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关键词： 高等数学   纺织标准   质量检测   全局优化算法   智能检测系统  

摘要： 高等数学为纺织质量检测与评估提供了强有力的理论支持和技术手段。随着机器学习和人工智能技术的发展,高等数学在纺织行业的应用正不断扩展,为提高产品质量和生产效率提供了新的解决方案。文章从高等数学在纺织质量检测与评估中的重要性出发,介绍了高等数学在该领域的具体应用,讨论了其面临的挑战与具体解决措施,以期为相关行业提供理论基础。

关键词： 高等数学   教育资源现代化   混合教学模式  

摘要： 随着信息技术和人工智能的迅猛发展,教育领域也迎来了深刻的变革。大学高等数学作为一门理论性强、逻辑严密的学科,其教学方式的选择对于学生的学习效果具有重要影响。线上授课和线下授课是两种常见的教学模式,它们在高等数学的教学中各有优缺点。传统的课堂教学模式逐渐暴露出其局限性,而线上教学资源作为一种新兴的教学形式,正逐渐成为教育改革的重要方向。特别是在《高等数学》这一基础课程的教学中,如何有效利用线上资源和传统面授教学的混合模式下的优势,成为了当前研究的重点。With the rapid development of information technology and artificial intelligence, the field of education has also ushered in profound changes. As a highly theoretical and logical subject, the choice of teaching methods in university advanced mathematics has an important impact on the learning effect of students. Online teaching and offline teaching are two common teaching modes, which have their own advantages and disadvantages in the teaching of advanced mathematics. The traditional classroom teaching mode has gradually exposed its limitations, and online teaching resources, as an emerging form of teaching, are gradually becoming an important direction of educational reform. Especially in the teaching of the basic course of “Advanced Mathematics”, how to effectively utilize the advantages of online resources and traditional face-to-face teaching in a mixed mode has become the focus of current research.

关键词： 高等数学   主控因素   t检验   随机森林   教学建议  

摘要： 围绕不同专业学生学习高等数学成绩主控因素筛选问题,构建了两个专业236名学生的高等数学学习过程指标和结课成绩数据集。运用描述性统计分析方法刻画成绩分布特征,并借助t检验判断专业间学习数据和成绩差异的显著性。使用随机森林模型,对影响学生高数成绩的进行分析,发现课上习题作答率和课后习题得分率对结课成绩的影响更加显著,到课率对结课成绩影响最不显著。基于数据分析结果,针对性提出了面向所学专业进行差异化教学以及提升课堂互动、课后学习质量两大类教学改进措施。Regarding the screening of the dominant factors influencing the achievements of students from different majors in advanced mathematics, a dataset of the learning process indicators and final course scores of 236 students from two majors in advanced mathematics was constructed. The descriptive statistical analysis method was used to depict the characteristics of the score distribution, and with the help of the t-test, the significance of the differences in learning data and scores among different majors was judged. By using the Random Forest model to analyze the factors affecting students’ scores in advanced mathematics, it was found that the response rate of in-class exercises and the score rate of after-class exercises had a more significant impact on the final course scores, while the attendance rate had the least significant impact on the final course scores. Based on the results of data analysis, two major types of teaching improvement measures were put forward in a targeted manner, including differentiated teaching according to the majors studied and improving the quality of classroom interaction and after-class learning.

关键词： 高等数学   课程思政   人工智能   AI教学  

摘要： 随着大数据、人工智能等前沿技术的不断变革与发展,数字生命将不再只是电影中的场景。人类数字化生存样态正加速形成,人工智能时代、大数据时代已然来临。如何将人工智能技术更好地融入《高等数学》的课程思政教学,成为当前高等教育实践中普遍关注的问题。通过AI可以精准分析学生的学习需求,进而提供定制化的学习方法,助力教师高效管理教学资源。为了更好地推动教育与AI的深度融合,从《高等数学》课程的传统教学模式存在的问题出发,探索人工智能技术赋能《高等数学》课程思政教学的4条作用路径。同时,通过具体的教学案例展示人工智能技术作为“资源”、“工具”、“环境”与《高等数学》课程思政教学的3种整合方式,并对实施的路径与不足之处分别进行了分析。With the continuous transformation and development of cutting-edge technologies such as big data and artificial intelligence, digital life will no longer be just a scene in movies. The digital survival of human beings is accelerating, and the era of artificial intelligence and big data has arrived. How to better integrate artificial intelligence technology into the ideological and political teaching of the course “Advanced Mathematics” has become a widely concerned issue in current higher education practice. Through AI, students’ learning needs can be accurately analyzed, and customized learning methods can be provided to assist teachers in efficiently managing teaching resources. In order to better promote the deep integration of education and AI, starting from the problems existing in the traditional teaching mode of “Advanced Mathematics” course, this paper explores four paths for artificial intelligence technology to empower ideological and political teaching in “Advanced Mathematics” course. At the same time, specific teaching cases were used to demonstrate three integration methods of artificial intelligence technology as a “resource”, “tool”, “environment” and ideological and political teaching in the course of “Advanced Mathematics”, and the implementation paths and shortcomings were analyzed separately.

关键词： 新工科   《高等数学》   教学策略   创新思维  

摘要： 新工科教育浪潮下,《高等数学》课程需顺应潮流,革新教学方式。本文深入剖析了《高等数学》教学现状,覆盖了惯常教学方式、学生的学习实况以及教学资源配置与环境状况。在此基础上,探索了一系列创新性的教学策略,诸如项目驱动式教学、案例教学、问题导向学习法(PBL)、信息技术与教学的整合以及实验实践性教学。这些策略的推出旨在培养学生更强的工程实践能力和创新思维,满足新工科教育之发展需求。

关键词： 博士学位   工学   概率论与数理统计   大学物理   线性代数   数学教研室   科教中心   高等数学  

摘要： 工学部基础科教中心包括数学教研室和物理教研室,主要负责全校学生的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、大学物理和大学物理实验课程的教学工作,同时承担部分专业的离散數学和复变函数与积分变换课程。中心现有教师30人,其中教授7人、副教授20人、讲师2人、助教1人,其中具有博士学位的教师10人。

关键词： 高等数学   教学问题   对策   教学质量  

摘要： 高等数学是理工科院校一门重要的基础课程,对后续专业课程的学习起着至关重要的作用。本文深入分析了高等数学教学中存在的问题,包括学生基础差异大、教学内容抽象、教学方法传统以及考核方式单一等,并针对这些问题提出了相应的对策,如分层教学、引入数学软件、采用多元化教学方法和完善考核评价体系等,旨在提高高等数学教学质量,培养学生的数学思维和应用能力。

关键词： 高等数学课程   传统答疑模式   新型答疑模式  

摘要： 高等数学课程对理工科专业学生来说是一门非常重要的基础课.通过这门课程的学习,不仅能够培养学生的逻辑思维能力,而且能为学生后面学习专业课打下坚实的基础.文章将详细分析传统的答疑模式的优缺点,并给出传统答疑模式与新型答疑模式相结合的改革思路.

关键词： 高等数学   成绩影响因素   课堂认真度   教学方法   Logistic回归  

摘要： 本研究通过问卷调查的方式,全面分析了影响高等数学课程成绩的关键因素.为确保结果的准确性与科学性,采用了卡方检验和Logistic回归分析等统计方法,对收集到的数据进行深入挖掘.卡方检验用于分析与数学成绩相关的计数资料,帮助识别潜在的影响因素;Logistic回归进一步揭示了不同因素与学生成绩之间的具体关系.研究结果显示,在所有调查的8个变量中,高数兴趣、复习情况以及课堂认真度三个因素与学生成绩呈显著相关关系,其P值均小于0.05,表明这三项因素对学生成绩有着显著的影响.具体来说,学生对高等数学的兴趣程度较高时,通常会表现出较好的学业成绩;同时,规律的复习和课堂上的认真听讲与积极参与也是学生成绩提高的关键.从研究结果出发,可以得出以下结论:要提高高等数学的教学效果,单纯依靠传统的教学方法已不足以满足当前教学需求.因此,教师在未来的教学过程中应更加注重创新教学方式,激发学生的学习兴趣,提升课堂的互动性.教师可以通过引入更为生动的教学案例、互动式讨论以及现代化的教学手段,如多媒体工具、网络平台等,提升学生与同学互动讨论频率和学习动力.此外,研究还表明课后复习在学生成绩中占据重要地位.因此,教师应加强对学生课后复习的督促与指导,帮助学生养成良好的复习习惯.可以通过设置定期的小测验、课后作业及答疑时间等方式,激励学生持续复习,巩固所学知识.