数学阅读指导的理论与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　本书是国内第一本经由理论论述、实征研究，并进而提供实作经验的有关「数学阅读」的着作！也是一本讨论如何指导孩子「阅读数学」的书，并探究如何有效地、完整地学习「数学」的书。

　　一般而言，谈到「阅读指导」时，不太会想到「数学学习」，而在思考如何「学习数学」时，也不太会领悟到理解「数学文本」的重要性。本书不仅提供教学者一个帮助孩子学习阅读与数学的崭新视野，更可为教科书的编辑者指出一个有意义的编辑方向。

　　作者虽拥有特殊教育博士学位，却坚持从事第一线教学工作，透过本书，除了将自身的阅读、研究与教学作三合一的具体展现外，更搭起一座理论与实务的桥樑！

作者简介

秦丽花

　　学历：国立台北师范专科学校、国立台南师范学院初等教育学士、国立台南师范学院初等教育研究所硕士、国立高雄师范大学特殊教育研究所博士。

　　经历：现为高市内惟国小资源班教师、高师大特教系兼任助理教授，曾任国小普通班教师、启智班教师、不分类资源班老师，台南综合大学兼任助理教授；教授资源教室的经营、学习困难与补救教学、学习障碍教材教法、学习适应困难与辅导、特殊儿童鑑定与评量、心理与教育测验、行为改变技术、身心障碍学生数学科教材教法、身心障碍学生国文科教材教法、特殊教育导论等课程。

　　主要着作有《国民小学数学诊断测验》、《数学学障儿童适性教材设计》、《从主题探索迈向专题研究》、《文字连环砲—做个认字高手》、《教师如何制作教学档案》、《教师行动研究快易通》、《数学阅读指导的理论与实务》等，相关专题研究论文二十余篇，曾分别荣获教育部研究着作与实务教学优等奖、行政院杰出研究奖、中华创意发展协会数学创意教学特优、语文教学优等奖。

聚焦前沿计算科学与工程实践的综合性著作 书名： 现代计算科学与复杂系统工程：理论基础、算法优化与前沿应用 作者： [此处填写虚构的权威专家姓名，例如：王建国 教授，李明 博士] 出版社： [此处填写虚构的知名学术出版社名称，例如：清华大学出版社或Springer/Wiley的中文版合作出版社] 出版日期： 2024年秋季 --- 图书简介：跨越理论与应用的计算前沿探索 本书旨在为计算科学、数据工程、人工智能以及相关工程学科的研究人员、高级工程师和研究生提供一套全面、深入且高度实用的知识体系。它摒弃了基础概念的冗余叙述，直击当前计算领域面临的核心挑战，并以前沿的理论框架和先进的工程实践相结合的方式，构建起一座连接抽象数学模型与复杂现实问题的坚实桥梁。 全书结构严谨，内容涵盖了从底层计算理论的最新进展到尖端应用场景的优化策略，共分为五个主要部分，合计十八章。 --- 第一部分：计算理论的深度重构与模型基础 (Models and Foundations) 本部分着眼于支撑现代高性能计算的理论基石，并探讨了在信息爆炸时代对传统计算模型进行革新的必要性。 第一章：非经典计算复杂性理论的再审视 详细分析了P/NP问题在量子计算和生物计算背景下的新视角。重点讨论了交互式证明系统（IP）与多项式时间层级（PP/PSPACE）的边界，以及在处理NP-hard问题时，近似算法理论（Approximation Theory）的极限与突破方向。内容深入到随机性在计算中的作用，包括概率图灵机的精确建模。 第二章：高维空间中的几何与拓扑数据分析 (TDA) 本书超越了传统的线性代数方法，深入探讨了持久同调（Persistent Homology）在噪声数据降维和结构识别中的应用。详细阐述了费希尔信息几何（Fisher Information Geometry）在度量高维数据流中的有效性，并将其与黎曼几何优化算法结合，用于构建更稳健的特征空间。 第三章：大规模矩阵计算与迭代求解器 聚焦于求解超大规模稀疏线性系统的最新进展。除了对Krylov子空间方法的经典回顾外，重点介绍了基于子空间预处理技术（如多尺度方法和代数多重网格AMG）的效率提升。书中包含了对随机化算法（Randomized Algorithms）在奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）中的精度与速度权衡的细致分析。 --- 第二部分：高性能计算与并行化范式 (High-Performance Computing Paradigms) 本部分聚焦于如何将复杂的算法高效地映射到现代异构计算架构上，是工程实践的核心环节。 第四章：异构架构下的任务调度与内存优化 深入剖析了GPU（特别是CUDA和OpenCL）、FPGA以及新型存内计算（In-Memory Computing）设备的编程模型。引入了基于图的运行时分析（Runtime Analysis）框架，用于预测和优化大规模并行任务的同步开销和缓存命中率。特别强调了数据局部性优化在深度学习推理加速中的关键作用。 第五章：分布式计算框架的性能瓶颈诊断 超越对Hadoop/Spark等通用框架的介绍，本书侧重于诊断分布式系统中的细微性能陷阱，如网络拓扑敏感性、序列化/反序列化开销的量化分析，以及如何利用RDMA（Remote Direct Memory Access）技术实现无锁（Lock-free）的跨节点通信。探讨了容错机制（如Paxos/Raft协议）对整体计算吞吐量的内在影响。 第六章：高性能数值模拟的自适应网格技术 针对计算流体力学（CFD）和分子动力学（MD）等领域，详细介绍了基于误差估计的四叉树/八叉树（Quadtree/Octree）自适应网格加密策略。重点讨论了面向并行系统的动态负载均衡算法，确保网格细化与计算资源分配的实时同步性。 --- 第三部分：数据驱动的优化与学习理论 (Data-Driven Optimization and Learning Theory) 本部分连接了经典的优化理论与现代机器学习范式的核心。 第七章：非凸优化：鞍点、平稳点与收敛性分析 本书将深度学习中的优化问题视为一个复杂的非凸最小化问题。详尽分析了随机梯度下降（SGD）及其变种（如Adam, RMSProp）在处理高精度鞍点问题时的局限性。引入了次梯度（Subgradient）方法和期望正则化技术，用于在非光滑损失函数空间中寻找更具泛化能力的解。 第八章：因果推断在复杂系统建模中的应用 探讨了如何从观测数据中构建可靠的因果图。内容涵盖了Do-Calculus、反事实推理（Counterfactual Reasoning）以及结构方程模型（SEM）的应用。特别关注如何利用工具变量（Instrumental Variables）和双重差分（DiD）方法来应对混杂变量（Confounders）对模型解释力的干扰。 第九章：可解释性AI（XAI）的理论基础与实用度量 超越LIME和SHAP等局部解释方法的表面介绍，本书深入探讨了模型内在的可解释性（Intrinsic Interpretability）构造，如可解释的注意力机制和结构化稀疏性。提出了量化模型透明度（Transparency）和归因准确性（Attribution Fidelity）的新型度量标准。 --- 第四部分：新兴计算领域的前沿突破 (Frontiers in Emerging Computation) 该部分聚焦于当前正在酝酿重大变革的计算领域。 第十章：量子信息与容错量子计算 本书对量子计算的介绍聚焦于实际工程挑战。深入分析了表面码（Surface Codes）和拓扑量子纠错码的构造原理、实现门集（Gate Set）以及对物理噪声的鲁棒性。同时，探讨了变分量子本征求解器（VQE）在化学模拟中的实际性能局限。 第十一章：神经形态计算与脉冲神经网络 (SNN) 介绍了模仿生物神经元的事件驱动型计算模型。重点分析了如何设计高效的权重更新规则（如STDP），以及如何将传统的反向传播算法映射到脉冲域中。讨论了SNN在低功耗边缘设备上的实时传感与决策潜力。 第十二章：边缘智能与联邦学习的安全性与效率 在联邦学习（Federated Learning）的背景下，重点讨论了模型的异构性（System Heterogeneity）和数据非独立同分布（Non-IID）带来的挑战。详细阐述了差分隐私（Differential Privacy）机制在保护客户端数据时的信息损失界限，以及用于抵抗恶意攻击（如数据投毒）的鲁棒聚合策略。 --- 第五部分：复杂系统工程的综合实践 (Integrated Engineering Applications) 最后一部分将前述理论应用于解决实际的工程复杂性问题。 第十三章：网络科学与复杂系统韧性分析 使用图谱理论（Graph Theory）分析大型基础设施网络（如电网、交通网络）的脆弱性。引入了基于动力学模型的级联失效（Cascading Failure）仿真方法，并探讨了基于强化学习的动态资源重分配策略，以增强系统的整体韧性（Resilience）。 第十四章：多物理场耦合仿真的高效数值方法 针对涉及流体、结构和热力学相互作用的工程问题，本书详细介绍了单尺度（Monolithic）与分区（Partitioned）耦合策略的优劣。重点介绍了分数时间步进法（Fractional Time-Stepping Methods）在处理强耦合系统时的稳定性与收敛性加速技术。 第十五章：大型软件系统中的形式化验证 本书超越单元测试，探讨了如何利用模型检测（Model Checking）和定理证明（Theorem Proving）工具，对关键任务软件（如自动驾驶控制系统）的安全性属性进行数学上的严格证明。重点介绍了TLA+等规范语言在捕捉并发错误中的优势。 第十六章：大规模数据流处理的延迟优化 针对金融交易和物联网数据采集等需要微秒级响应的场景，本书详细分析了流式计算引擎（如Apache Flink/Kafka Streams）中的状态管理、时间窗口划分（Windowing）的精确语义，以及如何通过预测性调度来最小化尾部延迟（Tail Latency）。 第十七章：认知无线电与频谱感知算法 从信息论角度审视频谱资源的管理。详细介绍了基于机器学习的动态频谱感知算法，包括如何在低信噪比环境下准确识别和定位干扰源。探讨了基于博弈论的频谱共享协议设计。 第十八章：高精度传感器融合与状态估计 在机器人学和导航领域，本书聚焦于卡尔曼滤波的非线性扩展——扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的数值稳定性问题。引入了基于粒子滤波（Particle Filter）和图优化（Graph Optimization）的鲁棒定位技术，用于处理大规模环境下的传感器漂移。 --- 本书的独特贡献 本书的深度与广度并重，不仅提供了坚实的理论基础，更侧重于如何将这些理论转化为可部署、可扩展的高性能工程解决方案。作者团队结合了数十年在学术研究与工业界（涉及高性能计算中心与前沿科技公司）的丰富经验，确保了内容的前瞻性、实用性与权威性。阅读本书，读者将获得驾驭下一代计算挑战的必备工具和思维框架。

第一篇  理论探讨

第一章　学科阅读指导的重要性与理论基础

壹、阅读是当今教育的重要能力指标
贰、学科阅读指导的论述
参、学科阅读指导的必要性

第二章　数学阅读指导的特殊性与内涵

壹、数学阅读指导的重要性
贰、数学阅读指导的功能与特殊性
参、数学阅读指导的内涵

第三章　影响学生数学阅读理解的因素探讨

壹、多元因素影响学生数学阅读理解
贰、影响学生数学阅读理解的个人因素
参、影响学生数学阅读理解的环境因素

第四章　数学文本设计与数学阅读困难突破

壹、数学文本设计不良是学生阅读困难主因之一
贰、基模理论在文本内容设计的呈现与问题探讨
参、亲切易读文本设计促进学生阅读理解成效

第五章　不同程度学生的数学阅读困难分析

壹、学生程度不同阅读困难的向度有异
贰、不同程度儿童数学阅读困难与学习特质分析
参、学障儿童在数学语言理解上的困难分析

第六章　数学阅读的一般与特殊性指导策略

壹、将数学阅读视为一种学科学习方法
贰、数学文本阅读指导的一般策略
参、数学阅读指导的特殊性策略

第二篇　实务操作

第七章　对数学课本阅读的宏观性理解

壹、协助学生掌握数学课本的文体与内容架构
贰、认识目录的引导功能
参、认识单元学习的内容结构

第八章　数学课本阅读的单元指导范例

壹、应用文本□与学模式进行教学
贰、数学单元阅读指导范例

第九章　数学课本中概念指导的要诀

壹、数学教学是数学概念传递的过程
贰、影响数学概念教学的问题探讨
参、数学概念教学举例说明

第十章　数学课本中的不同概念表征联结

壹、三位一体的数学概念表征
贰、数学语言的不同表征特性
参、概念相同表征的联结范例

第十一章　数学课本中的文字题指导要点

壹、解题是数学主要的教学活动
贰、充实学生解题能力的教学活动
参、强化学生解题效能的教学活动　      

第十二章　生活中的相关数学导读

壹、数学是脑具、语言和解决问题的工具
贰、真实数学在生活中的呈现
参、阅读没有文字的生活数学

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的「實務」面向感到非常期待，尤其是在現今教育現場，如何將理論轉化為實際操作，一直是個重要的課題。《數學閱讀指導的理論與實務》聽起來正是一本能提供實際教學藍圖的書籍。我很好奇，書中是否會包含具體的教學設計範例，能夠讓老師們直接參考和應用？例如，針對不同年級或不同數學概念，會有相應的閱讀指導活動嗎？我特別希望能看到書中能夠提供一些創新的教學方法，能夠幫助學生提升他們對數學文本的理解能力，而不只是停留在表面的解題技巧。這本書的出現，對於我這位身為家長，同時也關心孩子教育的讀者來說，提供了一個很好的方向。我希望透過這本書，能更了解如何在家中與孩子一同進行數學閱讀的練習，培養他們對數學的深度理解和邏輯思考能力。能否提供一些可以讓親子互動、共同學習的數學閱讀方法，是我最感興趣的部分。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的「理論與實務」這個組合感到特別有興趣。很多時候，我們讀到的書，要嘛就是講得天花亂墜，讓人聽了好像懂，但實際操作起來卻不知從何下手；要嘛就是一堆實操技巧，卻缺乏深層次的理論支持，用起來總覺得少了點底氣。這本《數學閱讀指導的理論與實務》聽起來似乎能兩者兼顧，這對於我這種希望能夠更全面地理解一個領域的讀者來說，實在是太吸引人了。我很好奇，它會如何將抽象的數學閱讀理論，轉化為具體的教學或學習實踐。書中會不會提供實際的案例分析？像是老師如何在課堂上引導學生閱讀數學課文，或是家長如何在家裡協助孩子理解數學題目？我特別希望能看到一些成功的經驗分享，能讓我知道，原來數學閱讀是可以這樣做的，而且有實際的成效。畢竟，光有理論，沒有實踐，就如同紙上談兵；光有實踐，沒有理論，就容易流於表面，缺乏深度。希望這本書能夠填補我心中對於「如何有效指導數學閱讀」的這份期待。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《數學閱讀指導的理論與實務》光聽書名就覺得很有份量，身為一個在台灣求學、工作多年的普通讀者，我一直覺得數學不只是數字的堆疊，更是理解世界的一種邏輯工具。過去在學校，數學課本往往是老師講解，學生練習，比較少有機會深入去「讀」數學。很多時候，面對複雜的數學概念，除了硬背公式，實在找不到更有效的方法去吸收。尤其是當我開始輔導家裡的小朋友學數學時，才發現自己過去的學習經驗其實有不少盲點。我常常在想，有沒有什麼方法可以讓孩子們不只是被動地接受數學知識，而是能夠主動去探索、去理解數學的脈絡？這本書聽起來就像是為了解決我這種困惑而來的，我對書中探討的「閱讀指導」這部分感到非常好奇，不知道它會如何引導讀者，特別是學生，去「讀懂」數學的語言，去拆解那些看似高深的數學題目，從中找到學習的樂趣和成就感。期待書中能提供一些具體的、可操作的策略，讓數學不再是枯燥的符號遊戲，而是能夠啟發思考、培養邏輯的動人故事。

评分☆☆☆☆☆

身為一位曾經在補教體系任教一段時間的老師，我深知「閱讀」這件事對於數學學習的重要性。過去的教學經驗，我發現許多學生在數學上的障礙，並非是他們不聰明，而是無法有效理解題目中的文字訊息，進而無法正確地轉化為數學符號和解題步驟。當我看到《數學閱讀指導的理論與實務》這本書時，心中確實湧現一股強烈的共鳴。我期待書中能夠深入探討，數學的「閱讀」究竟包含了哪些層面的能力？是理解詞彙、句型，還是解讀圖表、符號？更重要的是，書中會不會提出一套系統性的方法，來培養學生的數學閱讀素養？例如，有沒有提供具體的教學策略、引導技巧，或者可以讓老師們在實際教學中直接應用的教學資源？我非常希望這本書能夠帶給我一些啟發，讓我能夠在未來的教學中，更有效地幫助學生跨越數學閱讀的門檻，讓他們不再害怕數學題目，而是能夠自信地解讀並解決問題。

评分☆☆☆☆☆

從一個學生的角度來說，數學閱讀的困難，常常是一種無形的障礙。我記得自己以前念書的時候，最怕的就是那種「落落長」的數學應用題，常常看半天，還是抓不到重點，不知道題目到底在問什麼。有時候，明明數學概念都懂，但就是因為題目看不太懂，所以就卡住了。這本《數學閱讀指導的理論與實務》聽起來，就像是為了解決我們這種「閱讀障礙」而來的。我特別好奇，書中會不會分享一些讓數學題目變得「好讀」的小撇步？像是如何快速抓到關鍵字，如何辨識出題者想要引導的方向，或者如何把複雜的文字敘述，拆解成簡單的數學模型。我希望這本書能夠提供一些具體的、對我們學生有幫助的方法，讓數學閱讀不再是一場災難，而是變成一種可以透過練習和技巧來克服的挑戰。如果能讓我在面對數學題目時，感覺更有信心，甚至能從題目中找到一些趣味，那這本書就太有價值了。