S5E12: Brian Poncy on better ways to teach math facts
在本集中，我与 Brian Poncy 博士坐下来探讨您可能在学校听到过的一个说法：“教授数学事实会干扰理解。”从那里，我们深入探讨思考数学事实的更好方法，学校可以采取哪些不同的做法，以及当学校决定接受事实时出现的实际决定......
S5E17: Femi Adeniran on explicit math instruction and coaching for better math teaching
欢迎回到《渐进式错误》。我是主持人扎克·格罗谢尔博士。在这一集中，我和一直很出色的费米·阿德尼兰 (Femi Adeniran) 一起，继续我在 Beyond Good 播客上出现时开始的关于数学、辅导和指导的对话。我们讨论：如何开始数学课如何不开始数学……
S5E03: John Mighton on building math confidence, one problem at a time
在本集中，约翰·麦顿 (John Mighton) 博士加入了我的行列，他是数学家、剧作家、畅销书作家和 JUMP Math 的创始人。约翰分享了他对当今教育中最容易被误解的概念之一的见解——认为只有一些学生是“数学人”——并解释了为什么废除这一想法对于公平和成就至关重要。当我们探索……
S5E05: Anna Stokke on where math education went wrong—and how to fix It
在这一集中的渐进错误中，安娜·斯托克 (Anna Stokke) 加入了我的行列，她是数学家、教授，也是 Chalk & Talk 播客的主持人。安娜已成为呼吁数学教学回归清晰度、结构和证据的最有影响力的声音之一。我们探讨她在粉笔和谈话中的对话如何塑造——有时甚至挑战——她自己的……
Minimally guided instruction doesn’t work in math, either
就在上周，我与 Steplab 的同事在费城进行了一次教学强化训练。如果您还没有听说过 Steplab，我真诚地希望您与我们联系。包括来自写作革命和阅读联盟的几位参与者称这是他们参加过的最好的培训。毫不奇怪为什么有这么多......
S4E28: Jonathan Regino on curriculum evaluation and math coaching
在这一集中的渐进错误中，我很高兴能接待乔纳森·雷吉诺 (Jonathan Regino)，他是一位创新型教育家和教学领导者，以其在课程采用和数学辅导方面的专业知识而闻名。乔纳森热衷于加强教学实践和培养有影响力的数学学习体验。收听并订阅渐进式错误… SpotifyYouTubeApple 播客WordPress 乔恩将分享他的…
一位数学家宣布他使用了 Anthropic 的 A.I.模型来寻找雅可比猜想问题的反例。虽然专家们认为这是一个里程碑，但这项工作提出了关于数学研究未来的问题
Princeton alumni awarded three of four 2026 Fields Medals in math
国际数学联盟每四年向 40 岁以下的研究人员颁发这一享有声望的奖章，以表彰他们“杰出的数学成就”和未来的前景。
2026 Fields Medals go to four young mathematicians
2026 年菲尔兹奖表彰在混乱流体、缠结、旋转铅笔等数学领域的突破
Extremely basic AI prompt cracks decades-old maths problem
一周内第二次，人工智能反驳了一个长期存在的猜想，凸显了 ChatGPT 及其同类产品的先进数学能力
The physical Universe isn’t made of pure mathematics alone
数学是我们定量描述现实的语言，但它也可以带我们进入从未有过的世界。物理学需要更多。继续阅读《从一声巨响开始！》 »
How a 99-year-old mathematician unraveled a century-old braid mystery
几十年前，琼·伯曼 (Joan Birman) 就普及了布劳代表权问题。现在，她和两位同事有了一个证明，揭示了对辫子几何形状的全新见解
Scientists Say Love Follows Mathematical Patterns
通过扩展动力系统理论来解释遗忘率、吸引力水平和反应模式，数学现在可以识别“关系危险区”。一段浪漫关系的进程可以通过方程式来追踪吗？三十年的研究表明，爱情可以遵循可识别的模式，使数学能够识别一对夫妇可能正在接近的迹象 [...]
Срочно учите математику и алгоритмы, если не хотите остаться на обочине эпохи ИИ
DeepMind负责人解释了为什么拥有基础知识的程序员会比其他人表现好十倍。
