浅谈高等数学课堂学习动力系统
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数学中的动力系统了解动力系统和混沌理论数学中的动力系统:了解动力系统和混沌理论数学中的动力系统是一门研究动力学行为的学科,它以方程和映射为基础,研究系统随时间发展的规律。
动力系统的研究范围广泛,其中一个重要的分支是混沌理论。
本文将介绍动力系统的基本概念以及混沌理论的相关内容。
一、动力系统的基本概念动力系统是研究系统在时间上变化的行为的数学模型。
它可以用一组方程或映射来描述系统的演化过程。
动力系统的核心概念是状态和演化规律。
1. 状态系统的状态是描述系统特征的变量,它可以是一个向量、一个矩阵或一个函数等。
在动力系统中,状态随时间变化,我们可以通过状态轨道来表示系统状态随时间的演化。
2. 演化规律动力系统中的演化规律由方程或映射来描述。
方程可以是微分方程、差分方程或者其他类型的方程,映射则是描述状态之间的转移关系。
二、混沌理论的相关内容混沌理论是动力系统中的一个重要分支,它研究的是系统的非线性行为。
混沌指的是一个看似随机、无规律的运动状态,但实际上具有确定性的系统行为。
1. 混沌现象混沌现象是指系统在具有一定非线性性质的情况下,表现出对初值极为敏感的特征。
小的初始差异会随着时间的演化而不断放大,使得系统的行为变得难以预测和理解。
2. 混沌吸引子混沌吸引子是描述混沌系统行为的概念。
它是一个具有复杂结构的子集,可以吸引系统的轨道进入,并且保持系统在一定范围内的变化。
3. 分岔现象分岔现象是指系统参数的微小变化会导致系统行为的剧变,从而产生新的稳定状态或周期解。
分岔现象是非线性系统的典型特征,与混沌现象密切相关。
4. 混沌控制混沌控制是利用混沌现象中的特性来控制系统行为的方法。
通过对系统参数或外界干扰的调节,可以实现系统状态的稳定或目标轨道的引导。
三、动力系统和混沌在实际应用中的意义动力系统的理论和方法不仅在数学领域有着重要的应用,还在物理、生物、经济等领域发挥着重要的作用。
1. 物理学中的应用动力系统理论在物理学中广泛应用于描述粒子运动、非线性波动等现象。
数学的动力系统学数学的动力系统学是数学的一个分支领域,它研究的是随时间发展的物理系统、经济系统、生物系统等的数学模型。
动力系统学的目标是揭示系统的行为规律以及稳定性质,并提供对复杂系统的预测和控制。
一、初步介绍动力系统学动力系统学的核心概念是“动力系统”。
动力系统由一组描述物体随时间演化的方程式组成,例如微分方程或离散方程。
这些方程式描述了系统在不同时间点上的状态以及状态之间的演变规律。
动力系统学主要关注以下几个方面:1. 稳定性与吸引子:研究系统是否在某些条件下能够趋向于一个稳定状态,或者在不同初值条件下是否能够收敛到相同的状态。
2. 周期解与周期性:探究系统是否存在周期解,即在某个时间间隔内重复出现的解。
3. 非线性动力学:研究无法简化为线性方程的动力系统,这类系统的行为可能更加复杂,包括混沌现象等。
4. 动力学传播:研究系统中信息、能量、物质等如何在空间中传递和分布。
二、数学模型与动力系统学的应用数学模型是动力系统学的基础。
研究者通过建立数学模型,可以对各种物理、经济、生物等系统进行分析和预测。
这些模型通常由一组微分方程或差分方程组成,根据具体领域的特点和问题的需求来选择合适的数学形式。
动力系统学在许多领域都有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域:1. 天体力学:研究行星、恒星、星系等天体的运动和演化规律,揭示宇宙的组织结构和动力学过程。
2. 经济学:探索经济系统中的各种因素之间的相互作用,预测市场走势和经济发展趋势。
3. 生物学:研究生物系统的动力学行为,如遗传变异、群体演化、生物钟等。
4. 大气科学:研究大气环流模式,预测天气和气候变化。
三、动力系统学的分支与发展动力系统学是一个既有理论基础又有实际应用的学科,在发展过程中衍生出了许多重要的分支领域。
1. 混沌动力学:混沌动力学研究非线性系统中的混沌现象。
混沌是指具有确定性规律但表现出随机性行为的系统。
2. 同步与控制:研究如何通过控制手段使动力系统达到期望的状态,并探索复杂系统中的同步现象。
在高等数学中,微分方程和动力系统是两个密切相关的概念。
微分方程是描述自然现象和数学模型中的关键工具,而动力系统则提供了探索微分方程解行为和性质的框架。
微分方程与动力系统的结合为我们深入了解数学模型的特征和行为提供了重要的工具和方法。
微分方程是描述函数与它的导数之间关系的方程。
它可以分为常微分方程和偏微分方程两类。
常微分方程是只涉及一个自变量的导数相关方程,而偏微分方程是涉及多个自变量的导数相关方程。
微分方程常用于描述物理和工程问题中的变化过程,例如弹簧振动、天体运动和电路电流等。
动力系统是指一组描述变量随时间变化的规则。
它可以表示为微分方程的形式,也可以表示为离散映射的形式。
通过对该组规则进行分析,我们可以研究系统的演化和稳定性。
动力系统的一个重要概念是相空间,它是一个描述系统状态的高维空间。
系统的每个状态可以由相空间中的一个点表示,而动力系统则描述了点在相空间中的运动轨迹。
微分方程与动力系统的结合使我们能够更深入地研究数学模型的行为和性质。
首先,通过求解微分方程,我们可以得到系统的解析解或数值解。
解析解可以帮助我们理解系统的基本行为,例如确定系统是否稳定或存在奇点。
数值解则可以提供更精确的信息,例如系统的真实行为和特征。
其次,通过动力系统的分析,我们可以研究系统的稳定性和吸引子。
稳定性描述系统对初始条件的敏感程度,而吸引子描述系统的长期行为。
通过研究系统在相空间中的轨迹,我们可以判断系统是否收敛到一个稳定的状态,并确定吸引子的类型。
这些信息对于理解系统的动力学行为至关重要。
最后,微分方程与动力系统的结合还可以研究系统的分岔和混沌现象。
分岔是指系统在一定参数范围内出现状态的突变,而混沌则是指系统呈现出复杂且不可预测的行为。
通过数值模拟和分析动力系统的轨迹,我们可以确定系统的分岔点和混沌现象,并研究其背后的机制。
综上所述,高等数学中的微分方程与动力系统是互为补充的概念。
微分方程为我们提供了描述自然现象和数学模型的工具,而动力系统为我们提供了研究微分方程解行为和性质的框架。
数学专业的动力系统与混沌理论动力系统与混沌理论是数学中一个重要的研究领域,它研究的是随时间变化的系统的行为。
这个领域的研究对理论科学以及应用科学有着广泛的意义和深远的影响。
在本文中,我们将介绍数学专业的动力系统与混沌理论的基本概念和理论框架,并探讨其在科学研究与实际应用中的价值和作用。
一、动力系统的基本概念动力系统是指由一组规定的方程描述的物理系统或抽象系统,通过时间的推移而演化。
它可以是连续的或离散的,可以是确定性的或随机的。
动力系统关注的是系统的长期行为,即系统在演化过程中的稳定性和收敛性等性质。
在动力系统的研究中,我们常常会遇到一些重要的概念,比如稳定性、周期解和混沌等。
稳定性是指系统在微小扰动下的抗干扰能力。
对于一个稳定的动力系统,无论初始条件如何变动,系统都会最终趋于一个固定的解。
周期解是指系统在某个时间尺度上的重复行为,它可以是稳定的也可以是不稳定的。
混沌是指在动力系统中出现的看似随机的、高度敏感的、但又具有确定性的行为。
混沌现象的发现对于科学界来说是一次重要的突破,它改变了我们对复杂系统行为的认识。
二、混沌理论的发展与研究方法混沌理论的起源可以追溯到19世纪末,当时的科学家们对于天体运动和气象系统的行为产生了浓厚的兴趣。
然而,由于复杂性和非线性特征的存在,这些系统的行为很难用传统的数学方法描述和解释。
直到20世纪60年代以后,混沌现象的研究才逐渐引起了科学家们的广泛关注。
混沌理论的研究方法主要包括数值模拟和数学分析两种。
数值模拟是通过计算机模拟系统的演化过程,得到系统在时间上的行为。
数学分析则是通过构建合适的数学模型,通过解析和近似的方法研究系统的特性和性质。
这两种方法相辅相成,各有优势,在混沌理论的研究中都起着重要的作用。
三、混沌理论的应用领域混沌理论的研究不仅深化了我们对动力系统行为的理解,也找到了在各个研究领域中的实际应用。
在物理学领域,混沌理论被用来研究天体运动、涡旋生成和流体力学等问题;在生物学领域,混沌模型被应用于生物进化、心脏节律和神经元网络等研究中;在经济学领域,混沌理论提供了一种新的方法来解释市场波动和经济预测等问题。
高等数学中的常微分方程与系统动力学在高等数学的学习中,常微分方程与系统动力学是一个非常重要的分支。
它们不仅在数学领域有着广泛的应用,还在物理学、生物学、经济学等多个学科中发挥着重要的作用。
本文将介绍常微分方程与系统动力学的基本概念和应用。
一、常微分方程的基本概念常微分方程是描述变量之间关系的数学方程,其中变量的导数与变量本身的函数关系被称为常微分方程。
常微分方程的求解可以得到关于变量的具体函数形式,从而可以预测和分析系统的行为。
常微分方程可以分为一阶和高阶两类。
一阶常微分方程只涉及到变量的一阶导数,而高阶常微分方程则涉及到变量的高阶导数。
常见的一阶常微分方程包括线性方程、非线性方程和常系数方程等。
二、常微分方程的应用常微分方程在物理学中有着广泛的应用。
以牛顿第二定律为例,可以将物体的运动状态描述为一个二阶常微分方程。
通过求解这个方程,我们可以得到物体的位置、速度和加速度随时间的变化规律。
在生物学中,常微分方程可以用来描述生物体内的生物化学反应、种群动态等。
通过建立适当的方程模型,可以研究生物体的生长、衰老和疾病传播等问题。
在经济学中,常微分方程可以用来描述经济系统中的供求关系、投资决策等。
通过求解这些方程,可以预测经济的发展趋势,为经济政策的制定提供依据。
三、系统动力学的基本概念系统动力学是一种研究动态系统行为的数学方法。
它通过建立动态系统的数学模型,研究系统的稳定性、周期性和混沌性等特性。
系统动力学的核心概念是状态变量和状态方程。
状态变量是描述系统状态的变量,状态方程是描述状态变量之间关系的方程。
通过求解状态方程,可以得到系统的演化规律。
四、系统动力学的应用系统动力学在管理学、环境科学和社会科学等领域中有着广泛的应用。
以管理学为例,系统动力学可以用来分析企业的运营过程、市场竞争和人力资源管理等。
通过建立适当的模型,可以预测企业的发展趋势,为决策提供支持。
在环境科学中,系统动力学可以用来研究环境系统的演化和变化。
高一数学动力系统入门动力系统是数学中的一个重要分支,研究的是描述随时间演化的系统的数学理论和方法。
在高一数学学习中,我们也会初步接触到动力系统的概念和基本知识。
本文将为大家介绍高一数学动力系统的入门知识和应用。
一、动力系统的基本概念动力系统研究的是一类随时间演化的数学模型,主要包括以下几个要素:1. 相空间:相空间是动力系统中的重要概念,用于描述系统所有可能状态所构成的空间。
在一维情况下,相空间可以看作是一个数轴;在二维情况下,相空间可以看作是平面上的一个区域。
2. 相轨道:相轨道是描述系统状态随时间变化的轨迹。
对于一维情况下的系统,相轨道在相空间中就是一条曲线;对于二维情况下的系统,相轨道在相空间中就是一条曲线或者曲线的集合。
3. 不动点:不动点是系统中状态不随时间变化的特殊点,也称为稳定点或平衡点。
4. 相图:相图是动力系统中用于展示相轨道运动规律的图形。
在一维情况下,相图为坐标平面上的一条曲线;在二维情况下,相图为坐标平面上的一条曲线或者曲线的集合。
二、一维动力系统的入门知识在高一数学学习中,我们主要接触到的是一维动力系统,即系统状态只有一个变量的情况。
一维动力系统可以通过以下几种方法加以研究:1. 特例法:对于一些特殊的一维动力系统,可以直接求解得到系统的运动规律。
如线性系统、指数函数系统等。
2. 图像法:可以通过绘制相图来观察一维动力系统的运动规律。
相图的横轴表示系统状态变量,纵轴表示对应状态变量的导数。
根据相图的形状,可以判断系统的不动点、稳定性以及运动趋势。
3. 化简法:对于一些复杂的一维动力系统,可以通过化简或者转化为已知的简单动力系统进行分析。
常用的化简方法包括线性化、相似变换等。
三、应用示例:人口增长模型的分析一维动力系统的应用非常广泛,其中一个重要的应用领域是人口增长模型的分析。
人口增长模型是研究人口数量随时间演化的数学模型。
常见的人口增长模型包括:1. Malthus模型:假设人口增长速率与当前人口数量成正比,可以表示为P' = kP,其中P表示人口数量,k为正常数。
数学的动力系统研究数学的动力系统研究是指对一类演化系统的行为进行深入探究和分析的学科。
这类系统包括微分方程、差分方程、迭代函数、分数阶方程等。
动力系统的研究具有广泛的应用背景,它在物理学、生态学、经济学等领域都有重要的应用。
本文将介绍动力系统的基本概念、分类和研究方法。
一、动力系统的基本概念动力系统是指随时间演化的系统,它可以由一组方程或规则描述系统的行为。
具体来说,动力系统包括状态空间、演化规律和吸引子等组成部分。
1.1 状态空间状态空间是指描述系统状态的集合,一般用n维欧几里得空间表示。
系统的状态在状态空间中演化。
1.2 演化规律演化规律是指描述系统动力学行为的方程或规则。
一般来说,演化规律是一个微分方程、差分方程、迭代函数或分数阶方程等。
1.3 吸引子吸引子是动力系统中的重要概念,指的是系统演化的稳定状态或者稳定周期。
吸引子可以是一个点、一条曲线、一个平面或者一个高维流形。
二、动力系统的分类根据系统的性质和特点,可以将动力系统分为离散动力系统和连续动力系统。
2.1 离散动力系统离散动力系统是指系统的演化在时间上是离散的,即演化规律是由差分方程或迭代函数描述的系统。
离散动力系统广泛应用于计算机科学、密码学等领域。
在研究离散动力系统时,常常关注系统的稳定性、周期性和混沌性等特征。
通过数值计算或理论分析,可以刻画离散动力系统的行为。
2.2 连续动力系统连续动力系统是指系统的演化在时间上是连续的,即演化规律是由微分方程描述的系统。
连续动力系统在物理学、工程学等领域中应用广泛。
在研究连续动力系统时,常常涉及到系统的稳定性、边界吸引子、周期解和混沌吸引子等性质。
通过数值模拟和数学分析,可以揭示连续动力系统的行为规律。
三、动力系统的研究方法动力系统的研究需要借助数学工具和计算机模拟。
基于系统的特点和问题的复杂度,可以采用不同的方法。
3.1 解析方法对于简单的动力系统,可以使用解析方法来研究其行为。
解析方法包括使用数学分析技巧求解方程和分析系统性质。
数学专业的动力系统研究动力系统是数学中一个重要的研究领域,它研究的是描述各种物理、生物和社会现象的规律性变化的数学模型。
在数学专业中,动力系统理论是一个重要的分支,它有着广泛的应用和深远的理论意义。
一、动力系统概述1. 动力系统的定义动力系统是指由一组规定的微分方程(或离散映射)描述的状态变化过程,它使用数学方法研究系统随时间的演化规律。
2. 动力系统的基本要素动力系统包括状态空间、演化方程、不动点、周期解等基本要素,这些要素共同决定了系统的性质和行为。
二、动力系统的数学方法1. 解析方法解析方法是通过对动力系统方程进行解析求解,推导系统的解析解,得到系统的解析表达式。
这种方法适用于一些简单的系统,可以给出系统行为的准确描述。
2. 数值方法数值方法是通过数值计算的方式来近似求解动力系统方程,得到系统的数值解。
数值方法可以用于更复杂的系统,能够在实践中得到有效的应用。
三、动力系统的应用领域1. 自然科学中的应用动力系统在物理学、天文学、生物学等自然科学中具有广泛的应用。
例如,在天体力学中,动力系统可以研究行星或卫星的运动轨迹;在生物学中,动力系统可以研究生物体的生长和变化过程。
2. 社会科学中的应用动力系统在经济学、社会学等社会科学中也有重要的应用。
例如,在经济学中,动力系统可以模拟经济发展和市场变化的规律;在社会学中,动力系统可以研究人口变化和社会动态的演变规律。
四、动力系统的研究方向1. 动力系统的稳定性动力系统的稳定性是研究系统演化过程中是否趋向于某种状态的性质。
通过分析系统的稳定性,可以了解系统的长期行为和趋势。
2. 动力系统的混沌现象混沌是一种非线性动力系统的特殊行为,其表现为系统演化的不可预测性和敏感依赖于初始条件。
研究混沌现象可以揭示系统的复杂性和非线性特征。
3. 动力系统的拓扑学方法拓扑学是数学中的一个分支,它研究空间中的形状和结构。
动力系统的拓扑学方法可以用来研究系统的稳定性、周期解等性质。
数学中的动力系统基础理论分析介绍:动力系统基础理论是数学中的一个重要分支。
它主要研究的是一类连续动态系统的行为特征,其中“连续动态系统”是指时间和状态是连续变化的系统。
动力系统在工程、生物学、物理学等多个领域中都有着广泛的应用,因此对其基础理论的深入理解十分必要。
本文将介绍动力系统的基础理论及其应用。
一、什么是动力系统动力系统是指一个物理系统、经济系统、生态系统或其他系统,在它的发展过程中避免一些外部干扰的情况下,系统状态沿着一条预定的时间轨迹演化的数学模型。
在动力系统中,状态是随时间变化的,因此可以将其视为动态变化的系统。
如果我们已经知道系统的初始状态和演化规律,则可以预测出系统在未来的状态和演化过程。
因此,动力系统主要研究的是状态随时间的演化规律以及这些规律的性质。
二、动力系统基础理论1. 相空间及其演化规律在动力系统中,通常使用相空间来描述系统的什么变化。
相空间是指由系统状态构成的空间,其中每个状态表示系统发生变化时的一个瞬间。
例如,对于一个二维动力系统,其相空间可以用一个平面来表示。
在相空间中,每个点代表一个可能的状态,因此整个系统可以用一条曲线来表示其在相空间中的演化轨迹。
2. 相轨道的稳定性在动力系统中,相轨道的稳定性是指当系统开始在某个轨迹上演化时,在后续演化中轨迹是否会逐渐趋于该初始轨迹。
如果是,则说明相轨道是稳定的;如果不是,则说明相轨道是不稳定的。
相轨道的稳定性是判定动力系统行为特征的一个重要性质。
3. 极限环和极限点在二维动力系统中,如果相轨道绕着某个点旋转,那么该点称为极限环。
如果相轨道在该点处收敛,那么该点称为极限点。
极限环和极限点在动力系统的行为特征中有着重要的地位。
三、动力系统的应用动力系统有着广泛的应用,其中较为常见的应用领域包括物理学、化学、生物学、经济学、气象学等。
在这些领域中,动力系统通常被用来描述连续动态系统的行为特征,并预测其未来状态。
例如,在生物学中,动力系统可用于模拟基因的演化过程;在经济学中,动力系统可用于预测市场走势。
数学中的动力系统动力系统是数学中一个重要的概念,它研究的是描述物体运动的数学模型以及这些模型中的稳定性、周期性和混沌性质等。
在数学中,动力系统可以运用于各个领域,如物理、生物、化学等,它们的研究都离不开动力系统的理论与方法。
本文将介绍数学中的动力系统,并探讨其在实际应用中的重要性。
一、动力系统的基础概念动力系统可以用数学公式来描述,一般由状态空间、演化规律和初值条件三部分组成。
状态空间表示物体或系统的所有可能状态;演化规律描述了系统随时间如何演化、变化;初值条件则确定了系统在某一时刻的具体状态。
通过对这些要素的研究,我们可以了解物体或系统在不同时间下的变化轨迹。
二、动力系统的稳定性分析在动力系统中,稳定性是一个重要的概念。
它研究的是当系统受到微小扰动时,系统是否会回到原来的状态。
稳定性可以分为平衡态的稳定性和周期解的稳定性。
平衡态的稳定性指的是当系统处于平衡状态时,是否能够保持在该状态;周期解的稳定性则指的是系统在周期性变化时,是否能够保持这种周期性。
稳定性分析在现实生活中有着广泛的应用。
例如,在天气预报中,我们常常使用动力系统的稳定性来判断未来一段时间的天气趋势。
通过分析大气系统的动力学方程,我们可以判断系统是否稳定,从而预测出未来的天气情况。
三、动力系统的周期性分析动力系统中的周期解是指系统在一定时间间隔内的重复运动。
周期性分析是动力系统研究的重要内容之一。
通过对周期解的研究,我们可以揭示系统的周期性特征,进而对系统的变化趋势做出预测。
周期性分析在各个领域中都有广泛的应用。
比如在经济学中,我们可以通过对经济系统的周期性分析,来预测经济的牛市和熊市。
同样地,在生物学中,对生物体的生物钟和生理周期进行周期性分析,可以帮助我们了解生物体的日常节律,提高生活质量。
四、动力系统的混沌性质探讨动力系统中的混沌是一种看似无序的、高度复杂的运动形态。
混沌理论的提出极大地拓展了动力系统的研究领域。
混沌现象的出现使得我们重新认识了动力系统的内在规律。
浅谈高等数学课堂学习动力系统
[摘要]在高等数学学习中,学生学习动机不强、兴趣不高是教学面临的难题。
学生学习动力产生于一个完整的动力系统,研究学生的学习动力系统具有重要的教学价值,是高效数学课堂学习的重要方面,使学生在教学活动中体会到自己的主体地位,从而极大地提高了学生的学习积极性。
[关键词]学习动力系统数学课堂高等数学教学
高等数学是很多学生认为最伤脑筋的一门课程,内容抽象难懂,需要很强的能力,和高中的数学学习内容有很大差异,经常是无论老师怎么讲解,同学只能半知半解,总有一些不清楚或遗漏的地方。
于是,渐渐地对高等数学产生了厌烦之心,不愿意甚至不想再学这门课。
学生学习时的动机不强、兴趣不高是现在高等数学课堂教学普遍面临的一个很棘手的问题。
根据教育心理学的研究证实,学生的学习有着完整的心理结构,其中情感、态度、需要、动机等非认知因素组成的学习动力系统,对认知活动起着启动、定向、引导、维持、调节和强化等作用。
研究和开发学生的学习动力系统,将对如何激发学生学习高等数学的积极性、主动性有重要的作用。
本文用系统的观点去考察课堂中教与学的关系,能清晰地看到教学过程的动态演化过程,考察高等数学课堂学习动力系统,是基于学习本身来研究高等数学的课堂学习。
一、高等数学课堂学习动力的内涵
(一)研究学习动力系统,开展有效的高等数学课堂教学
课堂学习动力系统是由与学习活动紧密关联的一系列的非认知因素,包括学习态度、情感、意志、性格等之间的相互作用、相互制约、相互联系而构成的相对独立的心理动力系统整体,包括内部动力系统和外部动力系统两个部分。
内部动力系统是指存在于人的主观意识中的、能推动个人从事学习活动的各种力量构成的有机整体,包括学习兴趣、爱好、需要、动机、理想、信念、意志等等。
而外部动力系统指存在于个体外部,能够激发并且推动个人学习活动的各种条件要素相互作用构成的一个整体,例如:学校的学习环境和气氛、社会对高素质人材的需要、家庭对个人成功的期望、取得成绩的奖励政策、同学之间的激烈竞争等等。
其中,前者是推动学生从事认真学习活动的最重要的主导动力,后者是推动学习活动进行的必要条件,当外部动力通过一定的手段和途径内化为学生学习的内部动力时,就会形成强大的精神力量。
学习动力系统按各构成要素对学习活动的调节范围和作用程度,可分为3个因素:
1.主导性的因素,包括人对未来的理想和信念等,与学习动力系统的性质和方向有主要联系,对所有以下的动力因素具有广泛的制约和调节作用,对学生的学习活动具有最重要的影响。
2.关键性的因素,包括对学习的兴趣、动机、意志等。
它们既接受主导性因素相应成分的调节,又制约、调节基础性的动力因素,对学生的学习活动产生直接的影响。
3.基础性的因素,包括关键性因素中某些动力因素在学习过程中的直接派生物,如学习热情、求知欲、成就动机、自制力等。
这些因素在学习过程中起着积极的作用,对学生学习产生非常重要的影响。
但与前两个因素比,关键性因素作用的时间、持久度均有限,且具有易变性的特点。
学生在课堂中的学习动力实质上是把求知作为目的,有效的高等数学教学的建议是:引起学习动机的最适合的方法,就是把精力集中在学习的认知方面,而不是动机方面。
要从学生为了增加知识而学习入手,不要强调为了什么社会、家庭、个人的目的而学。
对于内容枯燥,趣味性较低的高等数学课堂学习更要充分发挥学生的积极性,要让学生充满求知的欲望,自然就有了学习动力。
高等数学课堂学习动力系统研究是从认知的角度,分析“教”在数学课堂学习动力系统中的“启动”“维持”以及“意向生成”过程中的作用。
例如在学习微积分的理论基础极限时,要求准确的求出各种极限,但是求极限的方法有很多,综合起来有:利用极限的四则运算与幂指数运算法则、利用函数的连续性、利用变量替换与两个重要极限、利用等价无穷小因子替换、利用洛必达法则、分别求左右极限、利用夹逼定理、利用泰勒公式等等十余种方法,遇到具体题目到底要用哪种方法能够解出并且快速有效率呢?老师可以让同学自己面对题目试试,等他们有了点经验体会后再传授判断的方法,激发学生对知识的渴望和解题的成功感。
(二)从学习课题本身寻找激发学生学习的认知条件
美国教育心理学家奥苏贝尔认为:“学生课堂学习动机由认知内驱力、附属内驱力和自我提高内驱力组成。
认知内驱力是指向学习任务的动机,也就是想理解知识、解决问题的欲望,是从好奇的倾向与探究、操作、领会以及应付环境等有关因索派生出来的”。
这种动机是学习任务本身,即学生为了获得知识、获得能力,满足这种动机的奖励是知识实际的获得,是由学习者本身提供的,应该让学生对获得知识本身发生兴趣,而不是让他们为对各种外来的物质或精神上的奖励所左右,即使这可以起到暂时性的作用,但不是解决问题的根本方法,也持续不久。
认知内驱力在三个内驱力中是重要的和稳固的,因为认知内驱力是学习课题本身所固有的。
认知内驱力多半是从好奇的倾向,如探究、操作、领会以及应付环境等有关的心理素质中派生出来的,它完全是从课题出发,除了奖励或赞许的外在因素外,成功的学习本身便是对它自己的奖励。
在许多人类的学习情境中,提供显然可见的奖励在学习速度或作业水平上只有相当少的差别,或者基本没有
什么差别。
因为许多的学习是课题定向动机或自我提高动机引起的,所以后来在学习情境中采用精神的奖励或物质奖励时,并不能高质量地加速学生学习。
教师在高等数学教学中,要充分利用课题的本身特点,寻找能激发学生求知欲望的内容。
用生活中的例子抽象然后创建成高等数学例题,这样的题目贴近生活,易为学生所接受,能让他们从中领会到数学的应用价值,不断增强数学应用能力,知道高等数学题目并不是纸上谈兵,能在现实生活中发挥作用。
经济管理等专业的学生学习高等数学,主要是为了掌握分析经济现象的工具,包括边际分析和弹性分析等。
在社会主义市场经济条件下,可供分析的各种经济问题可以说是层出不穷,老师要善于从身边的生产、生活问题入手,有技巧地编拟出学生能够接受的数学开放题。
比如,可以深入企业,实地收集经济数据,了解有关资料,运用所学的微积分知识,包括最小二乘法、边际分析等,建立成本、收入、利润函数,并与该企业的生产实际情况相对照。
物理专业的学生对于物体的质量、重心、转动惯量、质点的引力是很熟悉的了,这些问题的一部分计算都要借助于高等数学中的多元函数微分学,如:在空间直角坐标系Oxyz中,n个质点组成的质点组,知道各个质点的质量,求重心;在空间直角坐标系Oxyz中,物体占据空间区域,知道体密度,求质量,重心等。
通过高等数学的学习可以帮助学生在各自的专业领域中有更多的助益,激发学生学习的热情和了解学习高等数学的必要性。
二、高等数学课堂学习动力系统的相关分析
(一)高等数学课堂学习存在动力
“数学”这个术语可以表示为一种思维活动(数学活动)或表示这种活动的所得到的结果——数学理论。
在高等数学课堂教学中,可以把“高等数学”理解为前一个意思,或者后一个意思,相应的会得到不同的高等数学课堂教学的理解。
一种是研究高等数学理论的教学,另一种是研究以“高等数学活动”为名称的那些思维活动教学。
高等数学教育(实际上是指高等数学教学)的任务是形成和发展那些具有数学思维(或数学家思维)特点的智力活动,并且促进高等数学中的发现。
高等数学教学是数学活动的教学,活动是指数学思维的活动,是促进发现、发展的思维活动,是数学认知结构完善、丰富、扩充的思维活动。