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World File Search System数学课程
BS数学课程（4年）...
旁遮普大学数学系成立于1921年，是该机构最古老的部门之一。在悠久的历史上，它创造了许多杰出的毕业生，他们在数学和相关领域（例如数学和理论物理学）都表现出色。多年来，该部门与现行学院（例如F.C.学院，Dyal Singh学院，伊斯兰学院民用线和M.A.O. 大学，拉合尔，教学硕士学位 大学场所上的课程。 在1956年，该部通过任命两名全职教职员工的独立机构来取得显着进步：一名读者和一位高级讲师。 从那以后，该部门已大大发展，目前提供BS（4年），BS（5个学期）（早上/自助支持），M.Phil。和Ph.D.程序。 在1982年，该部建立了一个计算机中心，以增强大学生，教职员工和员工的计算能力。 此外，数学的分区发表了《旁遮普大学数学杂志》，其就职典礼于1967年在Syed Manzur Hussain博士的编辑下于1967年发布。学院，Dyal Singh学院，伊斯兰学院民用线和M.A.O.大学，拉合尔，教学硕士学位 大学场所上的课程。 在1956年，该部通过任命两名全职教职员工的独立机构来取得显着进步：一名读者和一位高级讲师。 从那以后，该部门已大大发展，目前提供BS（4年），BS（5个学期）（早上/自助支持），M.Phil。和Ph.D.程序。 在1982年，该部建立了一个计算机中心，以增强大学生，教职员工和员工的计算能力。 此外，数学的分区发表了《旁遮普大学数学杂志》，其就职典礼于1967年在Syed Manzur Hussain博士的编辑下于1967年发布。大学，拉合尔，教学硕士学位大学场所上的课程。在1956年，该部通过任命两名全职教职员工的独立机构来取得显着进步：一名读者和一位高级讲师。从那以后，该部门已大大发展，目前提供BS（4年），BS（5个学期）（早上/自助支持），M.Phil。和Ph.D.程序。在1982年，该部建立了一个计算机中心，以增强大学生，教职员工和员工的计算能力。此外，数学的分区发表了《旁遮普大学数学杂志》，其就职典礼于1967年在Syed Manzur Hussain博士的编辑下于1967年发布。
马萨诸塞州数学课程框架 — 2017
亲爱的同事们，我很高兴向你们介绍 2017 年 3 月由中小学教育委员会通过的马萨诸塞州数学课程框架。该框架建立在 2010 年马萨诸塞州数学课程框架以及自 1995 年以来发布的马萨诸塞州数学框架版本的基础之上。当前框架吸收了马萨诸塞州教育工作者在课堂上实施 2010 年标准六年后提出的改进建议。这些修订后的学前班至 12 年级标准基于研究和有效实践，将使教师和管理人员能够加强课程、教学和评估。2017 年标准借鉴了之前马萨诸塞州标准的最佳内容，代表了数百名联邦 K-12 和高等教育教师的意见。2017 年标准体现了联邦为所有学生提供世界一流教育的承诺。框架的此修订版保留了以前框架的优点，并包括以下改进的功能：
马萨诸塞州数学课程框架 — 2017
亲爱的同事们，我很高兴向你们介绍 2017 年 3 月由小学和中学教育委员会通过的马萨诸塞州数学课程框架。该框架建立在 2010 年马萨诸塞州数学课程框架以及自 1995 年以来发布的马萨诸塞州数学框架版本的基础之上。当前框架吸收了马萨诸塞州教育工作者在课堂上实施 2010 年标准六年后提出的改进建议。这些修订后的学前班至 12 年级标准基于研究和有效实践，将使教师和管理人员能够加强课程、教学和评估。2017 年标准借鉴了之前马萨诸塞州标准的最佳内容，代表了数百名联邦 K-12 和高等教育教师的意见。2017 年标准体现了英联邦致力于为所有学生提供世界一流教育的承诺。框架的此次修订保留了以前框架的优势，并包括以下改进功能：
UG数学课程提纲（在NEP-2020下）-2023-24（1）...
433121- CC-Geography (Geography of India)/613127- CC-Computer Science (Database Management Systems) 811311-SEC-Museum Anthropology/271311-SEC-Differential Calculus/431311-SEC-Basics of Geography/821311-SEC-Entrepreneurship and Start-µp-1/821312-SEC-Survey方法和数据分析 - /421311-SEC-地貌211311-SEC-BASIC分析化学/211312-SEC-绿色方法在化学中311311-SEC-SEC-MUSH-MUSH-MUSH培养技术/341311-SEC-SEC-LABORATORAGITY在生物学中341314-SEC-AQUARIUM鱼/341315-SEC-MEDICAL诊断/34 L 3 L 3 L 6-SEC-生物信息学/241311-SEC-BASIC电子学/231311-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SEC-SECTERCLAL CLICULUS/37131 I-SEC-MICRobiolobiolobiolobiological and Watiological and Water 3533333323232323232323232221-Food 613321-SEC-DATA通信和设备/413321国防新闻业333231- v AC-Indian知识系统（时间08:00 AM-09：00 AM）
生物学，技术和商业数学课程的模块手册
2个学士学位课程的数学模块5 2.1分析i。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2分析II。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.3分析iii。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 2.2分析II。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3分析iii。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.4分析IV。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 2.5线性代数i。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.6线性代数II。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。7 2.4分析IV。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.5线性代数i。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.6线性代数II。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.7句子性理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.8统计i。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.9统计II。 。 。 。 。 。12 2.9统计II。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.10线性优化和选定的主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.11分析的数值方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.12线性代数的数值方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.13实际研究阶段。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.14学士学位论文。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.15 Bachelorkolloquium。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
本科生成绩预测的现代人工智能模型开发：对工程数学课程的调查
摘要 采用一种计算效率高的人工智能 (AI) 模型极限学习机器 (ELM) 来分析持续评估中嵌入的模式，以对澳大利亚一所地方大学工程数学课程的加权分数 (WS) 和考试 (EX) 分数进行建模。使用 ELM 对六年期间从中级到高级水平的多门课程以及多样化课程提供模式（即校内 ONC 和在线 ONL）的学生成绩数据进行建模，并进一步与竞争模型：随机森林 (RF) 和 Volterra 进行基准测试。由于评估和考试成绩是 WS（导致中级课程成绩）的主要预测因素，因此 ELM（相对于 RF 和 Volterra）的表现优于其对应模型，无论是在 ONC 还是 ONL 报价中。这在测试阶段产生的相对预测误差仅为 0.74%，而这两个数字分别为约 3.12% 和 1.06%，而对于 ONL 录取，预测误差仅为 0.51%，而这两个数字分别为约 3.05% 和 0.70%。在对学生在高级工程数学课程中的表现进行建模时，ELM 记录的误差略大：ONC 为 0.77%（对比 22.23% 和 1.87%），ONL 录取为 0.54%（对比 4.08% 和 1.31%）。本研究提倡率先实施强大的 AI 方法，以揭示学生学习变量之间的关系，开发教学和学习干预以及课程健康检查，以解决与毕业生成果和高等教育领域学生学习属性相关的问题。