机器人工程专业的教育与考核

为何很多情况下,我们一部分并逐步放弃了教育而采用考核?

  1. 教育成本高,效果因人而异
  2. 考核成本低,标准化易实施

在如下文章中有更具体的描述:

☞ 机器人工程的工作与考研之困惑“取舍” 

学生面临的各种困惑,其实大部分并非技术问题,而是方向感和自控力的问题,属于心态问题。

1. 机器人工程的工作与考研之困惑“学历与待遇” 

2. 机器人工程的工作与考研之困惑“学历与待遇”补充


教育成本高的案例如下:

☞  机器人工程毕业设计☞艰难的沟通

这个案例也说明,大学不以学生课程教学为主考核的主要原因,无法量化,学生态度参与度等直接影响考核客观性。

而如果采用科研/项目/论文/专利等,相对客观。


师生关系存在部分对立和矛盾。当然不止师生关系,一线教师也是被上级领导考核的对象,不达标非升即走。学生毕业不合乎社会需求,找工作难,或者找到工作不对口,待遇很差。如果考研,也面临非常大的压力,考研本身就是完全选拔体系,笔试+面试的综合考核。

这条路本身就是孤独和必然失败的。

那么注定失败,我们就不去努力了吗?

其实回答这个问题非常简单:

每个人的终点都是死亡。

正因为如此,过程才显得独一无二和十分珍贵。


当人才走向过剩,必然人才的培养机制从精细化教育转向粗放式考核(俗称“大众教育”)。

和商品一样,大家一定能够理解同质化商品竞争所带来的价格战是多么惨烈。

如上都是主观分析,并且是片面的视角,仅供各位朋友参考。


【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比调度策略,兼顾经济性、能效性稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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