对学生的学习成果和动机有着显著影响。
- 清晰的教学 :清晰的教学有助于新知识融入现有知识结构。众多研究表明,教学的清晰度与学生的学习成果呈正相关。同时,清晰连贯的课程结构能让学生更积极地感知支持性学习条件,激发包括内在动机在内的自主学习动机。
- 认知激活 :认知激活水平主要由呈现给学生的数学问题类型以及教师的实施方式决定。让学生解释答案并评估解决方案的有效性,能刺激学生的认知参与,促进更深入、精细的知识学习。不过,认知激活与学生学习成果之间的关联研究结果并不一致。在动机方面,有研究发现小学生的认知激活评分能预测其学科相关兴趣的发展。
- 教学质量与公平性 :教学质量的四个维度对学生的成绩和动机有积极影响。一些研究探讨了教学质量与公平性的关系,发现不同国家的教学质量在学生社会经济地位(SES)与数学成绩关系中产生的影响不同,有些国家呈现补偿效应,有些则是反补偿效应。补偿性的国家教育系统往往成绩水平较高,高质量的教学有助于减少成绩与学生SES之间的关联。

2. 内在动机与相关理论
  • 内在动机的定义 :内在动机是指个体为了活动本身的满足感而参与活动,而非为了某些可分离的结果。例如,在数学课堂上,出于学习欲望和享受学习数学的学生可被视为具有内在动机。与之相对,外在动机是指为了与活动本身无关的预期外部奖励而进行活动。
  • 理论视角 :人类天生
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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