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Matemática Pré-Calulus 43 - Matemática


Matemática Pré-Calulus 43 - Matemática

Matemática

Adição, subtração, multiplicação e divisão de números com sinais. Fluência numérica com
conversões entre frações, decimais e porcentagens. Ordem das operações, número natural
expoentes e raízes quadradas. Simplificando e avaliando expressões algébricas e resolvendo
equações lineares de variável única. Aplicações envolvendo medições, taxas, proporções, proporções,
percentagens, perímetro e área.

Revisão de sistemas básicos de medição matemática, comprimento, área, volume, tempo e ordem de operações de conversões de unidades, números assinados, expoentes inteiros, raízes quadradas, equações e fórmulas simples, uso de calculadora de proporções, estimativa e introdução de sentido numérico para estatísticas e dados aplicativos gráficos.

Anteriormente MATH 835. Recomendado para alunos que precisam de preparação adicional antes de fazer o MATH 40 ou cursos introdutórios em química, física, tecnologia de engenharia, economia ou negócios.

PREREQ .: MATEMÁTICA 30 ou MATEMÁTICA 35

Operações em números reais avaliando, combinando e simplificando polinômios, expressões racionais, expressões de expoente inteiro e expressões de raiz quadrada resolvendo equações lineares e quadráticas, desigualdades lineares e sistemas de equações lineares que representam linhas e aplicativos gráficos. Atenção ao desenvolvimento de proficiência na comunicação da matemática, resolução de problemas e habilidades de aprendizagem eficazes.

PREREQ .: MATEMÁTICA 30 ou MATEMÁTICA 35

Preparação acelerada para matemática de artes liberais em nível de transferência. Números reais e suas operações. Medição, análise dimensional, conversão de unidades, raciocínio proporcional. Perímetro e área. O teorema de Pitágoras. Introdução à álgebra. Modelagem linear. Lógica e conjuntos. Ênfase no raciocínio lógico por meio de aplicativos.

PREREQ .: MATEMÁTICA 30 ou MATEMÁTICA 35

Preparação acelerada para estatísticas de nível de transferência. Álgebra necessária para estatísticas de nível universitário, incluindo variáveis, fórmulas e equações lineares. Razões, taxas e frações de raciocínio proporcional, decimais e porcentagens avaliando expressões que analisam formas algébricas de medidas estatísticas que modelam dados bivariados com linhas de tendência técnicas descritivas e numéricas gráficas para dados quantitativos e categóricos.

PREREQ .: MATEMÁTICA 30 ou MATEMÁTICA 35

Tratamento acelerado de tópicos de álgebra elementares e intermediários. Polinômios e expressões racionais resolvendo equações lineares, quadráticas e racionais, desigualdades lineares, sistemas de equações lineares, linhas gráficas, parábolas e círculos radicais e expoentes racionais, introdução de números complexos para funções, introdução para funções exponenciais e logaritmos, habilidades para resolução de problemas de aplicativos

PREREQ .: MATEMÁTICA 40 ou colocação em MATEMÁTICA 60 ou 55 ou 50

Linhas, triângulos, quadriláteros, polígonos, círculos, triângulo congruente e triângulos semelhantes, prova construções geométricas triângulo retângulo trigonometria geometria analítica geometria tridimensional.

PREREQ .: MATEMÁTICA 40 ACONSELHAMENTO: MATEMÁTICA 55

Polinômios e expressões racionais resolvendo equações lineares, quadráticas e racionais, desigualdades lineares, sistemas de equações lineares, linhas gráficas, parábolas e círculos radicais e expoentes racionais introdução de números complexos às funções introdução às funções exponenciais e logaritmos habilidades de resolução de problemas de aplicativos.

PREREQ .: MATEMÁTICA 43 ou MATEMÁTICA 60 ou colocação em MATEMÁTICA 70

Levantamento de matemática para alunos com objetivos não técnicos. Os tópicos incluem resolução de problemas, teoria dos conjuntos, lógica, teoria dos números, modelagem com funções, geometria, finanças, combinatória, probabilidade e o papel da matemática na sociedade moderna. Este curso foi elaborado para aumentar a apreciação do aluno sobre a beleza e a utilidade da matemática.

PREREQ .: MATEMÁTICA 60 ou MATEMÁTICA 92

Funções lineares, quadráticas, algébricas, exponenciais e logarítmicas com aplicações para negócios e economia e problemas de anuidade ordinária - introdução ao cálculo diferencial e integral de uma variável com aplicações para negócios e economia.

PRÉ-REQ .: MATEMÁTICA 45 ou MATEMÁTICA 60 ou MATEMÁTICA 92

Estatística descritiva: organização de dados, levantamentos amostrais, experimentos e estudos observacionais, medidas de tendência central e dispersão, correlação, retas de regressão e análise de variância (ANOVA). Teoria da probabilidade. Variáveis ​​aleatórias: valor esperado, variância, independência, distribuições de probabilidade, aproximação normal. Amostragem: distribuições de amostragem e inferência estatística, estimativa de parâmetros populacionais, estimativa de intervalo, testes padrão de hipóteses.


Seja $ x $ o número de ingressos gerais de admissão. Seja $ y $ o número total de ingressos reservados. Então, $ y = 238-x $. Portanto, $ 6,5x + 8y = 1800,5 6,5x + 8 (238-x) = 1800,5 6,5x + 1904-8x = 1800,5 -1,5x = 1800,5-1904 $ Você deve conseguir resolver isso agora.

Dica: haja $ n $ ingressos de admissão geral vendidos. Então, quantos ingressos reservados foram vendidos? Qual foi a receita total de cada tipo? Some-os e use o número fornecido para avaliar $ n $.

Devo dizer que é muito legal como o cifrão afetou seu texto.

Para a pergunta: comece com o que você sabe - $ 6,50 para o geral, $ 8,00 para o superior reservado. E sabemos que o valor total gasto foi de $ 1.800,50 e que 238 ingressos foram vendidos.

Considere $ x $ como o número de ingressos gerais vendidos e $ y $ como o número de ingressos mais vendidos. Portanto, podemos derivar a equação:

Porque sabemos que o número total de ingressos vendidos é igual a 238.

Em seguida, vamos usar o dinheiro que recebemos. Sabemos que o valor total em dinheiro foi de $ 1.800,50. Bem, sabemos que as pessoas gastaram $ 6,50 em cada um dos bilhetes gerais de $ x $ e $ 8,00 nos mais reservados, então podemos desenhar a equação:

Agora você tem um sistema de equações. Vamos resolver para x, porque parece mais fácil. Pegue a primeira equação e multiplique ambos os lados por 8:

Subtraia isso da segunda equação e você obterá:

69 generais vendidos, e subtraindo do total de 238, sabemos que 169 reservados vendidos.


Matemática Pré-Calulus 43 - Matemática

Bem-vindo ao Departamento de Matemática da Universidade do Kuwait, que foi criado em 1975. Nosso departamento tem cerca de 33 membros do corpo docente com interesses de pesquisa em diversas áreas da matemática e matemática financeira. O Departamento de Matemática está agora entre os maiores departamentos da Universidade, pois fornece ensino para cerca de 43 cursos diferentes a cada semestre, distribuídos em cerca de 139 seções. Essas seções não servem apenas ao Departamento, mas também aos outros Departamentos e faculdades, como a Faculdade de Petróleo e Engenharia, a Faculdade de Medicina, a Faculdade de Saúde Aliada, a Faculdade de Educação e a Faculdade de Ciências.

O Departamento de Matemática oferece bacharelado em Matemática e Matemática Financeira. Além disso, oferece estudos de pós-graduação conducentes ao Doutor em Filosofia (Ph.D) e ao Mestrado em Ciências (M.Sc.) em muitas áreas da matemática. O departamento tem força em álgebra, análise, matemática computacional, equações diferenciais, geometria diferencial, matemática discreta e sistemas dinâmicos.

O Departamento dá especial importância à atividade de pesquisa. As principais áreas de pesquisa no Departamento incluem Teoria de Grafos, Objetos Combinatórios, Combinatória, Análise Numérica, Álgebra, Funções Especiais, Geometria Diferencial, Técnicas de Modelagem Matemática, Equações Diferenciais, Teoria do Operador, Análise Funcional, Teoria da Aproximação, Topologia e Sistemas Dinâmicos.

Convidamos muitos matemáticos renomados de todo o mundo para visitar o departamento durante todo o ano para fazer palestras e colaborar com nossos professores. Para saber mais sobre nosso departamento, seus programas acadêmicos e seu corpo docente e seus interesses de pesquisa, convido você a navegar por nossas páginas na web. Se desejar visitar nosso departamento ou obter informações adicionais, não hesite em nos contatar.


Caminho da matemática das artes liberais

Matemática 70 - Artes Liberais Matemática (3 unidades)

Você está qualificado para todas as opções, mas a Opção 1 é recomendada

  • Primeiro Semestre: Matemática 43 - Preparação para Artes Liberais Matemática (5 unidades)
  • Segundo Semestre: Matemática 70 - Artes Liberais Matemática (3 unidades)

Você está qualificado para todas as opções, mas a Opção 1 é fortemente recomendado

  • Primeiro Semestre: Matemática 43 - Preparação para Artes Liberais Matemática (5 unidades)
  • Segundo Semestre: Matemática 70 - Artes Liberais Matemática (3 unidades)

Este é o caminho para os alunos que precisam fazer a MATEMÁTICA 80 - Probabilidade e Estatística para satisfazer o requisito de matemática para sua especialização. Normalmente são alunos que desejam se formar em antropologia, ciência política, psicologia, sociologia e outras ciências sociais **.

Para cumprir este requisito, a maioria dos alunos faz Matemática 80 ou Econ 5 ou LALS 5 ou PSYC 5.

Matemática 80 - Probabilidade e Estatística (5 unidades)

Você está qualificado para todas as opções, mas a Opção 1 ou 2 são fortemente recomendadas

  • Math 80 - Probabilidade e Estatística (5 unidades) com Math 80S - Suporte para Probabilidade e Estatística (2 unidades)
  • Primeiro Semestre: Matemática 45 - Preparação para Estatística (6 unidades)
  • Segundo Semestre: Matemática 80 - Probabilidade e Estatística (5 unidades)

Opção 1 (fortemente recomendada)

  • Primeiro Semestre: Matemática 45 - Preparação para Estatística (6 unidades)
  • Segundo Semestre: Matemática 80 - Probabilidade e Estatística (5 unidades)
  • Semestre 1: Matemática 60 - Álgebra intermediária (5 unidades) OU Matemática 46 - Álgebra Elementar e Intermediária (7,5 unidades)
  • Semestre 2: Matemática 80 - Probabilidade e Estatística (5 unidades)
  • Math 80 + 80S * - Probabilidade e estatística com Math 80S simultâneo - Suporte para probabilidade e estatística (7 unidades)

* Não elegível para Math 80 sem suporte

Além disso, observe que alguns alunos podem satisfazer seus requisitos de estatísticas, tomando 1 da seguinte:

  • PSYC 5 - Estatísticas Psicológicas
  • ECON 5 - Estatística Introdutória
  • LALS 5 - Introdução aos Métodos Estatísticos nos Estudos Latino-americanos e Latinos / a.

Como esses cursos são em departamentos separados, eles podem ter regras de colocação separadas. No entanto, todos os alunos que passaram na MATEMÁTICA 45 ou 60 são elegíveis para PSYC 5, ECON 5 e LALS 5.

** Alguns cursos que exigem uma aula de estatística também exigem que você faça aulas de cálculo como Matemática 110A, Matemática 100A ou Matemática 75. Alguns exemplos desses cursos são Contabilidade, Negócios e Finanças. Certifique-se de falar com um conselheiro para compreender os requisitos associados à sua especialização em particular.

Este é o caminho para os alunos que precisam fazer a MATEMÁTICA 90 - Álgebra Pré-cálculo ou uma classe de nível superior para satisfazer o requisito de matemática para sua especialização. Normalmente são alunos que desejam se formar em ciências físicas, tecnologia, engenharia e matemática.


Atitudes em relação à matemática de alunos de pré-cálculo e cálculo.

Os cursos introdutórios de matemática na faculdade compreendem uma grande porcentagem das ofertas de cursos em instituições pós-secundárias, atendendo a mais da metade de todos os alunos que já estudaram matemática na faculdade (Cohen, 1995). Em um relatório de aulas de matemática oferecidas no outono de 2000, 14% das seções eram corretivas e outros 38% eram de nível introdutório, incluindo pré-cálculo (Lutzer & amp Maxwell, 2000). Muitos alunos estão mal equipados para cursos introdutórios de matemática na faculdade. Muitos programas de graduação em áreas não técnicas exigem pré-requisitos de matemática, que muitas vezes são obstáculos para os alunos.

Uma questão de interesse científico é a natureza das atitudes dos alunos em relação à matemática e a relação entre atitudes e desempenho em matemática, especialmente no que se refere à lacuna de desempenho em matemática entre homens e mulheres, e a falta de interesse das mulheres em ciências, tecnologia , graduação em engenharia e matemática (STEM). Na última década, a American Association of University Women (AAUW) e a National Science Foundation (NSF) investiram quase US $ 90 milhões para financiar centenas de projetos que visam aumentar a participação de meninas e mulheres em STEM (AAUW, 2004). Durante os últimos anos, as pontuações de matemática do SAT indicam que a diferença de gênero está diminuindo porque as mulheres ganharam em média 19 pontos, enquanto os homens ganharam 13 (Hoover, 2001).

As explicações da lacuna de gênero na matemática se concentraram nas diferenças sociais e cognitivas. Os homens se saem melhor em testes de múltipla escolha em matemática, enquanto as meninas são melhores em questões abertas ou dissertativas que envolvem habilidades verbais (Beller & amp Gafni, 2000). Os meninos têm melhor habilidade espacial (Collins & amp Kimura, 1997 Nordvik & amp Amponsah, 1998). O tratamento diferencial de homens e mulheres nas aulas de matemática também tem sido usado para explicar a diferença, porque as mulheres não são apoiadas nas aspirações matemáticas de seus instrutores e pais (Hammrich, 2002). Os esforços para criar oportunidades educacionais iguais para as mulheres baseiam-se principalmente na mudança de atitudes das mulheres sobre o estudo da matemática e a busca por carreiras técnicas, porque há apenas impedimentos sociais para as mulheres entrarem em campos e profissões técnicas. Alguns pesquisadores afirmam que é importante promover ambientes seguros e estimulantes para encorajar o sucesso das alunas em ciências e matemática (Allen, 1995 Hammrich, 2002 Mann, 1994).

A pesquisa lançou dúvidas sobre as explicações que explicam as diferenças cognitivas, porque o desempenho nos cursos de matemática no ensino fundamental e médio é virtualmente o mesmo para homens e mulheres (Davis-Kean, Eccles, & amp Linver, 2003). Os dados da Avaliação Nacional para o Progresso Educacional (NAEP) também confirmam que em todos os níveis de escolaridade há pouca diferença no desempenho geral de homens e mulheres (Campbell, Reese, O'Sullivan, & amp Dossey, 1996 Kenney & amp Silver, 1997). O desempenho na área de conteúdo específica também reflete pouca diferença entre homens e mulheres - a única diferença de gênero estatisticamente significativa apareceu na 12ª série para itens nas áreas de medição e geometria, com os homens tendo um desempenho estatisticamente significativamente melhor. NAEP (Kenney & amp Silver, 1997) relatou pouca diferença geral entre homens e mulheres para aqueles que se matricularam nos cursos preparatórios básicos para a faculdade, com exceção de cálculo, que era feito com mais frequência por homens. Esses dados refletem uma tendência nacional de aumento da frequência de cursos por alunos do ensino médio em resposta ao aumento dos requisitos de graduação e atestam uma mudança no desempenho das mulheres. Os dados da NAEP relativos ao afeto em relação à matemática mostraram que os homens na 8ª e 12ª séries eram significativamente mais propensos do que as mulheres a concordar que gostavam de matemática, mas havia pouca ou nenhuma diferença entre homens e mulheres na percepção de serem bons em matemática. Os alunos de todos os níveis de ensino pareciam ver a matemática como tendo uma utilidade social e econômica considerável. Em resposta a uma declaração de crença sobre a matemática ser mais para meninos do que para meninas, a vasta maioria das mulheres não via a matemática como um domínio masculino, mas consideravelmente mais de seus colegas homens a viam dessa forma. Assim, a NAEP aponta para algumas diferenças de atitude entre homens e mulheres, mas quase nenhuma diferença de desempenho. O Terceiro Estudo Internacional de Matemática e Ciências (TIMSS) também não relata diferenças de desempenho entre homens e mulheres nos países participantes (U.S. National Research Center, 1996).

Menos de 1% dos alunos de graduação se formam em matemática (Haycock & amp Steen, 2002). O número de diplomas de bacharelado em matemática caiu 19% entre 1990 e 2000, embora as matrículas na graduação tenham aumentado 9% (Lutzer & amp Maxwell, 2000). Embora as meninas tenham habilidades virtualmente idênticas em matemática, aos 13 anos elas já têm aspirações profissionais bastante diferentes. Os meninos pretendem seguir carreiras em ciências ou engenharia, mas as meninas expressam preferência por ocupações de negócios, profissionais e gerenciais (Departamento de Educação dos Estados Unidos, 1990). As mulheres obtiveram 57% dos diplomas de bacharelado concedidos em 2003, mas apenas 20% dos diplomas em áreas técnicas em 1999 foram para mulheres (Hacker, 2003). A pesquisa de comportamento entre estudantes universitários não foi completa. Neste estudo, as atitudes de alunos do sexo masculino e feminino matriculados em cursos introdutórios de educação geral (pré-cálculo e cálculo) foram comparados.

Os participantes foram 89 alunos de graduação matriculados em pré-cálculo e cálculo em uma pequena faculdade de artes liberais. A amostra foi predominantemente caucasiana. Quarenta e seis alunos estavam matriculados no pré-cálculo e 43 no cálculo. Quarenta e nove alunos eram do sexo masculino, 39 do feminino e um aluno não informou o gênero. Havia 58 calouros, 18 alunos do segundo ano, 10 do terceiro ano e dois do último ano. Todos eram voluntários e todos os alunos das turmas concordaram em participar.

O Inventário de Atitudes em relação à Matemática (ATMI: Tapia & amp Marsh, 2004) é uma escala de 40 itens. Os itens foram construídos em escala Likert de cinco alternativas para as respostas com âncoras de 1: discordo totalmente, 2: discordo, 3: neutro, 4: concordo e 5: concordo totalmente. Onze itens foram revertidos e receberam o valor adequado para a análise dos dados. A pontuação total é a soma das classificações dos itens.

A análise fatorial exploratória do ATMI (Tapia & amp Marsh, 2004) resultou em quatro fatores identificados como Autoconfiança. Valor da matemática, Apreciação da matemática e Motivação. O fator de autoconfiança é composto por 15 itens. O fator Valor e o fator Prazer consistem cada um em 10 itens. O fator de motivação é composto por cinco itens. A Tabela 1 mostra os itens da amostra de cada um dos fatores. O inventário completo está disponível com o primeiro autor mediante solicitação. Os coeficientes alfa para as pontuações nessas escalas foram encontrados em 0,95, 0,89, 0,89 e 0,88, respectivamente (Tapia & amp Marsh, 2004).

Um Questionário Demográfico do Aluno também foi usado. Este questionário era composto por quatro questões. O objetivo dessas perguntas era identificar gênero, curso, origem étnica e classificações de graduação (calouro, segundo ano, júnior ou sênior).

O ATMI e o Questionário Demográfico do Aluno foram aplicados no início do semestre a alunos de três turmas de pré-cálculo e duas turmas de cálculo. Os alunos dessas turmas foram informados de que a participação era totalmente voluntária e que não havia penalidade por não participar. Nenhum incentivo foi fornecido aos alunos para sua participação. Os instrumentos foram administrados em aula pelo instrutor da turma. As instruções eram fornecidas por escrito e os alunos registravam suas respostas em folhas de respostas que podiam ser digitalizadas por um computador.

Usando a solução de quatro fatores encontrada por Tapia e Marsh (2004), os 40 itens foram classificados em quatro categorias (Autoconfiança, Valor, Prazer e Motivação), cada uma delas representada por um fator. Uma pontuação composta para cada categoria foi calculada somando todos os números das respostas em escala aos itens pertencentes a essa categoria. Os coeficientes alfa de Cronbach foram calculados para as pontuações nos fatores e foram encontrados em 0,97 para Autoconfiança, 0,91 para Valor, 0,91 para Prazer e 0,89 para Motivação.

No design unilateral com gênero como variável independente, os dados foram analisados ​​usando quatro análises de variância separadas (ANOVA). Para cada uma das ANOVAs, a variável dependente foi um dos quatro fatores: (1) Autoconfiança, (2) Valor, (3) Prazer e (4) Motivação, respectivamente. A suposição de homogeneidade de variância foi apoiada para pontuações de autoconfiança, Levene (1, 86) = 1,619, p = 0,21, para Valor, Leven (1, 86) = 0,753, p = 0,39, para Prazer, Levene (1, 86) = 3,288, p = 0,073, e para Motivação, Levene (1, 86) = 1,036, p = 0,31 de acordo com os resultados dos testes F de Levene de homogeneidade.

As quatro análises de variância unilateral indicaram que não houve diferenças estatisticamente significativas quando os dados foram agrupados por gênero. Os valores eta quadrados parciais indicaram um tamanho de efeito muito pequeno. A Tabela 2 mostra os resultados das análises de variância e valores eta quadrados parciais. A Tabela 3 mostra as médias e desvios-padrão dos escores nas quatro variáveis ​​dependentes por sexo. Todos os testes estatísticos foram realizados com um alfa de 0,05.

No projeto unilateral com curso de matemática como variável independente, os dados foram analisados ​​usando quatro análises de variância separadas (ANOVA). Para cada uma das ANOVAs, a variável dependente foi um dos quatro fatores: (1) Autoconfiança, (2) Valor, (3) Prazer e (4) Motivação, respectivamente. A suposição de homogeneidade de variância foi apoiada para Autoconfiança, Levene (1, 86) = 0,238, p = 0,63, para Valor, Levene (1, 86) - 1,709, p = 20, para Prazer, Levene (1 , 86) = 0,043, p = 0,84, e para Motivação, Levene (1, 86) = 0,52, p = 0,82 de acordo com os resultados dos testes F de Levene de homogeneidade.

A análise dos dados indicou diferenças estatisticamente significativas entre os escores de autoconfiança, prazer e motivação quando agrupados por curso de matemática.

Valores parciais de eta ao quadrado indicaram tamanho de efeito pequeno para autoconfiança e tamanho de efeito médio para prazer e motivação. Os alunos em pré-cálculo pontuaram significativamente mais baixo do que os alunos em cálculo em autoconfiança, prazer e motivação. Não foram encontradas diferenças significativas nas pontuações de valor. A Tabela 2 mostra os resultados da análise de variância e os valores do eta quadrado parcial. A Tabela 4 mostra as médias e desvios-padrão das pontuações nas quatro variáveis ​​dependentes por curso de matemática. Todos os testes estatísticos foram realizados com um alfa de 0,05.

Os alunos desta escola de artes liberais "bastante seletiva" têm, em sua maioria, sido muito bem-sucedidos em seus estudos de matemática (a pontuação média do SAT Math para calouros no outono de 2004 foi 588, n = 514). Assim, as mulheres que frequentam deveriam ter atitudes mais positivas em relação à matemática do que seus colegas menos bem-sucedidos do ensino médio. Não é surpreendente que as diferenças entre os gêneros no afeto em relação à matemática não sejam encontradas nesta população.

Os alunos matriculados no pré-cálculo pontuaram significativamente mais baixo do que os alunos matriculados no cálculo em itens relacionados à autoconfiança, prazer e motivação. Não foi encontrada diferença entre os alunos do pré-cálculo e do cálculo nas pontuações relacionadas ao valor da matemática.

Recomenda-se que os alunos com SAT abaixo de 620 em matemática façam o pré-cálculo. Os alunos de Cálculo I geralmente tiveram pré-cálculo ou tiveram uma pontuação SAT de matemática maior ou igual a 620. Como o instrumento foi administrado no semestre de outono e 24 dos 43 alunos eram calouros, a maioria dos alunos matriculados em cálculo não teria feito pré-cálculo na escola.

Os resultados apóiam a noção de que os alunos que têm mais sucesso (conforme medido pela colocação inicial em um curso universitário de matemática) em matemática são mais autoconfiantes, gostam mais de matemática e estão mais motivados. Essas características afetivas dizem respeito a como um indivíduo responde pessoalmente ao estudo da matemática - se há ansiedade, prazer, vontade de estudar, etc. Diferenças desta natureza são relevantes na interpretação de avaliações de cursos, planejamento de instrução, aconselhamento, etc.

A outra característica afetiva - valor - é uma visão mais distanciada da natureza da matemática. Se a matemática é vista como valiosa, relevante, necessária, útil, importante, etc., não depende do sucesso da pessoa em matemática. Conforme confirmado pelos dados da NAEP, os alunos de todas as séries consideram a matemática utilitária. Isso é certamente encorajador para educadores matemáticos que tantas vezes ouviram a pergunta: "Quando é que vou usar isso?"

A literatura recente sobre diferenças de gênero e os resultados deste estudo indicam que há menos preocupação com a diferença de gênero do que há alguns anos. No entanto, ainda é necessário incentivar a participação do sexo feminino nas ciências matemáticas. O corpo docente e a administração do ensino superior devem estar cientes das diferenças de atitude em relação à matemática dos alunos em diferentes níveis de estudo.

Permanecem questões quanto à relação entre atitudes e realizações. Os alunos se saem bem porque têm boas atitudes? Os alunos têm boas atitudes porque se sairão bem? Os instrutores precisam abordar o ensino de matemática vendo os cursos introdutórios como canais, não filtros, no estudo da matemática. As atitudes dos alunos podem ser melhoradas concentrando-se em ver a matemática como algo que faz sentido e promovendo a compreensão conceitual? Se houver menos foco na manipulação e algoritmos e mais valor colocado no pensamento matemático, a autoconfiança dos alunos aumentará ou diminuirá? Se a persistência na resolução de problemas se tornar uma meta, a motivação e o prazer serão mais aparentes? Os padrões do National Council of Teachers of Mathematics (NCTM, 2000) tornam tais questões extremamente relevantes. Ainda há muito a ser aprendido sobre as atitudes dos alunos em relação à matemática em cursos introdutórios à matemática.

Allen, D. (1995). Incentivando o sucesso em estudantes do sexo feminino: Ajudando as meninas a desenvolver habilidades matemáticas e científicas. Revista Gifted Child Today, 18 (2), 44-45.

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O que é pré-cálculo?

Pré-cálculo é um curso projetado para preparar os alunos para futuros cursos de cálculo, cobrindo conceitos matemáticos avançados, funções e teorias que podem não ser abordadas em álgebra, geometria e outros cursos no currículo de matemática de um aluno. O pré-cálculo geralmente se concentra nas propriedades das funções com o estudo das funções trigonométricas, logarítmicas e exponenciais. Os alunos aprenderão sobre sequências, limites e outros conceitos essenciais para o estudo do cálculo.


Pré-cálculo

Neste curso, as conexões entre os cursos anteriores de álgebra e geometria são feitas e usadas para modelar situações da vida real. Isso inclui um estudo rigoroso de funções polinomiais, exponenciais, logarítmicas e trigonométricas. O curso de Nível 1 pode incluir indução matemática, teorema da expansão binomial, séries e limites. Uma calculadora gráfica (TI-83 ou TI-84) série é necessária para este curso. Os alunos não podem obter crédito tanto para Trigonometria quanto para Pré-cálculo.

Na Unidade 1, os alunos examinarão as razões trigonométricas definidas usando triângulos retângulos e investigarão as funções trigonométricas para um ângulo na posição padrão no círculo unitário. Os alunos farão um gráfico das seis funções trigonométricas usando principalmente a medida de radianos. Os alunos aprenderão sobre amplitude, período, mudança de fase e mudança vertical. As aplicações incluirão encontrar velocidade angular e linear e escrever e usar funções trigonométricas para modelar situações da vida real.

Padrões estaduais de núcleo comum: TF.A.1 (2015-2016) L2, TF.A.2 (2015-2016) L2, F.TF.A.3, F.TF.A.4, TF.B.5, TF.B. 5, TF.B.6

Na Unidade 2, os alunos revisam as identidades trigonométricas básicas. Os alunos verificam as identidades trigonométricas, usam identidades de soma e diferença e usam identidades de ângulo duplo e meio. Os alunos usarão sua compreensão do círculo unitário para resolver equações trigonométricas e fazer conexões entre as abordagens geométrica e algébrica da trigonometria.

Padrões Estaduais de Núcleo Comum: TF.B.7, TF.C.8 (2015-2016) L2, TF.C.9

Esta unidade apresenta notação vetorial e equações paramétricas. Com o Vetores, os alunos aprenderão adição, subtração e o produto escalar. Os alunos usarão vetores e equações paramétricas para modelar o movimento. A unidade fortalece as habilidades usadas com a trigonometria do triângulo retângulo e apresenta a Lei dos Senos e a Lei dos Cossenos como ferramentas adicionais para expandir além das restrições dos triângulos retângulos. Uma variedade de aplicações é usada para reforçar o valor de vetores e equações paramétricas como meio de quebrar funções em componentes com o objetivo de preparar os alunos para o estudo do Cálculo.

Na Unidade 4, as coordenadas polares podem ser vistas como uma extensão de vetores para pontos de plotagem usando um novo sistema de coordenadas. A representação gráfica de equações polares produz uma nova variedade de gráficos. Polar coordinates offer an efficient way to view complex numbers and solve complex equations using powers and roots.

In Unit 5, students will explore applications of exponential, logarithmic, polynomial, sinusoidal, and rational functions in this unit. Students will be able to recognize which function most appropriately models the given information. They will be able to use models to answer contextual questions.

Students will discover a matrix is an array of numbers that can be used to model a variety of mathematical and applied ideas. Matrix addition, matrix multiplication, scalar multiplication and row operations will be used to solve systems of equations and applied problems.

Students will review arithmetic and geometric sequences and introduces arithmetic and geometric series. Students explore partial sums, sums of some infinite sequences, and sigma notation. Students study Pascal’s triangle and the Binomial Theorem. Students will also study the Fundamental Counting Principle, permutations, and combinations.


Pre-Calculus & Trigonometry

The course coordinator for M025 and M027 is Chris Parks, the director of the Math Learning Center. His office is in Swain East 329, email&#[email protected], and phone  (812) 855-5377. Office hours are by appointment.

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Coordinator

The course coordinator for M025 and M027 is Chris Parks, the director of the Math Learning Center. His office is in Swain East 329, email&#[email protected] , and phone (812) 855-5377. Office hours are by appointment.

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Precalculus Mathematics

MATH 002 or 2 years of high school algebra and a score of 22 or more on Enhanced ACT Mathematics, or a qualifying score on the mathematics placement test. Not open to students with credit in MATH 103.

Chapter Topics
1 Graphs, Functions, Models
2 More on Functions
3 Quadratic Functions and Equations Inequalities
4 Polynomial Functions and Rational Functions
5 Exponential Functions and Logarithmic Functions
6 The Trigonometric Functions
7 Trigonometric Identities, Inverse Functions, and Equations
8 Applications of Trigonometry
9 Systems of Equations and Matrices
10 Analytic Geometry Topics

Open for only two hours credit for students with credit in MATH 101.

The use of a graphing calculator is integrated throughout most of the text. Students must be able to solve problems using graphing calculator skills as well as techniques involving algebra, geometry, and trigonometry. The instructor will need to use a graphing calculator in some of the daily classroom presentations. Instructors should refer to Common Exams and Course Coordinator, page 33.)

CTE course transformation grant helps Emily Witt, assistant professor of math, develop active learning with student groups in calculus. Positive results using modules developed with Justin Lyle and Amanda Wilkens, math graduate students, were attained. Read more.

Math and COVID-19: Sources on how math is being used to track the virus and its spread. AMS link.

A mathematician-musician's breakthrough melds East, West. Read more.

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Nicole Johnson found a way to express her baton twirling using math. See video.


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