如何提高教学效率

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  摘 要:针对《线性代数》课程特点、学生学习现状,结合自己教学经验,从课程知识体系构建,教师授课内容和方式等方面提出自己的几点教学思考和建议,希望提高学生的学习兴趣,增强学生对抽象概念的理解,最终达到提高教学效率的目的。
  关键词:构建知识体系;应用案例;课程联系;现代化教学工具
  当下全国大部分高校的《线性代数》课程教学多采用理论教学模式。在现有的理论教学模式下,本科生往往很难理解课程中的一些抽象概念或定理,更不能体会这些抽象概念或定理的应用性,从而无法了解《线性代数》的重要应用价值。而《线性代数》本身是一门十分实用的数学课程,在解决等许多实际问题时,通过建立数学模型,转化为《线性代数》中的某个知识点来解决。同时,《线性代数》这门课中包含着许多重要的数学思想和方法,如归纳、递推、类比,变换、构造、化归等等,学生应该在学习这门课的过程中,提高自己解决问题的创新能力。我们就如何帮助学生提高学习兴趣,在掌握基本知识理论的前提下,达到灵活运用的目的,从而提高课堂教学效率,并提出几点教学体会。
  一、构建线性代数课程知识体系
  在讲授线性代数前,应让学生明白线性代数这门课的的内容体系,构建合理的知识结构图,使其了解线性代数各部分内容之间的密切联系。目前,大多数《线性代数》教材主要内容按编排顺序依次为:行列式、矩阵、向量、线性方程组,特征值与特征向量、二次型和线性空间与线性变换七部分。对于整个线性代数的内容体系来说,其基本理论核心应是线性空间与线性变换,而矩阵是我们一个重要的研究工具,我们在研究向量、线性方程组,特征值与特征向量、二次型和线性空间与线性变换时,都需要将其表现为矩阵的形式,对矩阵进行适当操作,来解决对应的线性变换问题。
  个别学校由于学时有限,线性代数与线性变换部分内容已被削减。这种情况下,我们可以将求解线性方程组问题,看成线性代数的一个很重要的应用。而其他部分内容,可以看做围绕线性方程组展开。我们知道,任何一个线性系统,都可以将其总结为一个线性方程组。研究这个线性系统,实际上就是研究其对应线性方程组解的问题。如何研究一般的线性方程组的求解问题呢?我们需要借助的是矩阵的初等行变换;如何分析线性方程组解的结构呢?我们需要知道向量和极大无关组的概念;而特征向量可以看做线性方程组的特殊的解,这个解满足被方程组对应的系数矩阵作用后,得到的是与其共线的向量,共线向量对应的常数正是矩阵的特征值。而对于行列式来说,它是我们再研究上面所有内容中都会使用到的一个工具。
  二、适当增加应用案例
  在授课内容方面,教师在讲授各个知识点时,适当增加应用案例,便于将抽象的概念具体化、形象化。我国高校现行线性代数课程,过分注重概念、定理等抽象理论体系而疏离于生活实际的现状,那么在课堂教学中,作为教师的我们可以适当地引入和联系一些丰富、生动的应用实例。下面我们举几个例子,将《线性代数》这门课中的一些抽象概念或者定理形象化。
  例如,在讲解矩阵乘法时,我们可以从密码学入手。在军事等领域,我们常常需要对所传递的信息进行加密处理,那么矩阵乘法可以作为一种加密方式。假设,我们想传递给对方的消息是over,这个单词中的每一个字母,按照英文的字母表顺序A→B→C→D→…X→Y→Z,分别对应的是数字15、22、5、18,那么我想传递出去的信息可表示为A=15 22
  5 18,为了避免信号被敌方截获后识别我方意图,我们对该信息进行加密处理,我们选择矩阵B=2 1
  5 2对信息进行加密,这样对方接收到的信号为:
  C=2 1
  5 215 22
  5 18=35 62
  85 146
  对方收到信号C后,需要将信息转换成我方发送的真实信息,这时就需要一把密钥,密钥即为B-1=-2 1
  5 -2,通过密钥B-1,立即就能得到真实信息A=B-1C。
  再如,在讲授向量组的秩和极大无关组这个概念时,我们可以与三原色的概念进行类比。极大无关组指的是向量组中r个线性无关的向量,并且满足向量组中任意r+1个向量均线性相关,而极大无关组中向量的个数r就是向量组的秩。我们知道红、黄、蓝是色彩中不能在分解的三种颜色,我们称之为三原色。从三原色出发,我们可以合成所有颜色,但是如果在三原色中随机去掉一种颜色,余下的两个颜色均不能合成去掉的颜色,实际上就是一个“极大无关组”的概念。通过这个例子的引入,可以帮助学生很好的理解极大无关组这个抽象的概念。
  三、加强《线性代数》與其他课程的联系
  教师在讲授《线性代数》部分内容时,应该与学生已学其他课程内容有机联系起来,更加能突出《线性代数》这门课的应用价值,从而提高学生掌握知识、运用知识的能力。例如,《高等数学》课程中,判定多元函数极值时,有如下充分条件:
  定理[1].若函数z=f(x,y)在点(x0,y0)的某邻域内具有一阶和二阶连续偏导数,且fx(x0,y0)=0,fy(x0,y0)=0,令A=fxx(x0,y0),B=fxy(x0,y0),C=fyy(x0,y0),
  则:(1)当AC-B2>0时,具有极值,且A<0时取极大值,
  A>0时取极小值。
  (2)当AC-B2<0时,没有极值。
  (3)当AC-B2=0时,不能确定。
  在讲授《线性代数》二次型时,我们可以将二次型的正定和负定部分内容和上述定理联系起来。上述定理结论(1),实际上就是用顺序主子式法对对称矩阵A B
  B C有定性的判别。
  又如我们可以应用矩阵的思想讨论《概率论与数理统计》多维随机变量及其独立性的,可以应用线性方程组理论讨论《控制论》中的线性系统,等等。由于篇幅有限,作者就不一一赘述了。可见,现代化教学手段也是有效的辅助教学工具,尤其在《线性代数》内容与几何联系起来时,可为学生形象、生动地演示线性变换的过程和结果。
  参考文献:
  [1]高等数学(第七版).同济大学.北京:高等教育出版社,2014.
  作者简介:李想(1986-),女,辽宁阜新人,博士,讲师,非线性发展方程。
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