电子信息工程专业_浅议高等数学教学中的信息素质培养

时间：2019-04-13 03:18:59　来源：柠檬阅读网本文已影响人

　　信息化社会要求教育信息化，即教育手段的信息化，培养的人才能适应信息化社会的需要，即教育目的信息化。教育信息化中最基本的要求是培养学生的信息素质。本文探讨在《高等数学》课程的教学工作中，如何培养学生的信息素质。
　　一、信息素质的内涵
　　信息素质是美国信息产业协会主席波尔首先提出，其定义是利用大量的信息工具及主要的信息源使问题得到解决的技术和技能。随着研究的不断深入，对信息素质的界定也不断发生改变。普遍认可的定义是：个体对信息活动的态度以及对信息的获取、分析、加工、评价、创新、传播等方面的能力，包括信息意识、信息知识、信息能力和信息道德。简言之，信息素质就是我们掌握和运用信息技术的能力。
　　信息素质是在信息时代的基本生存技能。如何培养学生的信息素质就是需要解决的首要问题。一般应该从如下几方面来培养学生的信息素质：1.高度重视，夯实信息素质教育基础；2.明确目标，增强信息素质教育效果；3.突出重点，确定信息素质教育内容；4.分类指导，构建信息素质教育模式；5.相互渗透，加快文化课程教学；6.发挥优势，凸现图书馆教育功能；7.齐抓共管，形成信息素质教育氛围。
　　高等数学作为其它绝大多数学科专业的基本逻辑工具和语言，在培养学生信息素质上的重要性毋庸置疑。在许多科技领域内，信息的一般表现形式或载体是一系列数据，而且对这些信息数据的获取、分析、加工、评价、创新、传播等处理的基本（甚至是唯一）的工具和方法就是数学或数学模型。
　　二、信息化是信息素质培养的必要条件
　　高等数学教学信息化是教育信息化的一个构成部分。教育信息化主要体现在如下四个方面：1.信息化教学环境；2.信息化教学资源；3.信息化教学观念；4.信息化教学实践。
　　教育信息化也就是教学软、硬件系统的信息化。目前大多数院校教育信息化建设已基本完成。师生在这种信息化环境中自觉不自觉地受到信息化浪潮的冲击。
　　用“信息时代教育观”考察传统教学与信息化教学，最重要区别是：传统教育追求统一和效率的集体教学模式，强调对现有知识的学习，迷信书本和权威，强调循序渐进。这种模式不可避免地会忽视学生的个性，使其潜在能力和创新思维受到一定程度的压抑。信息化教学充分尊重学生的个性需求，使其潜能得以充分发展。具体到高等数学的教学实践，传统的教学模式就是所有教师用几乎完全类似的程序讲授完全相同的内容，所有的学生也几乎用完全类似的方法学习完全相同的内容。大概可以归结成如下四步曲：概念—性质（定理等）—计算方法—例题（习题）。在这里教学是共性的，而如何切实指导学生的个性发展，可以说是教师正常教学工作以外的义务，而不是正常教学工作的一部分。另一方面，传统高等数学的教学模式培养的“高材生”一般都是解题“高手”，在如何运用所学数学知识解决实际问题的应用能力和创新能力方面却不尽如人意。因此，高等数学教学信息化势在必行。
　　教育信息化有利于素质教育的实施和创新人才的培养。利用教育信息化，可实现个别教学、小组协作学习、远程实时交互的多媒体教学、在线学习讨论等。使学生从传统教育中过强的共性制约中解放出来，有利于发展学生个人兴趣，培养其个性特色；其次，学生可根据个人兴趣与个性差异对所学的知识和学习进程在一定程度上进行自主选择，也可对某一专题的相关内容通过信息检索、收集和处理，实现问题解决学习和发现学习，有利于丰富知识面，培养其独立思考和创新能力；第三，利用教育信息化提供的网络资源可将抽象的道理形象化，通过鲜明的形象和对比，使学生将高尚的理想内化为自己的言行，直至形成良好的思想品德。
　　具体到高等数学教学工作上，可以运用电子课件，通过动画展现出抽象的高等数学模型，建立典型的例题库、习题库、试卷库、通过网络布置作业、批改作业、解答问题及讨论交流等。运用计算机及网络，可以节约教师的板书时间，以直观生动的图像使抽象的问题具体化、形象化，便于学生理解和掌握。通过数学实验和数学建模，将所学习的数学知识运用到解决实际问题中，培养学生的应用和创新能力。教育信息化只是提供了信息化社会教育活动的载体或形式，教学方法和内容须与这种形式相适应，培养信息化人才，培养信息化人才首要任务就是培养信息素质。
　　三、高等数学在培养学生信息素质中的应用
　　如何在高等数学的教学过程中，培养学生的信息素质是需要特别关注的问题。下面通过一些实例来探讨一下高等数学能够对培养学生的信息素质做出的贡献：
　　1.数据获取。在高等数学的教学工作中，获取相关数据的方法并不是很多，主要有直接搜索、模拟仿真两种。其它方法涉及其它学科的知识。上述例子说明了使用直接搜索方法时应该注意的问题。
　　2.数据分析。数据分析是高等数学中概率论与数理统计的研究对象之一，根据得到的数据特征选择相当的方法进行分析，这里没有必要作更多的说明。
　　3.数据加工。数据加工在数学上主要是针对一些不规范的数据进行适当的处理，以便我们能使用已知的数据分析方法进行分析处理。处理的方法要根据不同的情况进行不同的处理，不能一概而论。当然数据加工还包含许多其它内容，例如分解、平滑等等。
　　4.数据评价。数据评价是根据该代表的具体对象的具体意义，进行合理的解释和正确的理解。

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