挑战性问题研究
学术研究中的问题与挑战解决科研中常见问题的方法
学术研究中的问题与挑战解决科研中常见问题的方法学术研究中的问题与挑战：解决科研中常见问题的方法在学术研究中，研究者常常面临各种问题和挑战。
无论是新兴领域的探索，还是传统领域的深入研究，都存在着许多困难需要解决。
本文将探讨学术研究中常见的问题，并提出解决这些问题的方法。
一、问题一：研究主题选择困难学术研究的第一步是选择一个合适的研究主题。
然而，对于初次从事研究的学者来说，选择一个合适的主题并不容易。
这可能是因为研究领域的广度和深度都很大，学者需要面对信息过载和主题选择的不确定性。
解决方法：1. 研究资源调研：对当前的研究领域进行广泛的资料搜集和调研，了解前沿研究动态，以此为基础选择自己的研究方向。
2. 寻求指导：请教资深研究者或导师意见，他们经验丰富，能够给予合适的建议。
3. 尝试不同的角度：从不同的学科角度出发，思考问题，寻找自己感兴趣的研究领域。
二、问题二：文献综述困难在进行学术研究时，文献综述是必不可少的一步。
但对于初次进行研究的学者来说，撰写一篇准确全面的文献综述并不容易。
这可能是因为学者对该领域的文献不熟悉，或者无法从大量的文献中筛选出关键信息。
解决方法：1. 合理筛选文献：在进行文献综述时，需要先了解相关文献的内容和重要性，然后有针对性地进行筛选。
2. 使用文献管理软件：利用文献管理软件(如EndNote、Zotero等)来整理和管理自己的文献，便于追踪和引用。
3. 寻求合作：与其他研究者合作，共同撰写文献综述，提高质量和效率。
三、问题三：数据收集与分析困难学术研究通常需要进行数据收集和分析，但这个过程中常常会遇到各种困难。
例如，数据收集困难、数据质量不高、数据分析方法选择复杂等。
解决方法：1. 合理设计数据采集方法：在采集数据之前，进行详细的实验设计，并充分考虑可能存在的问题。
2. 数据验证和清洗：对采集到的数据进行验证和清洗，排除异常和错误的数据，提高数据质量。
3. 掌握数据分析方法：对各种常用的数据分析方法进行学习和了解，根据研究目的选择合适的方法进行分析。
挑战性-阻碍性压力源研究综述
挑战性-阻碍性压力源研究综述挑战性-阻碍性压力源是指个体在工作或学习过程中面临的具有挑战性和阻碍性特征的压力源。
这些压力源可能来自于工作任务、角色期望、人际关系、组织结构等方面，对个体的工作表现和心理健康产生重要影响。
本文将从研究综述的角度，对挑战性-阻碍性压力源的定义、分类、影响和应对策略进行综述和总结。
挑战性-阻碍性压力源是指个体在工作或学习中所面临的能够激发其积极应对行为和心理资源的压力源。
挑战性压力源是指个体感受到的具有动力作用、能够促进个体发展和提高工作表现的压力源；阻碍性压力源是指个体感受到的具有负面影响、能够阻碍个体发展和影响工作表现的压力源。
根据研究的内容和方法，挑战性-阻碍性压力源可以分为以下几类：1. 工作任务压力源：包括工作要求、工作量、时间压力等。
这些压力源能够激发个体的工作动力和积极应对行为，促进工作表现的提高。
2. 角色压力源：包括角色冲突、角色模糊、角色期望等。
这些压力源能够对个体的角色认同和心理健康产生负面影响，降低工作满意度。
3. 人际关系压力源：包括与同事、上级、下级之间的关系紧张、冲突等。
这些压力源会对个体的工作积极性和团队合作产生负面影响。
4. 组织结构压力源：包括组织文化、权力结构、职业前景等。
这些压力源会对个体的组织认同和工作满意度产生影响。
挑战性-阻碍性压力源对个体的影响主要体现在两个方面：工作表现和心理健康。
2. 心理健康影响：挑战性压力源有助于个体的自我成长和发展，提高个体的幸福感和满意度；而阻碍性压力源会给个体带来压力和焦虑，严重时还会导致心理健康问题。
个体面对挑战性-阻碍性压力源时，可以采取以下应对策略：1. 问题导向策略：主动寻求解决问题的方法和途径，改变现状，提高工作表现。
2. 情绪导向策略：关注和调节自身的情绪反应，寻求心理平衡，保护心理健康。
3. 社会支持策略：寻求与他人的合作和帮助，增强工作满意度和团队合作。
4. 自我反思策略：及时反思自身的行为和表现，调整自己的态度和行为方式。
人机交互知识：人机交互的局限性与挑战性问题
人机交互知识：人机交互的局限性与挑战性问题人机交互（HCI）是一个跨学科领域，涉及心理学、人类行为学、设计和工程学等多个学科。
它旨在探究人类与计算机之间如何进行信息交互以及如何设计与开发更好的人机界面。
虽然人机交互已取得了一定的成就，但是它依然面临着许多局限性和挑战性问题。
一、局限性1.认知负荷过高人机交互的一个重要目标是设计出易用的界面，减少用户的认知负荷。
认知负荷是指人脑处理信息的能力，其大小与信息的量和复杂度有关。
如果人机交互界面设计过于复杂或信息过多，用户就很容易出现认知负荷过高的情况，甚至影响其对任务的完成。
所以，设计人机交互时必须注意降低用户的认知负荷。
2.界面设计过于单一界面设计不够灵活，难以满足不同用户的需求。
例如，某些用户可能需要使用较大的字体和按钮，而另一部分用户则需要更小的字体和按钮。
如果界面无法根据用户的要求进行改变，则会出现用户体验不佳的情况。
3.难以设计自然对话自然对话是人机交互的一个热门研究方向。
它的目标是实现像人与人之间的对话一样自然的对话交互。
但是，由于自然语言的复杂性以及识别和理解技术的限制，目前的人工智能系统仍难以实现自然对话。
4.信息不对称信息不对称是指用户了解不够清楚的情况下使用系统。
在某些情况下，用户假设系统的输出正确无误，但实际上输出并不准确。
这就意味着用户需要花费额外的时间和精力来纠正错误，并消除对任务完成的干扰。
二、挑战性问题1.多模态交互多模态交互是指使用多种不同的输入和输出模式进行交互。
例如，当在繁忙时，人们倾向于使用语音输入，而在更安静的环境下，则倾向于使用手写笔或键盘。
这要求我们设计交互系统能够适应不同的交互方式，并根据环境需求切换。
2.移动设备现代移动设备如智能手机、平板电脑等具有高效的计算能力和大量的传感器，因此成为了人机交互的一个重要研究领域。
由于移动设备具有不断变化的屏幕大小和分辨率，同时存在可靠性、安全性等问题，因此在设计移动设备的人机交互界面时需要考虑到这些复杂性。
25个最具挑战性的科学问题
1．科学有作用吗？克林顿总统的科学顾问吉本斯（John H.Gibbons）博士说：自从1962年卡逊（R.Carson）的《寂静的春天》发表以来，人们对科学的看法改变了。
以前认为科学是好东西，现在要在好坏之间作选择。
迫切的任务是重建科学的基本定位，以科学知识解决社会疾病。
希望理性会获胜，但也不一定。
——摘自布罗德（William J.Broad）与格兰兹（James Glanz）的文章评论：科学是一柄双刃剑，为善为恶在于人们如何利用。
这确实是首要问题。
2．战争是我们的生物学命运吗？“只有死人才看到战争的尽头”，柏拉图说对了吗？最近关于博弈论的研究指出：人类乐于建立相互合作关系。
可以想像人类的未来战争是稀少的，并会被一致谴责。
但也许要再丢一颗核子炸弹人们才会醒悟。
爱因斯坦说：“我不知道第三次世界大战会使用什么武器，但第四次世界大战将会使用棍棒和石块。
” ——摘自安吉尔（Natalie Angier）的文章评论：战争是否由生物遗传基因所决定并不重要，重要的是人在意识中要不要战争。
否则人与动物何异？3．人类会不会访问火星？问题不是会不会去火星，而是：什么时候去？如何去？谁先去？祖布林（Robert Zubrin）博士提出了一个登火星的方案：先用无人飞船分批将人类登火星后返回地球所需的设备送去，然后再送人登火星。
这样就可以避免建造为一次性往返所需的巨型载人飞船的困难。
火星能告诉我们有关生命起源和归宿的问题。
——摘自利里（Warren E.Leary）的文章评论：如何去火星是技术问题，研究火星才涉及科学问题。
4．大脑如何工作？人的大脑有1000亿个神经细胞，每个细胞有1000到10000个突触。
大脑皮层有大约100万亿个连接及3亿英尺长的连线。
这些神经细胞构成6层。
研究者不了解这6层神经细胞如何产生自我意识。
考虑自由意志问题，我们的某些行为是意识的，但大部分是无意识的。
我们能作出选择。
就其大部分而言，自由意志只是一种幻觉吗？——摘自布莱克斯利（Sandra Blakeslee）的文章评论：人类从来都是研究客观世界，探索大脑中意识和自我意识是人类第一次研究自己。
125个最具挑战性的科学问题
125个最具挑战性的科学问题1.宇宙由什么构成?2.意识的生物学基础是什么?3.为什么人类基因会如此之少?4.遗传变异与人类健康的相关程度如何?5.物理定律能否统一?6.人类寿命到底可以延长多久?7.是什么控制着器官再生?8.皮肤细胞如何成为神经细胞?9.单个体细胞怎样成为整株植物?10.地球内部如何运行?11.地球人类在宇宙中是否独一无二?12.地球生命在何处产生、如何产生?13.什么决定了物种的多样性?14.什么基因的改变造就了独特的人类?15.记忆如何存储和恢复?16.人类合作行为如何发展?17.怎样从海量生物数据中产生大的可视图片?18.化学自组织的发展程度如何?19.什么是传统计算的极限?20.我们能否有选择地切断某些免疫反应?21.量子不确定性和非局部性背后是否有更深刻的原理?22.能否研制出有效的HIV疫苗?23.温室效应会使地球温度达到多高?24.什么时间用什么能源可以替代石油?25.地球到底能负担多少人口?26.宇宙是否唯一?27.是什么驱动宇宙膨胀?28.第一颗恒星与星系何时产生、怎样产生?29.超高能宇宙射线来自何处?30.是什么给类星体提供动力?31.黑洞的本质是什么?32.正物质为何多于反物质?33.质子会衰减吗?34.重力的本质是什么?35.时间为何不同于其他维度?36.是否存在比夸克更小的基本粒子?37.中微子是其自己的反粒子吗?38.是否有解释所有相关电子系统的统一理论?39.人类能够制造最强的激光吗?40.能否制造完美的光学透镜?41.是否可能制造出室温下的磁性半导体?42.什么是高温超导性之后的成对机制?43.能否发展关于湍流动力学和颗粒材料运动学的综合理论?44.是否存在稳定的高原子量元素?45.固体中是否有超流动性?如果有，如何解释?46.水的结构如何?47.玻璃态物质的本质是什么?48.是否存在合理化学合成的极限?49.光电电池的最终效率如何?50.核聚变将最终成为未来的能源吗?51.驱动太阳磁周期的原因是什么?52.行星怎样形成?53.是什么引发了冰期?54.使地球磁场逆转的原因是什么?55.是否存在有助于预报的地震先兆?56.太阳系的其他星球上现在和过去是否存在生命?57.自然界中手性原则的起源是什么?58.能否预测蛋白质折叠?59.人体中的蛋白质有多少存在方式?60.蛋白质如何发现其作用对象?61.细胞死亡有多少种形式?62.是什么保持了细胞内的通行顺畅?63.为什么细胞的成分可以独立于DNA而自行复制?64.基因组中功能不同于RNA的角色是什么?65.基因组中端粒和丝粒的作用是什么?66.为什么一些基因组很大，另一些又相当紧凑?67.基因组中的“垃圾”(“junk”)有何作用?68.新技术能使DNA测序的成本降低多少?69.器官和整个有机体如何了解停止生长的时间?70.除了继承突变，基因组如何改变?71.在胚胎期，不对称现象是如何确定的?72.翼、鳍和面孔如何发育进化?73.是什么引发了青春期?74.干细胞是否位于所有肿瘤的中心?75.肿瘤更容易通过免疫进行控制吗?76.肿瘤的控制比治愈是否更容易?77.炎症是所有慢性疾病的主要原因吗?78.疯牛病会怎样发展?79.脊椎动物在多大程度上依赖先天免疫系统来抵抗传染病?80.对抗原而言，免疫记忆需要延长暴露吗?81.为什么孕妇的免疫系统不拒绝其胎儿?82.什么与有机体的生物钟同步?83.迁徙生物怎样发现其迁移路线?84.为什么要睡眠?85.人类为什么会做梦?86.语言学习为什么存在临界期?87.信息素影响人类行为吗?88.一般麻醉剂如何发挥作用?89.导致精神分裂症的原因是什么?90.引发孤独症的原因是什么?91.阿兹海默症患者的生命能够延续多久?92.致瘾的生物学基础是什么?93.大脑如何建立道德观念?94.通过计算机进行学习的极限是什么?95.有多少个性源于遗传?96.性别倾向的生物学根源是什么?97.生命树是生命之间系统关系最好的表达方式吗?98.地球上有多少物种? 99什么是物种?100.横向转移为什么会发生在众多的物种中以及如何发生? 101.谁是世界的共同祖先?102.植物的花朵如何进化?103.植物怎样制造细胞壁?104.如何控制植物生长?105.为什么所有的植物不能免疫一切疾病?106.外界压力环境下，植物的变异基础是什么?107.是什么引起物质消失?108.能否避免物种消亡?109.一些恐龙为什么如此庞大?110.生态系统对全球变暖的反应如何?111.至今共有多少人种，他们之间有何关联?112.是什么提升了现代人类的行为?113.什么是人类文化的根源?114.语言和音乐演化的根源是什么?115.什么是人种，人种如何进化?116.为什么一些国家向前发展，而有些国家的发展停滞?117.政府高额赤字对国家利益和经济增长速度有什么影响?118.政治与经济自由密切相关吗?119.为什么改变撒哈拉地区贫困状态的努力几乎全部失败?120.有没有简单的方法确定椭圆曲线是否存在无穷多解?121.霍奇闭链是代数闭链的和吗?122.数学家将会最终给出Navier-Stokes方程的解吗?123.庞加莱实验能否确定4维空间的球?124.黎曼zeta函数的零解都有a+bi形式吗?125.对粒子物理标准模型的研究是否会停止在量子Yahg-Mills理论上?。
教研中的问题与挑战及解决方法探讨
教研中的问题与挑战及解决方法探讨教研工作在教育领域中占据着重要的地位，它不仅能促进教师专业成长，还对学校的教学质量和教育水平有着重要的影响。
然而，在教研工作中常常会面临各种问题和挑战。
本文将探讨教研中常见的问题与挑战，并提供一些解决方法。
一、问题与挑战1. 缺乏时间教师的工作已经很繁忙，他们需要投入较多的时间来备课和上课，而教研工作往往需要大量的时间和精力。
因此，缺乏时间是教师进行教研的常见问题之一。
2. 缺乏资源教研工作需要丰富的教学资源，包括教材、课件、教学案例等。
然而，许多学校和教师缺乏这些资源，这给教研工作带来了困难。
3. 缺乏合作机会教研工作需要教师之间的合作与交流，但是由于各种原因，许多教师缺乏与同事合作的机会，这使得教研工作变得孤立和难以开展。
4. 实践与理论的脱节教研工作需要将理论与实践相结合，但是在实际情况中，许多教研工作过于理论化，缺乏实践的有效性。
这使得教研活动的成果难以直接应用于教学实践中。
二、解决方法1. 制定明确的教研计划教师在进行教研工作时，应事先制定一个明确的教研计划，包括时间安排、研究内容和目标等。
通过制定计划，教师能够有针对性地开展教研活动，提高效率。
2. 充分利用现有资源学校和教师可以充分利用现有的资源，例如图书馆、网络平台等，获取教育研究的相关文献和资料。
此外，教师可以积极参加研讨会和学术交流活动，扩大自己的学术交流圈。
3. 建立合作交流机制学校应该积极推动教师之间的合作交流，并建立相应的机制。
例如，可以定期组织教师交流会、教研研讨班等，提供合作与交流的平台。
4. 加强实践与理论的结合教研活动应该注重实践与理论的结合。
教师在进行教研时，应该注重实际问题的研究和解决，将理论知识应用于实际教学中，并从实践中总结经验，反哺理论。
总结教研工作在教育领域中至关重要，但也面临着各种问题和挑战。
通过制定明确的计划、充分利用资源、建立合作机制和加强实践与理论的结合，可以有效解决教研工作中的问题，并提升教师的教学水平和教育质量。
文献研究中的问题与挑战
文献研究中的问题与挑战文献研究是学术研究的基础，通过对已有文献的综合分析与评估，可以为学术界提供重要的理论支持和实证基础。
然而，在文献研究过程中，也存在着一些问题与挑战，需要研究者们克服和解决。
本文将从文献获取、文献质量以及文献利用等方面，探讨文献研究中的一些问题与挑战。
一、文献获取的问题与挑战在开展文献研究之前，首先需要获取到相关的文献资源。
然而，由于不同学科领域的文献非常繁杂，且信息更新速度极快，因此文献获取本身就面临一些问题与挑战。
首先，文献资源的获取途径存在局限性。
当前，大部分学者依靠学术数据库和图书馆进行文献检索，但这种方式可能无法涵盖所有学术期刊和学术会议，导致一些重要的文献资源无法获取。
此外，一些文献可能只以非正式渠道发布，例如个人博客或学术社交网络，这些资源很难被系统性地获取到。
其次，文献资源的质量参差不齐。
随着互联网的发展，不少论文平台存在着大量低质量、重复发表等问题，给研究者的文献获取工作带来困扰。
因此，如何从众多的文献中选取高质量的资源成为一个重要问题。
解决这些问题的途径有两个方面。
一方面，学者们需要深入了解各种文献资源的特点，并及时关注领域内重要期刊和会议的发表情况。
另一方面，学术机构和数据库提供商也要进一步完善自身的资源体系，确保文献资源的全面性和高质量性。
二、文献质量的问题与挑战在文献研究中，文献的质量直接关系到研究结果的可信度和学术价值。
然而，当前文献质量的问题与挑战也引发了广泛关注。
首先，存在一些文献抄袭、剽窃等学术不端行为。
一些研究者可能为了提高发表数量或学术声誉，采用了不正当的手段，将他人的研究成果作为自己的创新内容进行发表。
这种行为不仅破坏了学术诚信，也使得学术界难以鉴定文献的真实性。
其次，一些文献可能存在数据造假等问题。
研究者在实证研究中可能会存在一些数据操纵、结果篡改等行为，使得文献的可信度受到质疑。
针对这些问题，学术界已经采取了一系列举措。
例如，国际期刊编辑委员会发布了《科学诚信行为准则》，要求研究者们遵守学术道德规范；学术期刊加强了对文献的审稿程序，加大对学术不端行为的打击力度。
机器学习在药物研发中的应用及其挑战性问题
机器学习在药物研发中的应用及其挑战性问题近年来，机器学习技术在许多领域得到了广泛的应用，其中医药领域是重要的一个方向。
机器学习技术在药物研发中的应用，能够大大缩短研发周期，降低成本，提高药物研发的成功率，是一种高效的方法。
然而，这种方法较新，其中也存在一些挑战性问题。
一、机器学习在药物研发中的应用1.1药物研发流程药物研发大致可分为三个步骤：基础研究、临床试验和上市销售。
其中基础研究阶段是药物研发的关键环节，它包括抗体、基因药物及小分子药物的研发。
基础研究的过程较为复杂和繁琐，需要从海量的数据中筛选出有价值的信息，并进行深度挖掘和分析。
1.2机器学习在药物研发中的应用机器学习是一种从数据中学习的方法，在药物研发中可以用来预测化合物的性质、识别新的化合物结构、筛选疾病药物靶点等。
在抗癌药物的研发中，机器学习可以被用于预测瘤细胞生长和转移的行为，从而优化疗效。
机器学习可以帮助科学家更快、更准确地找到有潜力的新疗法，并降低研发成本，提高效率。
机器学习技术在药物研发中的应用，可以帮助科学家更快、更准确地找到有潜力的新药物，并降低研发成本，提高效率。
二、用机器学习加速药物研发2.1使用机器学习加速化合物发现化合物发现是药物研发的关键环节之一。
这也是机器学习技术被广泛应用于药物研发的主要原因之一。
基于机器学习的化合物筛选技术，能够快速进行化合物的筛选，从而找到最有潜力的化合物。
机器学习技术可以根据特定的样本训练数据，设计基于特征的模型，以用于化合物的筛选。
机器学习技术可以保证筛选的样本质量，并使深度学习更准确、更高效。
2.2使用机器学习加速临床试验临床试验是药物研发的最后阶段。
传统的临床试验需要耗费大量时间和资金。
使用机器学习技术进行临床试验，可以提高试验的准确性和效率，缩短试验周期，并减少对人体的伤害和风险。
机器学习可以根据传统的临床试验数据，对大气、地理位置、生物标记物等进行分析，从而高效地预测临床试验数据的分布。
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“挑战性”问题的设计与教学的研究
（课题设计）
武进区湖塘桥实验小学
一、问题提出
在数学新课程标准中，对数学学习内容提出了一条基本理念：“学生的数学学习内容应当是现实的、有意义的、富有挑战性的……”如何把数学学习内容设计成富有“挑战性”，如何使学生面临的数学问题富有“挑战性”，从而激起学生在课堂上的深刻思考，是数学教师面对新课程必须思考的一个问题。
在数学教学实践中，我们老师在课堂上也不乏会提出许多问题，但这些问题对于学生普遍缺乏思考力度，学生在课堂上的思维水平表现偏低。
由此，研究如何重组教学内容使由此产生的问题对学生具有挑战性，研究围绕挑战性问题如何展开教学使学生思维得到发展，可以作为新课程标准下数学课堂教学研究的一个新兴课题。
新课程的人才培养目标主旨在于以“学生的发展为本”，学生的发展一定程度上在于他是否具有思考的能力。
数学学科的特殊价值就在于培养学生数学的思考能力和运用数学解决问题的能力。
所以本课题的研究将成为我们培养“有智慧的学生”这一教育理想的一个途径。
我校在前几年曾做过“问题——探究课堂教学模式的研究”这一课题，对课堂中的“问题”有了一定高度的认识，对课题研究的人力物力也打下了一定的基础。
所以我们认为我校作这个课题的研究具有相当的可能性。
二、理论思考
1、概念界定
在本课程中，“挑战性”问题指学生在课堂上要完成的一项学习任务或碰到的学习困难，它能引起学生深入的思考，激发学生强烈的思维活动。
它不仅指课堂中所提的一个问句，还包括产生问句的整个学习内容或问题情境。
我们认为，“挑战性”问题应具有以下特征：（不必兼具）
⑴非常规性。
学生以前未解决过相同性质的问题。
⑵引发认知冲突。
面临现象与学生的已有认知结构之间产生矛盾。
⑶不能立即解决。
问题的解答或任务的完成需要有效利用数学方法作推理、探索等才能解决。
⑷结果不具有直接的可预见性。
⑸引起一定的“焦虑性”心理反映。
我们还认为，“挑战性”问题应对学生的以下方面引起挑战：
①知识基础②生活经验③思维水平④学习方式
2、理论依据
本课题的主要理论依据是认知心理学理论。
认知心理学理论认为，学生真正的学习过程应该是认知结构不断改造扩展的过程。
而认知结构的改造与扩展必须通过学生（认知主体）亲自与外部情境产生交互作用，发生思维活动，由此建立起自己对内容、意义的理解。
“挑战性”问题的实质在于激起学生强烈的思维活动，通过思维活动促进外部知识与内部认知结构之间产生实质性的互动，从而促进认知结构的不断发展。
三、研究目标
1、提高学生的高层次数学思维能力，促进学生智慧的发展；帮助学生建构灵活的知识基础，形成良好的认知结构；培养学生综合解决问题的能力。
2、提高学生的自主学习能力和合作学习能力；培养学生良好的学习态度；增强学生在学习中的积极情感体验。
3、增强教师的教学设计能力和教学调控能力；提高教师的研究能力和研究积极性。
4、提高我校数学课堂教学的整体水平；提高我校课题研究的学术水平。
四、研究内容
1、“挑战性”问题的设计的研究。
⑴学习内容的综合性、结构性设计的研究
加强知识的前后联系，从整体出发设计知识的呈现方式。
⑵学习内容的现实性设计的研究
加强数学知识与现实生活的联系，在一定真实程度的情境中呈现知识。
⑶学习内容的发展性、迁移性设计的研究
以课本上的某个知识点，某个习题为扩展点，进行发展性、迁移性内容的设计。
⑷结果、方法的开放性设计的研究
使完成任务，解决问题的方法多样化，使问题结果多样化。
2、“挑战性”问题教学的研究
⑴解决“挑战性”问题的学习方式的研究
⑵解决“挑战性”问题的教学引导与调控的研究
⑶解决“挑战性”问题的学习策略的研究
3、问题挑战性适合度的研究
⑴问题的挑战性在掌握知识技能和发展思维之间达成平衡的研究。
⑵问题的挑战性在学生个体和群体之间达成平衡的研究。
⑶问题的挑战性与学习方式的自主程度之间达成平衡的研究
五、研究方法
本课题主要采用行动研究法、文献研究法和个案研究法，辅助采用调查研究法、经验总结法。
六、研究组织
1、成立课题领导小组
组长：庞荣瑞
组员：陆一平何江燕韩玉宇周慧亚蒋惠琴(语)须红霞
2、成立课题研究小组
组长：须红霞
成员：蒋惠琴(数) 王丽芬颜亚娟庄春华徐维媛董美玉巢亚美
七、成果呈现形式
1、研究报告
2、经验总结、论文集，个性化教案集，案例评析集。
3、典型课例录像
八、实施计划
1、准备阶段：2003年2月—3月成立课题组，组织课题组成员实地调查课堂教学现状，学习相关理论，设计方案并论证、确定方案，制定实施计划。
2、实施阶段：2003年3月—2004年12月，开展研究活动，整理研究思路，完善研究方案。
3、总结阶段：2004年12月—1月，总结阶段。
系统整理过程资料，总结研究经验、成果，撰写研究报告，汇编专题论文集。