内在潜力和红泪怎么同时使用
高中数学泰勒展开式如何应用？
高中数学泰勒展开式如何应用？
一·问题简述：泰勒公式得名于英国著名数学家布鲁克·泰勒（1685～1731），他在1712年的一封信里首次叙述了这个公式。
泰勒公式是用一个函数在某点的信息来描述其附近取值的公式，它是用若干项连加来表示一个函数，而这些项是由函数在某点的导数求得的。
泰勒展开式具有广泛的应用，它犹如一把倚天剑可以纵横挥洒，一剑封喉。
二·以泰勒公式为背景的相关不等式：高中阶段涉及到的泰勒公式主要是以e为底数的指数函数不等式，以及由此推导出来的对数函数不等式的问题，下面进行简单演绎。
三·泰勒公式为背景的切线不等式：用一次函数去替代指数函数或者对数函数，这便是切线不等式得名的原因，这是一种化曲为直，适度放缩的思想。
四·高考中以泰勒公式为背景的试题展示：高考数学的导数压轴题中，大多数题均与泰勒公式的背景有关，这是联系中等数学与高等数学的纽带和桥梁，是考查学生综合能力以及内在潜力的载体，因此掌握这个技能对高考无疑是如虎添翼。
高考中常涉及以下三类题型：（1）含参问题中，讨论参数的取值范围；（2）利用切线放缩证明函数不等式；（3）函数、数列求和、不等式三者相结合的证明问题或比较大小问题。
1·求参数的取值范围：
2·证明函数不等式：
3·比较大问题：
五·脑洞点拨：值得说明的是，切线不等式是在高中数学教材的习题中出现的，高考命题的原则是“源于教材而高于教材”，因此这成为高考命题的热点毋庸置疑。另外，切线不等式在高考中不能直接使用，需要进行简单的证明，而证明的过程并不复杂，详见前文第三条。
以上。
如何实现人工智能教育变革的三重境界：赋能、创新与重塑？
?问主你好，您提的这个问题可以说是比较“高大上”，根据我的了解目前智能教育只在一线城市开展，发达地区开展的比欠发达地区繁荣。我担任小学信息技术十几年的经验来看，开展智能教育任总而道远。像西部地区尤为困难。无论从教育主管部门还是基层学校都认识到了智能教育的重要性。然而，要真正做到可以说还有很长的一段路要走，从基础设施、师资、配套资源、受众信息技术水平等方面影响了它的发展。
赋能教育：
提高“标准化教育”的运行效率
学生按年龄分班，使用统一的教材，按照规范的流程进行教学，定期开展考试，达到标准的学生升入更高年级，并以此往复、循环不止。
这种标准化教育模式为人工智能进入教育提供了条件，人工智能进入教育的第一步，就是从替代繁琐机械的教育活动开始，将教师从重复性劳动中解放出来，让他们去从事更有价值的工作，进一步提高教育效率。
1.赋能教学：减轻教师负担
从早期的知识推理机、程序化教学、专家系统，到今天的教育机器人、智能导师系统，人工智能在教学中的作用主要体现在替代教师的部分重复性劳动。
一是学情分析，利用人工智能对学习行为数据进行深度挖掘，帮助教师准确把握学生个体的认知特征和班级群体的共性问题。目前国内外开发的认知诊断模型有70多种，常见的有线性逻辑斯蒂克特质模型、多成分潜在特质模型、规则空间模型等，能够准确了解学生的认知结构和知识掌握情况（马玉慧等，2018）。
二是重复性教学的替代，尽管教学活动总体上是富有创造性的，但也存在一些流程化的教学环节，包括字词拼读、试题讲解、口语练习等。这些环节可以交给教育机器人或智能教育助理来承担，让教师有更多精力去从事创造性的教学。
三是学习资源自动推送，通过建设大规模、细粒度的数字资源库，对知识内容进行特征标记，根据学生的目标、能力、个性特征等因素制订个性化的推送方案，实现学习者和学习资源的双向匹配，更好地满足学习需求。
四是自动出题和批改，通过建立学科知识图谱，自动生成适合各类学生的试题和作业，并实现自动化批改，大幅减轻教师的工作负担。比如，智能评卷技术已经应用于普通话水平测试和中高考英语听说考试，并可以对作文、翻译等主观题进行自动评分（汪张龙，2018）。
2.赋能管理：优化教育管理流程
人工智能有助于优化教育管理流程，改变大包大揽的管理模式，扩大教育服务的有效供给。
一是利用人工智能识别教育领域的冗余管理，减少不必要的中间环节和重复劳动，优化公文流转、档案管理、人事考评、校务管理等活动流程，推动业务处理智能化、自动化，提高管理效能。比如，学校可以使用面部识别技术对嫌疑人员自动预警，借助姿态识别技术及时发现学生在人群密集场所出现的意外情况，减少校园安全事件发生。
二是利用人工智能打破信息壁垒，推进教育管理系统整合共享，做到事项清单标准化、办事流程规范化、业务处理协同化，实现“一张表管理”和“一站式服务推进教育管理系统整合共享，做到事项清单标准化、办事流程规范化、业务处理协同化，实现“一张表管理”和“一站式服务”，大幅提升教育公共服务水平。 三是利用大数据技术开展多因素决策模拟，建立教育经费投入、学龄人口变化、学校布局调整、教育舆情预警等方面的系统动力学模型，对教育运行状态进行预演，推动传统以经验判断为主的决策转向大数据支撑下的科学决策。比如，中国教育科学研究院利用教育决策模拟系统，对实施“全面二孩”政策后的学龄人口进行了预测分析，为提前做好学校布局和教育资源配置提供了参考（马晓强，2017）。 3.赋能评价：伴随式的教育诊断 评价不是为了证明，而是为了改进，教育评价的意义往往蕴含在过程之中，学生持续付出的努力、学校不断改进的经历、不同教育利益主体的关系变化等，才是教育评价的重点。遗憾的是，现有教育评价过于注重结果，忽略了学生成长和教育发展的过程。在人工智能支持下，教育评价将从“结果视角”转向“过程视角”，从人才选拔、逐层淘汰为主转向改善学习、促进发展为主，通过伴随式的数据采集和自动化的数据分析，为教育的持续不断改进提供动力。 创新教育： 促进“标准化教育”向“个性化教育”转型 随着人工智能不断替代重复性劳动，教育业务流程的智能化和自动化明显加速，一旦达到某个临界点，就会触发教育组织方式的重大调整。正如尼古拉斯?卡尔（2015）所说，“省力的设备不仅可以代替部分工作，还会改变整个任务的特性”。 如果把“赋能教育”看作是利用智能技术激发教育系统的内在潜力，最大限度地提升标准化教育的运行效率。那么，“创新教育”就是要打破标准化的教育体系，对教育流程进行重组和再造，打造个性化、定制化的教育形态。人工智能将会在“标准化教育”向“个性化教育”转变中发挥重要作用。