如何培养小学生小学数学的推理能力
[摘要]小学阶段是学生推理能力形成的基础时期，小学阶段形成的推理意识与能力能够影响到学生后期学习的大部分过程，因此我们强调在小学阶段要加强学生推理能力的培养，让学生能够尽快形成相对严密的推理思路，一方面可以让学生尽早适应需要用推理能力作为支撑的数学学习，也能够让他们将这些能力迁移到其他方面去.[关键词]小学数学；推理能力；培养小学数学教学中，推理一般是指逻辑推理，而其又分为归纳推理和演绎推理两种，这两种能力对于小学生形成真正的数学能力而言，都是十分重要的.从学习心理的角度来看，推理往往是指由一个或一个以上的概念（推理的前提），推理出新的判断（推理的结果）的过程，这个过程不仅常见于数学当中，也常存在于生活当中，因此生活为小学数学课堂上培养学生的推理能力打好了坚实的基础.在推理过程中，由于从前提到结论具有严密的逻辑推理关系，因此推理的力量相对于其他数学能力而言更为强大.在实际生活中，推理也是最为有力的说理手段，很多场合其实都是推理在发挥着最主要的作用.事实上，早就有国内外学者研究出了推理的若干本质，如著名的“三段论”等.因此在小学数学教学中培养学生的推理能力，一方面能够体现出推理方法本身的魅力，另一方面又能让学生在推理中生成推理能力.小学阶段是学
可行性报告中的项目性质及主要特点是什么
对某一情况、某一事件、某一经验或问题，经过在实践中对其客观实际情况的调查了解，将调查了解到的全部情况和材料进行“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”的分析研究，揭示出本质，寻找出规律，总结出经验，最后以书面形式陈述出来，这就是调研报告。
调研报告的核心是实事求是地反映和分析客观事实。
调研报告主要包括两个部分：一是调查，二是研究。
调查，应该深入实际，准确地反映客观事实，不凭主观想象，按事物的本来面目了解事物，详细地占有材料。
研究，即在掌握客观事实的基础上，认真分析，透彻地揭示事物的本质。
至于对策，调研报告中可以提出一些看法，但不是主要的。
因为，对策的制定是一个深入的、复杂的、综合的研究过程，调研报告提出的对策是否被采纳，能否上升到政策，应该经过政策预评估。
调研报告的格式标题页 1、 标题 2、 客户（委托人） 3、 调研公司 4、 日期内容目录 1、 章节标题和副标题，附页码 2、 图表目录 3、 附录目录执行性摘要 1、 目标的简要陈述 ** 2、 调研方法的简要陈述 3、 主要调研结果的简要陈述 *** 4、 结论与建议的简要陈述 *** 5、 其他相关信息（如特殊技术、局限、背景信息）分析与结果（详细） **** 1、 调查基础信息 2、 一般性的介绍分析类型 3、 表格与图形 4、 解释性的正文结论与建议 ***调查方法 1、 研究类型、研究意图、总体的界定 2、 样本设计与技术规定 a、 样本单位的界定 b、 设计类型（概率性与非概率性，特殊性） 3、 调查问卷 a、 一般性描述 b、 对使用特殊类型问题的讨论 4、 特殊性问题或考虑 5、 局限 a、 样本规模的局限 b、 样本选择的局限 c、 其他局限（抽样误差、时机、分析等） 附录 1、 调查问卷 2、 技术性附录（如统计工具、统计方法） 3、 其他必要的附录（如调查地点的地图等） 如何撰写市场调研报告 调查报告是整个调查工作，包括计划、实施、收集、整理等一系列过程的总结，是调查研究人员劳动与智慧的结晶，也是客户需要的最重要的书面结果之一。
第～范文网整理该文章，版权归原作者、原出处所有。
它是一种沟通、交流形式，其目的是将调查结果、战略性的建议以及其他结果传递给管理人员或其他担任专门职务的人员。
因此，认真撰写调查报告，准确分析调查结果，明确给出调查结论，是报告撰写者的责任。
1．题页 题页点明报告的主题。
包括委托客户的单位名称、市场调查的单位名称和报告日期。
调查报告的题目应尽可能贴切，而又概括地表明调查项目的性质。
2．目录表 3．调查结果和有关建议的概要 这是整个报告的核心，匝简短，切中要害。
使阅读者既可以从中大致了解调查的结果，又可从后面的本文中获取更多的信息。
有关建议的概要部分则包括必要的背景、信息、重要发现和结论，有时根据阅读者之需要，提出一些合理化建议。
4．本文(主体部分) 包括整个市场调查的详细内容，含调查使用方法，调查程序，调查结果。
对调查方法的描述要尽量讲清是使用何种方法，并提供选择此种方法的原因。
在本文中相当一部分内容应是数字、表格，以及对这些的解释、分析，要用最准确、恰当的语句对分析作出描述，结构要严谨，推理要有一定的逻辑性。
在本文部分，一般必不可少地要对自己在调查中出现的不足之处，说明清楚，不能含糊其辞。
必要的情况下，还需将不足之处对调查报告的准确性有多大程度的影响分析清楚，以提高整个市场调查活动的可信度。
5．结论和建议 应根据调查结果总结结论，并结合企业或客户情况提出其所面临的优势与困难，提出解决方法，即建议。
对建议要作一简要说明，使读者可以参考本文中的信息对建议进行判断、评价。
6．附件 附件内容包括一些过于复杂、专业性的内容，通常将调查问卷、抽样名单、地址表、地图、统计检验计算结果、表格、制图等作为附件内容，每一内容均需编号，以便查寻。
市场调研报告格式在品牌推广之前，第一步必须进行的是对目标市场的了解、分析和研究。
市场调查报告，或称市场研究报告、市场建议书是广告文案写作的一个要件。
阅读市场调研报告的人，一般都是繁忙的企业经营管理者或有关机构负责人，因此，撰写市场调查报告时，要力求条理清楚、言简意赅、易读好懂。
一、市场调查报告的格式一般由：标题、目录、概述、正文、结论与建议、附件等几部分组成。
（一）标题 标题和报告日期、委托方、调查方，一般应打印在扉页上。
关于标题，一般要在与标题同一页，把被调查单位、调查内容明确而具体地表示出来，如《关于哈尔滨市家电市场调查报告》。
有的调查报告还采用正、副标题形式，一般正标题表达调查的主题，副标题则具体表明调查的单位和问题。
如:《消费者眼中的<海峡都市报> 枣<海峡都市报>读者群研究报告》。
（二）目录 如果调查报告的内容、页数较多，为了方便读者阅读，应当使用目录或索引形式列出报告所分的主要章节和附录，并注明标题、有关章节号码及页码，一般来说，目录的篇幅不宜超过一页。
例如； 目 录 １、调查设计与组织实施 ２、调查对象构成情况简介 ３、调查的主要统计结果简介 ４、综合分析 ５、数据资料汇总表 ６、附录 （三）概述 概述主要阐述课题的基本情况，它是按照市场调查课题的顺序将问题展开，并阐述对调查的原始资料进行选择、评价、作出结论、提出建议的原则等。
主要包括三方面内容： 第一，简要说明调查目的。
即简要地说明调查的由来和委托调查的原因。
第二，简要介绍调查对象和调查内容，包括调查时间、地点、对象、范围、调查要点及所要解答的问题。
第三，简要介绍调查研究的方法。
介绍调查研究的方法，有助于使人确信调查结果的可靠性，因此对所用方法要进行简短叙述，并说明选用方法的原因。
例如，是用抽样调查法还是用典型调查法，是用实地调查法还是文案调查法，这些一般是在调查过程中使用的方法。
另外，在分析中使用的方法，如指数平滑分析、回归分析、聚类分析等方法都应作简要说明。
如果部分内容很多，应有详细的工作技术报告加以说明补充，附在市场调查报告的最后部分的附件中。
（四）正文 正文是市场调查分析报告的主体部分。
这部分必须准确阐明全部有关论据，包括问题的提出到引出的结论，论证的全部过程，分析研究问题的方法，还应当有可供市场活动的决策者进行独立思考的全部调查结果和必要的市场信息，以及对这些情况和内容的分析评论。
（五）结论与建议 结论与建议是撰写综合分析报告的主要目的。
这部分包括对引言和正文部分所提出的主要内容的总结，提出如何利用已证明为有效的措施和解决某一具体问题可供选择的方案与建议。
结论和建议与正文部分的论述要紧密对应，不可以提出无证据的结论，也不要没有结论性意见的论证。
（六）附件 附件是指调查报告正文包含不了或没有提及，但与正文有关必须附加说明的部分。
它是对正文报告的补充或更祥尽说明。
包括数据汇总表及原始资料背景材料和必要的工作技术报告，例如为调查选定样本的有关细节资料及调查期间所使用的文件副本等。
二、市场调查报告的内容 市场调查报告的主要内容有； 第一，说明调查目的及所要解决的问题。
第二，介绍市场背景资料。
第三，分析的方法。
如样本的抽取，资料的收集、整理、分析技术等。
第四，调研数据及其分析。
第五，提出论点。
即摆出自己的观点和看法。
第六，论证所提观点的基本理由。
第七，提出解决问题可供选择的建议、方案和步骤。
第八，预测可能遇到的风险、对策。
产品构思和调研报告的参考格式1. 产品构思 说明产品的主要功能是什么，产品如何开发，谁购买和使用产品，如何销售。
2. 市场调查 说明市场发展历史和趋势，市场总额与份额统计等。
3. 政策调查 调查与本产品相关的政策。
4. 同类产品调查 调查同类产品功能、质量、价格，以及主要优点和主要缺点。
5. 竞争对手调查 调查各竞争对手的市场状况，以及他们在研发、销售、资金、品牌等方面的实力。
6. 用户调查 调查一些老用户和潜在用户，记录他们的需求与建议。
可行性分析报告的参考格式1. 市场分析 （1） 分析市场发展历史与发展趋势，说明本产品处于市场的什么发展阶段； （2） 本产品和同类产品的价格分析； （3） 统计当前市场的总额，竞争对手所占的份额，分析本产品能占多少份额。
（4） 产品消费群体特征，消费方式以及影响市场的因素分析。
2. 政策调查 （1） 分析有无政策“支持”或者“限制”； （2） 分析有无地方政府（或其它机构）的“扶持”或者“干扰”。
3. 技术和时间分析 （1） 从技术角度分析本产品“做得了吗
”，“做得好吗
”； （2） 按照正常的运作方式，开发本产品并投入市场还来得及吗
（3） 预算中的人员能及时到位吗
（4） 预算中的软件硬件能及时到位吗
4. 成本－收益分析 （1） 估计总成本； （2） 估计总收益。
5. SWOT分析 （1） 我们的强项是什么
我们如何利用这些强项
（2） 我们的弱项是什么
我们如何减少这些弱项的影响
（3） 市场为我们提供什么样的机会
我们如何把握这些机会
（4） 什么威胁着我们的成功
我们如何有效地对付这些威胁
6. 其它 例如知识产权分析 （1） 分析是否已经存在某些专利将妨碍本产品的开发与推广； （2） 分析本产品能否得到知识产权保护，如何获得
房地产项目可行性研究分析报告写作格式第一部分 项目总论1.项目概况1.1项目名称1.2项目建设单位1.3项目位置（四至范围）1.4项目周边目前现状1.5项目性质及主要特点1.6项目地块面积及边界长1.7研究工作依据1.8研究工作概况2.可行性研究结论2.1市场分析预测2.2项目地块分析2.3项目规划方案2.4项目工程进度2.5投资估算及资金筹措2.6项目财务与经济评价2.7项目综合评价结论3.主要技术经济指标表4.项目存在问题与建议第二部分 项目背景1.项目提出背景1.1项目所在区域商业发展情况1.2所在区域政策、经济及产业环境1.3项目发起人及发起缘由2.项目发展概况2.1已进行的调查研究项目及成果2.2项目地块初勘及初测工作情况2.3项目建议书编制、提出及审批过程3.项目投资的必要性第三部分 市场研究1.市场供给1.1所在区域内商业用房现有供给量及结构情况调查1.2所在区域内商业用房未来供给量及结构情况调查1.3其他替代性产品供给量情况调查研究2.市场需求2.1所在区域内商业用房的租用情况调查2.2所在区域内在售商业用房销售情况调查2.3其他替代性产品租售情况调查3.市场价格3.1所在区域内商业用房销售价格情况调查3.2所在区域内商业用房租赁价格情况调查4.市场预测4.1未来该区域内商业用房需求预测4.2销售及租赁价格预测5.市场推销5.1推销方式及措施5.2产品推销费用预测第四部分 项目研究1.地块特征分析1.1项目区位分析1.2项目交通分析1.3项目人流分析1.4项目周边规划2.项目SWOT分析2.1项目优势分析2.2项目劣势分析2.3项目机会分析2.4项目威胁分析3.项目定位方案3.1项目产品方案3.2主要功能建筑规模3.3主要技术经济指标第五部分 投资估算房地产项目一般采用分项估算法，然后进行汇总，其主要内容包括：1.土地费用2.前期工程费用3.建筑安装工程费用4.基础设施建设费用5.公共配套设施建设费用6.管理费用7.销售费用8.财务费用9.各种税金支出10.其他成本支出估算第六部分 开发进度第七部分 资源供给1.资金筹集与使用计划2.建筑材料的需要量、供应计划和采购方式3.施工力量组织计划4.项目施工期间的动力、水电等供应5.项目竣工投入使用后水、电、气、通讯等的供应第八部分 财务评价1.获利性评价1.1成本利润率1.2销售利润率2.效率评价2.1经营比率2.2资金利用率3.信誉评价3.1流动比率3.2杠杆比率4.静态获利分析4.1投资收益率(R)4.2投资回收期(Pt)5.动态获利分析5.1财务净现值（FNPV）5.2财务净现值率(FNPVR)第九部分 风险评价1.盈亏平衡分析2.敏感性分析2.1变动因素一2.2变动因素二第十部分 综合评价1.经济评价（定性）2.社会评价（定性）3.环境评价4.存在问题与建议5.总体结论及建议市场调研报告的写作方法市场调研作为一种研究手段，已经被广泛的应用到各行各业，与房地产相结合的市场调研则是一种全新的研究方法，为房地产开发定位提供相关的依据。
如何将调研结果清晰明了的表现出来
这就要求撰写的市场调研报告有明确的主题，清晰的条理，和简捷的表现形式。
当一切调查和分析工作结束之后，必须将这些工作成果展示给客户。
那么，我们首先需要明确的是：报告应采取什么样的结构体系
什么样的方式来表达数据的涵义
告的结构体系应包括，调研目的、调研方法、调研范围以及数据分析在内的一系列内容。
这种体系基本上在每个同类型的报告中都适用，因此，此处不做更详细的说明，以下内容主要针对数据分析结论的表现方法。
关于数据分析的部分，通常情况下是采用图表表示的。
图表是最行之有效的表现手法，它能非常直观的将研究成果表示出来。
在将调研的分析结果变成令人信服的图表之前，首先要谨记，它只是一种传递和表达信息的工具，使用它的重要原则是“简单、直接、清晰、明了”。
每个图表只包含一个信息，图表越复杂，传递信息的效果就越差。
在实际操作中，各种表格、组织图表、流动图表、矩阵等都被大量的运用到报告中，但总的来说，以下几种图表形式是最常用的：柱状图表、条形图表、饼形图表、线形图表。
使用图表的目的在于：将复杂的数据变成简单科、清晰的图表，让人能够一目了然的了解数据所表达的涵义。
那么，如何选择不同类型的图表来表现不同类型的数据
首先，我们应先明确数据所表达的主题，然后确定可能使用的图表类型。
通常我们的研究数据所体现的关系是：频率分布、成分、时间序列、项类或相关性。
要表达一个主题明确的数据，可能会有多种图表形式。
但是，哪种是最能将数据表达清楚的呢
这就要求我们的主题(即图表标题)突出重点，点明主题。
让我们来看一个例子，这个例子能将以上的意思，表达的非常明确。
这里的标题描述了图表的内容范围，大多数读者在看了这个图表后，都会把注意力集中到城西，认为图表的主题是“城西是绝大多数的消费者可能选择的区域”。
但是，制图者可能是想表达“选择城北和城东的消费者较少，但随着城市建设的进行，将具有较大的发展潜力”。
为了使读者将注意力集中在我们希望他注意的数据上，所以，我们可以在一般标题后附加一个重点标题：城北和城东将有更大的发展潜力。
既然已经确定了要表达的重点，那么接下来就是要明确数据间的相互关系，若是表示占频率分布、对比等关系，则除线形图表以外的其它几种基本图表格式都可以使用；在实际工作中可根据具体需要进行选择。
总之，条形图表应该是应用最广的类型，而柱状图表是用得最多的另一种类型，这两种图表基本占整个报告中图表总数的半数左右；而线形图表和饼形图表的使用则应相对减少，更多的是将各种综合运用，如线形图表加上柱状图表，或饼形图表加上条形图表。
在用图表表达数据的同时，还要注意一些细节的处理。
比如：使用柱状图表和条形图表时，柱体之间的距离应小于柱体本身；在说明文字较多时，用条形图表表示更清晰，便于读者辨认；在使用饼形图表时，应在标明数据的同时，突出数据的标识。
即：同时使用数值与数据标识。
在我们进行过程中，请记住：选择和使用图表不是一个绝对精确的科学，所以你会注意到一些比较自由的限定词，如：总的来说、大多数情况、绝大多数、少数情况等等。
所有这些都说明必须根据你的判断来怎样设计出最好的图表。
另外，要完成一份合格的报告不能只是单纯的使用图形，还应根据实际情况尽可能的使用一些表格来丰富整个报告形式，使其不致太过单一。
一份合格而优秀的报告，应该有非常明确、清晰的构架，简洁、清晰的数据分析结果，其中的含义是需要在实际工作过程中去体会，自己加以总结。
一份合格的报告不应该仅仅是简单的看图说话，还应该结合项目本身特性及项目所处大环境对数据表现出的现象进行一定的分析和判断，当然一定要保持中立的态度，不要加入自己的主观意见。
另外，通常的市场调研报告都会有一个固定的模式，我们应该根据不同项目的不同需要，对报告的形式、风格加以调整，使市场调研报告能够有更丰富的内涵。
焊接工作台一边选用什么材料，无需后续热处理和加工，但能保证焊渣宜清理
不太能同意那一大段英文翻译来的对统计的解释。
怎么说呢，搞机器学习的在业界用的火，统计理论比较严谨，在学术界的人多一些。
在业界混久了，难免“能吹”，在学术界混久了难免对严谨性有过高的苛求。
对于这句话：统计学家更关心模型的可解释性，而机器学习专家更关心模型的预测能力。
我想大部分统计学家不能同意吧。
统计学家不是更关心模型的可解释性，统计学家更加注重构建和解释统计模型时的严谨性。
比如说，机器学习的说，我预测明天下雨的概率是0.8，统计学家就会说，我预测明天 95%的可能性下雨的概率落在【0.7,0.9】之间。
我们给出置信区间，不是单为了给一个区间，而是要告诉看结论的人，我给你的这个预测，以多大的程度可信。
怎样给出这个可信性呢，用到的就是probability （概率论）。
概率论是统计的基础，但是比统计更接近数学，比统计更严谨。
食物链顶端的数学为什么鄙视统计
因为统计里已经有很多不严谨的东西了，统计里也涉及了很多直觉。
预测（prediction）也是大部分时候我们构建一个统计模型的目的，借助已有的数据和事实，作为输入，输入到统计模型里，加入对相应的randomness 的刻画，输出对未来的预测。
世界不是一个function，世界是一个function+实现这个function的时候发生的很多随机性。
齐鹏前辈答案里用这个梗来说统计学家否定机器学习模型其实是不对的，他觉得统计学家这么看待机器学习模型的结论： “如果你的markov模型输入都是历史股价，那如果第二天政府颁布了新法案禁止X行业发展，你在X行业历史利好基础上做出的判断就白瞎了；” 我觉得做统计的人不会这样否定你的模型的，我们做统计的会把“ 第二天政府颁布了新法案禁止X行业发展” 这个因素，考虑成randomness，用这个markov model predict的值，是以90%的可信度可信的，因为政府有10%的可能 颁布了新法案禁止X行业发展。
有一个小故事是我在系（IE系）里听一个统计学家 J. S. Marron （Prof of UNC-Chapel Hill ）的seminar的时候，他们几个教授打趣道，：those machine learning people are making predictions without probability! 当时大家哄堂大笑。
自古文人相轻，估计学术界的鄙视链环环相扣，自古有之了吧。
没有深入了解过机器学习，我更希望在这个问题里看到机器学习的优势是什么，而不是因为搞统计理论的人都比较低调（在知乎上没怎么发现啊。
。
。
），就用业界的吹牛技能来打压经典统计学。
统计大牛们你们都在哪 又想起来一个梗，最近“大数据时代”这本书不是比较火嘛，翻了两眼，有一句话是“谷歌公司为了测试这些检索词条，共处理了4.5亿个不同的数学模型。
在将得出的预测与2007 年、2008年美国疾病控制中心记录的实际流感病例对比后，他们的预测与官方数据的相关性高达97%”。
被 4.5亿吓哭了。
。
。
我猜是做了4.5亿次step wise的回归筛选解释变量
相关性高达97%，我猜是解释变量用了n多个，导致R方=97%
在业界混的人，果然都比较“能吹”。
。
。
刚看了问题评论里的一个链接，里面有句话啊，我来附一下吧： 人工智能机器学习统计学数据挖掘之间有什么区别
Brendan O’Connor的博文 Statistics vs. Machine Learning, fight!，初稿是08年写的，或许和作者的机器学习背景有关，他在初稿中主要是贬低了统计学，思想和[1]有点类似，认为机器学习比统计学多了些Algorithm Modeling方面内容，比如SVM的Max-margin，决策树等，此外他认为机器学习更偏实际。
但09年十月的时候他转而放弃自己原来的观点，认为统计才是real deal: Statistics, not machine learning, is the real deal, but unfortunately suffers from bad marketing. 补充：评价里有人对这句话：“统计学家更关心模型的可解释性，而机器学习专家更关心模型的预测能力。
”存疑。
我第一次读这句话时是不能同意的，大致读了一下前面答主 Talking machine talk的内容。
按照我现在对机器学习的理解（当然我了解不多），我觉得这句话应该这么说： 统计学家通过建立严谨的统计模型来做预测，所以它能给出预测的可信性，置信区间。
但是因为世界的复杂性导致很多问题我们不能构建严谨的统计模型，也不知道一个复杂事物背后的模型或者function是什么，所以统计模型解决不了人脸识别的问题。
【而机器学习有一部分内容，只关心模型的预测能力，换句话说，我不管我中间的黑匣子里的那个原理是什么，我用很多很多参数，通过人工暴力调参的方法，直到我得到一个可以很好的区分男女人脸的模型为止。
然后我就可以拿着这个模型去用啦~~但是我不能在理论上告诉你这个模型有多可靠。
为什么机器学习可以做到这一点
我个人猜测：在暴力调参的过程中，加入了人脑的直觉和认知推理功能，而人脑的功能是比计算机强大很多的。
在建立一个learning model的时候，加入了人的learning的过程。
（对机器学习了解不多，此段仅为个人脑洞。
。
） 当然复杂的问题里也是有一些能建立function的部分的，这时候就可以把能建function的部分建出来，condition on这个已知的部分，对剩下的未知部分进行暴力调参
（I guess）】 补充2 【机器学习】对于暴力调参我了解不多，但是评论里@小活泼说的我觉得应该客观概括了machine learning调参的过程，方便学习我搬运一下[我是大牛思想的搬运工~~~] “grid search啊，grid search就是自动暴力调参，设置好要跑的参数让程序自动跑，跑一晚上第二天起来看哪个参数组合得到的结果最好。
可能对机器学习之所以有暴力调参的印象，多是由于deep learning的原因，这个现在很火，但绝大部分人没办法弄懂原理，什么ReLU，Dropout，BatchNormalization，估计没几个知道这些为什么会有用，看上去像拍脑袋想出来的，但反正是有用，想用好就只能凭感觉调参数了。
但是其他更成熟的模型，比如svm，ensemble，他们准确率高是有理论的，有统计的理论支撑他们为什么比linear classifier准确率更高，有最优化的理论使他们能得到近似解，有计算机的理论使他们能实际应用。
”
学习方法问题
在长期的阅读中，我们痛苦的思考着问题，却在某次实践中突然灵感来袭，一些融会贯穿。
牛顿爱因斯坦持有神论吗
是的持有神论。
爱因斯牛顿被认为是人类历史上最的科学家，他们都站在了当时的思想领域的最高峰。
当他们穷尽了物理世界的客观规律之后，他们终于发现，关于宇宙问题的最终答案，只能指向神。
牛顿的天才是多方面的，他在天文、地理、数学、神学等方面都有辉煌的成就，他最有名的著作《自然科学的数学原理》是近代科学的基石。
哈雷是牛顿的好友，英国著名天文学家，哈雷彗星的轨道就是他所推算的，他不相信宇宙中一切的天体是神创造的。
有一次，牛顿造了一个太阳系模型，中央是一个镀金的太阳，四周各大行星各照各的位置排列整齐，一拉曲柄，各星球立即按照自己的轨道和谐的转动，形象非常的美妙。
有一天，哈雷来访，看到这个模型，玩弄了好久，惊叹不已，立刻问这是谁造的。
牛顿回答说，这个模型没有人设计和制造，只不过是偶然间各种材料凑巧碰在一起而形成的。
哈雷说，无论如何必定有人造它，并且是位天才。
这时牛顿拍着哈雷肩膀说：“这个模型虽然精巧，但比起真正太阳系，实在算不上什么；你尚且相信一定有人制造它，难道比这个模型精巧亿万倍的太阳系，岂不是应该有全能的神，用高度智慧创造出来的吗
”哈雷恍然大悟，终于相信神的存在。
牛顿的三大定律，描述了宇宙发展变化的规律及其原因。
可以这样说，牛顿对“动”起来之后的世界的解释是清晰明了的，但对宇宙是如何“动”起来的是无法解释的。
世间万物，日月星辰，为什么会按照一定的规律运动，这“最初的一击”是从何而来的
沿着这里思路推理下去，最终牛顿把这个“最初的一击”归结为上帝。
牛顿也就从科学家走到了神学家。
牛顿这样评价自己的科学成就，只不过是在“追随神的思想”，“照神的思想去思想而已”。
他总结对宇宙万物的看法说：“宇宙万物，必定有一位全能的神在掌管、统治。
在望远镜的末端，我看到了神的踪迹。
” 爱因斯坦最为敬佩的科学家是牛顿。
他曾谦虚地表示：“真正伟大的科学家是牛顿，我只不过将牛顿在计算上的错误加以修正而已。
”爱因斯坦和牛顿一样，也认为宇宙法则是“上帝”的杰作”，是“神”在安排星球运行的力量。
有一天，有位记者访问爱因斯坦，请他发表对宗教及神存在问题的看法。
正好，爱因斯坦刚送走一位客人。
爱因斯坦问：“记者先生，您是否知道是谁将咖啡杯等物放于此处的
”记者答道：“自然是阁下。
” 爱因斯坦接着说：“小如咖啡杯等物，尚且需要一种力量来安排；那么您想一想，宇宙拥有多少星球，而每一星球均按一定轨道运行无间，这种安排运行力量的即是神。
” 爱因斯坦对“神”的看法发人深省。
在一次访谈中，爱因斯坦说：“有些人认为宗教不合乎科学道理。
我是一位研究科学的人，我深切知道，今天的科学只能证明某种物体的存在，而不能证明某种物体不存在。
因此如果我们现在还不能证明某种物体的存在，并不能断定它就是不存在。
” 爱因斯坦进一步举出发现“原子核”的例子说：“譬如若干年前，我们未能证明原子核的存在，假如当时我们贸然断定原子核不存在，则在今天看来，不就犯了天大的错误吗
” 访谈最后，爱因斯坦说到他相信“神”的存在：“因此，今天科学没有把神的存在证明出来，是由于科学还没有发展到那种程度，而不是神不存在。
总而言之，人的五种感觉是有限制的，无法感觉出神的存在，科学也无法否认神的存在。
因此，我们应该确信神的存在。
”
科学探究的一般方法
温度对酶活性的影响的实验分析：一、科学探究的步骤：提出问题→作出假设→设计实验→进行实验→阐述和交流实验结果与结论二、遵循实验设计的单一变量和对照原则1、单一变量原则：单一变量原则是指，控制其他因素不变，只改变其中一个因素（要研究的因素），观察其对实验结果的影响。
遵循单一变量原则，既便于对实验结果进行科学的分析，又增强实验结果的可信度和说服力。
2、对照性原则通常一个实验总分为实验组和对照组。
实验组，是接受实验变量处理的对象组。
对照组，也称控制组，对实验假设而言，是不接受实验变量处理的对象组从理论上说，由于实验组与对照组的无关变量的影响是相等的，被平衡了的，故实验组与对照组两者之差异，则可认定为是来自实验变量的效果，这样的实验结果是可信的。
按对照的内容和形式上的不同，通常有以下对照类型：（1）空白对照即不给对照组做任何处理的对象组。
空白对照能明白地对比和衬托出实验组的变化和结果，增强了说服力。
例如，在“唾液淀粉酶催化淀粉”的实验中，实验组滴加了唾液淀粉酶液，而对照组只加了等量的蒸馏水，起空白对照。
（2）自身对照指对照组和实验组都在同一研究对象上进行，不再另外设置对照组。
例如，“质壁分离与复原”实验，自身对照简便，但关键要看清楚实验处理前后的现象及变化差异。
实验处理前的对象状况为对照组，实验处理后的对象变化则为实验组。
（3）相互对照不单独设置对照组，而是几个实验组相互为对照。
这种方法常用于
