minhten
04-11-2020, 08:44 AM
Lập phương trình nghĩa là biểu diễn sự liên hệ giữa cácđại lượng đã cho (đã biết) và những đại lượng phải tìm (chưa biết) dưới dạng toán học.
Đôi khi sự liên hệ ấy được diễn đạt trong bài toán khá rõ ràng đến nỗi việc lập phương trình chỉ đơn thuần là việc chuyển từng lời của bài toán sang ngôn ngữ của các ký hiệu toán học. Tuy nhiên thông thường sự liên hệ giữa các đại lượng đã cho và các đại lượng phải tìm, không được chỉ ra một cách trưc tiếp. Sự liên hệ ấy phải được thiết lập lên từ cácđiều kiện của bài toán. Vì vậy không thể đưa ra hết được điều hướng dẫn để lập phương trình hay đưa ra một phương pháp cụ thể nào. Vấn đề này đòi hỏi học sinh sự áng tạo, linh hoạt trong làm bài.
data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBxITEhUSEhIVFRUVEhgVFhUYFhUXGBkWFRkWFxYXGB MYHSggGBslHRUVITEhJSkrLi4uFx8zODMsNygtLisBCgoKDg0O GxAQGy0lICYtMi0tLy0tLS0tLS8tLS0tLS0vLS0tLS0tLS0tLS 0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLf/AABEIAJsBRQMBEQACEQEDEQH/xAAbAAEAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAABQYBAwQCB//EADwQAAEDAQUECAQFAwQDAAAAAAEAAhEDBAUSITEGQVFhEyJSc YGRobEywdHhFTRCcvAzYoIUorLxI3OS/8QAGgEBAAIDAQAAAAAAAAAAAAAAAAQFAQIDBv/EADMRAAICAgECBAUDAwQDAQAAAAABAgMEESESMQUTQVEUIjNhc TKBoVKRsRXB0fAjouFC/9oADAMBAAIRAxEAPwD7igCAIAgCAIAgCAIAgCA8veAJJgDeiWz WUlFbZxG96Mxj9HR5wu3kWexD/wBSxt66jrpVQ4S0gjiFycWuGS4TjNbizYsG4QBAEAQGCgImuzp a+A/DTAJHEnPNSYPy6truyrtj5+X0S/TFb/clVGLPaOG03nSblOI6YW5/ZdoUzfPYhW51MeF8z9kaLnpvDnHAW03Zhp1B7vP0W98otLnbOH h9dkZS+XUHyvfZLqMWoQGurUDdVFycqGPHqn69jKWzDasuwgaa lc68yNl7pgt6W2/b7fkNaWzapxgIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCw2lyAsgIA gCAICDvGqDVw1cTaY0yMOPM8FMqi1DcP1FLl2KV/TdtQX9n+SRoU6Th1QwjkAo8nZF87LGqNE4/Ik0cVZnQVGubkx5wubuBOhC7RfnRafdEKyHwlqnD9L4a9P2JhR S2CAIAgCAwUBEVWVW1nmmycYbmdBAhSk4SrSk+xUWRyK8icqo7 2ly+x7/DnvzrVCf7W5D7rV3Rj+hHT4K23689r2XB22eyMZ8LQOe/zXKU5S7smVY1VX6I6OgLQ7hAYJWspKK2wcL6knF4NHzXlb8mV0 /P/atf7s6a0e7ODMDd8R4lSPD4T87y63xHmT937CXY7F6Q5hAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBzWxjiBHiqXxim+yC8rf30bwaR7s rSG5qV4ZXbXjqNvf79zEu5uVgahAEAQHh7AciAe9E9djWUVL9S OCrdDJlhNM8Wn5LvHIl2lyQbPDq2+qDcX9jmtVjtDgGOIe3EDi 0I710jOlbfZka7Hy5JQk+pbXPqTQCiFwloyhkIDErCaYMrICAI AgCAIAgPFRkiFxvpV0HXLszKejTXZAGEZ6Dkq3Oo8uuKpj83ZP +nfdmU+eTbRp4RCnYmLHHrUF+7936mG9mxSjAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAeKj4BK4ZFyprc36GUts1We0YjEQq7w 7xRZcnFrXqbSjo6FcGgQBAEAQBAc9pecmjU+yqfEb57jj1/ql7eiNo+5ra3C8AHdmolVKxs2FdUm9r5tvsbN7R1hegOYlZBlA EAQGuvVDWlx0aCT3BaykopszGLk0l6kDZNoy+q1gp5OdEzn3xC r68/rsUUuGWVnh3l1ublyixKyKwLACyAgMSgMoAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAxKxsAFE0+wMrICAw5srScFOLjLsweKdEN0CjY2DTj7 dcdGW2zYpiMBAEBiUBlAaqtpY3JzgDwJAXOy2EFuTNlCUltI00 nZGod+ncqPFnqNmdb3fC/Hp/c2a56T3ZWfqOp9lK8LoaUr5/ql/j0RrJ+hvVqalU2ptz+kFNryGhokAxmZ145QqnPukp9KfGi58No i4dcltkvsyHdAC4kkkkSZgaD2nxUvBUvJTk9kLO6fPaiiVUwhm JQEJtLeIbTNNp6zsiOA3/zmomdNwq/JL8OjG29r+nlkRspQxVsXYaT4nIfNV3h8N2b9i08Tn01Je5cle FAYe8AScgMyVhtJbZlJt6REVNpaAMAuPMNy9SFDln1J6JsfDrm t9iSslrZUbiYZH8yI3KVCyM1uLIllUq5dMkQV7bRYXFlEAkZFx 0nkN/eoGRndL6YL9yxxvD+uKlY/2OW6b2tD6zWl2IE9YYRAG8yBkuGPlXTtSb2jvlYlFdTetP0LaF clIZQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBglaSmoxbfZA4jVJzG/Jo+a81LNtm3ZF/q+WC/3OmjfZSIgbte9W3hkoKt1xbfS+X9zWXc3qyNQgCAIAgOO8rwZR bid3ADUlcbr41R3I7UUSul0xKratoK7j1XBg4Ae5Kp7M+yT44L urw6qK+bk67jvuoajadR2IOMA5SDu7+C74mZNzUZ+pHzMGEYOc ONFqcclbN6Wym1vgotns1S1VSc4Lpc7c0cPsqKFc8i1v0PRTtr xakvXRcadiAAEnCIy7l2XhEOrmbce+vTZQuxttm6pWa3Nzg0cy B7q23GK5ejWMXLstnhtqYQXNcCBqQQfZYVkWm0zLrkmk0fP7TW L3uedXEn6LzlknObZ6iqCrrS9j6BY6eBjW8GgeQXo64qMUjy9k uqbl9zetzQwgKTtK0CuQDOUnkXblUeJ3Oc4w9kWvg+KqlOz1k/8Hu5be2hTe8iXOcGtGnwiSSeHWXPFvjTW5PuyTl0SvtjBcJckn dW0JqPDHtAxZAideBBUnHznOSjJdyJk+HeXBzi96IvaS2l9Usk 4WZRz3n5KJm3OVjjvhEzw+hRrUmuWRChpa9Cx2uxJXZbDTp1gD q1sd5MT3xPkpOPc4Vy0QsmhWWVt/c5LBZukqNp9o68tT6SuVNXmT6Tvfb5VbmXqxWCnSHUaBxO895X oK6YVrUUeZsvna9yZ1BdTmZQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBz2hpMDd vKq8+m7IlGmK+V/qZstI0PaQY3nIcgqm2myu1xWuuXEV/TH3/JsdlGnAhehxMeNFShH0NG9s9qSYCAIAgPFWqGguJgDeiW3pGsp KK2+xRb5t3S1S6eqMm9w3+Oq89lXeZZv09D0+FSqql7vk2WW6H PpOqzo0kNGZJHHh7rrHCk6vMfHsvcjz8Rh5/lR09PTe+x62fsL31WPwnA04id2WgHHOFrh0SlYnrhHTOyIRqcd 8snL4v4UjgYA5+/g3v4nkrDJzFX8seWV2Lgu1dUuERFm2jqtPWDXDgBh8iFCh4hYu /P8E6zw2tr5W0/7k7eF8NZRbVbq8DADxInPuVjblKFfWvXsVlGJKy3y36dynVKlS q+SXPcd2vkFRylOyXPLPQRjXTHjhEzRsb6Fmqvfk54DQ3gCYz5 5lT41Sox5Sl3ZXTujkZMIx7LkhKLgHNJ0DgSO5VsX0yTfoyznH qi0vY2Wq21Kji5zjM5Z5DkBuXSy6c5b2c6seFcenRb9m7S59EF 5khxbJ1IER7q6wrJTq3Ios6qNduokoSpZDKDfNXFXqH+8j/5y+S85lS6rZP7np8OPTTFfY1WWxvqYi0ZMaXE/zfkta6ZWba9De2+FWk/U2XN/Xpz2wt8bXmx/JpmfQl+DXeAPS1Adekd7laXJ+ZJP3Nsd/wDhi17EjfVWiKdOjSIdhOJzhnnB38TKlZUq+iNcOfuRMSFrslZ Zxs8WS7Xusz3gZkggcQ2ZPqfJQ5UzVSt9N8m1uVGOQo+3+5FNe WmQSCDqMiFqm1ymTpKMlz2LTs0K7nGpUe4siAHHU5ZgFW2A7J7 m3tFJnumKUIJb+xYlZlYEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAYhY0DwKQku 3lR44laud3/AOn/AAZ3xo2KSYCAIAgCAjL9qPFN2FoIwnETuEbhvWtklCqUt8pcGs YznbCCSab5KTQp4nNaBMkCOM7l5ymClZGL9z1eRN11SkvRFvs1 krRDcNFusDrO8yvXOVaXuzwFdWVLlagm9vXLZ13zajSoucNYgd 5yn5quyrPLrbRe4lXmWxi/3KVZLI+q/C0STmSd3EkqiqrnbPg9HbbCmO5dvQ0vbBI1gkT3LnJaejpGXVF P3Oy8ahLKDdwpT5ucPkF3vluFa+xGxo6nY/v/ALHbsxaaVNzzUdDoABPDfn5KRgWVwbcmR/Eq7ZqKgto7dprax9BuBwcDU3cgcvULvnWxlUul92R/DqZRufUtaRW7PSL3NYNXEAeKq4R65JFxZNQi5P0JLaC7RRwYfh LYJ4uHHwPopWZj+VrXYhYGS7erq7k1slWBolu9rz6wQp3h806t Ir/Eo9N2/cmyp5XFGtl1V+kcOjc6XEggZGTOu7xVBbjW9b47npKcyny1z2R Zrju80qWF0S4kujnlEq1xqPLh0vuymy8jzrOqPZEadmS2oHMqA NDg7MGRBmBxUb/T2rOqL43sl/6knW4yjzrR2XvctOoTULiwxLjlEDeQu2RiQn87ejhjZtlfyJbI q67FZH1MON7nbgRhBhQ6KcaculPbJuRflQhtpJFsbTAEAQAIA5 K3cVrRSttvbOJ1mYx+IsaQd+ESD3qglFeH3ba3XL9+lnXzJyWt m2zHrEDT5rp4ZKKyLIUvdff9/saS7cmu8b2p0fiMu7IzP2Vrdkwq/UdaMWy79PYh27Vmc6XV/dn7KEvE1v8ATwT34U9fq5LHZ6we0OaZBEhWcJKcVJdiqnFwk4v ujYtjUIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDlvKljpPaNSwgd8ZLl dHqg19jpTLosi/ufP6by0gjIggjvC84m4S36o9U4qcWvRkra9oazwAIZxLdT4nQK XZnWSWlwQavDqovb5O+0VH1rFJBLmkEyPiwnMiO/wBFKm5XYu/UiQjCnM16ELYLyfSDgyOsIkiT4KvqyJVJqPqWV+NC5pyfYwy66 xaHCm4g8vknw9r+bQ+KpjLp6uxOWm43voU4gVGNggnIgkmJ4qf PDlOqOu6K2vOjC6Tf6WyPobOV3GHAMHEkH0CjR8Psb50S5+JVR XG2yeqXFTNEUpIgyHb8R1JCsXh1+WoexVxzrFa7DzdtwMpOxkl zhpOQHguVWBGE1Pq7G1+fO1dOtIla1FrxhcA4cCJU9xUlpkOMn F7TPNmsrKYhjQ0TOSxCuMFqK0ZnZKb3J7PVeq1jS5xgASSsyko rbNYxcmoruc933hTrAlh0MEHI+S51Xxt/SdLqJ1PU0Zt1rFJpe74QPEnKAPVbW2xqg5SNaqpWTUIkddV/9NUwdHEgmZnTjkolGb5s+npJuTg+TDq6tkraqIexzDliaRPfkp lkFOLiQq5uElL2OC6rlZRcXYi50QCREDeo+PiRqfV3JOTmyuj0 60iWUshmCFrKEZLTXAMBoGixCuEF0xWkGyoV7krOe99RwDQSS8 mchy/6VRPEslJyn2LyvOqjCMK1z7EK6M403dygPh6RZJ7W3wX25KJZQ Y064ffP5r0WNFxqimeZypqd0mjuXcjhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEBC2/Z2nUcXNJYTmYgieMblBtwa5vaeifT4hZXHpa2jxZNmqTTLiX8j kPILFfh9ce/Jm3xK2S0lom2sAEAQOCnJJFe+eWR9stFKmcmB1Q6AAT4mMl0rx 1LnWl7kXJ8QVXybbl7I47Uys0Cu92YcOoNA07lJg623XFfuVt0 ciCV83yn2+xLUbWxxgPaTwxAnyUHri3pMveifSpNPRvC2MGUAQ BAEBXdr7VDW0x+o4j3DT19lW+I2agoe5aeGVbm5v0Nex1D+o/uaPc+4WvhseHI38VnzGP7khf13vrNa1rmgAycU8OXipOVjyuio xIeHkQok5SREV6rbI0MYMdSoOs6YAbpkfNRJTWFqKW5fclKuXi Cbb1HstHTYrdUNNr+kwy4iKkOBjeCBPmrfEuWTDqlDX4PP+I0y wZqMbe/9R122/6VMxJef7YjzUO/MrqfS+5bY+DZdFS4X/fQ23VfTKxLQC1wEwd45FMfLjc2lwxkYc6Ft8olFLIgKAqG0t6F 7jSb8LT1uZG7uCps7I6n0LsXfh2KorzZd32IuwWhtN4e5mMDdM ePNQ6bI1y6pLZOyK52QcYvRf7PVD2hzcw4SPFeji1JbR5icXGT i/Q2LY1CAIDBKxv1Y0eKNUOAc0yDoUjJNbRlpxembFkwEAQBAEAQ BAYKA53VHEkNjL1VJbk5Vt0oUaXT7+rN0lrk2UK2IcxqFMwsxZ EOeJLujDWjap5qEBD7RXoaLQGfG6Y5Ab/VQ8zIdMeO7J2DjK6TcuyNGzFvq1MYecQbEO35zllroueBdOzam b+IY9dXS4+voTrnACSrDRWNpLbIupbX1Tgo6b6h0HcpCrjXzZ/YrZ5Nl8vLx1x6y/4OqxWBtPPVx1cdfstLLXP8EnGxIU8937nDtRaMNEt3uIA7gZJ/nFQ8icoVOUfwT6I12Xxrn68/2I3Zm6XFwrPEAfCDqTx7lAwsaXV5ky1z8qHT5UC1q2KYOMLDeu 4/Bx/itCcPSsnvHvouXxFW9dSO3w9ut9LOwLscQUBSNpa+Ku7+0Bo9z 6kqhzp9Vv44PReH19NKfvyStgtQs9ka8iS4kgcSZjwgKZTYqMd SfqQLqnkZTivQgrXelap8TzHZEgeW/wAVXWZVs3vbRZ1YVUFrSf5NV30g+q1ryYc+OeegnctaU7LNTfq bXf8AiqbrS4XYm9prTgwUWANaGych3AAnTQqxy8mVOoVPX4KvD xIZO7Lkpfkgqdnc5r3jRkT/AJGAq3olJSm/3/ct+uMJRrXr2/Y7tnPzLPH/AIld8LbvRHz9KhovKvzzgKAibXdNmk1HtA3uOIge6iW49G+qSJ deVkaUIMp1rc0vcWCGz1Ry8VSWuPW+nsegpUuhdb5LzcdMtoUw dcM+efzV/jRcaopnm8qSldJr3O5dzgEBhxhYb1yx3Kjf99Y5p0z1NHO7XIc vdU+ZmdXyQ7F3g4XT88+5P3H+XpfsVji/Rj+CszPrz/JIKQRwgCAIAgCAIDBWGDnrsIONuu8cQqjNonVZ8VQuV+pe6Nk9 8Hl4/W3xC4XLrUc3F7ruvdeqMr2Z0UnyJ4q4xr431Rsj2Zq1o9ruYKZ tXUmvE6MA9z81R+IS3br7F/4ZHVO/dm64b2pUmhha4uc/MgCM8hvnguuJk11xUPVs5ZuLbbJz9Eiw2+1U2MJqHqnKNZndCt LLo1LqkyohRK75Eiu2e/G03QzEWTo4AR3EErT/AFPGtaUtp++uDhHwXMxU/K1KPs2S5vOoWyKJGU4iYbGszwUzoqUepz4IfxOS30Kp7K5Xvh5 eXiCdASJA/aCqjL8U2vLpXH39S88P8EcZeflPc/RLhJEjdW0Ly9rKgBxOADhkROQy35rlj50nJRn6kzK8OjGLnD09 Do2kvV9Mtp0zBLZJ1PAfNdc3JlW+mPc5eH4sbU5zXBAWu86tQB rnEgCI0k8TxKrrMi2zSbLSvFqqbkkcjmkGCII1BUdpr8khNSW0 +C+3K4mhTJ1wBejxvpR2eYykldJL3O0rsRz5za6mJ73cXE+ZXm rX1Tkz1lMemuK+xLbRdUUKfZpDzMD5KZncRhH7EDw/5pTn9zlu66zUY+o44WsaYPFwEx3LjTjeZFzl2R2yMvy5xhHu3/BpumnirUx/eD5Zn2WmNHqtijrly1TJv2N+0VTFaH8ob5D6yumbLqtevQ5YEe mhfcxaLS0WenSbq446h554QT/NEssUaVCPryxVXKV8rJenCOzZKzk1S/c1seLvtK6+HQ3Ny9uDh4nYlWoe/Jb1dFGQe1FqqMY3AS0F2bhryE7p+Sg51k4RXST/AA+qFk31lVq2ipUIDnOfwBJPoqdzsm9Ntl5GuuvlJIlbpuB7yH VBhYM4Op5RuCmY+FOUk59iDleIQitV8suDQrlLXBRfkysgw4rD 45YKjf8AfWOadM9T9Tu1yHL3VPmZjl8kOxd4WD0fPZ3IJVxal8 uP8vS/YvRYv0Y/g8xmfXn+SQUgjBAEAQBAEAQBAYKwwc7qBE4TAOo+iprPDroyl8 PLpjLuv+DfqXqbqTIEKyxaFRUq16GreyK2gZaHBraMwZxQQDyz O7Vc8tXSSVf7kzDlRGTdv7FMflM6yqNp75/B6FNa4LlY7ro0WCoWy5rMRJzzAkwNAruvGqph1a5S2eetyrbp9 G+Gyo2mu57i9xkkz9gqWyxzltl/VWq4qKNZWr2jpvZJWm3O/wBNSpT2ieYBOEd2vkpVlz8iMCDVRH4idn/fuc1KwvNN1XRjd53mYgea5Rok4OfojtLIgrFX6s12L+pT/wDY3/kFrV+tfk3u+nL8M6r/AK2K0P5HCPAR7yu2ZLquZwwIdNETbs5QBq43aME/5HT5lcK76qZqdnY5+IWNV9C9ThtTy+o4jVzzHiclmcvMn1e5Kr Xl1JeyL/Y6OBjWD9LQPIL0dcemKieYsn1zcvczan4WOdwaT5CUm9Rb+xiC 3JL7nzyy0y9zWj9TgPNebqj1zSPVWyUINv0RadprtfUDXsEloI I3weH83q2zseU0pQ50Unh2TGpuM/UhKdO1FnQtY8MnTDGvFxGigxjkdHlpPRYyli9fmtrf5Ju4boNK alSMUZDXCN+fFT8XF8nc59yuzcvztQh2/wAlWqPL3l297ifEn7qok3ObfuXcIquCXsiQo3BXLoLMI7RIj0M lSY4Nsnpoiz8RpS2mW27bE2iwMb3k7yeKuaaVVHSKK+6V0+qR0 1CYMarGQ5KqTgtvXBzRx2clxIdmN8hef8JyMqy5qzbWudo3lx2 OqlQa34WgdwAXpFGK7I1cpPuzYtjUIDDisP7gqN/310k06Z6n6j2uXd7qnzMxz+SHYu8LB6Pns7kEq4tQgL5cf5el+ xeixfox/B5jM+vP8kgpBGCAIAgMFAR9ovHA4h1N2EaOAkHKV2hT1LaaIF2 b5U+mUHr3Rust4U6hhrs40OSxOqcO6OtOZVc9RfJ1rkSggCAID xVdAJ4ArWX6WZjyz5xRaXEAZkkZLztC67or7npsybrx5yXdRev 7FkpPquoVg7ERgMEzrvA8F6jxGEFU1Dvo8T4FZc7l5m2t+v5IS 7GUzVaKpAZqZ0y0C8vjqDmuvse2ypTjW+hcmy+bS2rWLmaQGjL WOS3yrFZb8vY0w63VV8/fub76u91NlGRlghx4Okuif8vRdMrHdcI/j/6c8PIjZOa++1/g5/8AW1alNtBokDQNGZ74XPzrLIKqKOvk1VTd0nyb7Lc1cVWzTIAc 0kyIgEHVdK8S1WLg525tLren6Hi2XXXNV8UnGXuIMZGSTM6LW3 GulN8G1WVTGtfN6Fju26MFLCcnHNxHEiI8F3s8KjbXFPhoqL8r zLetdjxduzzKTg8uLyNJyA8OKlUYUKnt8s2vz7LY9OtImlOIJg hActnu+kxxe1gDjqfpw8FyjRCEupI6zvsnHpb4OpdTkZQHNbmE 03hupY4DvIMLnam4PXsdKmlZFvttFLueyOfWYMJgOBdkcsOefD SFR41MpWLa7HoMu6Manpl9XoDzYQBAFhLQCyAgMErGx3Kjf19d JNOmepoXdru5e6p8zL6/kgXeFg9Gpz7kEq4tQgCAvlx/l6X7F6LF+jH8HmMz68/ySCkEYIAgCAwUBBXjlUcf/K2Y6zc2nIblMq5jrgpMz5bW/nXbldu3sZsRqmXU3sfGRxNwu84+axYoLiS1+4xndJ9VclL0e1p k4FELpfcyhkIAgNVoaS1wGpaQPJaz5izaHEkVPZ+7agrAvY5oY CZIIz0Anfr6KnxMaat3JaRdZuVW6dQe9lvw7ldPnuUSWuxBV9l 6ZdLXOaDuEEeEqvn4dXJ7XBZQ8TtjHTWzrsFxUqRxAFzhoXZx3 DRdqcOurlHG/NttWn2JIidVJevUiJ67GGMA0AHcIWEknpGW2+57WxgIAgCAIAg EoDgtl4YXYGNL3ncN3eV2hV1LcnpELIzFXLy4Lql7e35NPTWoZ mm0jgDn7rfopfCbOPm5sfmlBP7I67FbG1AYyIyc06grlZW4MlY +TG5PXDXdHSAuWtdiSZWQEAQBAEB5cVjYXfgqV/310k06Z6mhd2vt7qnzMxy+SBeYWD0Lrn3IJVxaBAEAQF8uP8vS /YvRYv0Y/g8xmfXn+SQUgjBAEAQBAeSEAa0DQJvZhRS7I9IZCAIAgCAxCGD KGQgCA1VasRO/eoWTlxolFTXD42ZS2aKlSHFw3ZEcuKq8jJ8vIdtT/TxJe690bJcHU105q9rsjZFTj2Zo+56XQBAEAQBAYKAhxZa1Jzn Nw1MRkzk5SuuuxJPgqFRkY85WV6lv+5vo3syYeDTPPTzWjx5d4 8neHiNberF0v7mqs4CvTc0g4wQY38/byW8U3VJP0OVkoxyoTg+Jccf5JdRS1CAIAgCA8uKw3oLkqV/310hNOmepvd2vt7qnzMty+SBeYWCoLrn39iCVci0CAIAgCAvlx /l6X7F6LF+jH8HmMz68/wAkgpBGCAIAgCAIAgCAIDXWrBuqh5mbXixUp+plLZmm8ESF1xs iGRWrIdg1o9ruYCAIAgCA8VGSIK4ZGPC+t1y7MymcRBB/ub/uavLyjOuWn+uH/vE3N9kHD4TmOXJW/hMWotxfyPlL1T9UYkdKuDQIAgCAIAgMFAeKtFrhDgCOYWYycXt M0nXGa1JJnHSuljXh7ZEbpyk7811lfOUdMiQwKoWKcfT0JBcSc EAQBAeXOWG9DuVK/wC+ukmnTPU3ntfb3VPl5bl8kOxeYWEorrn3IJVyRaBAEAQBAEB fLj/L0v2L0WL9GP4PMZn15/kkFIIwQBAEAQBAEAQBAaq9HEoGdgRyopN6aNlLR6o08IgLtiYs Mavy4mG9ntSTAQBAEAQBAeDTEg7wuMseEpqbXK7MzsU6YExvMr THxYUbUPV7Dez2pJgIAgCAIAgCAIAgCAIAgPLnb1hvQ1vgqN/310k06Z6m89r7e6p8vM6n0Q7F5g4Siuufcg1XJaLQIAnJhtLf2 PTGEmBr9M1sotvSMSmorbFVhaS1wgjckoyi9NCMlJbieZWNc6M 7QWDJfLj/AC9L9i9Fi/Rj+Dy+Z9ef5JBSCOEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQGHGBmsN6Gt8FQv6++kJp0z1N57X291T5mZ1P oh2LzCwlFdc+5BqtXBaBZAQHfZLc1tMgiXtnozwxiHT7jmpVV8 Yw01yuxDtx5Ss2uz7/sdVO86QJeA6XxiECG4WEZGc5JC6wyK0+r3/BHli3SXTxx/O2Z/GGl5L5LQ5pZk2Ww0gkeJB8FlZUHJ9X+A8Kagunv6/c9G9KckYnB0NBqhrZfhxSCDoDI8s1n4iG9b/fjkfC2a3pa/p2+CIfgjLFi3zEKDLp1x3J8fM3zrRd7j/oUv2K+xfox/B5zM+vL8kgpJHCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAICNvwSwNMwTBzIkQcslxyFuGjvjPU9kD+HUuz6u+ qrvhq/b+WWnxVvv/AAh+HUuz6u+qfD1+38sx8Vb7/wAIfh1Ls+rvqnw9ft/LM/FW+/8ACH4dS7Pq76p8PX7fyx8Vb7/wgbvp9n1d9U+Hr9v8j4mx+v8ACAu6l2fV31WHj177D4mzXf8Ah D8Pp9n1d9U+Hr9v8j4mz3/hD8Pp9n/c76osevXYz8TZ7/wgLvp9n1d9U+Hr9v5YeTZ7/wAIst2MApMA0DVZ0pKEUvYp7pN2Sb9zrXU5hAf/2Q==
toán lớp 9 (https://vinastudy.vn/vina-1-on-va-luyen-toan-9-c14781.html)
Kiến thức và kỹ năng của bé sẽ được trang bị cao hơn một bậc so với lớp 2 bằng những nội dung kể trên. Do vậy, để đạt được kết quả học tập tốt nhất, quý phụ huynh nên thiết kế phương pháp học toán lớp 3 riêng cho con em mình. Bằng kinh nghiệm thành công trong công tác gia sư tại nhà toán lớp 3, WElearn xin chia sẻ một số mẹo giúp bé học tốt môn toán như sau:
Đầu tiên: bắt trẻ học thuộc lòng bảng cửu chương và ghi nhớ quy tắc toán học:
✅ Nếu bài toán chỉ có 1 phép tính cộng hoặc trừ hoặc nhân hoặc chia thì thực hiện từ trái sang phải.
✅ Nếu bài toán có nhiều phép tính thì thực hiện nhân, chia trước cộng, trừ sau.
✅ Nếu biểu thức có dấu ( ) thì thực hiện phép tính trong dấu ngoặc trước. học trực tuyến lớp 3 (https://vinastudy.vn/khoa-hoc-online-lop-3-dc1995.html)
Dù không có quá nhiều dạng bài tập nhưng những dạng toán lớp 4 được đánh giá là tương đối khó với học sinh. Một số dạng toán cơ bản và nâng cao mà các bé được học như: tìm hai số khi biết tổng và hiệu, tính trung bình cộng, tìm hai số khi biết hiệu hai số, tìm phân số của một số, dạng toán có lời văn, dạng toán liên quan đến hình học và dạng toán chia hết...
Mỗi dạng bài thường sẽ có một phương pháp giải riêng biệt. Bé cần nắm được đặc trưng của từng dạng toán để nhận dạng cho đúng, tiếp đó là hiểu và nắm được cách giải của từng dạng bài. Sau này dù có gặp các bài toán được thiên biến vạn hóa nhưng trẻ vẫn nhận ra dạng bài và biết cách giải mà không hề bỡ ngỡ. học trực tuyến lớp 4 (https://vinastudy.vn/khoa-hoc-online-lop-4-dc1993.html)
Cơ quan chủ quản:
Công ty TNHH Dịch vụ Giáo dục và Công nghệ Việt Nam - MST 0106817063
Trụ sở chính: Số 10D, Ngõ 325/69/14, Phố Kim Ngưu, Phường Thanh Lương , Quận Hai Bà Trưng, Hà Nội
VP: Số 23 Ngõ 26 Nguyên Hồng, Láng Hạ, Đống Đa, Hà Nội
0932.39.39.56
hotro@vinastudy.vn
Đôi khi sự liên hệ ấy được diễn đạt trong bài toán khá rõ ràng đến nỗi việc lập phương trình chỉ đơn thuần là việc chuyển từng lời của bài toán sang ngôn ngữ của các ký hiệu toán học. Tuy nhiên thông thường sự liên hệ giữa các đại lượng đã cho và các đại lượng phải tìm, không được chỉ ra một cách trưc tiếp. Sự liên hệ ấy phải được thiết lập lên từ cácđiều kiện của bài toán. Vì vậy không thể đưa ra hết được điều hướng dẫn để lập phương trình hay đưa ra một phương pháp cụ thể nào. Vấn đề này đòi hỏi học sinh sự áng tạo, linh hoạt trong làm bài.
data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBxITEhUSEhIVFRUVEhgVFhUYFhUXGBkWFRkWFxYXGB MYHSggGBslHRUVITEhJSkrLi4uFx8zODMsNygtLisBCgoKDg0O GxAQGy0lICYtMi0tLy0tLS0tLS8tLS0tLS0vLS0tLS0tLS0tLS 0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLS0tLf/AABEIAJsBRQMBEQACEQEDEQH/xAAbAAEAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAABQYBAwQCB//EADwQAAEDAQUECAQFAwQDAAAAAAEAAhEDBAUSITEGQVFhEyJSc YGRobEywdHhFTRCcvAzYoIUorLxI3OS/8QAGgEBAAIDAQAAAAAAAAAAAAAAAAQFAQIDBv/EADMRAAICAgECBAUDAwQDAQAAAAABAgMEESESMQUTQVEUIjNhc TKBoVKRsRXB0fAjouFC/9oADAMBAAIRAxEAPwD7igCAIAgCAIAgCAIAgCA8veAJJgDeiWz WUlFbZxG96Mxj9HR5wu3kWexD/wBSxt66jrpVQ4S0gjiFycWuGS4TjNbizYsG4QBAEAQGCgImuzp a+A/DTAJHEnPNSYPy6truyrtj5+X0S/TFb/clVGLPaOG03nSblOI6YW5/ZdoUzfPYhW51MeF8z9kaLnpvDnHAW03Zhp1B7vP0W98otLnbOH h9dkZS+XUHyvfZLqMWoQGurUDdVFycqGPHqn69jKWzDasuwgaa lc68yNl7pgt6W2/b7fkNaWzapxgIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCw2lyAsgIA gCAICDvGqDVw1cTaY0yMOPM8FMqi1DcP1FLl2KV/TdtQX9n+SRoU6Th1QwjkAo8nZF87LGqNE4/Ik0cVZnQVGubkx5wubuBOhC7RfnRafdEKyHwlqnD9L4a9P2JhR S2CAIAgCAwUBEVWVW1nmmycYbmdBAhSk4SrSk+xUWRyK8icqo7 2ly+x7/DnvzrVCf7W5D7rV3Rj+hHT4K23689r2XB22eyMZ8LQOe/zXKU5S7smVY1VX6I6OgLQ7hAYJWspKK2wcL6knF4NHzXlb8mV0 /P/atf7s6a0e7ODMDd8R4lSPD4T87y63xHmT937CXY7F6Q5hAEAQB AEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBzWxjiBHiqXxim+yC8rf30bwaR7s rSG5qV4ZXbXjqNvf79zEu5uVgahAEAQHh7AciAe9E9djWUVL9S OCrdDJlhNM8Wn5LvHIl2lyQbPDq2+qDcX9jmtVjtDgGOIe3EDi 0I710jOlbfZka7Hy5JQk+pbXPqTQCiFwloyhkIDErCaYMrICAI AgCAIAgPFRkiFxvpV0HXLszKejTXZAGEZ6Dkq3Oo8uuKpj83ZP +nfdmU+eTbRp4RCnYmLHHrUF+7936mG9mxSjAQBAEAQBAEAQBA EAQBAEAQBAEAQBAEAQBAeKj4BK4ZFyprc36GUts1We0YjEQq7w 7xRZcnFrXqbSjo6FcGgQBAEAQBAc9pecmjU+yqfEb57jj1/ql7eiNo+5ra3C8AHdmolVKxs2FdUm9r5tvsbN7R1hegOYlZBlA EAQGuvVDWlx0aCT3BaykopszGLk0l6kDZNoy+q1gp5OdEzn3xC r68/rsUUuGWVnh3l1ublyixKyKwLACyAgMSgMoAgCAIAgCAIAgCAIA gCAIAgCAxKxsAFE0+wMrICAw5srScFOLjLsweKdEN0CjY2DTj7 dcdGW2zYpiMBAEBiUBlAaqtpY3JzgDwJAXOy2EFuTNlCUltI00 nZGod+ncqPFnqNmdb3fC/Hp/c2a56T3ZWfqOp9lK8LoaUr5/ql/j0RrJ+hvVqalU2ptz+kFNryGhokAxmZ145QqnPukp9KfGi58No i4dcltkvsyHdAC4kkkkSZgaD2nxUvBUvJTk9kLO6fPaiiVUwhm JQEJtLeIbTNNp6zsiOA3/zmomdNwq/JL8OjG29r+nlkRspQxVsXYaT4nIfNV3h8N2b9i08Tn01Je5cle FAYe8AScgMyVhtJbZlJt6REVNpaAMAuPMNy9SFDln1J6JsfDrm t9iSslrZUbiYZH8yI3KVCyM1uLIllUq5dMkQV7bRYXFlEAkZFx 0nkN/eoGRndL6YL9yxxvD+uKlY/2OW6b2tD6zWl2IE9YYRAG8yBkuGPlXTtSb2jvlYlFdTetP0LaF clIZQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBglaSmoxbfZA4jVJzG/Jo+a81LNtm3ZF/q+WC/3OmjfZSIgbte9W3hkoKt1xbfS+X9zWXc3qyNQgCAIAgOO8rwZR bid3ADUlcbr41R3I7UUSul0xKratoK7j1XBg4Ae5Kp7M+yT44L urw6qK+bk67jvuoajadR2IOMA5SDu7+C74mZNzUZ+pHzMGEYOc ONFqcclbN6Wym1vgotns1S1VSc4Lpc7c0cPsqKFc8i1v0PRTtr xakvXRcadiAAEnCIy7l2XhEOrmbce+vTZQuxttm6pWa3Nzg0cy B7q23GK5ejWMXLstnhtqYQXNcCBqQQfZYVkWm0zLrkmk0fP7TW L3uedXEn6LzlknObZ6iqCrrS9j6BY6eBjW8GgeQXo64qMUjy9k uqbl9zetzQwgKTtK0CuQDOUnkXblUeJ3Oc4w9kWvg+KqlOz1k/8Hu5be2hTe8iXOcGtGnwiSSeHWXPFvjTW5PuyTl0SvtjBcJckn dW0JqPDHtAxZAideBBUnHznOSjJdyJk+HeXBzi96IvaS2l9Usk 4WZRz3n5KJm3OVjjvhEzw+hRrUmuWRChpa9Cx2uxJXZbDTp1gD q1sd5MT3xPkpOPc4Vy0QsmhWWVt/c5LBZukqNp9o68tT6SuVNXmT6Tvfb5VbmXqxWCnSHUaBxO895X oK6YVrUUeZsvna9yZ1BdTmZQBAEAQBAEAQBAEAQBAEBz2hpMDd vKq8+m7IlGmK+V/qZstI0PaQY3nIcgqm2myu1xWuuXEV/TH3/JsdlGnAhehxMeNFShH0NG9s9qSYCAIAgPFWqGguJgDeiW3pGsp KK2+xRb5t3S1S6eqMm9w3+Oq89lXeZZv09D0+FSqql7vk2WW6H PpOqzo0kNGZJHHh7rrHCk6vMfHsvcjz8Rh5/lR09PTe+x62fsL31WPwnA04id2WgHHOFrh0SlYnrhHTOyIRqcd 8snL4v4UjgYA5+/g3v4nkrDJzFX8seWV2Lgu1dUuERFm2jqtPWDXDgBh8iFCh4hYu /P8E6zw2tr5W0/7k7eF8NZRbVbq8DADxInPuVjblKFfWvXsVlGJKy3y36dynVKlS q+SXPcd2vkFRylOyXPLPQRjXTHjhEzRsb6Fmqvfk54DQ3gCYz5 5lT41Sox5Sl3ZXTujkZMIx7LkhKLgHNJ0DgSO5VsX0yTfoyznH qi0vY2Wq21Kji5zjM5Z5DkBuXSy6c5b2c6seFcenRb9m7S59EF 5khxbJ1IER7q6wrJTq3Ios6qNduokoSpZDKDfNXFXqH+8j/5y+S85lS6rZP7np8OPTTFfY1WWxvqYi0ZMaXE/zfkta6ZWba9De2+FWk/U2XN/Xpz2wt8bXmx/JpmfQl+DXeAPS1Adekd7laXJ+ZJP3Nsd/wDhi17EjfVWiKdOjSIdhOJzhnnB38TKlZUq+iNcOfuRMSFrslZ Zxs8WS7Xusz3gZkggcQ2ZPqfJQ5UzVSt9N8m1uVGOQo+3+5FNe WmQSCDqMiFqm1ymTpKMlz2LTs0K7nGpUe4siAHHU5ZgFW2A7J7 m3tFJnumKUIJb+xYlZlYEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAYhY0DwKQku 3lR44laud3/AOn/AAZ3xo2KSYCAIAgCAjL9qPFN2FoIwnETuEbhvWtklCqUt8pcGs YznbCCSab5KTQp4nNaBMkCOM7l5ymClZGL9z1eRN11SkvRFvs1 krRDcNFusDrO8yvXOVaXuzwFdWVLlagm9vXLZ13zajSoucNYgd 5yn5quyrPLrbRe4lXmWxi/3KVZLI+q/C0STmSd3EkqiqrnbPg9HbbCmO5dvQ0vbBI1gkT3LnJaejpGXVF P3Oy8ahLKDdwpT5ucPkF3vluFa+xGxo6nY/v/ALHbsxaaVNzzUdDoABPDfn5KRgWVwbcmR/Eq7ZqKgto7dprax9BuBwcDU3cgcvULvnWxlUul92R/DqZRufUtaRW7PSL3NYNXEAeKq4R65JFxZNQi5P0JLaC7RRwYfh LYJ4uHHwPopWZj+VrXYhYGS7erq7k1slWBolu9rz6wQp3h806t Ir/Eo9N2/cmyp5XFGtl1V+kcOjc6XEggZGTOu7xVBbjW9b47npKcyny1z2R Zrju80qWF0S4kujnlEq1xqPLh0vuymy8jzrOqPZEadmS2oHMqA NDg7MGRBmBxUb/T2rOqL43sl/6knW4yjzrR2XvctOoTULiwxLjlEDeQu2RiQn87ejhjZtlfyJbI q67FZH1MON7nbgRhBhQ6KcaculPbJuRflQhtpJFsbTAEAQAIA5 K3cVrRSttvbOJ1mYx+IsaQd+ESD3qglFeH3ba3XL9+lnXzJyWt m2zHrEDT5rp4ZKKyLIUvdff9/saS7cmu8b2p0fiMu7IzP2Vrdkwq/UdaMWy79PYh27Vmc6XV/dn7KEvE1v8ATwT34U9fq5LHZ6we0OaZBEhWcJKcVJdiqnFwk4v ujYtjUIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIDlvKljpPaNSwgd8ZLl dHqg19jpTLosi/ufP6by0gjIggjvC84m4S36o9U4qcWvRkra9oazwAIZxLdT4nQK XZnWSWlwQavDqovb5O+0VH1rFJBLmkEyPiwnMiO/wBFKm5XYu/UiQjCnM16ELYLyfSDgyOsIkiT4KvqyJVJqPqWV+NC5pyfYwy66 xaHCm4g8vknw9r+bQ+KpjLp6uxOWm43voU4gVGNggnIgkmJ4qf PDlOqOu6K2vOjC6Tf6WyPobOV3GHAMHEkH0CjR8Psb50S5+JVR XG2yeqXFTNEUpIgyHb8R1JCsXh1+WoexVxzrFa7DzdtwMpOxkl zhpOQHguVWBGE1Pq7G1+fO1dOtIla1FrxhcA4cCJU9xUlpkOMn F7TPNmsrKYhjQ0TOSxCuMFqK0ZnZKb3J7PVeq1jS5xgASSsyko rbNYxcmoruc933hTrAlh0MEHI+S51Xxt/SdLqJ1PU0Zt1rFJpe74QPEnKAPVbW2xqg5SNaqpWTUIkddV/9NUwdHEgmZnTjkolGb5s+npJuTg+TDq6tkraqIexzDliaRPfkp lkFOLiQq5uElL2OC6rlZRcXYi50QCREDeo+PiRqfV3JOTmyuj0 60iWUshmCFrKEZLTXAMBoGixCuEF0xWkGyoV7krOe99RwDQSS8 mchy/6VRPEslJyn2LyvOqjCMK1z7EK6M403dygPh6RZJ7W3wX25KJZQ Y064ffP5r0WNFxqimeZypqd0mjuXcjhAEAQBAEAQBAEAQBAEAQ BAEAQBAEBC2/Z2nUcXNJYTmYgieMblBtwa5vaeifT4hZXHpa2jxZNmqTTLiX8j kPILFfh9ce/Jm3xK2S0lom2sAEAQOCnJJFe+eWR9stFKmcmB1Q6AAT4mMl0rx 1LnWl7kXJ8QVXybbl7I47Uys0Cu92YcOoNA07lJg623XFfuVt0 ciCV83yn2+xLUbWxxgPaTwxAnyUHri3pMveifSpNPRvC2MGUAQ BAEBXdr7VDW0x+o4j3DT19lW+I2agoe5aeGVbm5v0Nex1D+o/uaPc+4WvhseHI38VnzGP7khf13vrNa1rmgAycU8OXipOVjyuio xIeHkQok5SREV6rbI0MYMdSoOs6YAbpkfNRJTWFqKW5fclKuXi Cbb1HstHTYrdUNNr+kwy4iKkOBjeCBPmrfEuWTDqlDX4PP+I0y wZqMbe/9R122/6VMxJef7YjzUO/MrqfS+5bY+DZdFS4X/fQ23VfTKxLQC1wEwd45FMfLjc2lwxkYc6Ft8olFLIgKAqG0t6F 7jSb8LT1uZG7uCps7I6n0LsXfh2KorzZd32IuwWhtN4e5mMDdM ePNQ6bI1y6pLZOyK52QcYvRf7PVD2hzcw4SPFeji1JbR5icXGT i/Q2LY1CAIDBKxv1Y0eKNUOAc0yDoUjJNbRlpxembFkwEAQBAEAQ BAYKA53VHEkNjL1VJbk5Vt0oUaXT7+rN0lrk2UK2IcxqFMwsxZ EOeJLujDWjap5qEBD7RXoaLQGfG6Y5Ab/VQ8zIdMeO7J2DjK6TcuyNGzFvq1MYecQbEO35zllroueBdOzam b+IY9dXS4+voTrnACSrDRWNpLbIupbX1Tgo6b6h0HcpCrjXzZ/YrZ5Nl8vLx1x6y/4OqxWBtPPVx1cdfstLLXP8EnGxIU8937nDtRaMNEt3uIA7gZJ/nFQ8icoVOUfwT6I12Xxrn68/2I3Zm6XFwrPEAfCDqTx7lAwsaXV5ky1z8qHT5UC1q2KYOMLDeu 4/Bx/itCcPSsnvHvouXxFW9dSO3w9ut9LOwLscQUBSNpa+Ku7+0Bo9z 6kqhzp9Vv44PReH19NKfvyStgtQs9ka8iS4kgcSZjwgKZTYqMd SfqQLqnkZTivQgrXelap8TzHZEgeW/wAVXWZVs3vbRZ1YVUFrSf5NV30g+q1ryYc+OeegnctaU7LNTfq bXf8AiqbrS4XYm9prTgwUWANaGych3AAnTQqxy8mVOoVPX4KvD xIZO7Lkpfkgqdnc5r3jRkT/AJGAq3olJSm/3/ct+uMJRrXr2/Y7tnPzLPH/AIld8LbvRHz9KhovKvzzgKAibXdNmk1HtA3uOIge6iW49G+qSJ deVkaUIMp1rc0vcWCGz1Ry8VSWuPW+nsegpUuhdb5LzcdMtoUw dcM+efzV/jRcaopnm8qSldJr3O5dzgEBhxhYb1yx3Kjf99Y5p0z1NHO7XIc vdU+ZmdXyQ7F3g4XT88+5P3H+XpfsVji/Rj+CszPrz/JIKQRwgCAIAgCAIDBWGDnrsIONuu8cQqjNonVZ8VQuV+pe6Nk9 8Hl4/W3xC4XLrUc3F7ruvdeqMr2Z0UnyJ4q4xr431Rsj2Zq1o9ruYKZ tXUmvE6MA9z81R+IS3br7F/4ZHVO/dm64b2pUmhha4uc/MgCM8hvnguuJk11xUPVs5ZuLbbJz9Eiw2+1U2MJqHqnKNZndCt LLo1LqkyohRK75Eiu2e/G03QzEWTo4AR3EErT/AFPGtaUtp++uDhHwXMxU/K1KPs2S5vOoWyKJGU4iYbGszwUzoqUepz4IfxOS30Kp7K5Xvh5 eXiCdASJA/aCqjL8U2vLpXH39S88P8EcZeflPc/RLhJEjdW0Ly9rKgBxOADhkROQy35rlj50nJRn6kzK8OjGLnD09 Do2kvV9Mtp0zBLZJ1PAfNdc3JlW+mPc5eH4sbU5zXBAWu86tQB rnEgCI0k8TxKrrMi2zSbLSvFqqbkkcjmkGCII1BUdpr8khNSW0 +C+3K4mhTJ1wBejxvpR2eYykldJL3O0rsRz5za6mJ73cXE+ZXm rX1Tkz1lMemuK+xLbRdUUKfZpDzMD5KZncRhH7EDw/5pTn9zlu66zUY+o44WsaYPFwEx3LjTjeZFzl2R2yMvy5xhHu3/BpumnirUx/eD5Zn2WmNHqtijrly1TJv2N+0VTFaH8ob5D6yumbLqtevQ5YEe mhfcxaLS0WenSbq446h554QT/NEssUaVCPryxVXKV8rJenCOzZKzk1S/c1seLvtK6+HQ3Ny9uDh4nYlWoe/Jb1dFGQe1FqqMY3AS0F2bhryE7p+Sg51k4RXST/AA+qFk31lVq2ipUIDnOfwBJPoqdzsm9Ntl5GuuvlJIlbpuB7yH VBhYM4Op5RuCmY+FOUk59iDleIQitV8suDQrlLXBRfkysgw4rD 45YKjf8AfWOadM9T9Tu1yHL3VPmZjl8kOxd4WD0fPZ3IJVxal8 uP8vS/YvRYv0Y/g8xmfXn+SQUgjBAEAQBAEAQBAYKwwc7qBE4TAOo+iprPDroyl8 PLpjLuv+DfqXqbqTIEKyxaFRUq16GreyK2gZaHBraMwZxQQDyz O7Vc8tXSSVf7kzDlRGTdv7FMflM6yqNp75/B6FNa4LlY7ro0WCoWy5rMRJzzAkwNAruvGqph1a5S2eetyrbp9 G+Gyo2mu57i9xkkz9gqWyxzltl/VWq4qKNZWr2jpvZJWm3O/wBNSpT2ieYBOEd2vkpVlz8iMCDVRH4idn/fuc1KwvNN1XRjd53mYgea5Rok4OfojtLIgrFX6s12L+pT/wDY3/kFrV+tfk3u+nL8M6r/AK2K0P5HCPAR7yu2ZLquZwwIdNETbs5QBq43aME/5HT5lcK76qZqdnY5+IWNV9C9ThtTy+o4jVzzHiclmcvMn1e5Kr Xl1JeyL/Y6OBjWD9LQPIL0dcemKieYsn1zcvczan4WOdwaT5CUm9Rb+xiC 3JL7nzyy0y9zWj9TgPNebqj1zSPVWyUINv0RadprtfUDXsEloI I3weH83q2zseU0pQ50Unh2TGpuM/UhKdO1FnQtY8MnTDGvFxGigxjkdHlpPRYyli9fmtrf5Ju4boNK alSMUZDXCN+fFT8XF8nc59yuzcvztQh2/wAlWqPL3l297ifEn7qok3ObfuXcIquCXsiQo3BXLoLMI7RIj0M lSY4Nsnpoiz8RpS2mW27bE2iwMb3k7yeKuaaVVHSKK+6V0+qR0 1CYMarGQ5KqTgtvXBzRx2clxIdmN8hef8JyMqy5qzbWudo3lx2 OqlQa34WgdwAXpFGK7I1cpPuzYtjUIDDisP7gqN/310k06Z6n6j2uXd7qnzMxz+SHYu8LB6Pns7kEq4tQgL5cf5el+ xeixfox/B5jM+vP8kgpBGCAIAgMFAR9ovHA4h1N2EaOAkHKV2hT1LaaIF2 b5U+mUHr3Rust4U6hhrs40OSxOqcO6OtOZVc9RfJ1rkSggCAID xVdAJ4ArWX6WZjyz5xRaXEAZkkZLztC67or7npsybrx5yXdRev 7FkpPquoVg7ERgMEzrvA8F6jxGEFU1Dvo8T4FZc7l5m2t+v5IS 7GUzVaKpAZqZ0y0C8vjqDmuvse2ypTjW+hcmy+bS2rWLmaQGjL WOS3yrFZb8vY0w63VV8/fub76u91NlGRlghx4Okuif8vRdMrHdcI/j/6c8PIjZOa++1/g5/8AW1alNtBokDQNGZ74XPzrLIKqKOvk1VTd0nyb7Lc1cVWzTIAc 0kyIgEHVdK8S1WLg525tLren6Hi2XXXNV8UnGXuIMZGSTM6LW3 GulN8G1WVTGtfN6Fju26MFLCcnHNxHEiI8F3s8KjbXFPhoqL8r zLetdjxduzzKTg8uLyNJyA8OKlUYUKnt8s2vz7LY9OtImlOIJg hActnu+kxxe1gDjqfpw8FyjRCEupI6zvsnHpb4OpdTkZQHNbmE 03hupY4DvIMLnam4PXsdKmlZFvttFLueyOfWYMJgOBdkcsOefD SFR41MpWLa7HoMu6Manpl9XoDzYQBAFhLQCyAgMErGx3Kjf19d JNOmepoXdru5e6p8zL6/kgXeFg9Gpz7kEq4tQgCAvlx/l6X7F6LF+jH8HmMz68/ySCkEYIAgCAwUBBXjlUcf/K2Y6zc2nIblMq5jrgpMz5bW/nXbldu3sZsRqmXU3sfGRxNwu84+axYoLiS1+4xndJ9VclL0e1p k4FELpfcyhkIAgNVoaS1wGpaQPJaz5izaHEkVPZ+7agrAvY5oY CZIIz0Anfr6KnxMaat3JaRdZuVW6dQe9lvw7ldPnuUSWuxBV9l 6ZdLXOaDuEEeEqvn4dXJ7XBZQ8TtjHTWzrsFxUqRxAFzhoXZx3 DRdqcOurlHG/NttWn2JIidVJevUiJ67GGMA0AHcIWEknpGW2+57WxgIAgCAIAg EoDgtl4YXYGNL3ncN3eV2hV1LcnpELIzFXLy4Lql7e35NPTWoZ mm0jgDn7rfopfCbOPm5sfmlBP7I67FbG1AYyIyc06grlZW4MlY +TG5PXDXdHSAuWtdiSZWQEAQBAEB5cVjYXfgqV/310k06Z6mhd2vt7qnzMxy+SBeYWD0Lrn3IJVxaBAEAQF8uP8vS /YvRYv0Y/g8xmfXn+SQUgjBAEAQBAeSEAa0DQJvZhRS7I9IZCAIAgCAxCGD KGQgCA1VasRO/eoWTlxolFTXD42ZS2aKlSHFw3ZEcuKq8jJ8vIdtT/TxJe690bJcHU105q9rsjZFTj2Zo+56XQBAEAQBAYKAhxZa1Jzn Nw1MRkzk5SuuuxJPgqFRkY85WV6lv+5vo3syYeDTPPTzWjx5d4 8neHiNberF0v7mqs4CvTc0g4wQY38/byW8U3VJP0OVkoxyoTg+Jccf5JdRS1CAIAgCA8uKw3oLkqV/310hNOmepvd2vt7qnzMty+SBeYWCoLrn39iCVci0CAIAgCAvlx /l6X7F6LF+jH8HmMz68/wAkgpBGCAIAgCAIAgCAIDXWrBuqh5mbXixUp+plLZmm8ESF1xs iGRWrIdg1o9ruYCAIAgCA8VGSIK4ZGPC+t1y7MymcRBB/ub/uavLyjOuWn+uH/vE3N9kHD4TmOXJW/hMWotxfyPlL1T9UYkdKuDQIAgCAIAgMFAeKtFrhDgCOYWYycXt M0nXGa1JJnHSuljXh7ZEbpyk7811lfOUdMiQwKoWKcfT0JBcSc EAQBAeXOWG9DuVK/wC+ukmnTPU3ntfb3VPl5bl8kOxeYWEorrn3IJVyRaBAEAQBAEB fLj/L0v2L0WL9GP4PMZn15/kkFIIwQBAEAQBAEAQBAaq9HEoGdgRyopN6aNlLR6o08IgLtiYs Mavy4mG9ntSTAQBAEAQBAeDTEg7wuMseEpqbXK7MzsU6YExvMr THxYUbUPV7Dez2pJgIAgCAIAgCAIAgCAIAgPLnb1hvQ1vgqN/310k06Z6m89r7e6p8vM6n0Q7F5g4Siuufcg1XJaLQIAnJhtLf2 PTGEmBr9M1sotvSMSmorbFVhaS1wgjckoyi9NCMlJbieZWNc6M 7QWDJfLj/AC9L9i9Fi/Rj+Dy+Z9ef5JBSCOEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQBAEAQB AEAQBAEAQBAEAQGHGBmsN6Gt8FQv6++kJp0z1N57X291T5mZ1P oh2LzCwlFdc+5BqtXBaBZAQHfZLc1tMgiXtnozwxiHT7jmpVV8 Yw01yuxDtx5Ss2uz7/sdVO86QJeA6XxiECG4WEZGc5JC6wyK0+r3/BHli3SXTxx/O2Z/GGl5L5LQ5pZk2Ww0gkeJB8FlZUHJ9X+A8Kagunv6/c9G9KckYnB0NBqhrZfhxSCDoDI8s1n4iG9b/fjkfC2a3pa/p2+CIfgjLFi3zEKDLp1x3J8fM3zrRd7j/oUv2K+xfox/B5zM+vL8kgpJHCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCAIAgCA IAgCAIAgCAICNvwSwNMwTBzIkQcslxyFuGjvjPU9kD+HUuz6u+ qrvhq/b+WWnxVvv/AAh+HUuz6u+qfD1+38sx8Vb7/wAIfh1Ls+rvqnw9ft/LM/FW+/8ACH4dS7Pq76p8PX7fyx8Vb7/wgbvp9n1d9U+Hr9v8j4mx+v8ACAu6l2fV31WHj177D4mzXf8Ah D8Pp9n1d9U+Hr9v8j4mz3/hD8Pp9n/c76osevXYz8TZ7/wgLvp9n1d9U+Hr9v5YeTZ7/wAIst2MApMA0DVZ0pKEUvYp7pN2Sb9zrXU5hAf/2Q==
toán lớp 9 (https://vinastudy.vn/vina-1-on-va-luyen-toan-9-c14781.html)
Kiến thức và kỹ năng của bé sẽ được trang bị cao hơn một bậc so với lớp 2 bằng những nội dung kể trên. Do vậy, để đạt được kết quả học tập tốt nhất, quý phụ huynh nên thiết kế phương pháp học toán lớp 3 riêng cho con em mình. Bằng kinh nghiệm thành công trong công tác gia sư tại nhà toán lớp 3, WElearn xin chia sẻ một số mẹo giúp bé học tốt môn toán như sau:
Đầu tiên: bắt trẻ học thuộc lòng bảng cửu chương và ghi nhớ quy tắc toán học:
✅ Nếu bài toán chỉ có 1 phép tính cộng hoặc trừ hoặc nhân hoặc chia thì thực hiện từ trái sang phải.
✅ Nếu bài toán có nhiều phép tính thì thực hiện nhân, chia trước cộng, trừ sau.
✅ Nếu biểu thức có dấu ( ) thì thực hiện phép tính trong dấu ngoặc trước. học trực tuyến lớp 3 (https://vinastudy.vn/khoa-hoc-online-lop-3-dc1995.html)
Dù không có quá nhiều dạng bài tập nhưng những dạng toán lớp 4 được đánh giá là tương đối khó với học sinh. Một số dạng toán cơ bản và nâng cao mà các bé được học như: tìm hai số khi biết tổng và hiệu, tính trung bình cộng, tìm hai số khi biết hiệu hai số, tìm phân số của một số, dạng toán có lời văn, dạng toán liên quan đến hình học và dạng toán chia hết...
Mỗi dạng bài thường sẽ có một phương pháp giải riêng biệt. Bé cần nắm được đặc trưng của từng dạng toán để nhận dạng cho đúng, tiếp đó là hiểu và nắm được cách giải của từng dạng bài. Sau này dù có gặp các bài toán được thiên biến vạn hóa nhưng trẻ vẫn nhận ra dạng bài và biết cách giải mà không hề bỡ ngỡ. học trực tuyến lớp 4 (https://vinastudy.vn/khoa-hoc-online-lop-4-dc1993.html)
Cơ quan chủ quản:
Công ty TNHH Dịch vụ Giáo dục và Công nghệ Việt Nam - MST 0106817063
Trụ sở chính: Số 10D, Ngõ 325/69/14, Phố Kim Ngưu, Phường Thanh Lương , Quận Hai Bà Trưng, Hà Nội
VP: Số 23 Ngõ 26 Nguyên Hồng, Láng Hạ, Đống Đa, Hà Nội
0932.39.39.56
hotro@vinastudy.vn