数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|MA324 Engagement, the Optimal Experience, and Flow

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling MA324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、语言学、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|Engagement, the Optimal Experience, and Flow

Within the field of mathematics education one of the few ways to discuss engagement through a theoretical lens is through Mihály Csíkszentmihályi’s (1975, 1990, 1996, 1998) notion of an optimal experience –
a state in which people are so involved in an activity that nothing else seems to matter; the experience is so enjoyable that people will continue to do it even at great cost, for the sheer sake of doing it. (Csíkszentmihályi 1990, p. 4)
In the anecdote above, the students being described were having an optimal experience. They were so focused on and absorbed in the task they were working on that they lost track of time. Their focus was so great that they did not hear the bell – they were un-distractible.

Csíkszentmihályi, in his pursuit to understand the optimal experience, studied this phenomenon across a wide and diverse set of contexts (1975, 1990, 1996, 1998). In particular, he looked at the phenomenon among musicians, artists, mathematicians, scientists, and athletes. Out of this research emerged a set of elements common to every such experience (Csíkszentmihályi 1990):

1. There are clear goals every step of the way
2. There is immediate feedback to one’s actions
3. There is a balance between challenges and skills
4. Action and awareness are merged
5. Distractions are excluded from consciousness
6. There is no worry of failure
7. Self-consciousness disappears
8. The sense of time becomes distorted
9. The activity was autotelic – a reward unto itself
   The last six elements on this list are characteristics of how the doer experiences the phenomenon of an optimal experience. In the anecdote above the students would claim that they had lost track of time, that they did not hear the bell, that they were not worried about failure and that they were not doing the task because it was for marks. In contrast, the first three elements on this list can be seen as characteristics external to the doer, existing in the environment of the activity, and crucial to occasioning the optimal experience. The doer must be in an environment wherein there are clear goals, immediate feedback, and there is a balance between the challenge of the activity and the abilities of the doer.

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Flow in the Mathematics Classroom

Thinking about flow as existing in that balance between skill and challenge, as represented in Fig. 1, obfuscates the fact that this is not a static relationship (Liljedahl 2018). Flow is not the range of fixed ability-challenge pairings wherein the difference between skill and challenge are within some acceptable range. Flow is, in fact, a dynamic process. As students engage in an activity their skills will, invariably, improve. In order for these students to stay in flow the challenge of the task must similarly increase (see Fig. 2).

In a mathematics classroom, these timely increases of challenge often fall to the teacher. But this is not without obstacles. For example, if a student’s skill increases either too quickly or too covertly for the teacher to notice, Csíkszentmihályi’s theory of flow predicts that student may slip into a state of boredom (see Fig. 3). Likewise,

when the teacher does increase the challenge and if that increase is too great flow predicts that the student may become frustrated (see Fig. 4). Csíkszentmihályi (1975, $1990,1996,1998)$ predicts that if either of these states occur that a student is apt to quit.

However, Liljedahl (2018) found that, even in cases of extreme imbalance, students did not always quit. Looking more closely at such cases, Liljedahl (2018) showed that the boundaries between flow and boredom and flow and frustration actually contained within them two previously unknown intermediary states tolerance for the mundane and perseverance (see Fig. 5). While the first of these states accounts for cases where students worked at repetitive tasks without getting bored and without quitting, the second accounts for situations where students worked on a task where the challenge far outpaced their abilities without getting frustrated and quitting.

Liljedahl (2018) further found that, in some cases, these states acted as buffers between flow and quitting by delaying the transition to boredom or frustration long enough for the imbalance between ability and challenge to be rebalanced. In the case of tolerance, this rebalancing was the result of an increase in complexity (see Fig. 6) while in the case of perseverance, rebalancing could happen as a result of either a decrease in challenge or an increase in ability (see Fig. 7).

数学建模代写

数学代写|数学建模代写MATHEMATICAL MODELING代考|ENGAGEMENT, THE OPTIMAL EXPERIENCE, AND FLOW

在数学教育领域，通过理论视角讨论参与度的少数方法之一是通过 Mihály Csíkszentmihályi 的 $1975,1990,1996,1998$ 最佳体验的概念-人们如此专注于一项活动而其他一切似乎都不重要的状态；这种体验是如此令人愉快，以至于人们会为了这样做而继续这样做，即使付出巨大的 代价。Csíkszentmihályi $1990, p .4$
在上面的轶事中，被描述的学生拥有最佳体验。他们过于专注并全神贯注于他们正在处理的任务，以至于他们忘记了时间。他们的注意力如此之 大，以至于他们没有听到铃声一-他们无法分心。

Csíkszentmihályi 在寻求理解最佳体验的过程中，在广泛多样的背景下研究了这一现象 $1975,1990,1996,1998$. 他特别关注了音乐家、艺术家、数 学家、科学家和运动员之间的现象。从这项研究中，出现了一组对每一次这样的经历都有共同的元素Csíkszentmihályi1990:

1. 每一步都有明确的目标
2. 对一个人的行为有即时反馈
3. 挑战和技能之间存在平衡
4. 行动和意识融合在一起
5. 分心被排除在意识之外
6. 不用担心失败
7. 自我意识消失
8. 时间感开始扭曲
9. 活动是自动完成的一一对自身的奖励
   此列表中的最后六个要素是行动者如何体验最佳体验现象的特征。在上面的轶事中，学生们会声称他们忘记了时间，他们没有听到㸳声，他 们不担心失败，他们没有完成任务，因为它是为了分数。相比之下，此列表中的前三个元素可以被视为行动者的外部特征，存在于活动环境 中，并且对于产生最佳体验至关重要。行动者所处的环境必须有明确的目标、即时的反馈，并且在活动的挑战和行动者的能力之间取得平 衡。

数学代写|数学建模代写MATHEMATICAL MODELING代考|FLOW IN THE MATHEMATICS CLASSROOM

如图 1 所示，将心流视为存在于技能与挑战之间的平衡中，混淆了这不是静态关系的事实Liljedahl2018. Flow 不是固定的能力-挑战配对的范围， 其中技能和挑战之间的差异在某个可接受的范围内。事实上，心流是一个动态的过程。当学生参与一项活动时，他们的技能将不可避免地得到提 高。为了让这些学生保持心流状态，任务的挑战必须同样增加seeFig. 2 .
在数学课堂上，这些适时增加的挑战往往落在老师身上。但这并非没有障碍。例如，如果学生的技能提高得太快或太隐蔽以至于老师没有注意 到，Csíkszentmihályi 的心流理论预测学生可能会陷入无聊状态seeFig. 3. 同样地，
当老师确实增加挑战时，如果增加太多，流量预示着学生可能会变得沮丧 $s e e F i g .4$. 奇克森米哈伊 $1975, \$ 1990,1996,1998$ 预测如果出现这些状 态中的任何一个，学生将倾向于退出。
然而，利耶达尔 2018 发现，即使在极端不平衡的情况下，学生也并不总是退出。仔细观察这些案例，Liljedahl2018表明心流与无聊、心流与挫折 之间的界限实际上包含了两种以前末知的中间状态对世俗的宽容和坚持seeFig. 5. 虽然第一个状态说明了学生在重复性任务中工作而不会感到无 聊和放弃的情况，但第二个状态说明了学生在完成一项挑战远远超过他们能力的任务时没有感到沮丧和放弃的情况。
利耶达尔 2018 进一步发现，在某些情况下，这些状态通过延迟向无聊或沮䘮的过渡足够长的时间来重新平衡能力和挑战之间的不平衡，从而在心 流和戒烟之间起到缓冲作用。在容忍的情况下，这种重新平衡是复杂性增加的结果 seeFig. 6而在坚持不解的情况下，重新平衡可能是挑战减少或 能力增加的结果 seeFig. 7 .

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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。