2.化复杂为简单，培养学生数学建模和数据分析素养

我们知道，在现实世界中事物之间的关系更多的是相关关系而不是因果关系。我们在研究变量之间的关系时，常常要求我们结合散点图给出近似的函数解析式。常用的有三种函数模型，指数模型，对数模型和幂函数模型，有些散点图具有上述模型中的两种特征，这就存在着那种模型拟合的更好的问题，解决这个问题就要计算残差平方和，通过残差平和的比较来看出那种函数模型拟合的较好。同时根据求出的解析式对变量经行预测，从而影响现实中的一些决策。整个过程计算量大且复杂，学生对此望而却步，同时也影响了学生学习数学的积极性。

对于这个问题，我用GeoGebra给出了区别不太明显的两个模型的拟合曲线。通过图中五个点的移动，自动给出拟合的两种函数模型的图像和解析式等信息。有的可以直接看出拟合较好的函数，有的可以通过看可决系数来选择。这样就可以简化计算过程，让学生把更多的目光去关注如何把实际问题抽象成数学模型，通过图像如何直观看出每种模型拟合的好坏，以及通过数据分析来筛选最好的模型。