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数学中的认知进入特征-Earnia
学生的特征。但是，似乎没有研究将这些特征与学生在定量化学方面的成就相关。因此，这项研究研究了数学和教学效率的认知进入特征与学生在定量化学方面的成就相关的程度。该研究采用了描述性研究设计。简单的随机抽样用于在河流州选择3个地方政府区域（LGA），每所LGA的10所学校以及一个由每所学校的所有化学学生组成的科学课程。共有1652名学生参加了这项研究。数据收集工具包括：数学测试中的CEC，学生的TE等级和定量化学成就测试。使用多重回归分析数据。CEC在数学和TE中对学生在
物理学中的不确定性和直觉数学
摘要 大多数物理理论都是确定性的，但量子力学是个例外，但它受到所谓的测量问题的困扰。这种情况很可能是由于标准数学无法“表达”不确定性，无法向我们呈现一种随着时间的推移而产生新信息的世界观。在这种情况下，科学决定论只是一种假象，因为科学家使用的数学语言是永恒的。为了研究这种可能性，有必要开发一种替代的数学语言，这种语言既足够强大，可以让科学家计算预测，又能与不确定性和时间的流逝兼容。我们认为直觉数学提供了这样一种语言，并用简单的术语对其进行了说明。
基于Inquiry的科学如何支持数学中的学生学习？
z数学技能通过在不同上下文中的应用来巩固。根据Pepin（2015）的说法，许多学生在两种不同的情况下努力认识到相同的数学概念。当采用科学询问并且学生参与探索随着时间的变化以及因果关系的变化时，还需要它们来测量，记录和执行算术操作，例如减法，加法或乘法。学生在新的环境中使用数学，并明确讨论这将使学生更加了解数学及其在整个课程中所扮演的角色。以这种方式，增强了学生数学理解的质量，因为儿童正在积极地形成对科学背景下的数学概念的理解，而不太关注对事实和规则的记忆（Lange，Brenneman和Mano，2019年）。
数量的实力 - 在地址中 -
1。简介数学长期以来一直被视为改变游戏规则的人，既可以学习，又是解决现实生活问题的有用技巧。在整个历史上，数学帮助推动了许多领域，从而取得了科学，技术和社会的突破。大量研究表明，学习数学具有很大的影响，可以帮助人们发展成长和职业所需的关键思维和实践能力。数学在历史中起着至关重要的作用。欧几里得（Euclid）的工作对于设定数千年来用于建筑和工程中的几何形状的基础至关重要[1]。数学仍然是解决许多问题的关键。证据也来自对认知的研究，即使用数学的工作有助于发展批判性推理逻辑思维和解决问题技能。这些技能对于做出合理的判断至关重要[2]。数学教育也与金融知识和经济流动性密切相关。研究还发现，在工作场所数学中获悉的人往往具有更高水平的就业和收入水平，这表示数学流利性在促进生活质量中的作用[3]。实际上，在这些数据和数值分析中，人们确实需要数学技能，不仅需要用于财务管理，而且还需要更好地做出明智的财务决策并实现经济稳定的能力。数学不仅是其理论的核心语言，而且是众多科学和技术领域中跨学科的方法论。微积分构成了物理和工程的一个方面，而统计数据提供了一种分析医学和社会科学领域中复杂数据的方法[4]。此类应用代表数学'
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
物理学和数学中的身份、个性和不可区分性
– 仅从属性的角度（所谓束理论的捍卫者们声称如此）， – 从相应个体的时空局部性的角度（如果时空局部性被理解为一种属性，则可以包括在第一种情况中）， – 还是诉诸某种个体性、洛克式的实体、“原始本性” [2] 或“先验个体性” [120]？• 我们能否接受单纯数值差异的存在，即不以质的差异为基础的数值差异 [129] ？用麦克塔格特的话来说，（数值上的）多样性必然（质的）不同 [89，第十章，第 95-101 页] ？• 我们应该如何理解数学中的相等性“=”概念？应该从意向性还是外延性的角度来理解（例如函数相等）？作为定义和/或具有真值的命题？作为数值相等或不可区分性的表达？作为名称之间的同义词关系或所表示实体之间的关系？
农业中的机器人技术和数学教学
在数学中，系统评价很常见，这是由; García, 1 Jou, 2 Castro, 3 Zabala-Vargas, 4 Plaza, 5 Ojeda, 6 Salazar, 7 Méndez, 8 Kanobel, 9 however, in this work, a semi-systematic review of the literature was carried out, that is, a mixture of narrative review and systematic review whose definitions are exemplified by Reyna, 10 and Moreno, 11 since some steps of the系统的审查和其他审查之所以被省略，是因为主要目的是强调机电一算师在数学教学中的重要性，从系统评价中遵循的步骤是：定义研究问题，审查搜索证据，提取数据并提供结果，省略的步骤是：指定结果的包含和排除标准，并评估研究质量。搜索是在学术的Google中进行的，这些问题是数学教学中的机器人技术和农业机器人技术。
439候选教师对人工智能的看法和...
数学在全球范围内仍然是一个关键的主题，尽管人们一直认为这很困难。本文旨在阐述数学教育中AI模型的整合如何解决数学焦虑，缺乏信心和对学生对学科的负面态度的问题。使用问卷调查，该研究的数据是从149名学生，93位数学教师和27名学校管理人员中汇总的，并构成了分析的基础。在分析中实施了不同的统计措施。分析的结果确认，有58.39％的参与者强烈同意，自AI模型在学习过程中的整合以来，他们对数学的恐惧已减少。该分析进一步表明，有39.59％和48.99％的人分别表明了与AI模型的利用的一种观点的共识和强烈的一致性，这有助于在教室范围内外的数学置信水平上提高。超过93％的学生进一步接受，他们对数学的态度在采用AI模型作为学习辅助之后经历了积极的转变。约有54.16％的教师和管理人员同意，传统方法在解决数学焦虑，增强学习者在学科中的自我保证并改变其处置的有限效力会显着影响他们的整体学术成就。该分析进一步表明，超过85％的被调查学校领导者承认，在数学教学中，AI工具的整合导致学生对该主题的担忧减少了。数学教师和学校管理人员进一步提倡，将AI模型纳入数学课程对于解决数学焦虑，低自我保证和对该主题的不利态度的持续问题至关重要。