《普通高中數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)（2017版）》明確提出加強信息技術(shù)與數(shù)學(xué)課程的深度融合,并運用在課堂教學(xué)中,優(yōu)化教學(xué)質(zhì)量,改變教學(xué)與學(xué)習(xí)方式。同年,國務(wù)《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知（國發(fā)[2017]35號）》也提出建議在中小學(xué)階段設(shè)置相關(guān)課程,加強數(shù)學(xué)教育與人工智能教育的交叉融合。因此,如何結(jié)合人工智能開展中學(xué)數(shù)學(xué)教育,在中學(xué)如何開展人工智能教育等問題成為近年來的研究熱點。探索在高中數(shù)學(xué)教學(xué)中滲透人工智能教育,分析高中數(shù)學(xué)知識點與人工智能理論體系,選擇以概率統(tǒng)計為切入點,通過知識點整合、教學(xué)案例設(shè)計、評價與分析,說明高中概率統(tǒng)計教學(xué)中滲透人工智能教育的必要性和可行性。具體研究內(nèi)容如下:第一部分梳理高中數(shù)學(xué)與高中人工智能知識點。通過梳理高中人工智能和最新版高中數(shù)學(xué)的知識體系,發(fā)現(xiàn)高中數(shù)學(xué)知識與高中人工智能理論的關(guān)聯(lián)點,從高中學(xué)生的認(rèn)知水平、高中數(shù)學(xué)課標(biāo)的一致性和高考命題三個維度分析并確定高中概率統(tǒng)計教學(xué)中滲透人工智能教育。第二部分挖掘高中概率統(tǒng)計與高中人工智能知識的結(jié)合點。以高中概率統(tǒng)計教學(xué)目標(biāo)為導(dǎo)向,梳理高中概率統(tǒng)計中各個章節(jié)的教學(xué)內(nèi)容和具體要求,深入挖掘與高中人工智能理論之間... 

【文章來源】：集美大學(xué)福建省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 問題的提出
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 提出問題
    1.2 研究目的與意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究思路與方法
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究方法
    1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.4.1 概率與統(tǒng)計
        1.4.2 人工智能教育
        1.4.3 課程整合
        1.4.4 綜述啟發(fā)
第2章 高中數(shù)學(xué)與高中人工智能知識點分析
    2.1 梳理知識點
        2.1.1 高中人工智能理論體系
        2.1.2 高中數(shù)學(xué)單元模塊
    2.2 發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)點
        2.2.1 “函數(shù)與方程”中的關(guān)聯(lián)點
        2.2.2 “幾何與代數(shù)”中的關(guān)聯(lián)點
        2.2.3 “概率與統(tǒng)計”中的關(guān)聯(lián)點
    2.3 選擇切入點
        2.3.1 學(xué)生認(rèn)知水平
        2.3.2 課標(biāo)一致性
        2.3.3 高考試題的命題
第3章 高中概率統(tǒng)計與高中人工智能知識的結(jié)合點
    3.1 高中概率
        3.1.1 隨機事件與概率
        3.1.2 隨機事件的獨立性
        3.1.3 隨機事件的條件概率
        3.1.4 離散型隨機變量及其分布列
        3.1.5 正態(tài)分布
    3.2 高中統(tǒng)計
        3.2.1 獲取數(shù)據(jù)的基本途徑及相關(guān)概念
        3.2.2 抽樣
        3.2.3 用樣本估計總體
        3.2.4 成對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計相關(guān)性
        3.2.5 一元線性回歸模型
第4章 滲透結(jié)合點的案例設(shè)計
    4.1 滲透結(jié)合點的教學(xué)設(shè)計
        4.1.1 概率——《隨機事件的條件概率》
        4.1.2 統(tǒng)計——《一元線性回歸模型》
    4.2 滲透結(jié)合點的試題設(shè)計
        4.2.1 融合“數(shù)學(xué)期望”與“人工智能決策”的試題
        4.2.2 融合“回歸方程”與“人工智能預(yù)測”的試題
    4.3 教學(xué)活動設(shè)計
第5章 教學(xué)案例評價與分析
    5.1 教學(xué)案例設(shè)計評價
        5.1.1 教學(xué)目標(biāo)評價
        5.1.2 教學(xué)過程評價
    5.2 教學(xué)案例設(shè)計分析
        5.2.1 核心素養(yǎng)
        5.2.2 人工智能科學(xué)觀
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 不足與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
在學(xué)期間科研成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于人工智能思想的高中概率統(tǒng)計試題探究[J]. 胡飛,謝加良,朱榮坤.  理科考試研究. 2020(09)
[2]高中信息技術(shù)核心素養(yǎng)落實的實踐與思考[J]. 馬喜音.  中國信息技術(shù)教育. 2020(Z2)
[3]課堂教學(xué)中數(shù)學(xué)核心素養(yǎng)的培養(yǎng)策略[J]. 羅輝東.  中學(xué)課程輔導(dǎo)(教師教育). 2019(24)
[4]計算思維教學(xué)誤區(qū)及應(yīng)對策略[J]. 劉慶歡,頓卜雙.  中小學(xué)數(shù)字化教學(xué). 2019(12)
[5]借助數(shù)學(xué)實驗培養(yǎng)數(shù)學(xué)核心素養(yǎng)案例[J]. 張忠旺,金曉暉.  數(shù)學(xué)教學(xué). 2019(10)
[6]“概率與統(tǒng)計”在高考中的定位與考查研究[J]. 胡鳳娟.  基礎(chǔ)教育課程. 2019(15)
[7]高中生眼中的人工智能技術(shù)和對高中生未來規(guī)劃的影響[J]. 張城瑋.  中外企業(yè)家. 2019(12)
[8]從統(tǒng)計概率的命題趨勢看“數(shù)學(xué)學(xué)科核心素養(yǎng)”的考查[J]. 王成維.  中學(xué)數(shù)學(xué). 2019(05)
[9]人工智能時代推進(jìn)個性化教學(xué)的研究與實踐——以高中數(shù)學(xué)教學(xué)為例[J]. 白雪峰,車菲.  華夏教師. 2018(34)
[10]高中概率與統(tǒng)計教學(xué)現(xiàn)狀的調(diào)查研究[J]. 張留芳,張玉環(huán).  中國數(shù)學(xué)教育. 2018(20)

博士論文
[1]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與應(yīng)用研究[D]. 曹杰.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017

碩士論文
[1]新課標(biāo)下高中數(shù)學(xué)教師概率統(tǒng)計知識儲備及影響研究[D]. 王爽.遼寧師范大學(xué) 2019
[2]高中生數(shù)據(jù)分析素養(yǎng)的測量與評價研究[D]. 李霞.江西師范大學(xué) 2019
[3]高考數(shù)學(xué)試題內(nèi)容與形式研究[D]. 唐琴.廈門大學(xué) 2018
[4]中學(xué)與大學(xué)概率統(tǒng)計教學(xué)銜接的研究[D]. 馮宇斌.南京師范大學(xué) 2018
[5]APOS理論視角下高中概率與統(tǒng)計的教學(xué)研究[D]. 吳曉玲.集美大學(xué) 2017
[6]基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的研究與應(yīng)用[D]. 王飛飛.南京郵電大學(xué) 2016
[7]高中數(shù)學(xué)新舊教材“概率統(tǒng)計”比較研究[D]. 楊勝奎.貴州師范大學(xué) 2014
[8]關(guān)于幾種概率分布的高中教材比較研究[D]. 安婷婷.華東師范大學(xué) 2013
[9]關(guān)于高中生統(tǒng)計觀念狀況的調(diào)查研究[D]. 黃江林.東北師范大學(xué) 2012
[10]中小學(xué)生概率思維與教學(xué)策略研究[D]. 張飛.陜西師范大學(xué) 2008



本文編號：3391905