池网科技 一、机器学习课程设计课题
机器学习课程设计课题
在当今信息时代，机器学习技术的发展日新月异，各行业对于机器学习专业人才的需求也愈发增加。因此，设计一门符合市场需求和学生学习需求的机器学习课程显得至关重要。本文将探讨机器学习课程设计的一些关键课题。
课程目标与定位
首先，机器学习课程设计的首要任务是明确课程的目标与定位。课程应明确传授学生机器学习的基础理论知识、常用算法及实践应用，并帮助学生掌握机器学习领域的核心技能和方法。同时，课程的定位也应考虑到学生的背景、能力水平和未来发展方向，以便更好地满足不同学生的学习需求。
课程内容安排
其次，合理的课程内容安排是一个成功的机器学习课程设计的关键。课程内容应包括但不限于数据预处理、特征工程、模型选择与评估、深度学习等内容，并结合实际案例进行讲解和实践操作，以便学生能够更好地掌握和应用所学知识。
教学方法与手段
在机器学习课程设计中，教学方法与手段的选择至关重要。传统的课堂讲授结合实验操作仍然是有效的教学方式，同时也可以引入在线教学资源、实践项目、行业导师指导等多种教学手段，以提升学生的学习兴趣和实际应用能力。
实践项目设计
为了更好地培养学生的实际动手能力和团队合作能力，机器学习课程设计中应当加入一些实践项目。这些项目可以是基于真实数据集的数据挖掘任务、机器学习模型的构建与优化、实际业务问题的解决等，通过实践项目的完成，学生能够将理论知识应用到实际问题中，提升自己的实践能力。
评估与考核方式
最后，一个完整的机器学习课程设计还需要考虑评估与考核方式。除了传统的考试形式外，可以考虑引入课程项目报告、实践项目成果展示、小组讨论等多种考核方式，以全面评价学生的学习成果和能力。
结语
综上所述，机器学习课程设计是一个综合考量教学目标、学生需求、教学手段等多方面因素的过程。只有在充分理解市场需求和学生需求的基础上，结合创新教学方法和实践项目设计，才能设计出一门既符合专业要求又能够激发学生学习兴趣的机器学习课程。
二、机器学习课程设计比赛
机器学习课程设计比赛
在当今数字化时代，机器学习正变得日益重要而普遍。许多学校和机构都提供机器学习课程，以培养学生在这一领域的专业知识和技能。而其中一个激动人心的活动就是机器学习课程设计比赛。
比赛背景
机器学习课程设计比赛是一种推动学生创新和实践的重要方式。通过参加这样的比赛，学生不仅可以应用课堂所学的知识，还能锻炼他们的团队合作能力和解决问题的能力。
比赛目的
这类比赛的主要目的是鼓励学生发挥创造力，设计出能够解决实际问题的机器学习模型。通过这个过程，他们可以深入了解机器学习的原理和应用，并且在实践中不断提高自己的技能。
比赛流程
一般来说，机器学习课程设计比赛的流程包括以下几个步骤：
- 题目发布：组织者会发布一个机器学习相关的问题或挑战，参赛者需要根据题目要求设计和实现机器学习模型。
- 团队组建：学生可以自愿组建团队，也可以由组织者指定团队成员。
- 项目实施：参赛团队需要在规定的时间内完成机器学习模型的设计和实现过程。
- 评审与展示：完成项目后，团队需要向评委展示他们的成果，并回答问题。
- 颁奖和总结：评委会根据项目的创新性、实用性和技术水平等方面评选出优胜团队，并举行颁奖仪式。
比赛收获
参加机器学习课程设计比赛的学生不仅可以获得实际操作机器学习的经验，还能结识同行，并发现自己在某些方面的不足之处。通过与他人交流和讨论，他们可以共同进步，并在未来的学习和工作中更上一层楼。
比赛意义
机器学习课程设计比赛旨在激励学生学习和探索机器学习的更多可能性，促进他们在这一领域的长期发展。同时，这种比赛也促进了机器学习教育的创新和发展，为培养更多优秀人才奠定了基础。
结语
总的来说，机器学习课程设计比赛是一种促进学生动手实践、提高技能水平的重要途径。希望更多的学校和机构能够开展这样的比赛，为学生提供更多发展机会，同时推动整个机器学习领域的发展和进步。
三、机器学习课程设计车牌识别
机器学习课程设计车牌识别
引言
在现代科技迅速发展的时代，机器学习作为一种人工智能技术，已经在各行各业展现出巨大的潜力和前景。其中，车牌识别作为机器学习技术在智慧交通领域的应用之一，具有极大的社会意义和市场需求。
机器学习在车牌识别中的应用
随着计算机视觉和深度学习技术的不断进步，机器学习已经成为实现车牌识别的关键。通过训练模型识别车牌中的字符和数字，机器学习算法可以快速准确地识别车牌信息，为智能交通系统提供重要支持。
机器学习课程的设计
为了培养更多具备机器学习技能的专业人才，许多教育机构开设了相关课程。一个优秀的机器学习课程设计应该结合理论与实践，注重实际案例和项目实践，为学生提供全面系统的学习体验。
课程内容安排
一门成功的机器学习课程设计需要合理安排课程内容，包括但不限于：
- 机器学习基础知识
- 数据处理与特征工程
- 监督学习与无监督学习
- 深度学习与神经网络
- 实际项目案例分析
课程教学方法
在机器学习课程设计中，采用多种教学方法可以有效提高学生的学习兴趣和参与度。例如，结合课堂讲解、实验演示、小组讨论和项目实践，可以帮助学生更好地理解和掌握机器学习的核心概念和算法。
案例分析：车牌识别技术
以车牌识别技术为例，通过实际案例分析可以让学生深入了解机器学习在智慧交通领域的应用。从数据采集和清洗到模型训练和部署，学生可以全程参与，掌握实际操作技能。
结语
随着机器学习技术的不断发展和应用，车牌识别等领域将会迎来更多创新和突破。通过优秀的机器学习课程设计，我们可以培养更多优秀的人才，推动人工智能技术的发展和应用。
四、机器学习的论文课程设计
机器学习一直被视为计算机领域中的一个热门话题，不仅在学术界有着重要地位，也在工业界中扮演着至关重要的角色。随着人工智能技术的不断发展，越来越多的机构和个人开始关注并投入到机器学习的研究和实践中。在这个领域中，论文课程设计是非常重要的一环，它不仅可以展现研究者的创新能力和专业水平，还能为后续的研究工作奠定坚实的基础。
机器学习的基础知识
要进行机器学习的论文课程设计，首先需要对机器学习的基础知识有所了解。机器学习是一种让计算机通过数据学习如何完成任务的技术，它包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型。研究者需要掌握数据预处理、特征工程、模型选择和调参等基本概念，才能够进行有效的论文设计和实验。
论文课程设计的重要性
论文课程设计是研究者展示研究成果和创新能力的重要途径，也是评价研究者学术水平和实践能力的重要标准。一篇优秀的论文课程设计不仅能够为学术界的同行提供有益的参考和启发，还能为行业应用提供创新的思路和方法。因此，在机器学习领域，如何设计一篇有深度和广度的论文课程至关重要。
论文课程设计的步骤
在进行机器学习的论文课程设计时，研究者可以按照以下步骤进行：
- 确定研究方向和问题：首先要明确研究的目的和课题，确定要解决的问题是什么。
- 搜集和整理相关文献：深入了解当前研究领域的最新进展和研究现状，为后续的研究工作做好准备。
- 设计实验和方法：根据研究问题设计合理的实验方案和方法，确保研究的可靠性和有效性。
- 实验和结果分析：进行实验并分析结果，验证提出的假设或解决问题的方法是否有效。
- 撰写论文和反思：撰写论文并对整个研究过程进行反思和总结，提出未来的研究方向和建议。
论文课程设计的关键点
在进行机器学习的论文课程设计时，有几个关键点需要特别注意：
- 问题定位要精准：要明确研究的问题和目的，避免在研究过程中偏离主题。
- 数据选择和预处理：选择合适的数据集并进行有效的数据预处理，确保实验结果的可信度。
- 模型选择和评估：选择合适的机器学习模型并进行有效的评估，比较不同模型的性能并选择最佳方案。
- 结果解释和展望：对实验结果进行清晰的解释和展望，指出研究的局限性和未来的改进方向。
结语
机器学习的论文课程设计是研究者展示研究成果和创新能力的重要途径，也是评价研究者学术水平和实践能力的重要标准。通过深入学习和实践，不断提升自己的机器学习技能和研究能力，才能设计出有创新性和实用性的论文课程，为学术界和工业界的发展贡献自己的力量。
五、机器学习课程设计共享单车
在当今数字化时代，机器学习已成为许多领域的重要应用工具之一，其在各行各业中的应用越来越广泛。而随着人工智能技术的不断发展，机器学习课程设计的重要性也愈发凸显。
为什么机器学习课程设计如此重要？
首先，机器学习作为一门交叉学科，涉及到统计学、计算机科学等多个领域的知识，其课程设计需要全面系统地整合相关知识点，帮助学生建立起完整的学习体系。其次，机器学习技术的快速发展和应用使得对于合适的课程设计需求不断提升，只有跟上时代潮流，才能真正培养出具备竞争力的人才。
如何设计一门优质的机器学习课程？
首先，需要结合行业需求和学生实际，确定课程设置的核心内容。其次，要注重理论与实践相结合，通过案例分析、项目实践等方式将知识内化为能力。同时，还要关注课程的更新和技术的前沿，保持课程内容与市场需求的同步。
机器学习课程设计的案例分享
共享单车行业作为共享经济的代表之一，近年来蓬勃发展，而其背后离不开机器学习技术的支持。以此为例，我们可以探讨一下针对共享单车行业的机器学习课程设计。
共享单车行业的特点及挑战
- 无桩共享单车的普及给用户带来了便利，但也带来了管理和运营的挑战。
- 用户行为数据庞大，如何通过数据分析优化运营成为共享单车企业亟需解决的问题。
- 市场竞争激烈，要在激烈竞争中脱颖而出，需要依靠机器学习等技术手段。
基于机器学习的共享单车运营优化
针对上述挑战，可以设计一门机器学习课程，培养学生对于数据分析、用户行为预测等方面的能力。通过实际案例分析，让学生了解如何运用机器学习技术优化共享单车的运营策略，提高单车使用率和盈利能力。
结语
优质的机器学习课程设计不仅可以提升学生的就业竞争力，还可以促进行业的发展和技术的进步。希望我们的分享能为机器学习课程设计提供一些启发和借鉴，共同推动教育和科技的融合发展。
六、机器学习综合实践课题项目
随着科技的飞速发展，机器学习已经成为当今社会中备受关注的热门话题之一。随之而来的是在这一领域中进行综合实践课题项目的日益增多，以便更加深入地了解和应用机器学习技术。本篇博文将探讨机器学习综合实践课题项目的重要性以及一些在实践过程中可能遇到的挑战和解决方案。
机器学习综合实践的重要性
机器学习综合实践课题项目是将在课堂上学到的理论知识应用到实际项目中的重要方式。通过实践项目，学生可以更加深入地理解机器学习算法的工作原理，掌握数据处理和模型建立的具体操作步骤，培养解决实际问题的能力，提升团队合作和沟通能力等。
在机器学习综合实践项目中，学生往往需要从零开始构建一个完整的项目，包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择和评估等各个环节。这些实践过程能够帮助学生将课堂上学到的知识有机结合起来，形成对机器学习全貌的深刻理解。
机器学习综合实践项目的挑战
尽管机器学习综合实践项目有诸多益处，但在实施过程中也会面临一些挑战。其中之一是数据质量和数量的问题。在实际项目中，往往会遇到数据不完整、数据质量差、数据量不足等情况，这给模型的训练和评估带来了一定的困难。
另外，模型的选择和调参也是一个需要认真思考的问题。不同的机器学习算法适用于不同的场景，如何选择适合当前项目的算法并对其进行调参是一个需要技术和经验的过程。
此外，时间和资源限制也是一个常见的挑战。在学生项目中，往往会受到时间和资源的限制，需要在有限的时间内完成一个相对完整的机器学习项目。如何高效地利用有限的资源和时间，完成一个成功的实践项目是一个需要考虑的重要问题。
解决机器学习综合实践项目的挑战
为了应对上述挑战，需要采取一些有效的解决方案。首先，对于数据质量和数量的问题，可以尝试数据清洗、数据增强等方式来解决。此外，也可以尝试使用迁移学习等方法来提高模型在数据稀缺情况下的性能。
对于模型选择和调参的问题，可以通过交叉验证、网格搜索等方法来选择最优的模型和参数。此外，也可以借助开源库和工具来加速模型选择和调参的过程。
在处理时间和资源限制的问题时，可以合理规划项目的时间线和资源分配，设定合理的目标和里程碑，以确保项目在有限时间内顺利完成。同时，也可以借助团队合作，分工合作，提高工作效率。
结语
机器学习综合实践课题项目是一种促进学生将理论知识转化为实际能力的重要方式。在实践项目中，学生不仅可以深入理解机器学习算法的原理和应用，还可以培养解决问题的能力和团队合作精神。面对各种挑战，只要我们采取正确的方法和态度，相信一定能够顺利完成项目，并取得理想的效果。
七、机器学习租房信息课题背景
机器学习在租房信息中的应用
随着数字化时代的来临，机器学习在各个领域的应用越来越广泛，其中在房地产行业的应用也逐渐受到关注。租房信息的获取和分析一直是房地产领域中的重要课题之一，通过机器学习技术，我们可以更高效地处理大量的租房信息数据，提取有用的信息，为用户和房地产从业者提供更好的决策支持。
背景
传统的租房信息获取方式主要依靠人工收集和整理，这种方式效率低下、容易出现数据不一致等问题。而随着互联网的普及，大量的租房信息被发布在各大网站上，这为机器学习技术的应用提供了数据基础。通过机器学习算法对这些数据进行分析和建模，可以挖掘出隐藏在大量信息背后的规律和洞察，为用户提供更加准确、智能的租房推荐服务。
机器学习技术在租房信息中的应用
机器学习技术在租房信息中的应用涵盖了数据挖掘、自然语言处理、图像识别等多个方面。通过对租房信息数据的特征提取和建模，机器学习算法可以帮助我们预测房屋租金趋势、评估房屋价格、识别租房广告的真实性等，为用户提供更加全面的租房信息服务。
数据挖掘
在租房信息中，存在大量的非结构化数据，如租房广告描述、房屋图片等。通过数据挖掘技术，我们可以从这些数据中提取出有用的信息，如房屋的位置、面积、朝向、装修情况等，为用户提供更加详细的房屋信息展示。同时，数据挖掘还可以帮助我们发现用户偏好、热门租房地段等信息，为房地产从业者提供市场分析和预测的参考依据。
自然语言处理
租房广告的描述通常包含大量的文本信息，通过自然语言处理技术，我们可以对这些文本信息进行分词、情感分析、主题识别等处理，从而提取出关键信息。利用自然语言处理技术，我们可以更好地理解用户需求，为用户提供个性化的租房推荐服务。同时，自然语言处理还可以帮助我们识别虚假广告、重复广告等问题，提升信息质量和用户体验。
图像识别
房屋图片是用户了解房屋外观和内部装修情况的重要参考依据，通过图像识别技术，我们可以对这些图片进行分析和识别。通过图像识别技术，我们可以自动提取图片中的关键信息，如房屋的户型、装修风格、家具摆放等，为用户提供更加直观、细致的房屋信息展示。同时，图像识别还可以帮助我们检测图片的真实性，防止虚假广告的出现。
结语
机器学习技术对租房信息的处理和应用不仅提高了信息的质量和准确性，同时也拓展了用户和房地产从业者的选择空间。未来随着机器学习技术的不断发展和完善，相信在租房信息领域会有更多的创新和突破，为用户提供更加智能、便捷的租房服务。
八、什么是课题学习？
它泛指学生主动探究的学习活动,它是一种学习的理念、策略、方法，适用于学生对所有学科的学习。
课题学习是学生在教师指导下，以教材上所提供的素材为主，或者自然、社会和生活中选择和确定问题进行研究，并在研究过程中主动地获取知识、应用知识、解决问题的学习活动。
九、机器学习有哪些研究课题
机器学习有哪些研究课题
机器学习作为人工智能的一个重要分支，在近年来得到了长足的发展。随着数据量的不断增加和计算能力的提升，机器学习正在发挥越来越重要的作用。那么，关于机器学习，有哪些研究课题呢？接下来，我们将深入探讨。
自然语言处理
自然语言处理作为机器学习的一个重要应用领域，其研究课题涉及到文本分析、语音识别、情感分析等多个方面。如何让机器能够理解和生成自然语言是一个具有挑战性的问题。近年来，随着深度学习等技术的应用，自然语言处理取得了很多突破性进展，但仍然存在许多问题有待解决。
计算机视觉
计算机视觉是机器学习的另一个重要领域，其研究课题包括目标检测、图像分类、图像生成等。随着大量图片和视频数据的产生，计算机视觉正在成为研究热点。深度学习模型在计算机视觉领域取得了巨大成功，但如何提高模型的鲁棒性和泛化能力仍然是一个需要探讨的问题。
强化学习
强化学习作为机器学习的一个重要分支，其研究课题涉及到智能体与环境的交互、奖励机制设计等方面。如何让智能体能够通过不断与环境交互学习到最优的决策策略是强化学习的核心问题。当前，深度强化学习在游戏、自动驾驶等领域取得了很多成功应用，但如何提高算法的效率和稳定性也是一个重要课题。
迁移学习
迁移学习是机器学习中的一个重要研究课题，其核心思想是通过利用源领域的知识来改善目标领域的学习效果。迁移学习在数据稀缺、领域适应等方面有着广泛的应用。如何设计有效的迁移学习算法，以适应不同的应用场景是当前研究的重点之一。
可解释性与公平性
机器学习模型在实际应用中往往需要具备可解释性和公平性，以确保决策的合理性和公正性。如何设计可解释性强、公平性高的机器学习模型是当前研究的热点之一。同时，如何在保证模型性能的情况下提高可解释性和公平性也是一个具有挑战性的问题。
结语
总的来说，机器学习作为一门前沿的研究领域，其研究课题涉及到语音图像处理、自然语言处理、强化学习等多个方面。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器学习的研究课题也在不断演化和深化。相信随着各个领域的研究不断深入，机器学习的发展前景一定会更加广阔。
十、高中研究性学习课题？
数学研究性学习是学生数学学习的一个有机组成部分，是在基础型、拓展型课程学习的基础上，进一步鼓励学生去探求知识及应用所学知识解决数学的和实际的问题的一种有意义的主动学习，是以学生动手动脑主动探索实践和师生之间及学生之间相互交流为主要形式的学习研究活动。它以研究课题为载体，使学生通过最基础的研究活动，学会科研的基本方法，并初步形成严谨的科学精神和科学态度。
在数学研究性学习的教学中，师生共同建立起平等、民主、教学相长的新颖关系，能营造一个使学生勇于探索、勇于争论、相互学习鼓励的良好学习氛围。数学研究性学习注重问题的解决，但更加关注学生的探究学习过程。
用于数学研究性学习的材料，一般是以课题形式为主，一个课题探讨一个专题。对数学研究性学习的课题，既要是学生所学数学知识的综合与实际应用，又要对学生探究和解决问题有较好的训练价值，对高中学生来说，较好的课题应该是学生在生活实践中有体验的数学问题，或者是与当地社会、经济发展密切相关的数学问题。因此在确定研究课题时，不仅由教师提供，而且更要鼓励学生通过对社会生活的观察、调查、思考，抽象概括出数学问题，从而形成研究课题。下面从课题确定的原则和来源两个方面来谈谈数学研究性学习中研究课题的选择。
一、确定研究课题的原则
1.适应性原则
学生是研究课题的研究者和解决者，是研究性学习的主角，因此，研究课题的选择要与学生现有的知识水平相适应，课题的难度要掌握在让学生“跳一跳够得着”，太难或太容易的问题都不宜作为课题让学生研究，选题时要充分利用学生所学知识，使学生通过对一个问题的深入研究，加深对所学知识的掌握和应用，了解科学研究的过程和基本方法。
2.问题性原则
在选择课题时，不是提供一篇学生没有学过的教材让学生去学习、理解与记忆，而是呈现给学生一个需要学习和探究的数学问题，这种问题往往是一些背景材料，让学生运用所学知识通过数学建模去解决。
3.开放性原则
数学研究性学习具有最大的时空开放性，要求学生在确定课题后，走出课堂和书本，通过媒体、网络、调查等多种渠道，收集信息资料，选用合理的研究方法，得出自己的结论。另外，由于各人的兴趣爱好、生活经验及学习能力的差异，对课题的理解，研究目标的定位，研究过程和方法的设计，手段的应用以及研究结果的表达可以各不相同。所以，所选课题应该能让学生应用自己已有的数学知识，从不同的角度，不同的层面得到解决。同时，课题解决过程中学习时间的安排，课题切入点的确定，研究方式的选择，结果的表达等方面均要有相当大的灵活度，为学习者和指导者发挥个性特长和才能提供足够的空间，而不能强调结论的唯一性与标准化。
4.社会性原则在确定研究课题时，应强调数学与社会生活实际的联系。数学研究性学习课程的主要目标是培养学生应用所学数学知识去发现问题、解决问题的能力和意识，因此，我们在选择课题时，应特别关注与社会发展及人民生活密切相关的数学问题，使学生通过研究课题的研究学习，学会发现问题的方法，培养创新意识和能力，并进一步体会数学应用的广泛性。
5.实践性原则
实践性是研究性学习的一个特点。数学研究性学习要使学生在解决研究课题的过程中，通过亲身参与社会调查、信息收集与处理、结论表述与分析验证等一系列实践活动，获取亲身参与研究与探索的体验，体会科学研究的全过程，并使他们逐步形成善于质疑、乐于探究、勤于动手、努力求知的积极态度，激发他们探索、创新的欲望。
二、数学研究课题的来源
1.深入研究教材，从教材中取得课题
数学教材是研究课题的重要来源，新编的高中数学教材(练习部分)已经为我们提供了大量的研究性学习的课题。如果我们注意挖掘教材，就可以从中找到很多适合学生探究的课题。
这些课题的特点是学生利用近阶段所学数学知识，通过探究与合作，教师作适当的指导，都能很快得到解决，具有“短、平、快”的特点。
2.结合生活、联系社会实际选择课题数学的应用是广泛的，要鼓励学生从生活实际、生产实际中把实际问题提炼成数学研究课题，引导学生“留心观察，处处皆数学”。也可由教师选编一些与社会、生产、日常生活密切相关的研究课题供学生选择解决，这些课题既要有一定的实用价值，又要有一定的趣味性，以吸引学生进行研究探索。例如以下的一些课题：
(1)去银行存钱，存五年期和一年期的年利率是不同的。请学生调查银行存款利率，然后解决以下问题：甲、乙两人在同一天各去银行存入1000元钱，甲存为五年期，乙存为一年期并在每年到期时领取本息后一并再存为一年期，每次领取时要交纳20%的利息税，问五年后，甲乙两人谁的收益大，两人的本息合计金额差是多少？
(2)在一条生产流水线上有5台机器工作，它们间隔的距离是相等的，我们要在流水线上设一个检验台，零件经检验合格后才能进入下一道工序，若5台机器的工作效率相同，问检验台应设在何处，可使移动零件所走的路程之和最小？如果是n台机器呢？如果这些机器的工作效率各不相同呢？
(3)调查报亭卖报情况(进价、售价及卖不出去而退回每份报纸赔钱多少)，统计一个月的销售情况，为报亭主人决策，使之收益最大。
(4)调查保险公司养老保险险种及分红方法，某人在40足岁时参加保险，或将应交保额逐年存入银行，假设此人预期寿命为75足岁，请你对这两种投资方式进行比较，确定此人是投保收益大，还是存银行收益大。
(5)叫做“黄金数”，一个矩形的宽与长之比为黄金数的叫做“黄金矩形”，这样的矩形看起来比较美观，因此有人认为一般的报刊版面的宽与长之比是黄金分割比，请你去学校阅览室实地测量10种报纸杂志的宽与长之比，找出它们的比值大致是什么数，为什么用这个数？
(6)现在很多人家都安装了太阳能热水器，请你用所学的数学、物理、地理知识说明在各个不同季节，热水器安放的倾斜角为何值时，可使正午时阳光直射热水器，从而取得最大热效率。根据你的研究，你可以向热水器生产厂提何建议？
3.由学生自行提出问题，确定课题高中学生已有一定的观察力和想象力，一旦他们研究问题的积极性被调动起来，他们观察事物、提出问题、解决问题的能力往往超乎教师的想象。以下几个问题就是由学生通过观察生活、总结提炼而提出来的：
(1)节假日随父母去超市购物，去收银处付款时往往要排很长的队，如何合理安排收银机，使顾客排队时间最短？
(2)商店经常打出打折的招牌来吸引顾客，“打折”背后究竟有什么奥妙，进价和原价到底是多少，调查进价和原价，计算“打折”后的实际利润是多少？
(3)居民住宅区中两幢楼房之间的距离为多少时，可以使每幢房子底楼在冬季每天10点到下午2点能晒到太阳？
(4)下雨天用各种不同的容器收集雨水，分别计算降雨量，与气象台的预报作比较。
(5)足球运动员在射门时，面对对方守门员，射门时的角度、球速与守门员扑球时的移动速度有何关系，能将球射入球门？对学生提出的问题，需要教师从可行性、实用价值等方面进行分析指导，以防不切实际。但要以鼓励为主，对目前限于知识结构暂时无法解决的问题，可让学生提出解决问题的设想，切不可轻易否定而打击学生的积极性。有的课题可适当增加条件，以使课题更切实可行。
在实施数学研究性学习时，课题可以在课堂上或课外布置给学生，让学生在课后进行探究学习，收集信息资料做研究，可一人研究，也可以几人合作，教师可作适当的点拨指导，然后在课堂上进行交流，教师主要是做听众，也可发表意见、见解或提出疑问，不要追求结论的完美，要重视学生的参与过程。
