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数学建模算法及其应用范文1
1.引言
线性代数是理工科各专业数学教学的主要课程之一[1]，教学主要是偏重自身的理论体系，强调其基本定义、定理及其证明，其教学特点是：概念多，符号多，运算法则多，容易混淆，内容上具有较高的抽象性、逻辑性.通过线性代数的学习可以培养学生的推理能力和逻辑思维能力.传统教学中基本采用重概念，重计算的思路方法，这样教学的结果只是让学生感觉到学习线性代数的抽象性、逻辑性，并没有体现出它的实用性，从而造成了学生学习线性代数的障碍和困难，以致学生毕业后不懂得如何运用学过的数学知识解决实际问题.因此线性代数教学的效果直接影响学生在实践中对数学的应用能力.本文结合线性代数课程内容的特点与教学实践，探讨了如何在线性代数教学中渗透数学建模的思想，丰富课堂教学的内涵，有效提高课堂教学质量.
2.数学建模的本质
数学建模就是运用数学的语言和方法建立数学模型[2].而数学模型是根据现实世界某一现象特有的内在规律，做出必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一种抽象简化的数学结构.这些结构可以是方程、公式，算法、表格、图示，等等.如何在线性代数教学中渗透数学建模思想，对于培养学生学习线性代数的兴趣，提高学生的思维创新能力有重要作用.
数学建模是利用数学工具解决实际问题的动态过程，这就特别体现了“用数学”的思想.自20世纪80年代以来，数学建模教学开始进入我国大学课堂，至今绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座，为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效途径.从1992年起，由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办全国大学生数学建模竞赛，二十几年来这项竞赛的规模以平均年增长25%以上的速度发展.每年一届，目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛.2013年，来自全国33个省/市/自治区（包括香港和澳门特区）及新加坡、印度和马来西亚的1326所院校、23339个队（其中本科组19892队、专科组3447队）、70000多名大学生报名参加本项竞赛.全国大学生数学建模竞赛已经成为社会和学界普遍关注的一项大学生课外科技活动.
3.数学建模思想的渗透
（1）在定义教学中渗透数学建模思想
线性代数中的基本定义都是从实际问题中抽象概括得出的，因此在讲授线性代数定义时，可借助定义产生的历史背景进行剖析.通过问题的提出、分析、归纳和总结过程的引入，使学生感受到由实际问题背景转化为数学定义的方式和方法，逐步培养学生的数学建模思想.例如：在讲述行列式定义时，可以模拟法国数学家Cauchy求解空间多面体模型体积的过程，从平行四边形面积和空间六面体体积出发，得到2阶和3阶行列式的基本公式，从而引发学生对高阶行列式公式推导的兴趣[3].在矩阵定义的引入时，可以从我国古代公元一世纪的《九章算术》说起，其第八章“方程”就提出了一次方程组问题；采用分离系数的方法表示线性方程组，相当于现在的矩阵；解线性方程组时使用的直除法，与矩阵的初等变换一致.这是世界上最早的完整的线性方程组的解法.与线性代数中Cramer法则完全相同.公元四世纪的《孙子算经》建立了“鸡兔同笼”模型，实际上就是矩阵在线性方程组中的应用.这会极大地提高学生兴趣，形成爱国情怀.有了实际应用背景，学生的学习目的更明确.
（2）在例题教学中渗透数学建模思想
教材中的例题就是最简单的数学建模问题.因此，在讲授理论知识的同时，要选择一些现实问题引导学生进行分析，通过适当的简化和合理的假设，建立简单的数学模型并进行求解，解释现实问题.这样既让学生了解了数学建模的基本思想，又让学生体会了线性代数在解决现实问题中的重要作用，提高了学生分析问题和解决问题的能力.
例：假定某地人口总数保持不变，每年有5%的农村人口流入城镇，有1%的城镇人口流入农村.问该地的城镇人口与农村人口的分布最终是否会趋于一个“稳定状态”.
对于不同的专业，可以有所侧重地补充不同类型的模型，例如：在线性方程组教学时，对于数学专业的学生，可以加入不定方程组类的模型；在线性变换教学时，对于信息专业的学生，可以加入关于计算机图形处理模型；在矩阵教学时，对于土木专业的学生，可以加入弹性钢梁受力形变模型等.
（3）在数学建模的过程中领悟线性代数的理论
利用课余时间，进行数学建模培训，在建模过程中，不断加深和巩固课堂教学内容.例如：交通流模型、人口增长模型、保险模型、传染病模型等[4].在建模时会应用到行列式、矩阵、特征向量等知识的应用.某种意义上，数学建模就是一个小型的科研活动，通过此项活动培养学生应用所学知识解决具体问题的能力.
4.结语
在线性代数教学中融入数学建模思想，在数学建模过程中充分应用线性代数的理论[5]，不仅可以深化教学改革[6]，激发学生学习线性代数的兴趣，使学生了解数学知识在实际生活中的应用，还能提高学生运用数学知识解决实际问题的能力，为后续课程的学习打下坚实的基础，真正做到“学以致用”.这对大学数学的教学改革和课程建设都将起到积极的推动作用.
参考文献：
[1]陈凤娟.线性代数的教学研究[J].高师理科学刊，2012，32（1）：74-76.
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[3]DavidcL.线性代数及其应用[M].沈复兴，译.北京：人民邮电出版社，2007.
[4]马知恩，周一仓，王稳地，靳祯.传染病动力学的数学建模与研究[M].北京：科学出版社，2004.
数学建模算法及其应用范文2
【关键词】数学模型；高职教学
随着社会及科学技术的迅猛发展，大量先进的科技成果及理论民用化。因此社会越来越需要善用数学知识和数学思想方法来解决实际问题的人才。高职院校为社会输出大量的技术人才，因此，培养应用数学能力在高职院校中尤为重要。
但是多年来高职院校数学教学过程普遍存在以下待解决问题：学生心理恐惧数学，不愿学，如何调动学生积极参与到学习中来；数学课程随着教改的步伐，教学时数不断减少，师生疲于赶进度，效果不好；计算机技术早已普及，但是许多非常实用的数学软件在教学过程中得不到应用；学生只会做数学题，不会用数学，完全背离社会对全面素质人才的需要。数学模型是能很好的解决以上问题的先进课程。
一、引入丰富的社会背景能营造良好的教学情境，提高学生的学习兴趣
高职高专的学生是在全国各层次高校扩大招生的大背景下，最后录取的学生。基础差、没有形成好的学习习惯、对学习没有兴趣、恐惧厌烦数学，在先修课程学习中，也由于刚入学半年，不太适应大学的学习方式，因此大多的知识点，都是些孤立的概念和机械的求解过程。要深刻的了解这一点，在教学中，要特别注意营造良好的教学情境，提高学生的学习兴趣。
数学模型丰富案例都来源于生活，要不断的进行数学与生活直接挂钩。比如宿舍楼设计方案、输油管道设计，汶川地震人员搜救问题、航天器监控问题等等，这些涉及到社会各方面的生活实际，给学生带来丰富的想象空间和对数学应用领域的充分认识，更重要的提高了学生对数学的信心及学习数学的渴望，从而调动学生学习积极性，让学生的活动有机地投入到数学的学习之中。即使在应用到数学的专业概念时也要“返璞归真”。比如“光滑”，在数学教材上“函数的导函数连续，则函数光滑”，这句话离生活太远了，学生是抽象不到的。因此可以这样处理：
“一位老木匠用刀子来修家具边缘，老师傅的活计很细，用刀很稳，刀具每移动一下，都是很小一步，效果怎样？技术差的工人呢？”
学生说：“技术好的摸起来很光滑，技术不好的很粗糙，深一下，浅一下的。”老师会说：“对，之所以光滑，是因为老师傅的刀工好，能保持刀的方向连续。粗糙的就是刀的方向捏不准。那么刀使劲的方向就是边缘曲线的切线方向，也就是该点的导数。”（说话要慢，手要配合比划）（停2秒，给学生想象的时间）。继续说：“如果我们处理的边缘线是光滑的，就得保证该边缘的函数表达式满足光滑函数的解析性质，它们是一致的。”
这时，学生会深有感触的接受这个概念，只有使这些数学概念返璞归真，才会变成工具，学生才会领悟思想，无形中融入了学习氛围中，实现了教学目的。
二、数学模型案例教学，有效串联知识，可以缩短教学时间
无论是一年级基础知识，还是后面的专业课程，数学建模都会用到相关知识。这是这课程的特点，因此有效整合数学教学过程中不同数学课程所可能留给初学者的各自孤立甚至极为琐碎的印象，及有效学习陌生的知识成为数学模型课程先进性特征之一。可以用案例来展示。
比如微分模型，即利用问题连续性及动态规律而建立起数学模型，从而可以对受某些动态因素影响的问题作出估计、判断、预测和决策。在讲该模块模型之前，可以用不超过一节课的时间，将微分及方程的思想精髓，主要算法及原理用最生活的语言说明白。通过一个学生感兴趣案例，比如狐狸追兔子问题，可以将整个知识系统串起来，顺便总结一下公式等。这样学生对这个知识领域不陌生了，然后进行各种案例分析，学生讨论等。
三、数学建模的综合属性，培养了社会发展需要的素质全面发展人才的能力
数学建模所需要的知识和方法是综合性的，所研究的问题也是综合性的，当然所需要的和培养的能力也是综合的。因此要充分调动学生的积极性，结合数学建模培训和参加大学生数学建模竞赛等活动来培养学生丰富灵活的想象能力、抽象思维的简化能力、一眼看穿的洞察能力、与时俱进的开拓能力、学以致用的应用能力、使用计算机的动手能力、信息资料的查阅能力、科技论文的写作能力、团结合作的公关能力等等。把这些能力结合起来就是“数学建模能力”。这正是今后的社会发展需要的素质全面发展的人才能力，需要我们的学生不仅要学好数学，还要学以致用。
四、数学建模课程离不开数学软件的应用
随着科学技术的不断进步以及计算机的普及应用，又因为建模问题不同于理论研究，它重在对实际问题的处理，特别处理一些数据比较庞大，或者计算算法比较复杂的问题时，往往求解模型大都借助各种辅助工具或手段，尤其是数学软件Matlab、Lingo，Spss的应用，大大地提高了解题效率和质量。
数学模型是当前我国高等教育基础课程教学改革的前沿课程之一，是可以在不打乱现行教学的前提下，处理好以上问题的一个新型教学实验模式，是近年来高等教育改革中行之有效的办法之一，它的出现已经得到广大高校师生的支持和欢迎。
参考文献：
[1]韩中庚.数学建模实用教程.高等教育出版社.2012
数学建模算法及其应用范文3
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近年来，随着运筹学课程在管理类专业特别是工业工程专业的广泛开展，越来越多的教师开始研究适应于本专业的运筹学课程的建设和改革问题。例如，浙江理工大学提出了运筹学课程群的概念，以运筹学课程为中心优化了相关一系列课程的课程结构和教学内容,并对案例教学、模型讨论教学和算法推理教学等运筹学课程群的教学手段与方法改革等进行了积极有益的探索。文献[2]中提出了运筹学教学中存在的不能适应市场需求、实践课比重不足等问题，并进行了实践导向的运筹学课程教学体系再设计。文献[3]进行了“管理运筹学”课程案例教学的探讨，提出了针对不同背景的学生进行有效的案例分析，增强该课程的实践导向性。文献[4]针对工业工程专业的物流方向课程进行了情景教学平台的设计。综上所述，运筹学课程目前存在的问题包括：（1）教材（教学内容）与课时的冲突：运筹学相关教材内容多，学时少是多数老师在进行运筹学课程改革时发现的问题。如何在有限的学时内满足学生学习运筹学课程的需求，合理设置课程内容和选择或编制教材是关键。（2）理论和实践的脱节问题：应用型工业工程人才培养模式强调将实践融入到整个专业教学过程中，运筹学是数学背景较强的课程，涉及到很多繁琐、抽象的理论推导，如果这部分内容讲得太细，就会忽略运筹学多学科的横向交叉联系和运用运筹学解决实际问题的能力，导致理论和实践相脱节的问题。（3）相关课程之前的联系不够紧密：近机类工业工程专业设立在机械工程系，以机械工程技术为背景增加管理知识，强调制造工程相关技术和理论在制造业领域内的应用。运筹学课程作为一门专业基础课，在整个课程体系中应具有承前（机械类背景知识）和启后（专业知识的综合运用）的作用，而目前，这种作用尚不明显。针对上述问题，本文对学习情境体系架构、案例应用模式等方面进行研究，探索提高学生实践能力的课程内容设置和教学方法的改革措施。
2实践导向型运筹学课程体系架构设计
2.1近机类工业工程专业运筹学课程需求
从专业背景方面看，近机类工业工程专业通过大量的机械平台专业基础课如：画法几何与机械制图、理论力学、材料力学、机械原理、机械设计、互换性与测量技术、金属工艺学、电工电子技术等，使学生掌握扎实的机械设计制造基础知识。在此基础上，设置管理类课程如：基础工业工程、人因工程、管理信息系统、生产计划与控制、质量管理与控制、工程经济学、财务管理、物流设施规划、物流设备自动化、物流管理等，使学生具备制造系统的设计与优化、工程技术经济分析与生产组织管理等基本能力。从就业需求方面看，对近机类工业工程专业培养出来的毕业生的需求大多来自机械制造企业。有了这样的区别，就使得近机类工业工程专业的运筹学与其他管理类专业的相关课程从教学目标、教学内容、教学方法等方面都应有很大的不同。
2.2实践导向型工业工程专业情境化运筹学课程体系架构
实践导向模式的教学理论认为,知识是学习者主动构建的,教学应以学习者为中心,但由于每个学习者之间存在着很大的差别,因此它主张情境化教学并强调知识的表征与多样化的情境相关联,以及根据不同情境来组织课程等。目前，国内外很多高校院校工业工程专业都在积极应用实践导向模式，例如浙江工业大学提出了基于制造业的工业工程专业教学体系，西安电子科技大学针对学生了解现代制造企业生产、物流等设施的布局的需求构建了工业工程专业情景教学平台。吉林大学提出了职业生涯规划导向型人才培养模式。这些研究和实践在教学体系和实践环节方面取得了一些成果。在工业工程专业运筹学教学改革方面，现有研究和实践主要集中在减少数学推导、增加案例分析、正确引导学生主动学习等方面，缺少针对近机类工业工程专业的特殊专业背景和就业需求的运筹学的实践导向教学模式的研究,特别是解决运筹学作为一门专业平台必修课与后续专业课和实践环节的衔接方面的尝试还未见报道。而实践导向教学模式不仅需要课程体系中的各种实践环节的支持，更重要的是像运筹学这样的专业教育平台课对实践环节的支持。为了满足近机类工业工程专业学生对运筹学课程的学习需求，本文在分析近机类工业工程专业学生基础课程结构及其对运筹学课程的支持内容，以及后续应用课程（实践环节）对运筹学课程的需求的基础上，应用实践导向理论，提出实践导向型的工业工程专业情境化运筹学课程体系架构如图1所示。该体系结构采用“引例-模型-算法-应用”一体化教学模式进行教学内容的阐述，其中：引例过程：充分利用基础课程及其对运筹学课程的支持，如高等数学中的函数与极限、导数与微分及其应用、定积分及其应用、向量代数、多元函数、微分方程等知识；概率与数理统计中的基本概念、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等知识；线性代数中的行列式、矩阵运算、矩阵初等变换与线性方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型、线性空间与线性变换等知识；以及学生在金工实习、理论力学、材料力学等机械类基础课程中接触过的工程示例，将这些基础课程中涉及的知识和问题以引例的形式加入到课程教学中去。通过例举学生在基础课程中学习过的背景知识，引导学生加强对已经学过的相关基础数学知识及其应用问题的温习，尽量提高续前课程的利用率，避免重新学习老知识，减少学生学习的心理负担。模型和算法过程：由引例归纳、引出问题的数学/逻辑等抽象描述，将学生易于理解的工程实际问题归结为运筹学和系统工程典型问题，提出该问题的建模相关的理论、方法和过程，建立系统模型。通过用基础知识求解和运筹学算法在求解范围和能力等方面的对比，增强学生对学习运筹学算法的兴趣。在教学内容的优选与设计的过程中，根据各主要运筹学分支和系统工程理论体系中与基础知识的结合程度，以及对应用课程（实践环节）的支撑程度进行课程内容的重构和设计，形成以系统思维、系统建模与仿真、系统分析与规划、系统预测、系统评价决策和系统优化几大主题为中心的相关理论、方法等组成的全新运筹学课程知识体系结构。其中系统思维重点进行霍尔三维结构、定量化方法、以重构为重点的分析-重构法等方面的训练；系统建模与仿真主要内容包括数学模型、逻辑模型、模拟模型、系统动力学模拟技术及随机模拟技术；系统分析与规划内容包括线性规划、非线性规划、动态规划、网络计划技术及随机服务系统分析等；系统预测包括定性预测方法、线性回归预测、时间序列预测及判别分析预测等；系统评价决策包括九级评分法、系统综合评价法、层次分析法、风险决策及不确定性决策；系统优化包括线性系统最优化方法、非线性系统最优化方法、随机服务系统费用优化及网络最优化方法等。应用过程：充分考虑应用课程及其对运筹学课程的需求，从相关的制造过程、管理过程等实际问题的层面出发，以案例应用的形式引导学生以实践为导向进行相关模型和算法的推广练习。相关需求包括后续课程中：生产计划与控制中的需求预测、生产计划编制等，设施规划与物流分析中的设施选址问题、选址评价等，工程经济学中的多方案经济评价、风险分析、设备更新分析等；以及实践环节中：机械设计课程设计中的优化设计、工业工程实习中的工作分析与评价等。
3结论
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[关键词]高阶思维能力 数学高阶思维能力 数学建模
一、 高阶思维能力及数学高阶思维能力
1.关于高阶思维能力
知识时代的发展对人才素质的要求偏重于以下九大能力：创新、决策、批判性思维、信息素养、团队协作、兼容、获取隐性知识、自我管理和可持续发展能力。这九大能力我们称之为高阶能力。所谓高阶能力，是以高阶思维为核心。所谓高阶思维，是发生在较高认知水平层次上的心智活动或较高层次的认知能力。比如它在教学目标分类中表现为较高认知水平层次的能力，如分析、综合、评价。这些能力在处理未来信息社会中的各类需求是十分必要的。拥有这些技能的人们将会成为信息时代的首领。因此，现代教育的一个持久的、长期的目标就是帮助学生超越目前较低的思维能力，获得较高水平的思维能力。
哈佛大学心理学教授D.Perkins（1992）认为，日常思维就像我们普通的行走能力一样是每个人与生俱来的。但是良好的思维能力就像百米赛跑一样，是一种技术与技巧上的训练结果。赛跑选手需要训练才能掌握百米冲刺技巧。同样，良好的思维能力需要相应的教学支持，包括一系列有针对性的练习。所以，只要方法得当，学生的高阶思维能力是可以培养和训练的。问题的关键就是，如何培养和训练学生的高阶思维，运用什么工具来培养。因此，探讨促进学习者高阶思维发展的教学设计假设，是当代教学设计研究最为重要的课题之一。
2.关于数学高阶思维能力
结合数学学科自身的特点来看，所谓数学高阶思维即是指发生在数学思维活动中的较高认知水平层次上的心智活动或认知能力，在教学目标分类中表现为分析、综合、评价和创造，它具有严谨性、深刻性、定量性、批判性、独创性、灵活性等特点：
（1）深刻性。对数学概念理解透彻，对数学定理有较好的掌握;可以自如地将其他语言等价地翻译为数学语言;能运用分析、比较、概括等思维操作，发现形式不同而本质相同的数学对象之间的内在联系;即使解决问题的条件不是明确给定的，也能不受表面现象的困扰，从表象中挖掘出隐含条件为解决题目寻找适当的条件;
（2）灵活性。思维的起点灵活，能从与题目相关的各种角度和方向去考虑问题;心理转向比较容易，从正向思维转为反向思维，解题时分析法与综合法的交替使用表现自如;思维转换较为迅速，可以不受先前解题方法的影响克服思维定势的消极作用及自我心理限制，从而可以有的放矢地解决问题;思维的过程中善于转化，可以很容易地化生为熟、化零为整、化整为零。
（3）独创性。能对数学对象进行自己独立的思考、分析;能从与众不同的“新”角度观察问题，能在貌似平常的信息中发现不寻常之所在，从而发现隐含的特殊联系，产生与他人不同的解题方法和结果;不受常规的限制与束缚，富于联想，在解题时主动联系数学的不同分支、其他学科以及生活实际以至思维跳跃，经常产生创造性的想法。
（4）批判性。平时带着怀疑的态度去学习，不会不经思考地附和他人的意见，能坚持自己的合理看法但也愿意纠正并接受其中的教训;能够比较不同对象之间的差异和相似性，辨析一些容易混淆的概念、形式;能评估信息资源的可靠性，判断从一个结论导出另一个结论的充分性，因而可以发现其他人的解题过程或结论中的错误;
（5）敏捷性。能够较快而且正确地完成对题目的文字理解;能够自觉地运用简便运算方法对数字进行较快的运算;能够迅速地判别出题目的模式;能对最近做过的题目有清晰的记忆;能够迅速判断，在时间紧迫的情况下做出是否放弃解决此题的决策。
数学高层次思维的这五个方面不是完全分离、互相独立的，它们是相互联系、相互渗透的统一体。其中深刻性是数学高层次思维的基础;灵活性和独创性在深刻性的基础上发展;批判性也以深刻性为基础;批判性又直接制约着独创性;敏捷性则以其他四个因素为前提。
二、 大学数学的教学特点与高阶思维能力的发展
罗姆伯格（Romberg，1990）认为数学教学的目的并不是数学知识的掌握，而是培养学生透过学习数学知识来发展高层次的思维能力。发展学习者高阶思维能力的最有效方式，是与课程内容和教学方式整合，让学习者投入到需要运用高阶思维能力的学习活动之中，这种学习活动一般称之为高阶学习。在大学数学课教学过程中，如何从教和学的两方面很好的进行教学设计，充分运用好现代的信息化教育手段，开发一系列适合课程特点的思维教学活动，是培养学生高阶思维能力的有效途径。结合数学高阶思维的特点以及大学数学教学，可以从以下几个方面培养学生的高阶思维能力：
1.创新教学内容为培养高阶思维提供平台
首先，内容上实施现代化。改变过去重经典、 轻现代的倾向，引入必要的现代数学知识。一是内容上相互渗透和有机结合。代数与几何结合， 将原高等数学中的空间解析几何插入线性代数中，形成一个整体;线性代数安排在一元函数微积分与多元函数微积分之间讲，便于使用线性代数知识;数值计算与数学建模安排在最后，体现数学的应用，培养学生的建模意识和建模能力; 二是注重渗透现代数学观点。在内容的阐述上尽量用现代数学语言与观点来阐释经典的数学内容并介绍部分现代数学重大成果，使学生具有一定的现代数学基础。如渗透、逼近、迭近、线性化、离散化及最优化等现代数学观点，加强应用性。
其次，应用上实施强化。改变过去重理论、轻应用的作法。开设数学实验课，以实验课为基础、以问题为主线、以学生为中心，培养学生的创新精神和实践能力。这门课程的目的是把数学与计算机结合起来，经过教师指点，由学生自己动手，应用所学的数学知识和合适的软件平台， 主动进行数学建模、仿真、 设计算法以及结果分析，然后写出报告。通过开设数学实验课，学生运用学过的数学知识 分析和解决实际问题的能力及利用计算机求解数学模型的能力大大提高。
2.通过创新教学方法培养高阶思维能力
要真正实现教学方法的创新就必须完成三个转变：一是从讲堂到学堂的空间转变;二是从先教到先学的时间转变;三是从“教授” 到“教练” 的角色转换。关键是老师不能把课堂变成“一言堂”，应充分把握讲的量和度。教师善于充分揭示知识的发生过程，不仅是学生数学知识形成的必要前提和准备，更有利于提高学生发现数学问题和解决实际问题的能力，有利于培养创新性思维的能力正如布鲁纳所说：学生不是被动消极的知识接受者，而是积极的主动的知识的探究者，教师的主导作用是要形成一种使学生能够独立探索的情境，而不是提供现成的知识。
注重问题意识，使学生逐步形成善于发现问题并提出问题的创新思维能力。纵观数学发展历史可知，新的数学知识的产生总是要经过一定的时期或者漫长的求索过程。一个人的创造性思维也不是一朝一夕就可以形成的，而是要经过长期的磨炼。数学课程中要培养学生的数学创新能力，首先要在教学过程中慢慢培养学生发现问题和提出问题的能力，只有引导学生主动地去观察，去思考，去发问，才能不断地积累问题、提出问题，才会有动力有目的并坚持不懈地去用心探究，这样才会不断有新的发现。数学教师的课堂提问是一种教学手段，又是一门教学艺术，精心设计的问题不仅能提高学生的学习兴趣，激发其求知欲望，而且能启迪学生思维，发展学生的智力，培养学生的能力，从而提高教学效率。
3.融入数学建模思想培养高阶思维能力
数学建模有助于激发学生学习数学的兴趣。大学数学教学普遍存在内容多学 时少的情况，教师在内容处理上偏重理论与习题的讲解而忽略应用问题的处理 与展开，从而使学生对数学的重要性及其应用认识不够，影响了学生学习数学的兴趣。数学建模教学强调如何把实际问题转化为数学问题，是提高学生数学知识及其应用能力的最佳结合方式。
数学建模有助于培养学生多方面的能力。一是综合应用数学知识及方法进行分析推理计算的能力;二是相互交流和文字语言数学语言的表达能力;三是创造 力、联想力与洞察力;四是对已有科技理论及成果的应用能力;五是团结协作的能力;
4.合理使用互联网可以促进高阶思维能力的发展
互联网具有促进高阶思维发展的如下特性：（1）资源的丰富性。学生接触的互联网上的信息是每分钟都在变化的。也正是因为如此，使用者的分析信息的能力、评估信息的能力以及批判性思维显得极为重要，而互联网就为发展这些能力提供了一个优良的环境。（2）全球范围的交流。需要分析并综合使用自己掌握的知识来思考和辨别人的共同点和不同点，从而理解和尊重这些不同点，这就给使用高阶思维提供了机会。（3）相互合作。无论大家相隔多远，是否认识，是否能够见面等等，都不会太大地影响到大家的合作。互联网能促进学生相互协作能力的发展。（4）超文本环境。学生通过超链接获得信息后，需要使用高阶思维（分析、综合、评价信息）来进行选择，否则，面对互联网浩瀚的信息，将不知所措，甚至迷失方向。
总之，在大学数学教学中培养学生的数学高阶思维能力是一个复杂的系统工程。在知识快速膨胀的今天，教师要教给学生的不仅是知识，更重要的是要让学生学会思考，让他们学会如何公正、客观、理性地学习、鉴别和反思知识。做为一名大学数学教师要尽可能地利用现有条件为学生创设一个广阔的、无限的思维空间使学生的高阶思维能力得到快速发展。
[参考文献]
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[3]李大潜.将数学建模思想融入数学类主干课程[J].中国大学教学.2006（1）
数学建模算法及其应用范文6
【关键词】 高等数学；数学建模；教学；应用
integration of mathematics modeling thought in the higher mathematics teaching
zhang ming1,hu wen-yi2,wang xia1
(1.department of basics of computer science，chengdu medical college，chengdu 610083，china；2.chengdu university of technology，chengdu 610059，china)
abstract：the purpose of studying higher mathematics is to solve practical problems with the mathematics method.it will improve the student's thought,knowledge and the ability to solve practical problems by integrating the mathematical modeling in higher mathematics teaching.
key words：higher mathematics；mathematical modeling；teaching；application
1 引言
数学教学贯穿了小学、中学、大学等诸阶段的学习过程，培养了学生以高度抽象的方式来学习、理解、应用数学及相关学科的能力［1］。从基本的概念和定义出发，简练地、合乎逻辑地推演出结论的教学过程，是学生逐渐形成缜密思维方式的过程。但不可否认的是，在医用高等数学的教学实践中，却因为某些原因致使部分学生是为了“学数学”而学数学，导致兴趣索然，对数学望而生畏；或者虽然对常规的数学题目“见题就会，一做就对”，但是对发生在身边的实际问题，却无法引进数学建模思想、思路以及基本方法，建立正确的数学模型。因此为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次的应用性人才［1］，怎样将数学建模思想贯穿于医用高等数学的整个教学过程中，以培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
2 对数学建模在培养学生能力方面的认识
数学建模是一种微小的科研活动，它对学生今后的学习和工作无疑会有深远的影响，同时它对学生的能力也提出了更高的要求［2］。数学建模思想的普及，既能提高学生应用数学的能力，培养学生的创造性思维和合作意识，也能促进高校课程建设和教学改革，激发学生的创造欲和创新精神。数学建模教学着眼于培养大学生具有如下能力：
2.1 培养“表达”的能力，即用数学语言表达出通过一定抽象和简化后的实际问题，以形成数学模型(即数学建模的过程)。然后应用数学的方法进行推演或计算得到结果，并用较通俗的语言表达出结果。
2.2 培养对已知的数学方法和思想进行综合应用的能力，形成各种知识的灵活运用与创造性的“链接”。
2.3 培养对实际问题的联想与归类能力。因为对于不少完全不同的实际问题，在一定的简化与抽象后，具有相同或相似的数学模型，这正是数学应用广泛性的表现。
2.4 逐渐发展形成洞察力，也就是说一眼抓住(或部分抓住)要点的能力。
3 有关数学建模思想融入医学生高等数学教学的几个事例3.1 在关于导数定义的教学中融入数学建模思想
在讲导数的概念时，给出引例：求变速直线运动的瞬时速度［3,4］，在求解过程中融入建模思想，与学生一起体会模型的建立过程及解决问题的思想方法。通过师生共同分析讨论，有如下模型建立过程：
3.1.1 建立时刻t与位移s之间的函数关系：s=s(t)。
3.1.2 平均速度近似代替瞬时速度。根据已有知识，仅能解决匀速运动瞬时速度的问题，但可以考虑用某段时间中的平均速度来近似代替这段时间中某时刻的瞬时速度。对于匀速运动，平均速度υ是一常数，且为任意时刻的速度，于是问题转化为：考虑变速直线运动中瞬时速度和平均速度之间的关系。我们先得到平均速度。当时间由t0变到t0+δt时，路程由s0=s(t0)变化到s0+δs=s(t0+δt)，路程的增量为：δs=s(t0+δt)－s(t0)。质点m在时间段δt内，平均速度为：
υ=δs/δt=s(t0+δt)－s(t0)/δt(1）
当δt变化时，平均速度也随之变化。
3.1.3 引入极限思想，建立模型。质点m作变速运动，由式（1）可知，当｜δt｜较小时，平均速度υ可近似看作质点在时刻t0的“瞬时速度”。显然，当｜δt｜愈小，其近似程度愈好，引入极限的思想来表示｜δt｜愈小，即：δt0。当δt0时，若趋于确定值（即极限存在），该值就是质点m在时刻t0的瞬时速度υ，于是得出如下数学模型：
υ=limδt0υ=limδt0δs/δt=lim δt0s(t0+δt)－s(t0）/δt
要求解这个模型，对于简单的函数还比较容易计算，而对于复杂的函数，极限值很难求出。但观察到，当抛开其实际意义仅从数学结构上看，这个数学模型实际上表示函数的增量与自变量增量比值、在自变量增量趋近于零时的极限值，我们把这种形式的极限定义为函数的导数。有了导数的定义，再结合导数的运算法则和相关的求导法则，前面的这个模型就从求复杂函数的极限转化为单纯求导数的问题，从而很容易求解。
3.2 在定积分定义及其应用教学中融入数学建模
思想 对于理解与掌握定积分定义及其在几何、物理、医学和经济学等方面的应用，关键在于对“微元法”的讲解。而要掌握这个数学模型，就一定要理解“以不变代变”的思想。以单位时间内流过血管截面的血流量为例，我们来具体看看这个模型的建立与解决实际问题的整个思想与过程。
假设有一段长为l、半径为r的血管，一端血压为p1，另一端血压为p2(p1＞p2)。已知血管截面上距离血管中心为γ处的血液流速为
v(r)=p1－p2/4ηl(r2－r2)
式中η为血液粘滞系数，求在单位时间内流过该截面的血流量［3,4］（如图1（a））。
图1
fig.1
要解决这个问题，我们采用数学模型：微元法。
因为血液是有粘性的，当血液在血管内流动时，在血管壁处受到摩擦阻力，故血管中心流速比管壁附近流速大。为此，将血管截面分成许多圆环来讨论。
建立如图1（b）坐标系，取血管半径γ为积分变量，γ∈［0,r］于是有如下建模过程：
①分割：在其上取一个小区间［r,r+dr］，则对应一个小圆环。
②以“不变代变”（近似）：由于dr很小，环面上各点的流速变化不大，可近似看作不变，所以可用半径为r处圆周上流速v(r)来近似代替。此圆环的面积也可以近似看作以圆环周长2πr为长，dr为宽的矩形面积2πrdr，则该圆环内的血流量可近似为：δq≈v（r）2πrdr，则血流量微元为：dq=v(r)2πrdr
③求定积分：单位时间内流过该截面的血流量为定积分：q＝r0v(r)2πrdr。
以上实例，体现了微元法先分割，再近似，然后求和，最后取极限的建模过程，并成功把所求量表示成了定积分的形式，最终可以应用高等数学的知识求出所求量的建模思想。
4 结语
高等数学课的中心内容并不是建立数学模型，我们只是通过数学建模强化学生的数学理论知识的应用意识，激发学生学习高等数学的积极性和主动性。所以在授课时应从简洁、直观、结合实际入手，达到既有助于理解教学内容，又可以通过对实际问题的抽象、归纳、思考，用所学的数学知识给予解决。所选的模型，最好尽可能结合医学实际问题，且具一定的趣味性，从而使学生体会到数学来源于生活实际，又应用于生活实际之中，以激发学生学好数学的决心，提高他们应用数学解决实际问题的能力［5］。
总之，高等数学教学的目的是提高学生的数学素质，为进一步学习其专业课打下良好的数学基础。教学中融入数学建模思想，可使学生的想象力、洞察力和创造力得到培养和提高的同时，也提高学生应用数学思想、知识、方法解决实际问题的能力。
【参考文献】
［1］洪永成，李晓彬.搞好数学建模教学提高学生素质［j］.上海金融学院学报，2004，3：（总63)6.
［2］姜启源.数学模型［m］.北京:高等教育出版社，1993，6.
［3］梅挺，邓丽洪.高等数学［m］.北京:中国水利水电出版社，2007，8.
