10 phương pháp giúp trẻ rèn luyện toán học hiệu quả
Khoa học đã chứng minh việc học toán rất có ích và giúp cho trẻ thông minh hơn. Thế nhưng để có được một phương pháp học toán tốt nhất cho trẻ thì không phải bất cứ bậc phụ huynh nào cũng biết. Xin chia sẻ với phụ huynh 10 phương pháp rèn luyện toán học hiệu quả giúp trẻ thông minh hơn.
1. Lắng nghe và ghi chép những thông tin hữu ích
Một trong những thói quen chung của những người thành công nhất thế giới đó chính là sự lắng nghe. Cùng một khối lượng kiến thức và bài tập nếu có được tập trung cao độ, ghi chép những thông tin hữu ích trẻ có thể hoàn thành nhanh gấp 3 lần so với khi xao nhãng.
Việc lắng nghe và ghi chép sẽ giúp trẻ tập trung hơn vào bài học. Rất nhiều học sinh học không tốt vì không thể ngồi học một cách tập trung. Việc đó khiến các em kéo dài thời gian học mà vẫn không hiệu quả. Học toán có thể được xem như là “Vitamin” giúp các em học sinh dần dần thoát khỏi “căn bệnh” này.
2. Liên tục thực hành
Một trong những điều cần thiết cho việc học toán là liên tục thực hành. Việc làm các bài tập sẽ khiến cho trẻ nhớ được các công thức toán học và vận dụng chúng vào từng bài tập cụ thể một cách tốt nhất, từ đó sẽ giúp trẻ sáng tạo hơn trong những tình huống cụ thể trong cuộc sống.
3. Đừng ngần ngại tìm các hướng đi mới
Học toán không đơn thuần là học và làm theo các công thức và các bài mẫu sẵn có. Hãy để trẻ tự tìm ra những phương pháp giải mới, đó chính là cách tốt nhất để phát huy mọi tiềm lực và trí thông minh ở trẻ.
4. Học Toán từ những sai lầm
Việc học từ những sai lầm sẽ giúp tăng khả năng phán đoán của bản thân. Trẻ sẽ rút ra được những kinh nghiệm có ích trong quá trình tích lũy kiến thức và có thể tránh được những lỗi tương tự trong tương lai.
5. Học cách tính nhẩm nhanh (Superbrain)
Phương pháp toán trí tuệ Superbrain rất hiệu quả cho việc học toán cho trẻ. Đó là chương trình khơi dậy tiềm năng và phát triển trí tuệ thông qua công cụ toán học dành cho trẻ từ 4 – 12 tuổi, đó là sự kết hợp tuyệt vời giữa phương pháp ngón tay FingerMath của Hàn Quốc và bàn tính Soroban của Nhật Bản để phát huy khả năng tính toán của bán cầu não Trái, đồng thời kích thích bán cầu não Phải cùng hoạt động.
Video đang HOT
Từ đó, tạo nên sự phát triển vượt bậc cho não bộ của trẻ, tạo nên một thể thống nhất cân bằng. Đây là cơ sở để khai thác triệt để và sử dụng tối đa hiệu quả của não bộ và giúp trẻ phát triển những tài năng tiềm ẩn.
6. Xây dựng niềm đam mê, thích thú với môn Toán
Muốn học tốt môn học nào thì phải xây dựng niềm đam mê và thích thú với môn học đó, nhất là toán học. Giáo sư Ngô Bảo Châu đã từng nói: Trải qua 2.400 năm lịch sử, con người luôn cố đi tìm định nghĩa về tình yêu, nhưng dường như vẫn chưa thể tìm ra nhưng biểu hiện của nó thì dễ dàng nhận thấy.
Những biểu hiện của tình yêu như gặp thì vui mà không gặp thì nhớ nhung buồn bã, điều này giống hệt với yêu Toán. Trong 2 tháng trở về Việt Nam, do công việc bận bịu, ít thời gian làm Toán, tôi cảm thấy nhớ Toán kinh khủng. Còn khi được làm Toán, cảm giác giống như được gặp lại người yêu, người bạn cũ rất thân thiết mà mình nhớ bấy lâu”.
Như vậy chỉ có một tình yêu, một niềm đam mê thật sự mới giúp trẻ học tốt được môn toán.
7. Phân tích và tóm tắt đề bài
Việc phân tích và tóm tắt đề bài sẽ giúp trẻ nhìn nhận ra được vấn đề chính phải giải quyết trong mỗi bài toán, cũng như các công thức hay kiến thức cần áp dụng để giải những bài toán đó.
8. Chọn phép tính, bước giải phù hợp
Sau khi đã phân tích và tóm tắt đề bài thì bước tiếp theo là phải chọn phép tính và bước giải phù hợp. Mỗi bài toán có thể có những cách giải khác nhau và nhiệm vụ của trẻ là phải tìm ra một cách giải ngắn gọn và chính xác nhất dựa trên những kiến thức đã học.
9. Liên tưởng màu sắc, đồ vật
Việc liên tưởng đến màu sắc đồ vật tưởng như không có gì liên quan đến môn toán nhưng trái lại, việc này rất có ích cho sự phát triển khả năng tư duy và trí tưởng tượng của trẻ. Chúng đặc biệt hữu ích trong môn hình học.
10. Học thầy không tày học bạn
Câu thành ngữ này luôn đúng với tất cả các môn học, nhất là môn toán. Trẻ không những có thể tiếp thu các kiến thức từ giáo viên mà có thể học từ chính những người bạn của mình. Vì vậy tổ chức cho trẻ học nhóm đà cực kì quan trọng trong việc học tập bộ môn này.
Theo giaoducthoidai.vn
Sáu ngôn ngữ lập trình quan trọng cho khoa học dữ liệu và phân tích
Bạn có nhiều cơ hội việc làm với mức lương cao khi nắm vững một trong sáu ngôn ngữ như Python, chương trình R, Matlab, Java, Julia hay Scala.
Khoa học dữ liệu cung cấp phương pháp tiếp cận khoa học mới mà qua đó, các doanh nghiệp có thể chuyển một lượng lớn dữ liệu có sẵn ở nhiều dạng khác nhau thành loại thông tin hữu ích và có thể sử dụng được. Để thực hiện điều này, vai trò của các nhà khoa học dữ liệu trở nên quan trọng hơn. Họ phải có kiến thức cần thiết để áp dụng các thuật toán thống kê cũng như hiểu được tập hợp lớn các dữ liệu. Các thuật toán thống kê này được thực hiện bằng một số ngôn ngữ lập trình nổi tiếng.
Dưới đây là sáu ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho việc phân tích khoa học dữ liệu.
Python
Trong bảng xếp hạng các công cụ khoa học dữ liệu tốt nhất, Python chiếm ngôi đầu. Ngôn ngữ này là trụ cột của các nhiệm vụ liên quan đến lập trình chung như phát triển các ứng dụng web hay máy tính để bàn.
Với Python, bạn có quyền truy cập vào một loạt các thư viện phân tích dữ liệu thông qua mục Python Package như các mô-đun phổ biến NumPy và SciPy. Hai mô-đun này cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ cơ bản trong phân tích dữ liệu là số hóa trên các mảng và ma trận đa chiều cũng như thực hiện tính toán các tín hiệu, hình ảnh. Có nhiều thư viện Python khác giúp cho việc phân tích dữ liệu của bạn đơn giản hơn như bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK), cho phép phân tích và thống kê các ngôn ngữ tự nhiên.
Tính vô hạn của các thư viện Python dành riêng cho khoa học dữ liệu khiến Python trở thành một lựa chọn tiên quyết của người mới bắt đầu và các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.
Chương trình R
Ross Ihaka và Robert Gentleman lần đầu ra mắt ngôn ngữ R với mục đích thiết kế chương trình để thực hiện phân tích dữ liệu, thống kê và tính toán trực quan trên các tập dữ liệu lớn tốt hơn và thân thiện với người dùng.
Nền tảng vững chắc của ngôn ngữ trong lĩnh vực thống kê và hiển thị dữ liệu đã khiến nó trở nên phổ biến nhanh chóng trong phân tích dữ liệu thương mại và là lựa chọn của đa số các nhà khoa học dữ liệu. Đối với người mới bắt đầu, R có cách thức hoạt động khá dễ, nguồn tài liệu mở rộng và nhiều chức năng giúp đơn giản hóa các quy trình phân tích dữ liệu phức tạp cho lập trình viên.
Matlab
Matlab được phát triển bởi Jack Little, Moler và Steve Bangert, người sáng lập MathWorks. Ngôn ngữ này tập hợp chức năng tính toán, hình dung và lập trình vào ứng dụng duy nhất.
Điều này khiến Matlab trở thành một công cụ hữu ích để phân tích, thăm dò và hiển thị dữ liệu mà không cần thư viện hoặc mô-đun ngoài. Trên thực tế, Matlab đã trở thành công cụ phân tích dữ liệu chính cho cộng đồng học thuật trong vài thập kỷ qua.
Java
Java là một trong những ngôn ngữ lâu đời và được sử dụng nhiều nhất trên thế giới. Java đặc biệt dành riêng cho các nhà khoa học dữ liệu có triển vọng. Đôi khi, công ty yêu cầu bạn làm một nghiên cứu dữ liệu dựa trên nguồn dữ liệu trong cơ sở hạ tầng sẵn có. Điều đó có nghĩa là các mô hình thống kê của bạn phải được viết với ngôn ngữ Java để có khả năng tương tác cao.
Các framework như Apache Spark, Hadoop và Hive ngày càng phổ biến trong môi trường thương mại, khiến Java trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu.
Julia
Đây là ngôn ngữ lập trình được phát triển từ ứng dụng nền tảng dành riêng cho khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ hướng tới các chức năng tính toán khoa học, khai thác dữ liệu, học máy và tính toán song song.
Julia nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ với khả năng vận hành "thần tốc" trên các tập dữ liệu lớn. Chúng giải quyết bất kỳ lỗi thường gặp nào mà các ngôn ngữ lập trình khác không được thiết kế đặc biệt mà khoa học dữ liệu hay mắc phải.
Scala
Scala nổi lên trong giới khoa học dữ liệu sau khi chức năng Spark - một công cụ xử lý dữ liệu viết hoàn toàn bằng Scala được các nhà phát triển cập nhật. Spark cho phép thu thập dữ liệu một cách trực quan hơn; làm sạch, xử lý dữ liệu; ngoài ra, mã được viết bằng ngôn ngữ Scala thường vận hành nhanh hơn.
Điều đó có nghĩa là bạn có thể phân tích số lượng dữ liệu lớn nhanh hơn so với các ngôn ngữ khác. Ngoài ra, việc viết mã Scala tương đối dễ do cú pháp đơn giản, dễ dàng duy trì các kho lưu trữ lớn của mã Scala.
Hiện nay, nhiều những khoá học miễn phí trên Internet dạy bạn học những ngôn ngữ này, tuy nhiên để có lộ trình học bài bản, cũng như áp dụng những ngôn ngữ trên trong tư duy lập trình, phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tham khảo một số chương trình học của các trường đại học công nghệ thông tin. Tham khảo tại đây.
Hiền Mai
Theo Vnexpress
"Bí kíp" vừa ra trường có việc làm ngay của sinh viên ĐH FPT ĐH FPT vốn nổi tiếng với mô hình giáo dục khác biệt, gắn đào tạo với thực tiễn, và liên kết chặt chẽ với doanh nghiệp. Chính vì vậy, nhiều sinh viên Đại học FPT ngay sau khi ra trường đã có được những công việc đáng mơ ước, thậm chí nhiều bạn kiếm được ngay công việc với mức lương nghìn đô....