對於乙個初三的學生來說,花上幾個小時甚至更多就為了一道題 數理化 ,值嗎?

時間 2021-06-01 03:59:00

1樓:山高水長

打個比方,如果一輛車在主要幹道拋錨了,一輛車在次要支路拋錨了,那麼交通部門會緊急處理主要幹道拋錨車輛。學習也一樣,考試經常丟分的題型是值得花較多時間學透的。

2樓:HEROINE

攻克壓軸題如果實在沒思路可以在平時練習中適當給自己一些思路(不要直接看答案)再找一些同型別的題做了以後對比看,總結一些做題規律。

3樓:冬至火

如果你是帶些許強迫地必須完成一道題才願意去做另一道題,那麼你的時間管理有問題。

如果你是在享受攻破難題時的快感,恭喜你,學霸就是你了。

4樓:

刻苦鑽研的心態讓人敬佩

但現實的問題是,你的時間很有限

比如初三數學中的圖形旋轉翻轉問題,搞乙個小時正常

但是如果你的時間不充沛,你耗時太多的話,留給別的科目就少了

所以說明白乙個結論:在時間不充沛的情況下,一道綜合大題如果十分鐘以上沒有任何思路,就果斷尋求幫助

有的人做題,看了答案就過去了,既沒有總結,也沒有重複做,那麼你搞幾個小時,都沒有任何用處。

另外提供一種思路

有的考生太執著於個別的點為什麼自己不明白,於是耗時很長

我建議考生,高考第一輪複習完事之前,你要做的是盡量不要有空白章

不能說提起某一章,你什麼都不記得了

因為一道綜合題,可能結合三四章的內容。所以你單獨研究一章一節,效果就會大打折扣

所以在高考第一輪,複習的核心是「全」,而不是「深」

如果你高考第一輪複習的比較全了,其他的科目沒有明顯拖後腿了,你的空閒時間又不緊張的時候,你一道題整上幾個小時是沒有問題的

5樓:honey

值不值要看自己的努力和成績情況,如果分數還是上不去,建議換一下學習方法,數學題做多了就會有思路,不懂的還是多問問老師較好

6樓:宋宇神速數學

那要看你的成績怎麼樣了,對於好成績的同學而言,可以嘗試攻克難題。成績一般的同學,我建議還是先把基礎知識先搞懂再說吧!畢竟時間是無價的!可以抖音關注宋宇神速數學喔!

7樓:谷中月

如果是純粹攻題,建議花上點時間做出來的好。按照你的說法要做好幾個小時。一般不是你的方法不當就是思路繞偏。

還是建議第二天去找老師交流一下方法,發現一下自己的漏洞。畢竟中考最後一大題沒有那麼久給你做。

我中考數學是120分鐘,只剩最後兩大題時也只剩下乙個小時。算少一點最後第二題做了15分鐘,最後一大題最多只有45分鐘。這時候就需要極快的思維了。

所以一道題做的時間過長即使做出來了也是有很大的問題的。有問題,一定要找老師,不要憋著。

8樓:

想當年我還是乙個

算了半個

算了四分之一個

算了假裝是個學霸。

我從小學開始就和你一樣,如果碰到難題,或者乾脆就是自己想到的問題想幾個小時很正常。時間不夠就作業空著好了大題做一下小題抄抄。由於我抄會故意寫錯一些,導致初中數學老師經常說

有些人啊,作業做的全隊,開始就拉閘。看人家xx(我),平時作業暴露了許多問題(錯的很多),但是考試就不掉鍊子。

言歸正傳。說說這麼做的好處。首先你要知道,自己做出來一道題,不是僅僅只是這一道有用,思維方法是可以在別處用到的。

而且經常啃難題會讓你應對不同的題目越來越熟練,也就是所謂的培養「數感」。我個人非常建議的是包括你高中以後,拿到手的定理什麼的都自己推一遍,盡量規範,但是重要的是思路。一般都很簡單,但是有一些還是要花不少時間的(可能是我太菜)。

這個我個人認為要比作業重要得多。我個人的話,推/證明定理》難題》糾錯》作業,當然,作業裡有時候也會有一些比較難的。

當然也不是沒有後果,由於我經常作業不自己做,所以考試容易粗心,而且有時候證明步驟可能不規範,這些要注意。別學我抄作業蛤蛤蛤,中考加油小老弟。

對於學生來說 乙個老師是不是很重要?

羅羅分享匯 著名教育家陶行知先生說過 學高為師,身正為范 教師具備超高的教育教學能力的同時,又具有高尚得人格魅力。這樣的老師,能啟發學生思考,做學生求學路上的引路人。因此運到乙個好老師對學生來說真的很重要! 張大錘 師德雖然非常的重要,但是他不是最為重要的,最重要的還是在於能夠教好學生,還是在於老師...

學習對於乙個學生來說真的得很重要嗎?

山濤初傾 學習所學到的知識或許不會很重要,重要的是你從學習的過程中領悟到的其他東西。比如說,你上街買菜永遠用不著二次函式 但是你學二次函式的時候,學到的其他東西遠遠比y x x重要 JMJ 對乙個學生來說,學習是其主要任務,學習不是乙個結果或者目的,它是乙個過程,在這個過程中你能夠提高自己的思想境界...

對於乙個程式設計基礎不是很好的學生來說,學習資料探勘 機器學習之類的並以後從事這樣的工作靠譜嗎?

補充 你現在雖然程式設計基礎薄弱,但是不用過於擔心。進入機器學習領域,不代表你就只能用程式設計本領去和同行比拼。在機器學習這一行,程式設計只是乙個方面而已,更多的還是要靠軟實力 是否能高效的發現問題根源 是否會很快的將行業最新進展用於工作之中,而且讓老闆買賬 是否能將學到的理論完美的和公司產品結合起...