01
先定義,再計算
有用模型始於聚焦問題、系統邊界、數量與單位。
教學原則
把看不見的選擇變成可討論、檢查及改善的產物,開放問題才真正可教。
01
有用模型始於聚焦問題、系統邊界、數量與單位。
02
簡單參照令後續複雜性可以解釋,也讓每項改善有比較對象。
03
極限情況、敏感度、替代基準與數值檢查都屬於解答。
04
學生要分開數值輸出、解讀、限制與決策下一步所需證據。
課程架構
數學與計算自主性逐步增加,但問題質素、驗證及溝通始終保持可見。
教學資源
每頁均交代對象、次序、產物與評核重點,而不只是列出檔案。
入門 · 課程路徑
由真實問題出發,逐步建立變數、假設、基準模型與可辯護結論的入門路徑。
競賽 · 課程路徑
有結構地練習問題定義、團隊流程、快速計算、驗證與報告設計。
進階 · Python 實驗
用於模擬、數值方法、最佳化及圖像生成的可重現實驗課。
進階 · 完整案例
一個涵蓋質量平衡、預測控制、衝突指標,以及研究目標與健康聲稱差別的完整教學案例。
進階 · 學生研究
由重現一項結果開始,逐步走到提出、測試及傳達獨立數學建模問題的指導路徑。
教師 · 教師資源
關於案例選擇、形成性評議、評分準則與可重現性審閱的教學設計筆記。
教師 · 課程路徑
連結數學基礎、模型建構、計算、決策、驗證與技術寫作的完整教學序列。
教學與指導
如想討論課程設計、數學建模教學或學生研究指導,歡迎直接聯絡。
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