如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling EMAT001这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）和工程学科（如计算机科学、电气工程），以及非物理系统，如社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、[1]语言学、[2]和哲学（例如，集中用于分析哲学）。
数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式，包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠，一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说，数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下，一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性，往往导致更好的理论被开发出来，从而取得重要进展。
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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Measuring Students’ Metacognition
Until now, several methods were (and still are) used for measuring metacognition in modeling. This is not astonishing, as metacognition comprises different facets (see chapter 2) and there has been a discussion in measuring metacognition as such. (Schellings et al. 2013; Veenman 2005).
In general, online-methods like thinking aloud and observations are distinguished from offline methods like questionnaires and interviews. The latter can be divided further into pre- and post-methods. The validity of online and offline methods have been compared in several studies, many of these comparing thinking aloud protocols to questionnaires. (Schellings et al. 2013) Schellings et al. (2013) demonstrated that the correlations between both measuring methods are usually moderate to low. As students’ ability of reporting used strategies is doubted, questionnaires were seen as less valid instruments than online approaches. However, Schellings et al. (2013) developed a three-point-frequency questionnaire based directly on the taxonomy for coding think-aloud protocols. Twenty ninth-graders were asked to study a text and think aloud simultaneously. After studying the text, they were given the questionnaire. The overall correlation between the questionnaire and the think aloud protocols $(\mathrm{r}=0.63)$ was promising. (Schellings et al. 2013).
Most of the instruments for measuring metacognition in modeling were adapted from instrument of other domains, whereas others were developed by analyzing modeling processes. In the following, different methods for measuring various facets of metacognition are presented. Furthermore, their advantages as well as their limitations are displayed.
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Empirical Findings
In the last years, the importance of metacognition for learning processes has been proved several times (for a general overview see Veenman 2011; for an overview on metacognition in mathematics education see Schneider and Artelt 2010). Besides, the importance of metacognition for working on complex modeling problems successfully and goal-oriented has been proven several times as well. Blum (2011) even summarizes, that for developing modeling competencies, metacognition is not only helpful, but crucial. However, there have only been a few studies focusing on the influence of metacognition on students modeling processes. In the following, research results regarding the influence of metacognition in students’ modeling processes are presented. Afterwards, teaching units and arrangements aiming at fostering students’ metacognitive modeling competencies are described with respect to their potentials and limitations.
Metacognition in Students Working Processes
As mentioned above, metacognition is assumed to be crucial for successful modeling processes. Studies focusing on the role of metacognition in modeling processes analyzed difficulties and barriers occurring due to a lack of metacognition as well as the productive usage of metacognitive strategies.
Thus, in a qualitative study Maaß (2006) identified misconceptions regarding modeling as part of (inappropriate) meta-knowledge of modeling processes. Maaß differentiates between misconceptions relating to (a) setting up a real world model (e.g. simplifying and assuming being the same; it is possible to simplify so much that working mathematically can be reduced to a minimum), (b) setting up a mathematical model (e.g. no difference between real model and mathematical model is known), (c) the mathematical solution (e.g. numbers are always exact, solutions have to be in terms of a number), (d) the interpretation and validation (e.g. validating and interpreting are identical, validating is a degradation of modeling) as well as (e) general misconceptions (e.g. every approach is a correct one, so there are not failures; mathematics is not useful for solving real problems). In general, high metacognitive knowledge of students with high modeling competencies was reconstructed. Furthermore, Maaß revealed a relation between meta-knowledge about modeling and modeling competencies: misconceptions about real models were related to deficits in setting up a real model, misconceptions in validating to deficits in doing so. Furthermore, Maaß identified a parallel development of both meta-knowledge about modeling and modeling competencies, whereas the quality of meta-knowledge in most cases was related to the performance in modeling.
数学建模代写
数学代写|数学建模代写MATHEMATICAL MODELING代 考|MEASURING STUDENTS’ METACOGNITION
到目前为止，有几种方法andstillare用于测量建模中的元认知。这并不令人惊讶，因为元认知包括不同的方面seechapter 2 并且已经讨论过测量 元山知本身。Schellingsetal. 2013; Veenman 2005 .
一般来说，在线方法 (如发声思考和观察) 与离线方法 (如问卷调查和访谈) 不同。后者可以进一步分为前方法和后方法。几项研究比较了在线 和离线方法的有效性，其中许多研究将大声思考方案与问卷进行了比较。Schellingsetal. 2013谢林斯等人。2013表明两种测量方法之间的相关 性通常是中等到低的。由于学生报告所用策略的能力受到质疑，因此问卷被视为不如在线方法有效的工具。然而，谢林斯等人。2013开发了一种 直接基于分类法的三点频率问卷，用于编码有声思考协议。二十名九年级学生被要求学习一篇课文并同时大声思考。阅读完课文后，他们收到了 问卷。问卷和有声思考方案之间的整体相关性 $(\mathrm{r}=0.63)$ 很有前途。Schellingsetal. 2013 .
大多数用于测量建模元认知的工具都是从其他领域的工具改编而来的，而其他工具则是通过分析建模过程而开发的。下面介绍了测量元认知各个 方面的不同方法。此外，还显示了它们的优点和局限性。
数学代写|数栄建模代写|数学建模代考|经验性发现
在过去的几年中，元认知对于学习过程的重要性已经被多次证明（总体概述见Veenman 2011；关于数学教育中的元认知概述见Schneider和Artelt 2010）。此外，元认知对于成功地、有目标地处理复杂的建模问题的重要性也已被多次证明。Blum（2011）甚至总结说，对于发展建模能力，元认知不仅有帮助，而且很关键。然而，目前只有少数研究关注元认知对学生建模过程的影响。下面将介绍元认知在学生建模过程中的影响的研究结果。
然后，描述了旨在培养学生元认知建模能力的教学单元和安排，以及它们的潜力和局限。
学生工作过程中的元认知
如上所述，元认知被认为是成功建模过程的关键。关于元认知在建模过程中的作用的研究，分析了由于缺乏元认知而产生的困难和障碍，以及对元认知策略的有效使用。
因此，在一项定性研究中，Maaß（2006）将有关建模的错误概念确定为建模过程中（不恰当的）元认知的一部分。Maaß区分了与以下方面有关的误解：(a) 建立现实世界的模型（例如，简化和假设是一样的；有可能简化到数学工作可以减少到最低限度），(b) 建立数学模型（例如，不知道现实模型和数学模型之间有什么区别），(c) 数学解决方案（例如。 例如，数字总是精确的，解决方案必须以数字为单位），（d）解释和验证（例如，验证和解释是相同的，验证是建模的退化）以及（e）一般的错误概念（例如，每一种方法都是正确的，所以没有失败；数学对解决实际问题没有用）。一般来说，具有高建模能力的学生的元认知知识被重构了。此外，Maaß还揭示了关于建模的元知识和建模能力之间的关系：对真实模型的误解与建立真实模型的缺陷有关，对验证的误解与做模型的缺陷有关。此外，Maaß发现关于建模的元知识和建模能力是平行发展的，而元知识的质量在大多数情况下与建模的表现有关。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
