讯阳文艺网网友提问：
如何实现高中数学课堂的有效教学？
优质回答：
1，兴趣是最好的老师。首先要提高学生学习的学习兴趣，通过挖掘数学知识内在美、游戏活动和学生互相交流活动可以提高学习兴趣。
2，训练是学习数学的有效性的保障。光是听得懂是学不好数学的，知识必须要通过训练才能转化为能力，才能解决数学问题。
其他网友观点
各位家长和老师，我想在这里发表自己的见解，也许有点偏执，但是我朋友是亲身体验了高中五年的学生。我朋友说他在初中数学很好，但是上了高中数学成绩一沓糊涂，尤其在高三，难道初中的数学老师教授的数学方法或者课堂效果很好吗？他给我说的是高中数学课堂不是老师的方法不好，课堂内容不丰富，只是效果真的有点不如人意。
那么如何提高数学课堂的有效率呢？首先，培养高中生对数学的兴趣，你会说高中读书是自己的事，老师只负责讲到教学大纲的知识就行，难道你不觉得兴趣是最好的老师吗？教学课堂必须打破死板的教学模式。
其次不要将分散的知识点灌输给学生，为什么很多同学进入高中数学遇到导数和函数会一头雾水，因为很多课堂里面都是就题讲题，学生很难形成体系，没有体系的传授，学生每当遇到疑难问题会有很大的挫败感。
再者，假如我是高中老师的话，我会更加关注每个学生的思想活动，真正照顾到每个学生的感受，有易入难，渐近式的带入难题，夯实基础，典型的基础题型不断重复，不是有句话叫熟能生巧吗？当自己真正为学生着想，不放弃每个学生才是新时代的老师风向标。
特别是这个社会充满竞争和压力，没有一个学生真的从内心深处讨厌学习。真正为学生服务才是宗旨。
其他网友观点
你应该经常听到类似这样的话，“人要敢于跳出舒适区，尝试新的挑战”
“为什么要跳出舒适区？”
关于这方面鸡汤，好像是个人都能熬出几大罐，但怎么跳？如何以更优美的姿势跳？没人能给出准确的说法。
今天在这里将要告诉你一个新的科学发现，告诉你如何优美的跳出舒适区，更高效的学习新东西。
01 学习的配方
心理学家把我们面对学习的内容，分成了三个区：舒适区、学习区、恐慌区。
舒适区的东西你太过熟悉，他们对你而言完全没有难度，恐慌区的东西又太过困难，你完全无从下手。
你需要在这中间找到一个恰到好处的区域，处在这个区域中，你能时刻学习到新东西，也不会应为面对的东西太难而轻易退却。
这就是学习区。
跳出舒适区已经成为一个烂大街的口号，很多人因此产生逆反心理，
我在舒适区里呆的好好的，干嘛要跳出来卖鸡汤打鸡血，跳出来没跳的更好，到时还回不去了怎么办？
这里可能你误会了，跳出舒适区不是让你摆脱以前的环境，关键在于“学习”二字。
因为你想要自己的技艺水平精进，只能在学习区。
“学习”就是你要进行的挑战与你现有水平要达到平衡。
即，如果这项挑战低于你的技能水平，你会觉得无聊，超出了又会使你焦虑，需要挑战难度和你的现有水平要刚好匹配。
你一上来可能不知道怎么做，但激发自己的最佳状态，稍微突破一下你就能顺利完成。
这里的“挑战难度和你的现有水平” 刚好匹配，到底是一个怎样的配比才行？
科学家们已经发现了一个最优数值：15.87%。
这是美国亚利桑那大学和布朗大学的研究者在2018年刚刚发表的论文，叫《高效学习的85%规则》。
也就是说，你学习一个新的东西和进行一项新挑战，有85%的内容是你熟悉和已经掌握，有15%内容才是陌生的和你完全不知晓的，
那么你通过努力就能掌握新的内容，层层递进，增益水平。
02 15.87%是什么
当前大热的人工智能，其本质是机器学习。
计算机科学家们造就一个计算神经网络，用大量的数据去训练这个网络，使网络能够做到自行判断。网络内部有大量参数随着训练不断变化，如同我们人脑在学习新东西。
每次训练都会让网络对数据自行做个判断，然后数据再给它反馈。如果网络判断正确则巩固原有系统，如果错误，它就调整参数。
这个过程很大程度上还原了人脑的学习过程：只有当你拿不准判断错，才说明你遇到的认知对你而言是新的，你才能学习掌握它。
训练神经网络的数据如果太简单，网络每次都判断正确，无益于它水平提高，但难度太高的话，它的判断参数就摇摆不定，无所适从，导致总是判断错误，
怎样的难度才是最优呢？
计算机科学家用了一个数学模型做理论推导，又用一个AI神经网络学习算法和一个模拟生物大脑的神经网络做模拟实验，得出一个很精确的解：
当你训练一个东西时，你给它的训练内容应该有大约85%是它掌握的，有15%是它不了解的，这能使他的学习效率达到最佳。
03 实验的结果
掌握这套配比关系能让你学习新东西速度更快，学习的快感也更加强烈。
下面是模拟实验的结果，图A示一张等值曲线图，说明的是判断出错率和AI训练效率的关系——
图中横坐标表示训练出错率，纵坐标表示训练次数，颜色表示训练出来的网络的判断准确度，颜色越深表示准确度越高。
可以看到，0.15~0.16的训练出错率，随着训练次数的增长，他的准确度的提升速度是最快的。比如，出错率0.4的区域，训练1000次的水平，仅相当于出错率0.16区域附训练300~350次的水平。
下面图B的三条曲线表示三个不同训练出错率，横坐标是训练总次数，纵坐标是准确度。可以清楚看到，出错率0.16那条曲线，准确度的提升速度是最快的，大大高于另外两条。
计算机科学家们推导出的结果是，当处在15.87%这一出错率下，训练时间能相对其他数值呈指数下降，换做是人在这样的条件下，更容易产生成就感。
03 结语
这项研究主要是讲机器学习，但研究者考察其他领域也得出了同样的结论，包括教学设计，乐器学习，动物训练等多个领域。
这些研究表明，学习一个事物其中要包含15%左右的新内容，在这个点上，学习者的学习投入最佳。
所以每次安排新的学习内容时，应该确保里面有15%的新东西。比如学习英语，要阅读一篇英文文章，其中要有85%的东西是你熟悉的，15的内容包括语法和单词是你不了解的。那么你就能基于原来的基础，看懂这篇文章，并能配合一些资料掌握新的知识点。
所以，之后你想要跳出舒适区，学习新东西可千万不要乱“跳”，所有能带给你提高和成就感的新技艺，一定是基于你已有的水平的，而不能放高射炮搞大跃进，只有将新的学习内容控制在一定范围内，才能让你的学习效率得到最大的提升，新内容与熟悉内容之间的比率就是15.87%。
以上内容就是小编分享的关于.jpg” />
