数学建模与数学实验课程调查报告

为了解当前数学建模与数学实验课程在全国范围内各院校开设和开展的情况,全国大学生数学建模竞赛组委会于2014年进行了一项网上调查。通过对参与调查的403所院校提交的数据进行分析,了解了大量与数学建模和数学实验课程相关的细节,同时也了解了不少与课程建设相关的重要问题。     

对数学建模和数学实验课程的几点看法

综述了国内外数学建模和数学实验课程的历史和现状并对国内这两门课程存在的问题以及改进的对策提出了自己的看法.     

数学建模是开启数学大门的金钥匙

作为大学《数学建模》课程的导言,对什么是数学建模,以及数学建模在推动数学学科发展及培养创新型人才方面的重要性,作充分的阐述.同时,针对数学建模的特点,对数学建模课程的教学,提出一些必要的建议.     

高等农业院校开设数学应用课程——“数学建模”的实践与体会

鉴于数学在农业应用方面不断普遍化、深入化,而农林院校在数学应用教育方面的落后,结合我校开设数学类应用课程的实践,具体探讨农业院校如何开设数学应用课程——"数学建模"的教学内容和教学方式,并分析了实际教学效果及对学生的影响.     

数学建模与数学实验课程的探索、实践与收获

介绍针对数学专业开设“数学建模与数学实验”课程的具体作法与实践,通过对学生的反馈调查以及学生的学习成果,展示开设该数学课程的具体收益.     

关于“数学实验与数学建模”课程教学改革中的几个问题的探讨

本文着重探讨了“数学实验与数学建模”课程教学改革的意义，改革的内容与目标，并指出了在教学改革中应解决的关键问题。     

从一道历史名题谈数学建模的教学

数学建模是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程，已经成为不同层次数学教育重要和基本的内容．《普通高中数学课程标准（实验）》指出“数学探究、数学建模、数学文化是贯穿于整个高中数学课程的重要内容，这些内容不单独设置，渗透在每个模块或专题中．高中阶段至少各应安排一次较为完整的数学探究、数学建模活动．”     

加强数学建模课程建设 推进优质课程资源共享

本文介绍了高教社在支持全国大学生数学建模竞赛的过程中,致力于数学建模教材及相关资料的出版;搭建各级各类交流研讨平台,扩大数学建模的影响力;与组委会共同组织数学建模类课程开设情况的调查;共同建设中国高校数学建模课程中心,创新出版模式,积极推进数学建模优质课程资源共享,为促进数学建模课程走进更多的高校所做的探索与实践.     

数学实验和数学建模教学中数学软件应用的实例分析

数学软件在数学研究和应用中广泛使用.借助数学实验和数学建模教学中的一个重要教学内容——定积分应用与计算,分析两款主流数学软件的辅助计算效果和教学方法,阐述了两款综合类数学软件应用于不同教学目的和教学情境下对学生理解数学知识和运用数学知识解决问题的区别,依靠软件不同的计算方法进行相互印证.     

数学建模课程与学生创新能力的培养

本阐述了面对新世纪的挑战,培养学生创新能力的必要性,及数学建模课程与创新能力培养的关系。提出院通过数学建模课程培养学生创新能力的一些方法。     

增强应用意识 激发创新精神——介绍北京中学生数学知识应用竞赛

文章介绍了近年来举办的北京中学生数学知识应用竞赛的作法、特点以及在中学生的数学学习中产生的影响 .特别是在增强中学生的应用意识和激发他们的创新精神中所起的作用 .     

数学建模实验的探索

数学建模实验是数学建模教育的继续和发展 ,也是培养高素质创新人才的一条有效途径 ;本文介绍了我们对数学建模进一步发展和深入的思路及近几年在这方面的教学实践和体会 .     

《数学评论》概况和文献检索

本文着重介绍《数学评论》及其索引的有关知识，并提供利用《数学评论》查找数学文献的检索途径．     

举办《应用数学学校》和参加数学应用数学建模竞赛的实践和思考

通过开展应用数学教学活动和开办《应用数学学校》的多年实践 ,我校学生结合实际学习和应用数学知识的意识和能力不断提高 ,在上海市数学知识应用竞赛和美国大学生数学建模竞赛中连续取得好成绩 ,为了争取把这项工作做得更好 ,我们作了进一步思考和打算     

Advanced Mathematical Knowledge in Teaching Practice: Perceptions of Secondary Mathematics Teachers

For the purpose of our research we define Advanced Mathematical Knowledge (AMK) as knowledge of the subject matter acquired during undergraduate studies at colleges or universities. We examine the responses of secondary school teachers about their usage of AMK in teaching. We find that the majority of teachers focus on the purposes and advantages of their AMK for student learning, such as personal confidence, the ability to make connections, and to respond to students' questions; only a few provide content-specific examples. We conclude with a call for a more articulated relationship between AMK and mathematical knowledge for teaching.     

数学建模在多元统计分析教学中的应用

本利用数学建模的思想对多元统计分析特别是主成分分析方法的教学进行改革，通过使用统计软件SPSS进行计算和分析，使学生对十分抽象的统计概念和深奥的多元统计理论有直现的认识和理解，为掌握多元统计分析方法提供了较好的手段。     

Book Vignettes

Cloud , Preston (compiler and editor), Adventures in Earth History. Linn , Charles E., Estimation. Jessop, N. M., Biosphere: A Study of Life. Brown , Kenneth E., Snader , Daniel W., and Simon , Leonard , Introduction to High School Mathematics. Brown , Kenneth E., Simon , Leonard, and Snader , Daniel W., Applying High School Mathematics.     

Contributions to Mathematical Psychology: the 2011 Meeting of the EMPG

This issue of ENDM gathers selected, peer-reviewed, short papers that were presented at the 2011 Meeting of the European Mathematical Psychology Group (EMPG) which was held during August 29-31, 2011, in Paris, France.     

Mathematical programming time-based decomposition algorithm for discrete event simulation

Mathematical programming has been proposed in the literature as an alternative technique to simulating a special class of Discrete Event Systems. There are several benefits to using mathematical programs for simulation, such as the possibility of performing sensitivity analysis and the ease of better integrating the simulation and optimisation. However, applications are limited by the usually long computational times. This paper proposes a time-based decomposition algorithm that splits the mathematical programming model into a number of submodels that can be solved sequentially to make the mathematical programming approach viable for long running simulations. The number of required submodels is the solution of an optimisation problem that minimises the expected time for solving all of the submodels. In this way, the solution time becomes a linear function of the number of simulated entities.