【《高中生数学阅读能力的构成及现状的问卷调查研究（附问卷）》22000字（论文）】

（1）在语言表征能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.629（>0.05）,说明两个样本不存在差异，进一步进行单因素方差分析,表4-18结果显示：P值为0.390（>0.05），说明男女生在语言表征能力上不存在差异。（2）在语言互译能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.315（>0.05）,说明两个样本不存在差异，进一步进行单因素方差分析，表4-18结果显示：P值为0.210（>0.05），说明男女生在语言互译能力上不存在差异。（3）在信息筛选能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.001（<0.05）,说明两个样本存在差异，由表4-17的均值可知：女生说明男女生的信息筛选能力略好于男生。（4）在数学元认知能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.066（>0.05）,说明两个样本不存在差异，进一步进行单因素方差分析，表4-18结果显示：P值为0.000（<0.05），由表4-17的均值可知：说明女生的数学元认知能力略好于男生。（5）在逻辑推理能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.012（<0.05）,说明两个样本存在差异，由表4-17的均值可知：说明男生的逻辑推理能力略好于女生。（6）在阅读迁移能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.010（<0.05）,说明两个样本存在差异，由表4-17的均值可知：说明男生的阅读迁移能力略好于女生。（7）在总结概括能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.030（<0.05）,说明两个样本存在差异，由表4-17的均值可知：说明男生的总结概括能力略好于女生。（8）在合情推理能力上，由表4-16可知：方差齐性检验的P值为0.005（<0.05）,说明两个样本存在差异，由表4-17的均值可知：说明女生的阅读迁移能力略好于男生。综合以上的分析：在信息筛选能力、合情推理能力、数学元认知能力女生的情况略好于男生；阅读迁移、总结概括、逻辑推理能力男生的情况略好于女生；在语言互译能力和语言表征能力是不存在性别差异的。4.4.4高中生数学阅读能力与数学成绩的相关性分析下面通过建立线性回归模型，利用向后排除法保留最后一次模型结果的方1、语言表征能力和数学成绩的回归分析表4-19语言表征能力的描述性统计量均值标准偏差N语言表征能力2.0788.70503609数学学习成绩1.7685.69580609表4-20语言表征能力和数学成绩的相关性语言表征能力数学学习成绩Pearson相关性语言表征能力1.000.017数学学习成绩.0171.000Sig.（单侧）语言表征能力..336数学学习成绩.336.由表4-19和表4-20的统计结果，可以看出语言表征能力和数学成绩的相关性比较明显，可以做回归分析。表4-21语言表征能力和数学成绩的模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.313a.098.096.61815a.预测变量:(常量),数学学习成绩由表4-21可知：回归模型的拟合优度达9.8%，调整拟合优度达9.6%，即数学学习成绩9.6%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-22。表4-22语言表征能力和数学成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归25.115125.11565.726.000b残差231.940607.382总计257.054608a.因变量:数学学习成绩b.预测变量:(常量),语言表征能力由表4-22可知：方差分析的结果F值为65.726,P<0.05，所以具有统计学意义。表4-23语言表征能力和数学成绩的系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量)1.127.10610.648.000语言表征能力.340.042.3138.107.000a.因变量:数学学习成绩表4-23为回归系数表，可知回归方程如下：数学学习成绩=1.127+0.340×语言表征能力2、语言互译能力和数学成绩的回归分析表4-24语言互译能力的描述性统计量均值标准偏差N语言互译能力2.0887.66046609数学学习成绩1.7685.69580609表4-25语言互译能力和数学成绩的相关性语言互译数学成绩Pearson相关性语言互译能力1.000-.073数学学习成绩-.0731.000Sig.（单侧）语言互译能力..035数学学习成绩.035.由表4-24和表4-25的统计结果，可以看出语言互译能力和数学成绩的相关性比较明显，可以做回归分析。表4-26语言互译能力和数学成绩的模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.326a.106.105.66700a.预测变量:(常量),数学学习成绩由表4-26可知：回归模型的拟合优度达10.6%，调整拟合优度达10.5%，即数学学习成绩10.5%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-27。表4-27语言互译能力和数学成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归32.173132.17372.318.000b残差270.044607.445总计302.217608a.因变量:学学习成绩b.预测变量:(常量),数语言互译能力由表4-27可知：方差分析的结果F值为72.318,P小于0.05，所以具有统计学意义。表4-28语言互译能力和数学成绩的回归系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量)1.135.1149.942.000语言互译能力.385.045.3268.504.000a.因变量:数学学习成绩表4-28为回归系数表，可知回归方程如下：数学学习成绩=1.135+0.385×语言互译能力3、信息筛选能力和数学学习成绩的回归分析表4-29信息筛选能力的描述性统计量均值标准偏差N信息筛选能力2.2956.68920609数学学习成绩2.4483.59690609表4-30信息筛选能力与数学学习成绩的相关性信息筛选数学学习成绩Pearson相关性信息筛选能力1.000-.229数学学习成绩.2291.000Sig.（单侧）信息筛选能力..000数学学习成绩.000.由表4-29和表4-30的统计的结果可知，信息筛选能力和数学成绩的相关性比较明显，可以做回归分析。表4-31信息筛选能力和数学学习成绩的模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.229a.053.051.67142a.预测变量:数学学习成绩由表4-31可知：回归模型的拟合优度达5.3%，调整拟合优度达5.1%，即数学学习成绩5.1%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-32。表4-32信息筛选能力与数学学习成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归15.162115.16233.634.000b残差273.636607.451总计288.798608a.因变量:数学学习成绩b.预测变量:信息筛选能力由表4-32可知：方差分析的F值为33.634，P<0.05，具有统计学意义。表4-33信息筛选能力与数学学习成绩的回归系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量)1.648.11514.335.000信息筛选能力.265.046.2295.800.000a.因变量:数学学习成绩表4-33为回归系数表，可知回归方程如下：数学学习成绩=1.648+0.265×信息筛选能力4、数学元认知能力和数学成绩的回归分析表4-34数学元认知能力的描述性统计量均值标准偏差N数学元认知能力2.0690.69904609数学学习成绩2.4483.59690609表4-35数学元认知能力与数学学习成绩的相关性数学元认知能力数学学习成绩Pearson相关性数学元认知能力1.000.257数学学习成绩.2571.000Sig.（单侧）数学元认知能力..000数学学习成绩.000.由表4-34和表4-35的统计结果可知，数学元认知能力和数学成绩的相关性比较明显，可以做回归分析。表4-36数学元认知能力与数学学习成绩的汇总模型模型RR方调整R方1.257a.066.064.67614a.预测变量:,数学学习成绩由表4-36可知：回归模型的拟合优度达6.6%，调整拟合优度达6.4%，即数学学习成绩6.4%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-37。表4-37数学元认知能力与数学学习成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归19.608119.60842.890.000b残差277.496607.457总计297.103608a.因变量:数学学习成绩b.预测变量:(常量),数学元认知能力由表4-37可知：方差分析的F为42.890，P<0.05，具有统计学意义。表4-38数学元认知能力与数学学习成绩的回归系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量)1.332.11611.510.000数学元认知能力.301.046.2576.549.000a.因变量:数学学习成绩表4-38为回归系数表，则回归方程如下：数学学习成绩=1.332+0.301×数学元认知能力5、逻辑推理能力和数学成绩的回归分析表4-39逻辑推理能力相关性逻辑推理能力数学学习成绩Pearson相关性逻辑推理能力1.000-.021数学学习成绩-.0211.000Sig.（单侧）逻辑推理能力..299数学学习成绩.299.表4-40逻辑推理能力和数学成绩的描述性统计量均值标准偏差N逻辑推理能力2.2906.77540609数学学习成绩1.7685.69580609由表4-39和表4-40的统计结果，可以看出逻辑推理能力和数学成绩的相关性比较明显，可以做回归分析。表4-41逻辑推理能力和数学成绩的模型汇总RR方调整R方标准估计的误差1.358a.128.127.72470a.预测变量:数学学习成绩由表4-41可知：回归模型的拟合优度达12.8%，调整拟合优度达12.7%，即数学学习成绩12.7%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-42。表4-42逻辑推理能力和数学成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归46.771146.77189.056.000b残差318.786607.525总计365.557608a.因变量:数学学习成绩b.预测变量:逻辑推理能力由表4-42可知，方差分析的结果F值为89.056,P<0.05，所以具有统计学意义。表4-43逻辑推理能力和数学成绩的回归系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量)1.153.1249.293.000逻辑推理能力.465.049.3589.437.000a.因变量:数学学习成绩表4-43为回归系数表，可知回归方程如下：数学学习成绩=1.153+0.465×逻辑推理能力6、阅读迁移能力和数学成绩的回归分析表4-44阅读迁移能力描述性统计量均值标准偏差N阅读迁移能力2.3793.67300609数学学习成绩2.4483.59690609表4-45阅读迁移能力和数学成绩的相关性阅读迁移能力数学学习成绩Pearson相关性阅读迁移能力1.000.252数学学习成绩.2521.000Sig.（单侧）阅读迁移能力..000数学学习成绩.000.由表4-44和表4-45的统计结果可知，阅读迁移能力和数学成绩的相关性比较明显，下面做回归分析。表4-46阅读迁移能力和数学成绩的模型RR方调整R方标准估计的误差1.252a.063.062.65189a.预测变量:数学学习成绩由表4-46可知：回归模型的拟合优度达6.3%，调整拟合优度达6.2%，即数学学习成绩6.3%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-47。表4-47阅读迁移能力和数学成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归17.431117.43141.018.000b残差257.948607.425总计275.379608a.因变量:数学学习成绩b.预测变量:(常量),阅读迁移能力由表4-47可知：方差分析F为41.081，P<0.05，具有统计学意义。表4-48阅读迁移能力和数学成绩的回归系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量)1.685.11215.096.000阅读迁移能力.284.044.2526.405.000a.因变量:数学学习成绩表4-48为回归系数表，可知回归方程如下：数学学习成绩=1.685+0.284×阅读迁移能力7、总结概括能力和数学成绩的回归分析表4-49总结概括能力描述性统计量均值标准偏差N总结概括能力2.3793.65063609数学学习成绩1.7685.69580609表4-50总结概括能力和数学成绩的相关性总结概括数学学习成绩Pearson相关性总结概括能力1.000.096数学学习成绩.0961.000Sig.（单侧）总结概括能力..009数学学习成绩.009.由表4-49和表4-50的统计结果，可以看出总结概括能力和数学成绩的相关性比较明显，可以做回归分析。表4-51总结概括能力和数学成绩的模型汇总模型RR方调整R方标准估计误差1.349a.122.120.61018a.预测变量:(常量),数学学习成绩由表4-51可知：回归模型的拟合优度达12.2%，调整拟合优度达12.0%，即数学学习成绩12.0%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-52。表4-52总结概括能力和数学成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归31.381131.38184.284.000b残差225.999607.372总计257.379608a.因变量:数学学习成绩b.预测变量:总结概括能力由表4-52可知：方差分析的结果F值为84.284,P<0.05，所以具有统计学意义。表4-53总结概括能力和数学成绩的回归系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量)1.447.10413.856.000数学学习成绩自评.381.041.3499.181.000a.因变量:总结概括能力表4-53为回归系数表，可知回归方程如下：数学学习成绩=1.447+0.381×总结概括能力8、合情推理能力和数学成绩的回归分析表4-54合情推理能力描述性统计量均值标准偏差N合情推理能力2.0099.62030609数学学习成绩2.4483.59690609表4-55合情推理能力和数学成绩的相关性合情推理能力数学学习成绩Pearson相关性合情推理能力1.000.428数学学习成绩.4281.000Sig.（单侧）合情推理能力..000数学学习成绩.000.表4-54和表4-55的统计结果，可以看出合情推理能力和数学成绩的相关性比较明显，可以做回归分析。表4-56合情推理能力和数学成绩的模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.428a.183.182.56113a.预测变量:数学学习成绩由表4-56可知：回归模型的拟合优度达18.3%，调整拟合优度达18.2%，即数学学习成绩18.2%以上，都可以被该模型解释，拟合优度较高。使用向后排除的方法，保留最后一次模型的结果见表4-57。表4-57合情推理能力和数学成绩的方差分析表模型平方和df均方FSig.回归42.820142.820135.996.000b残差191.121607.315总计233.941608a.因变量:数学学习成绩b.预测变量:(常量),合情推理能力由表4-57可知：方差分析的结果F值为135.996,P<0.05，具有统计学意义。表4-58合情推理能力和数学成绩的回归系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版(常量).921.0969.590.000合情推理能力.445.038.42811.662.000a.因变量:数学学习成绩表4-58为回归系数表，由表可知回归方程如下：合情推理能=0.921+0.445×数学学习成绩。通过以上对于数学阅读能力各因素与数学学习成绩的回归方程如下：数学学习成绩=1.127+0.340×语言表征能力；数学学习成绩=1.135+0.385×语言互译能力；数学学习成绩=1.648+0.265×信息筛选能力；数学学习成绩=1.332+0.301×数学元认知能力；数学学习成绩=1.685+0.284×阅读迁移能力；数学学习成绩=1.153+0.465×逻辑推理能力；数学学习成绩=1.447+0.381×总结概括能力；数学学习成绩=0.921+0.445×合情推理能力。通过数学学习成绩与数学阅读能力的八个因素的回归分析可知：这八个因素对高中生数学学习成绩的影响很大，因此数学阅读能力的提高对学生学习成绩的提高有很大的帮助。第五章高中生数学阅读能力培养的教学建议本章主要是根据前面的研究，提出培养高中生数学阅读能力的教学建议。5.1语言表征能力的培养数学语言是由文字、符号、图形构成，只有正确理解，才能合理的表征[36]。很多学生会出现对阅读材料没有理解或者理解不够透彻，不能对数学语言进行转化，从而导致语言表征能力不高。建议1：改进教学方案，让学生进行多方面表征。在设计教学方案时，要扬长避短、整合多方面表征，使得学生的知识表征往好的方向发展，通过阅读思考，对问题进行合理表征。建议2：简化文字，培养信息收集处理能力。大部分数学概念、定理都是文字语言组成的，通过对高考试题的研究可以发现，数学试卷中文字相当多，有的题目过长，信息太多，学生不能正确的提取有用的信息，这就需要培养学生对题目中关键文字语言进行提取的能力。5.2语言互译能力的培养如果学生不能对材料进行正确的转化，就无法进行更深沉层次的阅读升华，也非常不利于数学阅读能力发展。高中生的课堂经常会出现，老师提出问题，有的学生可以理解老师的提问，但是很多学生不能够理解，无法正确解答，还有些学生对于问题的表达逻辑混乱，重点混淆。语言互译能力是对题目中给出的已知条件进行有效的转化，变成自己容易理解的知识，把所要求解的问题与已知条件联系起来，找出一个可以解决数学问题的方法[37]。建议1：在教学过程中，教师对教学的重点进行改变，把数学语言、符号语言、文字语言的教学作为重点，培养学生的语言互译能力。建议2：当教师在教学过程中，发现学生学习的误区时，一定要及时地纠正，不能任由其发展下去，对一些比较难理解的抽象概念用通俗的语言文字进行解释，提高学生的语言互译能力。建议3：在数学阅读的过程中，只有对基础知识的深刻理解，才能合理的转化数学语言，所以应该重视学生对基本概念的学习和掌握。5.3信息筛选能力的培养信息筛选能力是在许多信息中，能够排除干扰性信息，确定解题的有用信息。对于学生信息筛选能力的培养，教师可以从以下两点进行入手[38]。建议1：多次阅读材料，分层锁定信息。筛选信息的关键是首先能够锁定有用的信息，分清主次，因果关系，按照重要性分点在头脑中整理清楚。在第一次阅读的时候可以排除没有用的解题信息，把重要信息锁定在大脑中。第二次进行阅读材料的时候，从重点信息入手，推断与要解决的问题之间的联系，找出其他有用信息。通过这样做，我们就完成了对信息的筛选，平时在做题过程中，可以反复用这种方法来引导学生进行训练，不断提高学生的信息筛选能力。建议2：粗读与精读相结合，分阶段筛选信息。在首次进行阅读时，可以进行粗读，初步筛选有用信息，再次对材料进行精读，对阅读材料反复的进行加工，每一遍都会学习到新的知识，会有不同的感受和思考。这样做，可以使学生不断的巩固新的知识内容，强化自己的学习，也有利于学生将新学的知识与之前的知识建立联系，增加知识面，提高综合能力。5.4数学元认知能力的培养数学元认知能力是以数学思维为指导，在阅读过程中，对认知的监控与调节作用，形成数学元认知能力的差异主要原因是他们思维方式的差异。建议1：注重数学思维的培养，提高数学元认知能力。在教学中，教师给学生充分展示自己是怎样思考的，多鼓励学生用不同的思路去解决问题，要注重对学生思维的培养，明白问题思考的过程，清楚地知道下一步应该怎么做。建议2：教会自主学习的方法，培养数学元认知能力。教师要明白数学元认知都有哪些策略，并给教给学生一些数学元认知的方法，培养学生对知识点和同类型题的解题思路进行总结，让学生学会自我反思、自我监控、自我调节。下面以函数为例，介绍高中数学老师应该怎样培养学生的数学元认知能力。如图，高为H装满水的容器，排水小孔，水由小孔匀速流出，水流完的时间为T,水深为h时，水流的时间为t，则函数的图像为（B）分析：对题目中的信息整体把握，选择合适的解题方法，这道题采用排除法，对图像和题目中的文字进行匹配，水深h是关于t的减函数，排除C,D选项。在一开始的时候，h随时间的变化，变化比较慢；快超过一半时，h随时间的变化变快，故对应的图像为B。教师要对学生进行解题思路的启发，让学生明白解题的步骤，并且教一些数学中学常用的解题方法，通过一道题的解决，可以总结出一类题的解题思路，做到举一反三。5.5逻辑推理能力的培养在高中阶段，随着学生逻辑思维能力的发展，数学知识的学习，更注重推理证明，培养逻辑推理能力显得尤为重要。建议1：合理安排教学内容，激发逻辑推理的兴趣。根据高中生的兴趣和爱好，选择合适的教学素材，激发学生推理的积极性。老师在教学过程中，可以对教材中的知识进行延伸和拓展，让学生从生活中发现推理的素材，产生推理兴趣，主动参与学习。建议2：运用发散思维，大胆猜想。通过已经有的知识对未知的数学问题进行思考，进行大胆推测，运用自己的逻辑思维能力，对数学问题进行延伸。建议3：重视基础知识梳理，培养逻辑思维能力。在高中阶段，学生不仅要学习数学知识，也要会对知识点进行总结、归类。教师在学生思路出现偏差或数学逻辑出现错误时，应该帮助学生重新梳理。教师在教学的过程中，要注意对学生逻辑思维的训练，把所学的定理、性质进行反复地推理证明。5.6阅读迁移能力的培养阅读迁移能力是指学生在数学阅读的过程中，用已有的知识经验解决现在所遇到的问题的能力。建议：导读和让学生自主阅读相结合的方法，提高阅读迁移能力。先是教师进行引导，可以通过让学生对学过的公式定理进行巩固练习和变式训练，提高学生的数学迁移意识；然后让学生进行独立阅读，提高他们的自主阅读能力，让学生进行更深层次的阅读和多角度的分析，善于运用已经学过的知识进行新问题的解决，达到迁移应用的目的。5.7总结概括能力的培养在数学的各类考试中，阅读理解方面的题占有很大的比重，而学生得分情况不容乐观。另外很多学生会做数学题，但是对于做题的思路模糊不清，产生上述的原因是高中生的数学阅读能力不高，可以通过以下的方法来提高学生的总结概括能力。建议1：把握数学本质，提高总结概括能力。在学习数学公式、定理时，通常都感觉比较难，记忆的方法是死记硬背，这样容易对概念理解不清楚，模糊。教师要根据数学概念、定理的特点，对学生的总结概括能力进行培养，让学生深入思考，把握概念、定理的本质。建议2：分析应用题，提高总结概括能力。教师要引导学生对应用题的类型进行分类，总结出每一类题的解决方法。在对学生的阅读指导中，应该尽量让学生独立思考，并让他们讨论对于材料的理解，而不应该一味的讲述，在不断的实践中指导学生逐步地提高阅读能力。建议3：通过几何直观，提高总结概括能力。对于几何问题的解决，通常分为两类：一类是解析几何，让学生学会数形结合，通过观察图形，发现新的信息。另一类是空间立体几何，把已知条件用数学中所规定的符号表示在图形中（例如：垂直），把要解决的问题和已知条件建立联系，最后达到解题的目的。5.8合情推理能力的培养高中生认为数学定理内容比较抽象，不是特别好理解。定理是数学家经过很长的时间验证和推理出来的数学思想和解题方法，对学生的数学思维的启发作用是非常大的。建议：在定理学习时，进行合情推理并证明。为了提高分析能力和数学阅读能力，建议让学生运用类比的方法、集思广益地提出一些定理的推论，并验证。下面以勾股定理为例，介绍高中数学老师应该怎样培养学生的合情推理能力。在平面几何中，有勾股定理：设三角形的两边AB，AC互相垂直，则有AB2+AC2=BC2。拓展到空间，类比勾股定理研究三棱锥的侧面积与底面积有什么关系？可以得出的结论是：设三棱锥A-BCD的三个侧面分别是ABC、ACD、ADB两两互相垂直，则有S2ABC+S2ACD+S2ABD=S2BCD。在对于这道题的求解中，主要有以下几个类比关系：平面与立体、点与线、线与面、直角三角形与直角四面体，通过类比、归纳、猜想得出结论，最后要进行证明。这道题主要通过类比的思想进行，在运用合情推理进行教学时，要注意渗透类比的思想。第六章结论与反思6.1研究的结论1、高中生数学阅读能力的结构因素语言表征能力、语言互译能力、信息筛选能力、数学元认知能力、逻辑推理能力、阅读迁移能力、总结概括能力、合情推理能力。2、高中生数学阅读能力的现状（1）高中生对于数学趣味活动的参与度不够、基本不会自主地阅读数学教材、数学阅读能力总体不高且在八个因素上存在不同程度的差异。（2）在年级方面存在差异：高二学生的数学阅读能力略高于高一。（3）在性别方面存在差异：在信息筛选能力、合情推理能力、数学元认知能力女生的情况略好于男生；阅读迁移、总结概括、逻辑推理能力男生的情况略好于女生；在语言互译能力和语言表征能力是不存在性别差异的。（4）数学阅读与数学学习成绩的回归方程数学学习成绩=1.127+0.340×语言表征能力；数学学习成绩=1.135+0.385×语言互译能力；数学学习成绩=1.648+0.265×信息筛选能力；数学学习成绩=1.332+0.301×数学元认知能力；数学学习成绩=1.153+0.465×逻辑推理能力；数学学习成绩=1.685+0.284×阅读迁移能力；数学学习成绩=1.447+0.381×总结概括能力；数学学习成绩=0.921+0.445×合情推理能力。通过数学学习成绩与数学阅读能力的八个因素的回归分析可知：这八个因素对高中生数学学习成绩的影响很大，因此数学阅读能力的提高对学生学习成绩的提高有很大的帮助。3、数学阅读能力培养的教学建议本文对高中生数学阅读能力提出以下几点教学建议：（1）改进教学方案，让学生进行多方面表征（2）简化文字，培养信息收集处理能力（3）多次阅读材料，分层锁定信息（4）粗读与精读相结合，分阶段筛选信息（5）注重数学思维的培养，提高数学元认知能力（6）教会自主学习的方法，培养数学元认知能力（7）合理安排教学内容，激发逻辑推理的兴趣(8)运用发散思维，大胆猜想(9)重视基础知识梳理，培养逻辑思维能力（10）导读和让学生自主阅读相结合的方法，提高阅读迁移能力（11）把握定理本质，提高总结概括能力（12）分析应用题，提高总结概括能力（13）通过几何直观，提高总结概括能力（14）在定理学习时，进行合情推理并证明等。6.2研究的不足与反思在论文的整个完成过程中，由于笔者学术水平、个人经历等方面有限，论文在一些方面存在着不足与局限，这些问题在后续的研究中有待优化和解决，关于本篇论文存在的问题主要表现在以下几个方面：第一，在研究方法上不够深入，在文献分析方面，笔者对国内外已有的文献理解总结还是不够，还需要后面的研究者进一步的深入理解与思考；在问卷调查方面，受编制者主观的影响，一定程度上影响着高中生数学阅读能力结构的因素确定。第二，样本的选取比较有限，研究对象只选了西宁市9所高中从教多年、有丰富教学经验的数学教师，西宁市教科院和青海省教科院的教研员共计128人和西宁市高中生660名学生，样本容量较小，且对于调查对象的选择具有一定的片面性。参考文献[1]克鲁捷茨基.中小学生数学能力心理学.上海:上海教育出版社,1983：96[2]喻平.数学教育心理学.南宁:广西教育出版社,2004:15[3]辛自强.数学中的阅读理解.教育科学研究，2004,(9)：49-51.[4]厉小康.数学阅读能力的培养研究.数学教育学报，2004,(2)：89.[5]李兴贵.高中数学教学中培养学生创新能力的途径和方法研究.成都教育学院学报，2004(01):56-58.[6]弓爱芳.数学阅读及数学阅读能力培养的研究：[硕士学位论文].武汉：华中师范大学，2006.[7]仲爱云.数学阅读研究概述.教学与管理,2009(18):88-90.[8]杨红萍,喻平.个体CPFS结构与阅读自我监控对数学阅读的影响.数学教育学报，2011,20(05):59-61+69.[9]翁昌来.数学教学阅读与实践.东华大学出版社.1995(06):12-15[10]郭刘龙.数学阅读能力探析.教学与管理,2004(27):66-67.[11]武岿.高校学生数学阅读能力的层次结构及培养刍议.教育与职业，2006（20）：125-127.[12]高文君等.对数学阅读概念及方法的研究.教学与管理，2007（1）：84-85[13]李梦蝶.小学生数学阅读能力的层次构成及培养.教育导刊,2013(11):89-91.[14]宁亚红.初中生数学阅读障碍研究：[硕士学位论文].山西：山西师范大学,2018.[15]杨红萍,杨婕.小学生数学阅读能力结构的因素分析.数学教育学报，2019,28（05）：14-18+91.[16]RachelleH.Cantin,EmilyK.Gnaedinger,KristinC.Gallaway,etal.Executivefunctioningpredictsreading,mathematics,andtheoryofmindduringtheelementaryyears.JournalofExperimentalChildPsychology,2016,146:66-78.[17]杨红萍,喻平.数学阅读教学现状调查报告.数学教育学报,2010,19(05):64-67.[18]贺青.初中生阅读行为引起数学阅读障碍调查研究.数学教育学报,2011,20(04):28-31.[19]孙俊勇.谈数学阅读.基础教育课程,2020(02):42-46.[20]王旭勤,张红平.基于数学学科核心素养数学阅读教学研究.教育理论与实践，2020,40(29):59-61.[21]DeboraS.Valcan,HelenL.Davis,DeborahPino-Pasternak,AnabelaA.Malpique.Executivefunctioningasapredictorofchildren’smathematics,readingandwriting.JournalofAppliedDevelopmentalPsychology,2020,70.[22]陶红强.小学生数学符号意识分析框架的构建.数学教育学报,2020,29(05):41-45.[23]LouiseStarkey,JingyiZhong.Theeffectofnetbookownershiponchildren'sacademicachievementinmathematics,reading,andwriting.JournalofComputerAssistedLearning,2019,35(1).[24]乔新宇,杨玉敏.师范生数学语言转换能力的培养途径.鞍山师范学院学报，2019,21(02):7-11.[25]朱永厂.高中生数学语言转化能力的现状及对策.数学通报,2004(06):24-26.[26]欧慧谋.国内数学元认知的研究与思考.课程·教材·教法,2012,32(05):58-61.[27]Yuan-HorngLin,Jeng-MingYih.MathematicsReadingAssessmentAnalysisBasedonClusteringandOrderingofFactorScore.InternationalJournalofIntelligentTechnologiesandAppliedStatistics,2020,13(2).[28]孙俊勇.谈数学阅读.基础教育课程,2020(02):42-46.[29]PrathanaPhonapichatandSuwimonWongwanich.EffectsofUsingK-N-W-SonMathematicalProblem-readingAbilityDevelopmentamongElementarySchoolStudents.Procedia-SocialandBehavioralSciences,2014,116:5081-5084.[30]张霞.浅谈小学数学阅读能力的培养.人民教育,2020(18):79.[31]侯宝坤.高中生数学逻辑推理能力影响要素及评价指标.教学与管理,2021(04):39-42.[32]NittrouerSusan.TheDualityofPatterninginLanguageanditsRelationshiptoReadinginChildrenwithHearingLoss.PerspectivesoftheASHAspecialinterestgroups,2020,5(6).[33]李云杰,林新建.基于核心素养的高中数学“四元”教学的探索与实践.数学通报,2020,59(10):36-39.[34]唐丽，张一春.学生核心素养的发展:知识与思维关系的视角.现代教育技术,2020,30(06):33-38.[35]张艳丽.初中生合情推理能力的现状调查研究:[硕士论文].天津：天津师范大学,2020.[36]杨红萍,喻平.数学语言对数学阅读的影响研究.数学通报,2010,49(09):19-23.[37]陈旭.凡有所学皆成性格——数学阅读与数学学习力培养.人民教育,2020(19):59-61.[38]薛琼.浅析小学生数学思维培养的“四策”.华夏教师,2020(16):26-27.附录1《高中生数学阅读能力结构的调查问卷（教师版）》在下面的表中我们给了数学阅读能力构成的可能成分。请您根据自己的理解依据它们与数学阅读能力的接近程度，请在符合的数字下打√（数字5表示最接近，数字1表示最不接近）。数学阅读能力的结构因素12345词义获得阅读过程中寻求文字、符号和图形三种字符的词义符号意识指能够理解并且运用符号表示数、数量关系和变化规律信息筛选区分有用与无用、挖掘隐蔽信息的能力语言表达对阅读材料的表述能力语言转化对阅读材料的转化能力数学元认知对阅读过程进行计划、监控与调整能力阅读迁移运用先前知识解决目前问题的能力模型识别数学阅读过程中对模型的