一、启发式教学七种方法（论文文献综述）
程旭[1]（2021）在《启发式教学在平面向量课堂教学中的应用》文中指出启发式教学一直是经久不衰的话题,其主要目的是培养学生自主创新和独立思考的能力,由于素质教育改革的不断深化,启发式教学成为教育改革的一个重点.启发式教学强调教师的循循诱导与学生的思维扩展相结合,一堂课不仅要让学生学会知识内容,还要为学生开阔一种新的思维方式.启发式教学在数学教学中有着更加重要的应用,高中是学生建立数与形数学思维的重要时期,也是训练学生独立发现问题,解决问题的重要时期,所以本文以启发式教学思想的理论为基础,结合平面向量的课堂教学内容,探讨启发式教学如何应用于教学中.启发式教学思想必须渗透到实际的课堂中,才能发挥其作用.教师要结合学科特点,明确这节课启发的是什么,训练的是哪种数学思维,以及如何启发.数学是要求学生建立逻辑思维的科学,平面向量结合高中两大门类数与形,对学生建立数形结合能力,数形转化能力,计算能力,抽象思考能力等都有很大的帮助.本文主要包含以下五部分.第一章为绪论部分.第二章介绍了启发式教学思想的相关内容,包括启发式教学的概念,特征,理论依据和研究意义.第三章的主要内容是在所实习学校高二年级分发了调查问卷,对实习学校的4位老师进行了实际访谈,主要关于启发式教学思想在高中课堂的教与学的应用现状,得出了这样的结论:由于高中课堂教学任务重,教师上课时应该抓住契机,有效实施启发式教学;启发式教学的应用可以扩展学生数学思维;学生在学习向量时数形结合能力有待提高.第四章是基于调查与分析结果,结合平面向量的知识,本文试图从教师的教学角度出发,结合启发式教学的应用策略,寻找合适的向量教学内容,完成启发式教学在平面向量中的实际应用,并通过教学策略的实施总结在平面向量教学课堂中应用启发式教学的意义.最后是综合全篇论文得到的结论,启发式教学可以应用于一堂课的课前准备阶段,在课堂教学中引入新课、新课讲解、课后总结,课堂结束后的课后反思等多个教学环节中,对于不同的教学环节,启发式教学思想都有着不同的作用。
沈心如[2]（2021）在《数学启发式教学效度的影响因素和解决策略》文中研究指明本研究从数学教学中的启发式教学出发,试图研究启发式教学效度的影响因素,并提出针对性的教学策略。研究从理论角度构建了数学启发式教学影响因素的指标体系,并在影响因素的基础之上构建数学启发式有效教学行为编码表,对全国12名教师的优质课堂进行视频分析。以数学启发式教学效度的概念为前提,通过视频分析,归纳、概括并提出数学启发式有效教学行为的特征,并针对影响因素和具体特征探索、发现和提出提高数学启发式教学效度的解决策略。研究主要解决下述两个问题:（1）从理论角度构建数学启发式教学影响因素的指标体系,探讨选择“三维度七要素”的原因。（2）以全国12位教师的优质课作为对象,分析探讨优质课中教师数学启发式有效教学行为的特征,针对影响因素提出解决策略。本研究的主要研究结论包括:第一,数学启发式教学“三维七要素”之间的关系和在启发式教学中的功能。“三维”指的是基于学科知识的问题、学生的认知参与和教师反馈。它们之间的关系是:学科知识问题是激活学生认知参与的重要对象,教师反馈是再次激活学生认知参与的重要行为,学生认知参与则是对学科知识问题和教师反馈做出的具体反应,而学科知识问题和教师反馈之间相互影响。它们在数学启发式教学中的功能就是反复激活学生思维。“七要素”指的是问题类型、问题解释、问题情境构建、学生的认知性学习准备、学生的内部学习动机、设问和追问。第二,教师在启发式教学中的激发程度高更能影响学生的主动参与。当教师激发程度越高,越多的学生会在基础知识完全掌握的情况之上,对其余同学的回答主动提出质疑或问题,表达自己的观点。第三,优质课中教师频繁利用追问激发学生,指向教学目标达成。教师会注重以学生的数学想法作为起点,多次运用连续的特定问题、开放性问题等方式对学生进行追问,引导学生进行更高层次或更开放性的思考,并指向教学目标的达成。基于研究结果,为教师提高数学启发式教学的效度提出五点建议:（1）给学生设计适切的问题情境。（2）追问以学生的数学想法为基础。（3）给学生留出一定的时间进行思考。（4）运用多种方式帮助学生理解问题。（5）把握问题难度和高水平问题和低水平问题的比例。
郑旭[3]（2021）在《考虑能耗的流水车间批调度问题研究》文中提出流水车间批调度问题广泛存在于生产制造业,从航空航天业、轮船制造业、钢铁工业;到纸张、饮料瓶、包装盒的生产业,大多都可以转化为流水车间批调度模型。合理的优化批处理的调度任务,不但可以提高企业的生产效率,还可以降低企业的运营成本。已有的研究大多关注与生产制造周期相关的多目标问题,随着环境问题的日益严重,考虑能源消耗、能源消耗成本的多目标批调度问题更具有现实意义。针对这个NP难问题,本文主要研究了以下几个方面:（1）首先研究了两阶段序列流水车间批调度问题,该问题的目标函数为最小化机器完工时间,其中我们考虑了差异尺寸工件,工件阻塞时间,工件的任意到达时间,和机器固定的设置时间以及机器的清洗时间。为了解决这个问题,我们开发了两个具有不同编码方式的蚁群优化算法求解该问题,一个是基于工件序列的蚁群优化算法（JHACO）,另一个是基于批序列的蚁群优化算法（BHACO）。首先,由于算法的结构不同,因此在不同编码的蚁群算法中我们采用了不同的局部优化规则防止算法过早收敛,陷入局部最优。最大-最小信息素限制规则被用在JHACO中,而BHACO中使用了一个嵌入式的局部优化规则;其次,通过松弛问题约束,我们对问题的下界进行了估算;最终,我们采用了 Taguchi方法探究和优化两个编码方式算法的参数配置。与CPLEX在小规模的工件实例获得结果对比,及与混合遗传算法和混合差分进化算法在中,大规模实例的对比实验结果显示,我们提出的基于批序列编码的蚁群优化算法在求解性能上优于其他三种算法,但其通常需要消耗大量的计算时间;提出的基于工件序列编码的蚁群优化算法在求解能力和时间消耗上取得了平衡。（2）其次,研究了一个真实生产调度环境下的两阶段阻塞序列流水车间批调度问题,从保护环境的角度出发,在满足制造工期需求的前提下尽可能降低总能源成本,不仅可以提升企业的利润,还可以促进环境的可持续发展。为了解决这个多目标问题,我们提出了一个多目标混合蚁群优化算法,目的是在分时电价下寻求总制造周期（Cmax）和总能源消耗成本（TEC）的平衡。通过可变速机器在不同状态下能源消耗量不同探索生产制造企业中潜在的节能方案。我们并给出了问题的数学模型。在提出的多目标混合蚁群优化算法中,我们采用了最大-最小信息素限制规则和一个局部优化规则增强算法的邻域搜索能力,避免其过早陷入局部最优。利用Taguchi方法,通过小规模预实验调整算法的最优参数组合。最后,与已知的着名的多目标算法,NSGA2,SPEA2和MODEA算法分别在大,中,小规模的工件实例对比实验。一个四维的评价系统对比了所有算法获得的近似Pareto解。对比结果表明提出的MHACO-Johnson算法优于其他算法,特别对于中,大规模工件实例。（3）最后,研究了一个特殊的多目标两阶段序列流水车间批调度问题,在这个问题中,两个阶段的批处理机是不同的,在第一阶段所有工件能够同时被处理,而第二阶段机器只能依次处理批中工件,这就造成了两阶段的花费的处理时间有巨大差异。同样地,为了使研究问题更具一般化,我们通过可变速机器考察了其具体的能源消耗量,问题的目标是最小化制造周期的同时最小化能源的消耗总量。随后我们给出了该问题的数学规划模型,由于是NP难问题,GUROBI只在最小规模工件集合上找到了最优解。因此,我们开发了一个多目标混合离散人工蜂群算法尝试去求解该问题,并提出了基于问题的四种邻域搜索算子优化求解过程。基于不同的批调度规则,生成了四种不同的混合离散人工蜂群算法。同样地,利用Taguchi方法为其找到最优的参数组合。最后通过与其他着名的多目标算法相比,证明了我们提出的MDABC-SPT算法在中,大规模工件实例上可以获得最好的Pareto近似解。
张露[4]（2021）在《面向大学生高阶思维培养的教学策略模型建构与效果检验》文中提出知识经济时代加剧了科技变革和国际竞争,由此引发各国对21世纪人才核心素质的重新思考。目前,许多国家的人才培养重点已从掌握专业知识和技能的基本要求,转向处理复杂任务和信息的思维方式训练。而在高等教育中引导学生从记忆、理解知识的低阶思维,转向分析、综合、评价各类信息的高阶思维是新时代创新教学模式、提升人才素养的重要环节。因此,探讨促进大学生高阶思维发展的教学策略,有助于发挥高校在国家教学改革研究中的主力军作用。本研究分为两个部分。研究一采用目的性抽样对具有高阶思维教学培养实践经验的12位教师进行面对面访谈,通过NVivo软件并采用质性研究的方法对收集的访谈资料进行编码分析,构建出面向大学生高阶思维培养的教学策略模型。研究二以“翻译基础”课程为例,将上述研究中所构建的理论模型应用于课程教学,并通过设计多元评价体系考察学生的学习效果,同时检验教学策略模型对于高阶思维培养的实践应用效果。研究结果包括:1.面向大学生高阶思维培养的教学策略模型主要有五种:支架式教学、启发式教学、项目式教学、构建协作学习和多元评价反馈;2.在文科教学中,将上述五种教学策略在课程不同阶段融入于三次教学活动设计中,整合思维倾向问卷得分、学生自评数据与个人翻译日志、期末成绩与访谈内容等评价指标,结果表明经过一学期的教学干预,大学生的高阶思维得到有效培养。3.在文科教学中,将上述教学策略融入于课程内容设计高阶思维培养的教学活动,具有一定的可行性和有效性
乔安洁[5]（2021）在《民国时期师范生学习生活研究 ——以六所高师为例》文中指出民国时期,六所国立高等师范学校为中国教育的发展输送了大量人才。本文关注焦点在高等师范学校的学生群体,运用历史研究法,文献研究法及个案研究法等,对学生的学习生活进行探究。以学生作为研究主体,力图直观呈现出学生学习生活的真实场景,在了解民国师范生学习生活的同时,可以通过他们的学习活动得以窥见民国高等师范教育的发展,认真汲取与总结民国高等师范师范教育的丰富经验,以便为当今高等师范教育的改革提供些许历史借鉴。绪论部分探讨了选题的缘由、研究意义、研究方法,以及对相关概念做了介绍,同时介绍国内外学生生活史的研究现状。第一章“六所高师办学概况及师范生招生选拔情况”,分别论述了六所高师办学以及发展概况,并对其招生选拔情况做了相关介绍。第二章“民国时期师范生课堂学习生活”,学生“学”与教师“教”是一个有机整体,共同构成了学生学习生活。形式多样的教学方式,丰富多彩的教学内容和内容丰富的体育活动,使高等师范学生的课堂学习生活颇具意义,师范生的基础知识和素养得到了较为直接的提升。第三章“民国时期师范生课外学习生活”,主要包括图书馆自主学习,外出修学旅行与实习,以及各种拓展视野和提高能力的学习活动。学生走出课堂,迈出校园,紧密融合于社会发展中。在图书馆扩展课堂知识的不足,外出修学旅行与实习提升了实践能力,各种学术报告等其他活动增广见闻和丰富思想,使师范生的学习生活变得多姿多彩。第四章“民国时期师范生学习生活的特征及当今启示”,通过对民国时期高等师范生学生生活的梳理,总结出有三方面的特征,即多样化的知识学习途径、理论与实践相结合的学习方式和以自主性为主的学习动机。基于以上特征,认为当今高等师范教育以及师范生学习要注重普通文化课程,激发学习的动机,加强教育实践能力和拓展知识获取的渠道。
张杨[6]（2020）在《改进群体智能优化算法及其应用》文中研究指明随着科学和技术的快速发展,很多领域都会涉及到优化问题,如:旅行商问题、函数优化、电力调度、桁架结构设计等。然而,很多优化问题都是多峰、高维度,存在着难解性。传统的优化算法如共轭梯度法、单纯形法、牛顿法等都已经很难满足人们的需求。因此设计高效的优化算法成为很多科研工作者的研究目标。本文主要研究群智能优化算法,针对各个优化算法的优缺点进行改进,并将其应用到实际问题中,使其发挥出自身的应用价值。本文主要对人工蜂群算法进行改进,并将其应用到实际领域,本文的具体研究内容如下:（1）比较各种流行的算法,为后续改进的人工蜂群算法提供了理论支持。（2）针对传统人工蜂群算法全局搜索能力强,局部搜索能力弱的特点,本文提出了一个新的策略来保留整个种群搜索的历史最优解群。在这个基础之上,对人工蜂群算法的雇佣蜂阶段和观察蜂阶段的搜索公式进行改进,将改进的人工蜂群算法（MNABC）放在标准测试函数上以及电力经济调度的实际问题上进行实验测试其性能,实验结果表明提出的算法高效可靠。（3）针对人工蜂群算法收敛速度慢,后期精度不高,在处理复杂的优化问题时不易陷入局部最优的特点,受粒子群算法的启发,本文为人工蜂群算法的雇佣蜂阶段和观察蜂阶段提供了一个智能化的学习策略。此外,在侦察蜂阶段,根据侦察蜂的特性,本文提出了一种新颖的学习策略。然后,将改进的算法（EABC）放在标准测试函数上以及桁架结构设计的实际问题上进行实验测试其性能,和当前流行的多种算法比较结果验证了算法的可靠性。本文针对人工蜂群算法的收敛速度慢,在迭代后期其局部搜索能力弱的特点,提出了两种改进的算法,即基于智能学习策略的人工蜂群算法（MNABC）和基于精英搜索策略的人工蜂群算法（EABC）;然后将这两种算法应用到实际问题中,其中将MNABC算法应用到电力经济调度问题中,将EABC算法应用到桁架结构设计问题中,实验结果验证了算法的有效性。
郭佳丽[7]（2020）在《飞蛾火焰优化算法的改进及其应用研究》文中研究表明飞蛾火焰优化算法是Seyedali Mirjalili受飞蛾在夜间使用横向定位飞行这一生物行为的启发,于2015年提出的一种新型的元启发式算法,通过记录最好位置以及螺旋搜索实现对优化问题的求解。在对飞蛾火焰优化算法的研究中,对基本算法进行改进以提高算法的优化性能与搜索效率,并且扩展算法的应用领域始终是研究工作的重点。本论文围绕这两个研究主题,对基本的飞蛾火焰优化算法进行改进,并用于解决一些复杂的优化问题。具体工作如下:（1）提出一种基于维数学习和二次插值的飞蛾火焰算法并用于数据聚类问题。针对K-means算法对初始聚类中心敏感和容易陷入局部最优的问题,首先提出一种基于维数学习和二次插值的飞蛾火焰优化算法以提高基本算法的求解精度和收敛速度。采用Tent混沌映射产生多样性较好的初始种群,增强算法的全局搜索能力。对火焰位置采用维数学习策略生成更优良的火焰来指导飞蛾寻优,以提高算法的搜索效率。把二次插值法引入基本算法产生新的飞蛾个体,增强算法的局部开发能力,从而更好地平衡算法的探索与开发能力。选取标准测试函数进行数值实验,并与性能较好的元启发式算法进行比较,实验结果和策略有效性分析表明:所提出的算法具有更高的求解精度和更强的鲁棒性。然后使用新提出的基于维数学习和二次插值的飞蛾火焰优化算法来优化聚类中心的位置。UCI数据集的实验结果表明,使用新提出的算法计算得到的聚类中心可以使K-means算法的聚类效果有明显地提升。（2）提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法并用于作业车间调度问题。针对以最小化最大完工时间为目标的作业车间调度问题,首先提出一种融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰优化算法以降低基本算法陷入局部最优的概率并提高种群多样性。将拟反向学习策略嵌入到火焰更新过程,有助于火焰从局部最优中跳出,并且提供了更高的机会接近问题的未知最优解。对飞蛾种群基于适应度值分群,其中一个子群采用排序配对学习策略以实现个体间的信息交流,另一个子群采用邻域搜索策略以增加种群多样性,这种并行计算能更快地提升整个种群的质量。选取标准测试函数和CEC2017测试函数进行数值实验,并与先进的元启发式算法以及它们的改进算法进行比较,测试结果和统计分析表明所提算法的求解精度和稳定性得到了改善。然后将新提出的融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰优化算法用于OR-Library中标准实例的求解,测试结果验证了所提算法对作业车间调度问题是有效的。
李路鹿[8]（2020）在《基于过程挖掘的代码相似度检测方法研究》文中认为代码相似性检测在计算机程序设计教学和软件知识产权保护等方面有重要的应用。在计算机程序设计类课程的教学中,为了规避代码相似度检测工具的抄袭检测,学生会对提交的作业代码使用不透明谓词、循环展开、函数生成和合并等较复杂的代码混淆手段降低代码之间的相似度。现有代码相似度检测方法仅考虑了代码自身的静态特征,只能抵抗较为简单的代码混淆手段,难以处理上述较复杂的代码混淆手段。针对该问题,面向计算机程序设计作业代码的相似度检测,本文考虑代码运行后的动态特征,提出了一种基于过程挖掘的代码相似度检测方法。具体来说,首先,为了获得代码的动态特征,通过代码插桩给代码插入部分输出语句。为此,定义了适用于代码相似度检测的代码插桩语句和插桩规则,通过代码的插桩和运行获得代码的运行日志;然后,通过过程挖掘技术挖掘代码的运行日志,获取体现代码动态特征的流程图;最后,将挖掘得到的流程图作为代码动态特征相似度计算的依据,通过图相似度算法计算流程图之间的相似度,将其作为代码之间的相似度。实验表明,与现有具有代表性的代码相似度检测方法Sim和GPLAG相比,本文方法不仅可以处理现有方法可以抵抗的常用代码混淆手段,还可以抵抗不透明谓词、循环展开以及函数生成和合并这三种现有方法无法检测的代码混淆手段,具有更强的抗混淆能力。
仝洁[9]（2020）在《基于蚁群优化的SVM语音情感识别算法研究》文中研究表明实现真正意义上的人工智能需要实现计算机的“情感智能”,语音作为人类交流中传递信息的常用载体,蕴含着丰富多样的情感资源,因此,语音情感识别在人工智能的研究热潮中占据重要地位。在语音情感识别的基本框架下,对能够有效表征情感的特征参数的提取及对情感分类识别网络的建立,是决定语音情感识别模型性能的关键,也是语音情感识别核心研究内容。本文利用遗传算法对SVM分类模型进行参数优化,根据多级分类思想构建SVM模型在柏林数据库中的情感进行实验,对语料库中部分情感类别混淆度较大的问题,提出利用改进后具有全局多次优解搜索能力的蚁群算法筛选贡献度更大的特征向量实现特征降维。具体工作如下:（1）介绍语音情感识别中常用的情感模型及语料库,选择基于离散模型的纯净无噪的柏林数据库作为语料库。通过对语音数据库中的语音信号进行预处理后,主要分析、提取包括短时能量、基音频率、共振峰、MFCC及其衍生参数等重要情感特征,经过统计变量计算,构建出167维情感特征向量,完成语音信号的前端处理工作。（2）采用在高维小样本上性能优异的支持向量机作为分类器,通过研究,采用遗传算法优化的惩罚因子C和核参数σ,并以此来构造SVM分类器,同时,针对情感间的混淆度会降低情感识别的准确率,采用多级SVM结构解决较为复杂的多类情感的分类问题。（3）鉴于不同特征向量表征情感的能力不同且存在冗余和无用向量的情况,通过蚁群算法进行特征选择。采用情感识别率和情感特征向量维数的加权函数作为适应度函数,针对传统蚁群算法易陷于局部最优解和搜索停滞的现象,在参数设置进行优化处理,同时采用贪心和局部细化搜索两大策略,实现对特征向量空间模型的优雅降维,与多级SVM结合构建基于蚁群优化的多级SVM分类模型在柏林语音库上进行情感识别实验。
魏小娟[10]（2020）在《基于启发式教学的分层教学法在中职课堂中的研究与应用 ——以《数据结构》课程为例》文中提出《数据结构》作为中职计算机软件技术专业的核心课程,培养学生的程序设计能力,具有较强的理论性和实践性。从学生的发展角度来看,扎实的数据结构知识为后续高级语言课程的学习提供有力的保障,使学生具有继续学习的基础;从生存角度看,数据结构课程学习效果的好坏,直接影响学生日后在相关职业岗位中的胜任能力。启发式教学是一种通过游戏、故事、比喻等方式启迪诱发学生思考和表达的教学方法,减轻学习者认知负荷的同时营造轻松、愉悦的课堂氛围;分层教学法是一种注重学生个别差异,使各层学生在原有基础上得到较好发展的课堂策略。本研究创新性的将两种教学法有机结合,构建了基于启发式教学的分层教学法的具体实施步骤,并运用到中职《数据结构》课堂。本文采用文献研究、实验、调查、对比分析等研究方法。综合分析了研究背景,研究目的及意义,国内外研究现状,研究内容和研究方法;接着阐释了本研究的核心概念及相关理论;通过对课程特点,学情,教学现状的深入刨析,论述了基于启发式的分层教学法实施的必要性和可行性;制定了基于启发式教学的分层教学法实施的具体步骤;详细记录实践研究的具体过程,包括实践目的、实践对象的选择、实践假设和实践过程;尔后对比分析了实验班与对照班在前后测的成绩差距。通过问卷调查的形式分析了两个班学生在课堂参与度,学习习惯等方面的表现。另外以访谈的方式,了解了实验班学生对基于启发式教学的分层教学法实施的满意度。综合分析三方面数据,得出以下结论:基于启发式教学的分层教学法的运用,激发学生对程序设计的兴趣,助于他们对逻辑结构、存储结构及相应算法等抽象类知识的理解;学习目标与任务的分层帮助更多的学生找到学习的切入点,大大增加了课堂参与度;对学生个体的关注和信任激发了他们学习的欲望,促进学生多元智能的发展,同时使师生关系更融洽,符合现代职业教育与素质教育的总体要求;基于启发式分层教学法的有序组织,促进教师专业素养的提升,使数据结构课堂教学质量得以提高。
二、启发式教学七种方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、启发式教学七种方法（论文提纲范文）
（1）启发式教学在平面向量课堂教学中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外关于启发式教学的研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究内容及其方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究创新及拟解决的问题 |
| 1.5.1 研究创新 |
| 1.5.2 研究拟解决的问题 |
| 1.6 研究中存在的不足问题 |
| 第二章 启发式教学内容简介 |
| 2.1 启发式教学的概念及特征 |
| 2.1.1 启发式教学的概念 |
| 2.1.2 启发式教学的特征 |
| 2.2 启发式教学的理论依据 |
| 2.2.1 哲学理论基础 |
| 2.2.2 心理学理论基础 |
| 2.2.3 建构主义理论基础 |
| 2.2.4 人本主义理论基础 |
| 2.3 启发式教学的研究意义 |
| 第三章 平面向量实际教学的现状调查研究 |
| 3.1 学生测试卷的编制 |
| 3.1.1 问卷编制 |
| 3.1.2 编制意图 |
| 3.2 学生试卷结果 |
| 3.3 教师访谈 |
| 3.3.1 在课堂中抓住契机有效实施启发式教学 |
| 3.3.2 应用启发式教学可以扩展学生数学思维 |
| 3.3.3 学生数形结合能力有待增强 |
| 3.4 分析与思考 |
| 第四章 启发式教学在平面向量课堂教学中的具体应用策略及意义 |
| 4.1 平面向量知识分析 |
| 4.1.1 知识特点 |
| 4.1.2 数学核心素养 |
| 4.1.3 课程思政要求 |
| 4.2 启发式教学在平面向量课堂教学中的具体应用策略 |
| 4.2.1 课前准备阶段 |
| 4.2.2 课程实施阶段 |
| (1)创设情境激发学生学习动机 |
| (2)提出疑问分步引导学生思考 |
| (3)把握教学时机深入启发学生 |
| (4)展现探究过程深化学生思维 |
| (5)加入变量问题训练解题思维 |
| 4.2.3 课堂小结与课后反思阶段 |
| 4.3 启发式教学在平面向量课堂教学中应用的意义 |
| 研究结论与展望 |
| 1.研究结论 |
| 2.研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 学生问卷调查 |
| 附录2 教师访谈 |
| 附录3 平面向量基本定理教学过程 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（2）数学启发式教学效度的影响因素和解决策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 出于教师主导,学生主体的需要 |
| 1.1.2 出于中国特色数学教育的需要 |
| 1.1.3 出于锻炼批判性思维的需要 |
| 1.1.4 出于提高有效性的需要 |
| 1.2 研究思路和方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究阶段 |
| 1.2.3 研究路线 |
| 1.2.4 研究方法 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 启发式教学文献综述 |
| 2.2 数学启发式教学文献综述 |
| 2.3 国外文献综述 |
| 2.4 教学效度概念界定的文献综述 |
| 第3章 研究框架构建 |
| 3.1 研究框架 |
| 3.2 数学启发式教学效度的影响因素 |
| 3.2.1 学科知识问题维度 |
| 3.2.2 学生认知参与维度 |
| 3.2.3 教师反馈维度 |
| 3.2.4 影响因素指标体系的确定 |
| 3.3 研究问题与假设 |
| 3.3.1 研究问题 |
| 3.3.2 研究假设 |
| 3.4 概念界定 |
| 3.5 研究的理论基础 |
| 3.5.1 活动理论 |
| 3.5.2 最近发展区 |
| 第4章 数学启发式教学效度的实证研究 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 研究目的 |
| 4.1.2 研究对象 |
| 4.1.3 研究过程 |
| 4.2 编码设计 |
| 4.2.1 学科知识问题 |
| 4.2.2 教师反馈 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 教学各环节问题的数量和所占时间 |
| 4.3.2 问题的具体类型 |
| 4.3.3 提问之后的留白 |
| 4.3.4 问题情境构建 |
| 4.3.5 问题解释 |
| 4.3.6 教师追问 |
| 4.3.7 学生提问或质疑分析 |
| 第5章 案例分析 |
| 5.1 设计前的调研 |
| 5.1.1 教材分析 |
| 5.1.2 学情分析 |
| 5.1.3 一线教师的建议 |
| 5.2 教学设计 |
| 5.3 教学分析 |
| 5.3.1 任务1 教学分析 |
| 5.3.2 任务2 教学分析 |
| 5.3.3 任务3 教学分析 |
| 5.4 课例小结 |
| 第6章 研究结论与反思 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对提高数学启发式教学效度的建议 |
| 6.3 研究反思 |
| 参考文献 |
| 附录 A 数学启发式教学有效行为编码表 |
| 附录 B 学生自主提问或质疑课堂观察表 |
| 致谢 |
（3）考虑能耗的流水车间批调度问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 调度问题简介 |
| 1.2.1 调度问题描述及符号 |
| 1.2.2 调度问题的研究方法 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 传统流水车间批调度问题 |
| 1.3.2 考虑能耗的流水车间批调度问题 |
| 1.4 本文的研究内容及结构 |
| 第2章 两阶段流水车间批调度问题研究 |
| 2.1 问题描述及下界估计 |
| 2.1.1 问题描述及下界估计 |
| 2.1.2 一个问题的实例 |
| 2.1.3 下界估计 |
| 2.2 两种编码方式的蚁群优化算法 |
| 2.2.1 基于工件序列编码的混合蚁群优化算法(JHACO) |
| 2.2.2 基于批序列编码的混合蚁群优化算法(BHACO) |
| 2.3 实验设计及结果 |
| 2.3.1 实验设计 |
| 2.3.2 参数设置 |
| 2.3.3 小规模实例对比实验 |
| 2.3.4 全规模实例对比实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 考虑能源成本的两阶段流水车间批调度问题研究 |
| 3.1 问题描述及数学模型 |
| 3.1.1 问题定义 |
| 3.1.2 数学模型 |
| 3.2 多目标蚁群优化算法 |
| 3.2.1 信息素更新 |
| 3.2.2 启发式信息 |
| 3.2.3 状态转移规则 |
| 3.2.4 分批规则 |
| 3.2.5 构建帕累托前沿 |
| 3.2.6 局部优化算法 |
| 3.3 实验设计及结果 |
| 3.3.1 实验设计 |
| 3.3.2 评价准则 |
| 3.3.3 参数校准 |
| 3.3.4 仿真结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑能源消耗的两阶段流水车间批调度问题研究 |
| 4.1 问题描述及数学模型 |
| 4.1.1 问题描述及假设 |
| 4.1.2 整数规划模型 |
| 4.2 多目标离散人工蜂群算法 |
| 4.2.1 表达方式 |
| 4.2.2 初始化 |
| 4.2.3 雇佣蜂阶段 |
| 4.2.4 观察蜂阶段 |
| 4.2.5 侦察蜂阶段 |
| 4.3 实验设计及结果 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 评价指标 |
| 4.3.3 参数设计 |
| 4.3.4 仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 全文总结与未来展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（4）面向大学生高阶思维培养的教学策略模型建构与效果检验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 高阶思维研究 |
| 1.2.1 高阶思维的内涵 |
| 1.2.2 高阶思维能力的构成 |
| 1.2.3 高阶思维培养的理论基础 |
| 1.3 教学策略研究 |
| 1.3.1 教学策略的内涵与研究视角 |
| 1.3.2 促进高阶思维的教学策略研究 |
| 1.4 高阶思维的评价方式 |
| 第2章 问题提出 |
| 2.1 已有研究不足与问题提出 |
| 2.1.1 已有研究不足 |
| 2.1.2 研究问题提出 |
| 2.2 研究目标、内容与方法 |
| 2.2.1 研究目标 |
| 2.2.2 研究内容 |
| 2.2.3 研究方法 |
| 2.3 研究意义 |
| 2.3.1 理论层面 |
| 2.3.2 实践意义 |
| 第3章 研究一:面向高阶思维培养的教学策略模型构建 |
| 3.1 研究目的 |
| 3.2 研究对象 |
| 3.3 研究工具 |
| 3.4 研究过程 |
| 3.4.1 访谈 |
| 3.4.2 资料编码 |
| 3.5 研究结果 |
| 3.5.1 支架式教学 |
| 3.5.2 启发式教学 |
| 3.5.3 项目式教学 |
| 3.5.4 构建协作学习 |
| 3.5.5 多元评价反馈 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 研究二:教学策略应用的效果检验 |
| 4.1 研究目的与假设 |
| 4.2 研究对象 |
| 4.3 研究工具 |
| 4.3.1 批判性与创造性思维倾向量表 |
| 4.3.2 学生访谈提纲 |
| 4.3.3 过程性评估工具与材料 |
| 4.4 研究设计 |
| 4.4.1 课程活动设计 |
| 4.4.2 评价体系设计 |
| 4.5 结果与分析 |
| 4.5.1 学生自评分析 |
| 4.5.2 学生翻译日志及作品展示 |
| 4.5.3 两种思维前后测变化 |
| 4.5.4 学生期末课程成绩 |
| 4.5.5 学生访谈内容分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 总讨论 |
| 5.1 质性研究中教学策略模型的构建 |
| 5.2 课程实证研究中高阶思维的培养与评价 |
| 第6章 结论 |
| 第7章 思考与建议 |
| 7.1 研究结果对教学实践的启示 |
| 7.2 研究创新之处 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 附录 C |
| 致谢 |
（5）民国时期师范生学习生活研究 ——以六所高师为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、问题的提出 |
| (一)现实的呼唤 |
| (二)对教育生活史研究的兴趣 |
| 二、研究意义 |
| (一)理论意义 |
| (二)现实意义 |
| 三、国内外研究文献综述 |
| (一)国外相关研究 |
| (二)国内相关研究 |
| 四、研究目的、思路与方法 |
| (一)研究目的 |
| (二)研究内容及思路 |
| (三)研究方法 |
| 五、基本概念界定 |
| (一)学习生活 |
| (二)课堂学习 |
| (三)课外学习 |
| 六、研究的创新点 |
| 第一章 六所高师办学概况及师范生招生选拔情况 |
| 一、六所高师的办学概况 |
| (一)国立北京高等师范学校 |
| (二)国立南京高等师范学校 |
| (三)国立武昌高等师范学校和国立成都高等师范学校 |
| (四)国立沈阳高等师范学校和国立广东高等师范学校 |
| 二、师范生的招生选拔概况 |
| 第二章 民国时期师范生课堂学习生活 |
| 一、形式多样的教学方式 |
| (一)倡导“自学辅导”,启发式教学理念 |
| (二)选聘高水平教师,开展多样化教学 |
| 二、丰富多彩的教学内容 |
| (一)重视基础课程,强调课程内容的师范性 |
| (二)开展选修课程,重视实验教学 |
| (三)重视体育活动,强健学生体魄 |
| 第三章 民国时期师范生课外学习生活 |
| 一、图书馆的学习活动 |
| (一)高师图书馆概况 |
| (二)图书馆中的自主学习 |
| 二、修学旅行与实习 |
| (一)收获颇丰的修学旅行 |
| (二)学以致用的教育实习 |
| 三、拓展视野和提高能力的学习活动 |
| (一)参加学术报告与辩论 |
| (二)获取校外新思想新观念 |
| 第四章 民国时期师范生学习生活的特征及当今启示 |
| 一、师范生学习生活特征 |
| (一)多样化的知识学习途径 |
| (二)理论与实践相结合的学习方式 |
| (三)以自主性为主的学习动机 |
| 二、民国时期师范生学习生活的当今启示 |
| (一)注重基础课程的学习 |
| (二)激发学生内在学习动机 |
| (三)加强教育实践能力的培养 |
| (四)拓展知识获取的渠道 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
（6）改进群体智能优化算法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 本文的主要创新 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第二章 优化算法相关介绍 |
| 2.1 差分进化算法 |
| 2.1.1 差分进化算法的基本原理 |
| 2.1.2 差分进化算法的基本流程 |
| 2.1.3 差分进化算法的特点 |
| 2.2 粒子群算法 |
| 2.2.1 粒子群算法的基本原理 |
| 2.2.2 粒子群算法的基本流程 |
| 2.2.3 粒子群算法的特点 |
| 2.3 人工蜂群算法 |
| 2.3.1 人工蜂群群算法的基本原理 |
| 2.3.2 人工蜂群算法的基本流程 |
| 2.3.3 人工蜂群算法的特点 |
| 2.4 算法在标准测试函数上的实验设计 |
| 2.4.1 标准测试函数 |
| 2.4.2 实验参数设置 |
| 2.4.3 实验结果 |
| 2.4.4 实验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于智能学习策略的人工蜂群算法在电力经济调度问题中的应用 |
| 3.1 基于智能学习策略的人工蜂群算法 |
| 3.2 改进的人工蜂群算法在标准测试函数上的实验设计 |
| 3.2.1 标准测试函数 |
| 3.2.2 实验参数设置及比较算法 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.2.4 实验结果分析 |
| 3.3 MNABC算法在电力经济调度问题中的应用 |
| 3.3.1 电力经济调度问题 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于精英搜索策略的人工蜂群算法在桁架结构设计问题中的应用 |
| 4.1 基于精英搜索策略的人工蜂群算法 |
| 4.2 改进的算法在标准测试函数上的实验设计 |
| 4.2.1 标准测试函数 |
| 4.2.2 实验参数设置及比较算法 |
| 4.2.3 实验结果 |
| 4.2.4 实验结果分析 |
| 4.3 EABC算法在桁架结构设计问题中的应用 |
| 4.3.1 桁架结构设计问题 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（7）飞蛾火焰优化算法的改进及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 算法的改进研究 |
| 1.2.2 算法的应用研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 飞蛾火焰优化算法概述 |
| 2.1 数学模型 |
| 2.2 算法描述 |
| 2.3 仿真实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于维数学习和二次插值的飞蛾火焰算法及其在数据聚类中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于维数学习和二次插值的飞蛾火焰优化算法 |
| 3.2.1 Tent映射的种群初始化 |
| 3.2.2 维数学习策略 |
| 3.2.3 二次插值策略 |
| 3.2.4 算法描述 |
| 3.2.5 时间复杂度分析 |
| 3.3 算法的数值实验与分析 |
| 3.3.1 测试函数 |
| 3.3.2 性能指标 |
| 3.3.3 三种改进策略的有效性分析 |
| 3.3.4 与SCA、QIAEA、OBMFO等算法的比较 |
| 3.4 DLQCMFO在 K-means聚类中的应用 |
| 3.4.1 K-means聚类算法描述 |
| 3.4.2 DLQCMFO算法优化K-means算法的聚类中心 |
| 3.4.3 数值实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰算法及其在作业车间调度中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 融合学习策略和邻域搜索的飞蛾火焰优化算法 |
| 4.2.1 拟反向学习策略 |
| 4.2.2 排序配对学习策略 |
| 4.2.3 基于邻域搜索算子的邻域搜索策略 |
| 4.2.4 算法描述 |
| 4.2.5 时间复杂度分析 |
| 4.3 数值实验与分析 |
| 4.3.1 23个标准测试函数的实验 |
| 4.3.2 30个IEEE CEC2017 测试函数的实验 |
| 4.4 NLSMFO在作业车间调度中的应用 |
| 4.4.1 作业车间调度问题描述 |
| 4.4.2 NLSMFO算法优化调度方案 |
| 4.4.3 数值实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（8）基于过程挖掘的代码相似度检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及贡献 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 基础概念 |
| 2.1 代码相似度检测 |
| 2.2 代码混淆技术 |
| 2.3 现有方法的抗混淆能力 |
| 2.4 代码插桩技术 |
| 2.5 过程挖掘 |
| 2.6 图相似性度量 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于过程挖掘的代码相似度检测方法框架 |
| 3.1 复杂混淆手段对现有代码相似度检测方法的影响分析 |
| 3.2 方法思路 |
| 3.3 方法整体框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于过程挖掘的代码相似度检测方法 |
| 4.1 基于PDG的冗余代码预处理 |
| 4.2 代码自动插桩 |
| 4.3 基于过程挖掘的代码流程图生成 |
| 4.4 基于图编辑距离的代码流程图相似度计算 |
| 4.5 方法抵抗代码混淆手段的效果分析 |
| 4.6 方法实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 实验与评价 |
| 5.1 实验设置 |
| 5.2 实验数据 |
| 5.3 对比实验结果 |
| 5.4 方法检测效率 |
| 5.5 实验结论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 今后研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于蚁群优化的SVM语音情感识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 语音情感特征提取研究现状 |
| 1.2.2 语音情感识别网络研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 语音信号预处理及情感特征提取 |
| 2.1 情感描述模型 |
| 2.1.1 离散情感模型 |
| 2.1.2 维度情感模型 |
| 2.2 情感语音数据库 |
| 2.2.1 离散情感数据库 |
| 2.2.2 维度情感数据库 |
| 2.3 语音信号预处理技术 |
| 2.3.1 预加重 |
| 2.3.2 加窗分帧 |
| 2.3.3 端点检测 |
| 2.4 语音情感特征提取 |
| 2.4.1 短时能量及其衍生参数 |
| 2.4.2 基音频率及其衍生参数 |
| 2.4.3 共振峰及其衍生参数 |
| 2.4.4 美尔倒谱系数MFCC |
| 2.4.5 语音情感特征表 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进型SVM语音情感识别 |
| 3.1 支持向量机 |
| 3.2 SVM参数寻优算法 |
| 3.2.1 SVM待优化参数 |
| 3.2.2 遗传算法 |
| 3.3 基于多类问题的SVM分类模型 |
| 3.3.1 传统SVM分类策略 |
| 3.3.2 多级SVM分类算法 |
| 3.4 基于优化的多级SVM语音情感识别实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于蚁群优化的多级SVM语音情感识别 |
| 4.1 蚁群算法 |
| 4.1.1 蚁群算法的原理 |
| 4.1.2 蚁群算法数学模型 |
| 4.2 用于特征选择的蚁群系统建模 |
| 4.2.1 环境建模 |
| 4.2.2 相关数学参数定义 |
| 4.3 蚁群降维算法的优化改进 |
| 4.3.1 蚁群算法的参数选择及优化 |
| 4.3.2 蚁群算法的策略优化 |
| 4.3.3 改进算法流程 |
| 4.4 基于蚁群优化的多级SVM语音情感识别 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于启发式教学的分层教学法在中职课堂中的研究与应用 ——以《数据结构》课程为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国职业教育进入内涵式发展的3.0 阶段 |
| 1.1.2 中等职业教育作为终点教育的现象逐渐消失 |
| 1.1.3 中职计算机软件技术专业教学现状 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国外分层教学的研究进展 |
| 1.4 国内分层教学的研究进展 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 研究方法 |
| 第2章 基于启发式的分层教学的理论概述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 启发式教学法 |
| 2.1.2 分层教学法 |
| 2.1.3 启发式分层教学法 |
| 2.2 启发式分层教学法的理论依据 |
| 2.2.1 教育学理论 |
| 2.2.2 心理学理论 |
| 第3章 中职《数据结构》课程教学的现状分析 |
| 3.1 课程特点分析 |
| 3.2 学情分析 |
| 3.2.1 学习信心不足 |
| 3.2.2 表现欲强 |
| 3.2.3 逐渐完善的中高职衔接政策 |
| 3.3 教学现状分析 |
| 3.3.1 教学模式生搬硬套 |
| 3.3.2 人才培养定位不清晰 |
| 3.3.3 教学方法单调 |
| 3.3.4 教学评价单一 |
| 3.4 基于启发式的分层教学法引入数据结构教学的必要性和可行性 |
| 3.4.1 必要性 |
| 3.4.2 可行性 |
| 第4章 基于启发式教学的分层教学法在中职《数据结构》中的实施步骤 |
| 4.1 基于启发式的分层教学法的设计流程 |
| 4.2 多因素调查分析 |
| 4.3 学生分层分组 |
| 4.4 教学目标分层 |
| 4.5 教学分层 |
| 4.6 分层练习 |
| 4.7 分层评价 |
| 4.8 动态调整 |
| 第5章 基于启发式的分层教学法在中职《数据结构》课程中的实践研究 |
| 5.1 实践目的 |
| 5.2 实践对象 |
| 5.3 实践假设 |
| 5.4 实践过程 |
| 5.4.1 多因素分析 |
| 5.4.2 学生分层分组 |
| 5.4.3 教学目标分层 |
| 5.4.4 分层授课 |
| 5.4.5 分层练习 |
| 5.4.6 分层评价 |
| 5.4.7 动态调整 |
| 第6章 实践效果 |
| 6.1 实践结果分析 |
| 6.1.1 知识技能测试数据分析 |
| 6.1.2 课堂参与度分析 |
| 6.1.3 学生满意度分析 |
| 6.2 实践结论 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.1.1 本研究的创新之处 |
| 7.1.2 本研究的不足之处 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录Ⅰ 学生学习态度、学习能力、专业认识问卷调查 |
| 附录Ⅱ 参与式教学态度调查 |
| 附录Ⅲ 课堂加分细则表 |
四、启发式教学七种方法（论文参考文献）
- [1]启发式教学在平面向量课堂教学中的应用[D]. 程旭. 延安大学, 2021(11)
- [2]数学启发式教学效度的影响因素和解决策略[D]. 沈心如. 上海师范大学, 2021(07)
- [3]考虑能耗的流水车间批调度问题研究[D]. 郑旭. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [4]面向大学生高阶思维培养的教学策略模型建构与效果检验[D]. 张露. 上海师范大学, 2021(07)
- [5]民国时期师范生学习生活研究 ——以六所高师为例[D]. 乔安洁. 河北师范大学, 2021(12)
- [6]改进群体智能优化算法及其应用[D]. 张杨. 南京邮电大学, 2020(03)
- [7]飞蛾火焰优化算法的改进及其应用研究[D]. 郭佳丽. 西安理工大学, 2020(01)
- [8]基于过程挖掘的代码相似度检测方法研究[D]. 李路鹿. 山东科技大学, 2020(06)
- [9]基于蚁群优化的SVM语音情感识别算法研究[D]. 仝洁. 南昌大学, 2020(01)
- [10]基于启发式教学的分层教学法在中职课堂中的研究与应用 ——以《数据结构》课程为例[D]. 魏小娟. 天津职业技术师范大学, 2020(10)