課堂教學建模

① 如何通過三級建模 構建高效課堂模式

在我國基礎教育課程改革十二年後的今天，許多學校都積累了豐富的課改經驗，有的版已經初步形成權了自己的教學特色。但要深化基礎教育課程改革，落實新的課程標准，體現課程改革的基本思路和理念，需要有穩定的教學模式，才能使學校的教學經驗相對固化下來，便於青年教師按照新課改的要求盡快入軌。教學模式是在一定的教學思想和教學原則指導下相對穩定的教學結構和基本框架，是課改理念的基本載體，任何新的教學思想教學原則都要通過課堂教學模式來落實，所以有些專家說：課改進入深水區，改到深處是模式。
一所學校如何才能做到既有大致統一的教學思想，使全體教師有所遵循，又能體現不同學科的教學特點和不同教師的教學風格，做到既規范又靈活；既對廣大教師有基本的要求，又不抹殺學科之間的差別，更不限制教師的創造性和積極性，使每個教師形成自己的教學風格。學校可以通過三級建模的方式逐步做到：一校一模，一科多模，一模多法。

② 中職公共基礎課堂建模教學方式有哪些

教學方式是指教師在要求學生獲取知識，提高能力，
獲取學習方法的過程中所採用的方式。包括談話式、
談論式、歸納式講授式、重難點講授法、實踐活動式等。

③ 數學教育考研 考哪些科目

英語政治數學

1.英語和政治是必須考的。

2.接下來有些學校要考數學,有些直接是2門專業課。版

3.建議根據具體學權校提問或者查找該學校的歷年考研大綱.上面有規定詳細考試科目的。

4.專業課不是教育學,而是幾門並在一起的.一般來說有教育學原理外國教育史中國教育史教育研究方法教育心理學等等。

5.以北師大為例，

初試科目：政治、英語和數學（線性代數、數學分析）；

(3)課堂教學建模擴展閱讀

一、須使用數學一的招生專業

1.工學門類中的力學、機械工程、光學工程、儀器科學與技術、冶金工程、動力工程及工程熱物理、電氣工程、電子科學與技術、信息與通信工程、控制科學與工程、網路工程、電子信息工程、計算機科學與技術、土木工程、測繪科學與技術、交通運輸工程、船舶與海洋工程、航空宇航科學與技術、兵器科學與技術、核科學與技術、生物醫學工程等20個一級學科中所有的二級學科、專業。

2.授工學學位的管理科學與工程一級學科。

二、須使用數學二的招生專業

工學門類中的紡織科學與工程、輕工技術與工程、農業工程、林業工程、食品科學與工程等5個一級學科中所有的二級學科、專業。

④ 如何培養學生的建模能力

培養學生的建模能力。

１、教師要帶頭轉變觀念，增強自身「用數學的意識」，重視數學與現實生活的聯系。九年義務教育裙上教學大綱與人教版的教科書，十分重視數學與生活實際相結合，注意培養學生解決實際問題的能力，教師要仔細體會，努力挖掘，使學生切實受到「把實際問題抽象成數學問題的訓練」。

２、強化對學生進行數學語言轉換能力的訓練。

３、大力加強數學思想方法的教學，物別對數學模型的思想方法，要加以更多的關注，使之落實到實處。學者們對初中數學教材的研究表明，頻數在４０以上的數學思想方法，數學模型的頻數最大，教師如能在平時的教學中充分暴露思維過程，善於引導學生分析數量關系，注重數學模型思想的滲透。

⑤ 如何通過抓取教育大數據來深化課堂教學改革

現代信息技術的發展為大數據的收集和分析提供了無限的可能，大數據時代的這一趨勢也對教育產生了巨大的影響：一方面，在科技理性的指導下，通過多維度收集學生行為的數據並進行模型建構，可以對學生的學習行為進行預測;另一方面，大數據時代的人文主義轉向使人們更關注教學活動的適應性，教育大數據的挖掘和利用可以更好地實現適應個人需求的定製化教學。

國際數據公司(IDC)認為大數據時代數據有4大特點——數據的規模大、價值大、數據流轉速度快以及數據類型多。大數據的挖掘和利用對教育——特別是課堂教學——產生著深遠的影響。學習科學家索耶認為：越來越多的學習將經過計算機中介發生, 並產生越來越多的數據,我們有必要運用這些數據分析什麼時候有效的學習正在發生。所以數據挖掘可以用於探究行為與學習之間的關系,如學習者的個體差異與學習行為之間有何關系,不同行為又會導致何種不同的學習結果等。2012年美國發布《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》(Enhancing Teaching and Learning through Ecational Data Miningand Learning Analytics)提出大數據時代教育數據的特點：具有層級性、時序性和情境性，其中數據的層級性指，既收集教師層面的數據也收集學生層面的數據，既收集課堂數據也收集活動數據，為後期模型的建立提供了多維度的資源;數據的時序性是指，數據是實時的、連續的，為材料的前沿性提供了保障;而數據的情境性是指，數據是基於真實情境脈的，保證了模型的信度。

大數據技術能夠促進以學生為本的學習，數據不僅僅是科技理性指導下收集數據和擬合成模型，並針對學生的群體行為做出預測判斷，還可能在固有模型的基礎上，通過診斷學生在課堂中的行為表現，對固有模型進行修改，使課程內容更加適合學生的長尾需求，實現個性化教學。大數據的利用可以支持對教育活動行為的建模預測，還可能支持教育實踐中的適應性教學。前者是後者的基礎，後者是前者的深化。

建模與預測導向的大數據應用

大數據時代數據促進教育變革的方法之一是收集和分析處理數據，並進行預測。現如今，由於數據記錄、存儲與運算的便捷性，海量的、多層次的數據可以便捷地加以收集，由隨機抽樣帶來的誤差因此減小，建模和預測可以基於全數據和真實數據，因而就更為精確。大數據時代通過探求海量數據的相關關系獲得盈利的最成功的案例是亞馬遜的市場營銷，亞馬遜收集讀者網上查閱行為和購買行為數據，建立讀者偏愛閱讀模型，預測讀者購買的群體行為，實現書籍的推薦。近幾年，教育研究的對象逐漸關注學生的學習行為，其背後是一種學習觀的轉變，學習被視為一種識知的過程(knowing about)，識知是一個活動，而不是將知識作為一個物品加以傳遞。識知總是境脈化的，而不是抽象的和脫離於具體情境的。識知是在個體與環境的互動中交互建構的，而不是客觀准確的，也不是主觀創造的。所以，學生的行為活動數據被認為是可以反映學生在學習過程這一情境化的動態變化進程中的情況。海量、多層次、連續的行為數據在收集後被擬合成模型，實現預測，如學習管理系統(LMS)的運用。然而，由於建模和預測依賴的基本原理為數理統計，其預判對象主要是學生的群體行為。

1.案例分析

學習管理系統(Learning Manage System)簡稱LMS，是基於網路的管理系統平台，用於監控學生學習活動行為，識別和預測學困生(student at-risk)，並為其提供相應的幫助。大多數LMS包括5個部分：有和課程相關的學習資料、用於確保學生提交作業與完成測試的評價工具、用於溝通的交流工具(如郵件、聊天室等)、用於確保教師記錄和存儲學生的學習活動並發布活動截止日期的課程管理工具、用於幫助學生學習回顧和跟蹤學習進程的學習管理工具。在高校大量使用的BB(Blackboard)平台就是一個常見的學習管理系統。系統記錄了學生參與選修的網上課程的種類、在線時長、閱讀和瀏覽的文章數量，反映學習者的學習行為。2008年，Leah P.Macfadyen和Shane Dawson教授在加拿大不列顛哥倫比亞大學通過分析5個本科班級使用BB平台選修生物課的數據，建立了預測模型。平台記錄了學生課程材料的使用情況、參與學業交流情況和完成作業提交和考試情況。大數據時代教育數據記錄的層級性在這裏充分顯現，課程材料的使用包括記錄在線時長、郵件的閱讀時間、郵件的發送時間、討論信息的閱讀時間等。參與學業交流記錄了發布新討論的時間、回復討論的時間、使用搜索工具所花的時間、訪問個人信息的時間、文件的瀏覽時間、瀏覽誰同時在線的時間、瀏覽網頁連結的時間等等。評價模塊記錄了評價的閱讀時長和提交評價的時間等。通過應用統計工具描述散點圖，發現了在LMS記錄下學生在線時長和學業表現呈相關關系。在進行多元回歸時，研究者發現，學業成就處在後四分之一的學生在線時間略長於平均時間，而學業成就處於前四分之一的學生的在線學習時間低於平均水平。緊接著，研究人員為了作出預測，利用邏輯斯特回歸生成了一個預測模型，通過收集學生的新的行為數據，預測學生是否處於真正參與了學習活動，並得出如下結論：討論舉行的次數、郵件信息發送量和測評的完成情況這三個維度構成的模型可以預測學生的學業水平情況。

大數據時代，通過探求學生行為與學業水平之間的相關關系，建立模型，實現預測，能夠對課堂教學產生重要影響。然而，數據建模過程中，為了保證模型的效度與信度，極端個別數據被處理，使模型只能實現群體行為的預測，不能針對學習者個體實現定製化和個性化。

2.建模與預測的不足

數據建模與預測的背後充分體現了實證主義的思想和方法。19世紀上半葉，以孔德為代表的社會學家提出了實證主義的基本信條：利用觀察、分類，探求彼此的關系，得到科學定律。實證主義的哲學思潮到20世紀60年代，演變成一種科技理性，實踐知識逐漸染上了工具性的色彩，專業活動存在於工具性的解決問題之中，所有的專業活動都被視為釐定目標、套用已知的方法解決問題的過程。這一期間，大量的學科被系統地整合發展，甚至包括教育學和社會學這樣的「軟科學」。用證據解決未知的問題，用數據預測未來一時成為潮流。

學生活動行為數據的建模尤其側重體驗實證主義的思想，模型注重成功教學行為的共性，忽視教師與學生群體的獨特性需求時，科技理性的主導有可能使課堂教學被視為獨立於真實境脈的模塊，只要教學行為取得成功，就會被數據抽象化，形成模型，對學生群體行為產生預測。科技理性有賴於人們認同的共有目標，教學實踐目標的釐定極其復雜，包含巨大的不確定性和獨特性，甚至，由於社會角色的不同，還會帶來價值沖突。一個穩定的、為所有人所認同的目標不復存在，依據科技理性精神和方法推理預測的行為模式並不可能滿足每一個人的需求，教育變革在大數據時代下出現新的取向。

從數據模型到支持適應性學習

在數據建模的基礎上實現教學的適應性是大數據時代促進教育變革的另一成果。數據建模及行為預測依舊屬於科技理性指導下的行為模式，可能會造成忽視學生個性需求的現象，而個性化需求正是知識社會的重要特徵，個性化的教育也受到教育研究者、政策制定者和教育實踐者越來越多的關注。教育系統設計專家賴格盧斯認為，教育投入沒有達到效果的一個很重要的原因是忽視了社會的轉型。「社會已經從工業社會步入了資訊時代，勞動力市場對人才的要求不再是工業時代在流水線上操作的工人，而是具有創新性思維、決斷力強的知識性人才。」教學面臨從產生清一色的勞工轉向產生有判斷力和適應性能力的人群。2010年，OECD的報告《The Nature Of Learning》中指出，適應性能力(adaptive competence)是21世紀核心競爭力，包括在真實的境脈中靈活並有創造力地使用有意義的知識和技能。吳剛在《大數據時代的個性化教育：策略與實踐》中提出了個性化教育的必要性和必然性，指出「只有利用信息技術所提供的強大支持，才有可能真正實現個性化學習」。大數據時代的來臨，正是個性化教育發展的一個良好契機。2012年，美國頒布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》，提出大數據時代，通過收集在線學習數據，對數據進行分類和探尋數據之間關聯的方式挖掘數據，形成數據模型。通過學生行為和模型的互動，形成適應性學習系統。概言之，我們可以以對行為數據的充分利用為基礎，改變教學的內容和進度，構建適應性評價和教學系統，充分實現教育的定製化，滿足學生的長尾需求。

1.案例分析：
適應性教學系統又稱適應性學習系統，(Adaptive Learning Support System)，簡稱ALSS系統，強調基於資源的主動學習，認為學習不是知識的傳遞，而是學習者的自我建構。自上世紀90年代以來，研究者開發了不少適應性學習系統，如1998年De Bra開發的AHA系統，2003年，Brandsford和Smith開發的針對任務型學習的MLtutor系統，以及近幾年頗受關注的翻轉課堂(Flipped Classroom Model)簡稱FCM系統。

• 內容傳遞模塊：傳遞相關知識與信息支持學生的學習。
  

• 學習者資料庫：存儲學生在參與教學活動中的相關行為。

• 預測模塊：包括學生信息和學生行為數據，跟蹤學生的學習，並做出預判。

• 顯示模塊：為學生生成行為報告。

• 自適應模塊：根據學生行為生成的報告，反饋到預置模型，為模型做出相應的改變，使之更符合學生。

• 干預模塊：使教師、系統管理者和領導可以在系統運行時實施人為干涉。

學習者學習相關學科內容時，學習行為被記錄跟蹤下來，學生的學習行為數據被傳送到後台，記錄在學習者資料庫內，作用於預測模塊。預測模塊通過改變內容傳遞模塊，再次作用於學習者。在整個過程中，教師、教學管理者起干涉作用。

適應性學習系統是一個交互的動態系統，系統往往會提供給學生一些學習行為建議。奧地利針對學生的問題解決的過程設計了一個適應性學習系統。適應性學習系統的第一步是教育數據挖掘(ecational data mining)，簡稱EDM。數據挖掘的過程包括數據收集、數據預處理、應用數據的挖掘和詮釋評價發展結果。Moodle提出了CMS數據挖掘系統(Course Management System)。研究者先使用原始數據進行建模，第一步是原始數據的收集，原始數據大約包含2007年73名用戶產生的28000活動例子，2008年97名用戶產生的265000份解決問題的案例和2009年45名用戶產生的115000個活動案例。除了記錄學生解答問題時產生的數據，原始數據還收集了學生的信息、問題的信息和解決問題的步驟;在對數據進行分類後，歸納出問題解決的類型，利用很擅長擬合連續數據的Markvo Models(MMs)的一個子模型DMMs擬合了如上的連續性數據，通過添加判斷學生學習行為的結果模型和一系列監控和調節模塊，構成了整個面向問題解決的適應性系統。當學生使用這個模型時，模型會根據學生的行為數據為學生提供他們所偏愛的解決問題的過程與方法。

除了適應性教學系統，還有適應性評測系統。LON-CAPA(Learning Online Network with Computer-Assisted Personalized Approach)是一個計算機輔助的個性化網路學習測評平台，平台不提供課程設計和課程目標，而是一個教學工具。CAPA通過後台記錄學生的基本資料，學生參與的互動交流、學業情況，針對學業課程中的疑難點，提供個性化的考試資源。

2.適應性轉向的意義

在大數據時代，科技理性指導下的模型預判在面對結構不良的問題時顯得應對能力不足。科技理性指導下的數據建模忽視學習的真實境脈，只能支持群體行為的預判，模型的推廣可能會使人們忽視其實踐成功背後的個體經驗與具體情境，從而導致科技理性與哲學思辨對抗。然而，完全依靠哲學思辨和經驗進行教學不僅不利於教育學科系統理論性的發展，也不利於課堂實踐的管理與教師的培訓。唐納德·A.舍恩提出了一種適應性思維模式。他指出：「如果科技理性的模式在面對『多樣』的情境時，是無法勝任、不完整的，甚至更遭的話，那麼，讓我們重新尋找替代的、較符合實踐的、富有藝術性及直覺性的實踐認識。」適應性學習是在系統理論知識的指導下，針對個體差異，使學習內容和活動高度個性化的學習方式。

適應性平衡了理性與經驗的兩難，英國學者Hargreaves(1996)首次提出基於證據的教育研究向醫療診斷學靠攏。臨床診斷學和教育的相似之處在於，他們都要面對變動不居、極其復雜的環境，在這樣一個結構不良的系統中，充分意識到客體(患者或者學生)的獨特性與共性，利用系統的專業知識解決問題。

Ralf St. Clair教授在參考醫學臨床實踐研究的三要素後提出基於證據的教育研究的三要素——研究的證據、教育工作者的經驗、學習者的環境與特點。其中，行為預測關注的是研究的證據，而適應性學習系統的建設則關注的是教育工作者的經驗和學習者的環境與特點。

從預測行為到支持適應性教學的轉向，是一種人文主義的轉向，教育研究的重點從關注研究的證據走向關注教育工作者的經驗與學習環境特點，關注以證據支持個性化學習的實踐變革。證據不再是其在科技理性時代所處的指導決策的角色，而是被視作一種資源，教育工作者在大量的基於證據的課堂教學決策中找尋最適合自己特點和學生特點的方式，推進課堂教學流程。也就是說，大數據的更重要價值在於支持適應性學習，滿足個性化學習和個性化發展的時代需要。數據的預測功能依賴於大數據收集數據的全面性與處理數據的便捷性，根據統計學原理對群體行為做出預測，一定程度上弱化了個體特徵和具體情境。其主要指向行為預判。而適應性是在模型與客體的交互作用上改變模型，如圖3所示，數據的適應性運轉模型比預測模型多了一個循環(loop until)系統，使其更加契合個人需求，其主要指向實踐改進。預測是支持個性化學習的基礎，而支持個性化學習是預測功能的深化和轉化——從整體人群到個體學習者、從理論模型到實踐策略的轉化。

分析與啟示

大數據時代由於數據量大，數據收集與攜帶便捷，使海量學生行為數據被挖掘、收集，通過數據建模對學習者行為的分析變得比前大數據時代更為全面和可靠。數據時代在數據的挖掘和預測上固然潛力十足，但是大數據時代更多的價值是滿足學習者的適應性長尾需求，在預測行為的基礎上，修改教學模式，使之個性化與定製化。從數據建模走向支持適應性教學，支持對象從群體轉向了個人，對教育活動的影響從對行為的認識轉向了教育活動的實踐，從科技理性指導下的去境脈轉向了基於真實情境的教學活動。

走向適應性，不僅改變人類行為方式，更重要的是改變了認知方式。前大數據時代人們在科技理性的指導下完全被數據證據左右(driven by the data)，教師和學生、教育決策者和學校形成傳統社會契約關系，當事人把自己百分之百地交給專業工作人員，而專業工作人員遵守契約，對當事人全心全意地負責，從而使專業工作人員享受至高無上的壟斷性地位。大數據時代，教師不再是知識的控制者，他通過參與學生的學習活動，根據學生的先擁知識和認知特點、個性需求，不斷地調整教學步驟、教學進度和難度。學生不用完全將自己有如病人交付給醫生一般完全託付給教師。在學習的過程中，通過與教師的互動交流，在教師的協助下，成為自己學習的主體，控制並對自己的學習負責。由於教師精力有限，大數據時代下網路計算機輔助學習系統可以為教師和學生提供輔助指導的機會。

盡管如此，一方面，我們要擁抱大數據給我們帶來的便捷的生活和高質量的教育，另一方面，我們需要保持警惕和防止因果關系和相關關系的誤用，並且維護數據安全。

在推理方面，教育工作者需要警惕將相關關系和因果關系誤用，以Leah P.Macfadyen教授的前述案例為例，BB平台在線時間的長短和學生的學業成就有相關關系，而非因果關系，成績優異的學生在線時間低於平均在線時間，但不能說低於平均在線時間的學習導致學生成績優異而要求學生減少在線學習時間。

此外，在信息安全方面，學生和教師的大量信息被收集和使用，在使用的過程中，必須制定相關私隱保護法，保證信息的安全，警惕數據濫用。學生的行為數據也不可以作為教師教學評優的依據，讓大數據真正成為支持教學變革、提升教學效能、促進學生發展的手段，而不是控制教師和學生的工具。

⑥ 如何培養學生的數學建模能力

摘要：隨著全球經濟的發展，計算機的迅速發展，利用計算機去解決數學問題再用數學去解決實際問題顯得尤為重要，而數學建模就是利用計算機與數學解決實際問題。本文從四個方面論述了現代數學應用中數學建模的重要性，詳細闡述了數學建模在生活中的應用和怎樣在學校教育中開展數學建模的教學這兩個問題。通過對四個方面即概念、重要性、應用、養數學建模的能力的深刻論述得出結論，數學建模是架於數學理論和生活實際之間的一個橋梁，讓人們看到了數學建模的價值，體會到數學建模的教學在現代教育中的重要地位和作用。
關鍵詞：數學建模；綜合素質；教學；數學應用
（一）數學建模的概念
數學建模非常廣泛、簡單，它一直與生活、學習息息相關。例如，在學習中學數學的課程時，根據應用題的已知量列出的數學等式就是最簡單的數學模型，對方程進行求解的過程就是在進行簡單的數學建模。數學建模就是應用數學模型來解決各種實際問題的方法。也就是通過對實際問題的抽象、簡化、確定變數和參數、並應用某些「規律」建立變數，參數間的確定性的數學問題（也可稱為一個數學模型）求解數學問題，解釋驗證所得到的解，從而確定能否應用於解決實際問題的多次循環，不斷深化結果。它是用數學方法解決各種實際問題的橋梁。
（二）數學建模的思想內涵      

⑦ 簡單說說自己的數學課堂教學是怎樣體現建模思想的

「興趣是抄學習之母」，沒有興趣襲是學不好的。因為有興趣，學生就會產生積極的情緒；為滿足好奇心，學生就要看、要聽、要想、要問，思維也被激活。教師精心設計教學，就是要激發學生學習的興趣，並在成功的體驗中使學生的興趣收到保護和激勵。教師要善於通過各種手段，找准教學的切入口，誘發學生的求知慾。

⑧ 怎樣才能學好高中數學呢

高中數學輔導怎麼樣?高中數學輔導有用嗎?

在中學和小學,在這個階段,數學的難度還不是很大,家長就可以在家輔導孩子學習,但是到了高中數學的難度就比較大,已經提升了,不光是一個檔次,對於很多學生來講,總是不會總是摸不透家長再旁邊也沒有辦法.在這個時候就需要高中數學輔導老師了.請高中數學輔導老師有用嗎?

孩子在輔導班上課

自從上了高中,對於很多學生在數學學科這個方面,他們學得很吃力,老師的講課速度不光會,並且有時候還跟不上,或者你沒有聽懂.通過高中數學輔導老師來幫助你彌補自己上課沒有聽懂的地方,最終可以提高學習成績.

⑨ 高中數學建模小論文

高中數學建模的三種教學形式
作者（來源）：左雙奇* 位育中學 發布時間：2007-09-06

高中數學建模的三種教學形式
左雙奇* （位育中學）

問題的提出
數學建模的教學實踐在我國己有十多年的探索了,新的國家課程標准和新的教材都將數學建模內容列入學生必修內容。在探究性學習的探索中，一些學校選擇了數學建模做為突破口；在進行數學課題學習的教學實踐中，數學建模是其中的一種重要形式。近年來，我校為配合上海市中學生數學知識應用競賽，對數學建模教學進行了積極的探索，針對人為地將數學建模教學與曰常課堂教學相割裂、教師和學生對數學建模這種具有多樣性、新奇性的學習形式存在的畏難心理等困難，我校在數學建模的教學中主要採用了以下循序漸近的三個不同層次的教學形式來克服以上的困難。
研究方法和過程
一、常規課堂教學中的數學建模教學
廣義地說，一切數學概念、數學理論體系、數學公式、方程式和演算法系統都可以稱為數學模形。如「橢圓的方程及圖象」就是一個數學模型，「用『二分法』求方程的一個近似解」也是一個數學模型。針對學生在數學建模中不會對實際問題進行抽象、簡化、假設變數和參數，形成明確的數學框架的困難，我們在常規的數學課堂教學中，有意識地選擇合適的教學內容，模仿實際問題中建立數學模型的過程，來處理教材中常規的學習內容，從而為學生由實際問題來建立模型奠定基礎。
譬如,對於二面角內容的教學,在學生原有生活經歷中,有水壩面和水平面成適當的角的印象;有半開著的門與牆面形成角的印象,那麼我們在讓學生形成二面角的概念時,應當從學生已有的這些認識中,舍棄具體的水壩、門等對象,而抽象出「從一條直線出發的兩個半平面所組成的圖形叫做二面角」，在這里，半平面是相對於水壩攔水面、門等的具體對象而進行合理假設得到的理想化對象，而在進一步研究如何度量一個二面角的大小時，我們是讓學生提出各種方案，然後通過討論、比較各方案所定義的幾何量對給定的二面角是不是不變數，同時又簡潔表達了二面角中兩個半平面閉合程度的大小。以上關於二面角的概念及其度量方法的教學過程，實際上就是建立數學模型並研究模型的過程。
這個教學案例說明，在常規的曰常課堂教學中，完全可以選定適當內容，創設出數學建模的教學情景來處理教學內容，從而為學生真正面對實際問題來建立模型、研究模型創造條件。
二、教師提供問題的數學建模教學
教師提供問題的數學建模，基本上同目前開展的大學生、中學生數學建模競賽中需要完成的建模任務相同。這種形式的數學建模學生不需要自己選定實際問題研究，而是由教師選定適合於學生水平的實際問題呈現給學生，在教師的啟發、引導下，學生小組通過討論，自己完成模型選擇和建立、計算、驗證等過程,最後用小論文的形式呈現自己的研究成果,這種形式的數學建模學生已真正接觸到實際問題,並經歷建模的全過程。
經過了曰常課堂教學中的數學建模教學,學生對什麼是數學建模已有了一定的認識,並已經歷了由具體問題抽象出明確數學框架的鍛練,因此,我們在這種形式的數學建模教學中,主要是加強以下幾個方面的教學。
1．提供的實際問題必須難易適度,應當適合於學生的認知水平。對於較難的問題,我們往往給出必要提示,如啟發學生通過提出合符常理的假設來將復雜的問題化為可以建模的問題;通過提示學生設定相關變數來達到使模型容易建立等。
教師可從選定的實際問題、模型假設、變數設定等方面來控制難度，其中模型假設和變數設定是直接影響到模型建立的關鍵因素，對此關鍵點教師沒計適當的教學形式，是「教師給定問題型」建模教學的關鍵。
2.在「教師給定問題型」的數學建模的實踐中，學生將經歷建模的全過程，其中在模型的求解這一環節，往往需要藉助計算機選擇一個合適的數學軟體平合，通過數學實驗來求解模型。我校近年來，對這一環節的教學比較重視，每年都對將參加上海市中學生數學建模夏令營的學生團隊進行數學軟體Matlab的使用輔導，通過使學生精通一種軟體的使用，再介紹學生自己鑽研其它幾種數學軟體的使用，從而為學生正確求出模型的解，鋪平了道路。
3.在近五年對學生的輔導過程中，我們感到以下一些問題可用來訓練學生的數學建模能力，它們是：（1）路橋問題，（2）限定區域的駕駛問題，（3）交通信號燈管理問題，（4）球的內接多面體問題，（5）螺旋線問題，（6）最短路問題，（7）最小連接問題，（8）選址問題，（9）麵包進貨問題等。
4.在「教師給定問題型」的數學建模實踐中，學生的研究結果，必須會用論文進行表達，會表達自己的研究思路及結果，是一個學生綜合素質的體現。由於數學建模論文的撰寫有一定的格式要求，當然這種格式要求是為了更好地使作者展現自己的研究結果，也是對論文質量的保證。所以，我們在教學中對學生論文撰寫的格式進行了專門的輔導，一般地說，中學生的數學建模論文格式，應當具有以下的形式。
（一） 論文摘要：做什麼？用什麼方法？藉助什麼工具？得出什麼結論？為什麼用這個工具？所得結果還有何推廣應用？
關鍵詞：用以體現論文主要特色的幾個詞彙。
（二） 問題的重述：用自己的語言將問題重述一遍，有自己的理解。
（三） 必要的假設或假定：（1）根據實際情況假定，要合乎常理，簡化原始問題；（2）變數的定義和聲明。
（四） 問題分析：變數之間會有什麼關系？已知了什麼？需在數學上解決什麼？
（五） 模型：能夠寫成數學表達式的一定要寫，可用幾種不同的模型。
（六） 模型求解：用各種手段、包括藉助計算器和計算機得出結論。
（七） 問題的討論：模型及使用的工具的優缺點（准確性、局限性），所得結論和所用方法可否延伸到其他領域。
（八） 附錄：引用的原始資料，編寫的程序等。
從以上八個方面對學生進行輔導，提出要求，將會有效保證學生正確用論文表達自己的研究結果。

三，學生自選問題的數學建模教學。
有了前面兩種形式的建模教學。學生具備了一定的建模水平後，就可進入學生自選問題的數學建模教學階段了。這一階段是要求學生依據自己已掌握的建模知識和具備的經驗，自己選定一個實際問題，通過建立數學模型加以解決，最後以論文的形式反映自已的研究成果。這一階段的數學建模教學實踐，若開展的好，則廣大學生在解決實際問題中所表現出的挑戰困難的勇氣和豐富的想像力都將是我們老師始料未及的。近年來我校在這種形式的建模教學實踐中，主要是加強了如下三個方面的指導。