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保加利亚科学学院，保加利亚·里斯特·Škrekovski，Farnit，Primorska大学，Koper，Koper，Slovenia Stela Zhelezova，数学和信息学研究所，保加利亚科学学院，保加利亚科学院Gutenberg-Universitätmainz（JGU），德国Mainz，德国。DraganaGlušac，Tehnical教师“ Mihajlo Pupin”，Zrenjanin，塞尔维亚CVETA MARTINOVSKA-BANDE，计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Blagoj Delipetrov，UGD，北麦卡迪尼亚Zorania Zorania Zoraveia Zorave Zorave forkedonia Zorave forkedonia Zorave forkedonia Aleksandra Mileva，UGD计算机科学学院，北马其顿共和国Igor Stojanovik，计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Saso Saso Koceski，计算机科学学院，UGD，UGD，UGD，UGD，North Macedonia natasa Koceska Republic of Computer Science of Computer Science of Computer Science，UGD计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Biljana Zlatanovska，计算机科学学院，UGD，北马其顿共和国Natasa Stojkovik，计算机科学学院，UGD，UGD，MACEDONIA共和国UGD，MACEDONIA共和国，MACEDONIA，MACEDONIA，MACEDONIA STOJANOV，MACEDOR of North Macediaia of Coblector of Cotture Science of Stojanov计算机科学，UGD，北马其顿共和国Tatjana Atanasova Pacemska，电气工程学院，UGD，北马其顿共和国
科学与数学
简介数学对科学至关重要，但可选。数学提供了一种简洁而精确的语言和科学研究的强大工具，但它可以给人以误导性的印象，即科学从根本上基于数学。实际上，科学的基础在于观察，而不是数学。科学知识可以用自然语言表达，尽管这往往不那么简洁。虽然数学是可靠的，但科学本质上是经验和可伪造的。从观察或从现有知识中得出的任何科学理论最终都基于经验观察的验证，因此可以验证。数学可以通过基于现有知识进行严格的转换来丰富科学理解。但是，必须通过经验观察来验证进行数学上进行的科学预测或扩展。所有基本的科学理论，原则和法律源于观察，不能仅来自数学。因此，尽管数学对科学至关重要，但它本身并不是科学学科。这些见解有助于我们确定同等知识，从而通过数学推断和推论扩展了我们的理解。他们还揭示了知识的分层结构，阐明了系统中每一层的可靠性，并提出了最终可以得出其他知识的基础原理的概念。本文旨在阐明这些概念。
数字化游戏化学习与数学游戏应用对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex W
运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex Wing Cheung TSE b* 香港大学教育学院，香港 a* u3598295@connect.hku.hk; b* awctse@hku.hk 摘要：计算能力是小学数学学习中必不可少的素质，事实证明，通过游戏化应用进行学习可以提高学生的数学学习成绩，从而有利于发展他们的计算能力。计算能力是数学核心技能之一，可以通过不断的计算练习来提高。然而，目前关于在小学使用运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习 (DGBL) 对发展学生计算能力的影响的研究还很少。因此，本项准实验研究共有78名学生参与，旨在评估通过iPad进行DGBL与数学游戏应用“口算英雄”对中国大陆一所主流学校四年级学生计算能力的可能影响。实验班将数学游戏应用融入为期四周的课堂活动中，实验组和对照组均采用标准化计算能力测试：Abilita diCalcoloz计算能力-记忆与训练第6-11组（Cornoldi等，2002）进行前测和后测。采用方差分析的数据分析结果显示，在数学课堂上使用iPad上的数学游戏应用学习时，学生的计算能力存在显著差异，四年级实验组（n=40）与对照组（n=38）的整体计算能力存在显著差异。换句话说，我们发现，在使用数学游戏应用进行计算练习后，学生更有可能获得更好的计算能力，尤其体现在计算速度更快、错误率更低方面。然而，在数值知识方面没有显著差异，使用这种数学游戏应用程序学习可能不会导致获得更多的数学知识。这项研究为小学数学教育者和教师提供了一个现实的视角来了解使用数学游戏应用程序学习的潜力：它可以成为提高四年级学生计算能力的有效工具。该项目的第二阶段是探索研究结果背后的原因，揭示使用数学游戏应用程序进行 DGBL 的可能因素，这些因素可能会促进计算能力的某些方面。提出了将 DGBL 融入小学数学课堂的进一步建议。关键词：基于数字游戏的学习、计算能力、数学游戏 1。引言：学生的计算能力是指理解数字之间规律和相对量，并以更灵活的方式进行数字运算（加、减、乘、除）的能力（Feigenson 等，2004；Tall 和 Dehaene，1998）。计算能力对于小学阶段的数学成绩至关重要（Cowan 等，2011）。与不同领先国家的小学数学课程类似，根据中国大陆最新的课程标准，四年级学生必须掌握四种运算（加、减、乘、除），并且需要不断练习计算能力以找到更简单的解决方案（中华人民共和国教育部，2022）。学生的表现和
数学和科学教育中的定量推理
数字时代的数学教育（MEDE）系列探讨了数字技术支持数学教学和网络Geners学习的方式，也关注教育辩论。每卷都将在数学教育中解决一个特定问题（例如，视觉数学和网络学习；基于包容性和社区的电子学习；在数字时代的教学），以探索在数字技术的情况下探索有关教学和学习数学的基本假设。本系列旨在吸引各种各样的读者，包括：数学教育研究人员，数学家，认知科学家和计算机科学家，教育研究生，政策制定者，教育软件开发人员，管理人员和教师实践者。除其他外，本系列发表的高质量科学工作将解决与新一代数学学生的教学法和数字技术适用性有关的问题。该系列还将为读者提供更深入的了解，以了解创新的教学实践如何出现，进入课堂，并塑造成长为技术的年轻学生的学习。该系列还将介绍如何桥接理论和实践，以增强当今学生的不同学习方式，并将他们的动力和自然兴趣转变为对有意义的数学学习的额外支持。该系列为发现数字技术对学习成果的影响及其整合到有效的教学实践中的影响提供了机会；数学教育软件在教学和课程转换方面的潜力；以及数学电子学习的力量，是包容性和基于社区的，但个性化和实践的力量。
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日期表H.N.B.斯利那加（Garhwal）加尔瓦尔大学（Garhwal）毕业后（第一学期）主/背纸/特别背纸考试时间表（SES ） B.Sc.微生物学V和VI学期课程提纲，根据NEP 2020。 Srinagar（Garhwal）Uttarakhand H.N.B.加尔瓦尔大学 根据国家教育政策的植物课程教学大纲-2020 DR。 Atul Saini 生物化学系 HNB Garhwal U 生物技术第五学期1。核心论文：细胞生物学＆... UG数学课程提纲（在NEP-2020下）-2023-24（1）... 招股说明书2024-25 B.Sc.林业[八（8）个学期]基于选择的信用系统（CBC） 修订的日期表H.N.B. Garhw al Central University，Srinagar（Garhw al）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（第2届会议 B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP） Manisha Nigam博士地址：生物化学系 '日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0
m.com- 911161-DSC-corporate Financial会计ll.m -101161-DSC-LEGAL理论人类学（M.A/M.Sc。)-811167-DSC-Social Anthropology AGRONOMY-191162-DSC-Principles of Crop Production BOT ANY-311162-DSC-Phycology and Bryology BIOTECHNOLOGY -351172-DSC-Cell Biology & Membrane Biophysics/ BIOCHEMISTRY -321164-DSC-Cell Biology & Physiology CHEMISTRY-211162-DSC-Organic化学-I环境科学-331162-DSC-MAN和环境林业-111162-DSC-Forest Biemetry地质 - 421162-DSC-DSC结构地质园艺131167-DSC-DSC-dsc-Advances Misharyan Management Management Mandagence Management Mandercant Management Management Manage-221172-DSC-HUMAN生理学星期四数学（M.A./M.SC)- 231162-DSC- dsctract-abgra-i Microbiology- 3 71172-DSC-DSC-FUNDANMATS的生物化学和芳香族植物和芳族植物 - 121162-DSC-DSC-TSC-TSC-TOSTRACITION PORTHANITY PROSTION PROSTION PROSTION PROSTION PROSTION PROSTINAL-241162-11162-2-241162-11162-11162-11162-11162-11162 261162-DSC-MODEM分析方法农村技术-141166-DSC-Nursery技术与管理遥感-441162-DSC-Satellite遥感种子科学-151162-DSC-DSC种子生产统计学（M.A.）-271162-DSC-Matrices Zoology-341162-DSC-Cell生物学和分子生物学m.com.-911162-DSC-DSC管理原理和实践ll.m-101162-DSC-dsc-law and Social Transformation-I Anthropology（M.A/M.Sc. 。)- 811168-DSC-Archaeological Anthropology AGRONOMY-191163-DSC-Principles and Practices of Weed Management BOT ANY- 311163-DSC-Pteriodology, Gymnosperms and Palaeobotany BIOTECHNOLOGY- 351173-DSC-Molecular Biology & Genetics BIOCHEMISTRY- 321165-DSC-Plant Biochemistry CHEMISTRY -21 I I 63-DSC-Physical Chemistry I ENVIRONMENTAL SCIENCE- 33 I 163-DSC-Natural Resource Management FORESTRY- 111163-DSC-Silvicultural Practices GEOLOGY- 421163-DSC-Mineralogy HORTICULTURE- 131168-DSC-Systematic Horticulture HIMALAYAN AQUATIC BIODIVERSITY-361197-DSC-Himalaya: An Introduction
2023 年国际数学家联合会
人工智能、网络安全和数学建模 (AICMM 2023) 旨在为对计算机科学中的数学应用感兴趣的研究人员提供一个论坛。在这次会议上，研究学者和科学家将在计算机科学模型分析中提供有趣和创新的想法的新来源。另一方面，使用现有工具分析算法和数据结构将带来重大进步。通过组织这次会议，我们希望在建立一个定期会议场所以讨论数学和计算机科学这一迷人领域的主题方面取得进一步进展。我们很高兴能够创造新技术来管理新信息技术发展所提供的大量数学和计算知识。
夏季2024年 - 特警数学/Stat Research
责任：在夏季计划的4周内支持16个夏季学者：作为主题教学助理（TAS），以支持将要教书的教师；每周举行5个学习厅课程；充当RA，提供游览，谈论校园的资源以支持学者，身心健康，社交活动；在计划正式开始之前，接受2周的培训；在夏季参加每周3点员工会议并举行报告；在夏季计划之后的一周内跟进董事
数学-II 课程大纲
先决条件：掌握基本的坐标几何、统计学和微积分知识 总接触时长：60 小时 目的：数学是工程专业学生的支柱。数学课程根据工程部门的需求不断变化。教学大纲的设计考虑到了各类学生的新兴需求。课程非常重视各种内容的应用。本课程将培养学生进行精确计算的分析能力，并为学生提供继续教育的基础。 课程目标：完成本课程后，学生将能够 i) 应用克莱姆法则和矩阵求逆的知识来寻找线性联立方程的解。ii) 应用直线、圆、圆锥曲线方程解决实际问题。iii) 应用各种积分评估技术和各种寻找一阶和二阶常微分方程的完全原函数的方法来解决工程问题。iv) 使用偏微分的概念来解决物理问题。 v) 分析实际情况下的统计数据和概率。 单元 1 行列式和矩阵 10 小时 1.1 行列式：4 1.1.1 2 阶和 3 阶行列式的定义和展开。子式和余因式 1.1.2 行列式的基本性质（仅限陈述）和简单问题 1.1.3 4 阶行列式的 Chios 方法 1.1.4 用 Cramer 规则解线性联立方程（最多 3 个未知数）。 1.2 矩阵： 1.2.1 矩阵的定义及其阶。 6 1.2.2 不同类型的矩阵。（矩形、方阵、行矩阵、列矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵、标量矩阵、单位矩阵、零矩阵） 1.2.3 两个矩阵相等 1.2.4 矩阵与标量的加法、减法、乘法以及两个矩阵的乘法 1.2.5 矩阵的转置、对称矩阵和斜对称矩阵、简单问题 1.2.6 奇异矩阵和非奇异矩阵、3 阶矩阵的伴随矩阵和逆矩阵
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。