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建模不必另开一节课:把应用题做深一层
理想树教研 2026-11-13 01:30:18
一说 “数学建模” ,不少老师的第一反应大概是:学习知识的课时都不够,哪还有时间带学生做课题?其实不用另起炉灶。今年高考全国I卷那道 “一百零八塔” 的题就给了一个提醒——学生卡住的往往不是计算,而是不知道该把材料里的哪些信息变成数学条件。卷面考的是面对陌生材料独立把问题结构化的能力;完整意义上的建模,本来就得在课堂里练。
前不久广州举办了一场中学生数学建模展示活动,再次引起我们思考:建模到底是什么?为什么必须做?以及——最实际的问题——我们该怎么做。

一个事实:它已经排进课表了

据公开报道,在广州,数学建模已纳入每所高中的必修课,不是兴趣小组,也不是只给竞赛苗子准备的社团。那场展示全市上百所高中都来了,规模不小;但更值得看的,是课上到底怎么落地。
所以要聊的不是 “要不要做” ,而是 “一节已经在课表里的课,怎么上得省力点” 。

真正要练的,不是算得快

课标已经把 “数学建模” 列进高中数学六大核心素养,这个不用多说。更值得反思的是 AI 逐渐进入校园之后,课堂上什么还值得花大量时间训练。活动中有句话说得挺准:
 “计算可以交给机器,但发现问题、判断结果是否合理的能力,机器难以替代。”
另一篇专访里还有一句更狠的:“如果数学建模仅仅是一个获取答案的手段,那么人工智能就赢了。因为只要给出答案,AI 做得比人类更好。”——人类还想知道 “为什么明天是晴天”,而 AI 常常是个给不出解释的黑匣子。
说白了,建模课要练的是提出问题和解释结果的能力。

一节常态课里能改的四个动作

1|开题 10 分钟,把选题筛到“小而实”

评审端的一组数字挺说明问题:某次省级评审的上千份有效论文里,日常生活类选题占了大半,一等奖占比却偏低;反倒是从自然科学里找 “小而专” 的切口更容易冒出来。
常被挑出来的毛病还有三个:为显 “高大上” 硬堆超出中学生认知的微分方程、一眼能看出的 “AI 生成痕迹”、连公式符号都没写清楚。给老师的教学建议也是同一方向—— “选好 ‘小而实 ’的问题” “不盲目追求复杂模型”。
落到教案上:把学生报的题目按 “能不能在一周内拿到真实数据” 筛一遍,必须靠查文献才能写、必须借超纲工具才能算的,先退回改小。不额外占课时,就是把开题那 10 分钟用起来。

2|同一问题原型,做简化/常规/拓展三层

可以直接落进教案的一条建议是:“对于同一问题原型,要进行简化、常规、拓展的分层设计”。以 “校园积水” 为例:

三层共用一个原型、同一节课,教师只备一份材料、三张任务单。分层的依据不是成绩,是“这一步的数据和变量由谁给”。

3|把 “给数据” 改成 “找数据”

上一条管难度分层,这一条管材料形态。举个例子,讲函数时教材常给一张现成数据表,学生套公式就行。升级一下——改成让学生自己测教室采光的变化,或记录一周作息分布,自己收数据、画图、判断用哪个函数模型。知识点没变,课时没变,学生经历的却从“代入”变成了“选择模型”。
△不适用:概念初授、只剩十几分钟的课,以及必须统一数据才讲得清的题型,别硬改,用上一条的简化层即可。

4|评价口径从 “答案对不对” 换成 “过程能不能查”

评审里有一条挺硬的规矩:直接淘汰存在明显 AI 套用模板的作品。常态课不必搞得那么复杂,评分口径借过来就够用,重点查三件事:
  • 假设写没写清(忽略了什么、为什么);
  • 验证能不能复现(数据从哪来、有没有跟实际观察比对过);
  • 修正有没有依据(模型不准时改了什么)。
建模项目天然会经历 “假设不合理→推翻重来→结果不可信→修正模型” 的循环,但恰恰是这个循环,在训练学生最重要的能力:质疑、验证、迭代。一份 “结果对不上但分析得清楚” 的报告,比一份 “答案正确却看不出过程” 的卷面更能说明建模能力。
四个动作都可以落在一份学案、一次作业批改里,不用等排课、建机制或添设备。

三个真实顾虑

1|课时本来就紧,加建模会不会更赶?
建模不是额外加课,而是把现有应用题、情境题的教学方式做深。四个动作都在原有应用题课里改,不额外加课。教研员也提到,下一步重心是让建模 “融入常态课堂”。
2|搞这些 “花活”,会不会影响成绩?
公开报道中尚未给出建模与成绩的相关数据,这个不宜硬说。能确定的是课标已经把它列进了核心素养,以及今年那道一百零八塔的题确实要求现场读材料、自己结构化。必须承认一个事实,建模能力强,本质上就是理解力强、迁移能力强,这两样恰恰是高分的基础。
3|自己没做过建模,怎么教学生建模?
面对没有标准答案的现实问题,不少老师也会发怵。落到个人,起点只有一个——先自己把一个小问题完整走一遍(提问题→定假设→收数据→验证→修正),再带学生做。第一版模型多半和实际数据对不上,而对不上的地方,恰恰就是要教的那一段。
不必另开一节课,也不必等一套新课程。下一节函数应用题,把教材那张现成的数据表先收起来:让学生自己测一组数、自己判断该用哪个模型,再花两分钟说说 “为什么不用另一个”。知识点没变,课时没变,变的只是谁来完成 “从现象到模型” 那一步。

写在最后

AI时代,“计算” 在贬值,“判断” 在升值。
我们教的不该只是怎么算,更是——

什么时候该算,算出来的东西对不对,以及,这个问题值不值得算。

广州已经走在了前面。希望这篇文章,能给还在观望的同行们一点具体的抓手。
共勉。
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发布时间:2026-11-12 18:18:49


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