机器人课程教师面对的困境有哪些

本文探讨了应用型本科院校在机器人工程教育中面临的困境,包括教师的科研平台局限、学生迷茫厌学、课程难度与实际需求不匹配等问题。文章指出,教育资源的匮乏使得教学质量难以提升,学生培养周期长,个性化教育难以实施。同时,激烈的竞争导致内卷化,使得多数学生机会渺茫。尽管存在解决方案,但在资源有限的情况下难以实施,战略上缺乏优势。提出教育应关注公平与因材施教,呼吁改善教育环境。

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这里,主要以应用型本科工作经验接触为主展开。


之前,提过应用型本科学生需要克服的困境非常之多;

其实,对于教师也是类似的,困境一点也不比学生少。

这篇主要以课程为主展开,科研和社会工作所遇到的困境就不展开了,主要有:

  1. 高质量科研需要个人花费大量精力,基本靠自己做;
  2. 平台局限性,各类项目申请难,经费少,需访学或合作才能有较好的设备或视野;
  3. ……

学生迷茫甚至厌学这种现象,十分普遍,但这些都和学生关系不大。

高考的相对公平性是得到社会普遍认可的,公平公正的筛选制度,如何体现人文关怀和因材施教,这个才是重心。

关于教育和考核:

机器人工程专业的教育与考核

各类竞赛/等级考试/评优等,都是为了把某一方面有特长的学生选拔出来。

为何所做的课程努力几乎全部失败呢?→机器人工程类←

ROS1/ROS2机器人课程开设难度如何 

其实,不少企业朋友都有如下类似的想法:

这种现象非常canku,使学生更容易自我放弃。

考研也是类似,希望一直都有,但是有机会获得的绝对是极少数:

这些年,这些现象,一次次轮回。

18年这篇文章中:

代价高昂的免费机器人课程{人工智能与机器人教育之个人感悟} 

提及:

这种现象如何产生呢?

过剩导致的极度内卷化竞争。

很多行业,挂个研究或者设计等,看起来是智力密集行业,本质却是劳动密集行业。

引用如下:

   


机器人工程师培养周期长,几门课程或者少于一定时间的实践,基本上都是白搭,没啥实际效果的。

按以学生为中心的理念,课程需要耗费大量精力, 制定1对1全程育人方案,但实际中不可行。

很多问题都有解决方案的,但是给定资源如果不足,就没有办法了。 

于是:

机器人工程-教学品质-如何判定

应用型本科一线教师自己的资源极少,那么传递给学生的托举力也必然是微乎其微的。

总结就是,战略上:

天时地利人和,三者皆无。

关于课程难易度,合理性,各课程之间关联性等,都属于战术性问题,在战略上无任何优势情况下。

战术选择其实就是“赌徒”心态,无非博一把嘛,和孤勇者歌词描述的类似了。

古今中外,有几个赌徒赢了,史书中都有记载,概率太低了。


其中,天时为何也没有,参考:

机器人工程是否有红利期

机器人工程的工作与考研之困惑“卷”补充 


如上,是应用型本科机器人课程一些困境,名校不存在类似现象,名校师生资源相对而言充裕。


 

内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
内容概要:本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象和高性能的特点。文档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例和技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)和底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发和嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈和前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI和底层API调用的理解和运用能力。 阅读建议:由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照文档提供的步骤逐步进行,并多加调试和测试。
内容概要:本文针对现有配电网灵活性评估方法对网络传输能力考虑不足的问题,提出了一种新的评估方法。该方法首先建立了配电网灵活性供需模型,分析了4种供需匹配情况,接着提出3类灵活性评估指标,构建了以运行成本最低为目标的优化调度模型。通过改进的IEEE33节点配电网仿真验证了方法的有效性。重点解决了高比例分布式电源接入带来的波动性问题,为配电网灵活性评估提供了新思路。文中还详细介绍了MATLAB代码实现,涵盖参数初始化、灵活性需求和供给计算、评估指标计算、优化调度模型及可视化结果等方面。此外,对灵活性供需匹配的4种情况进行深入分析,并扩展实现了完整的灵活性评估系统,增加了动态时间尺度、增强可视化和实用扩展等功能,提升了系统的可扩展性和实用性。; 适合人群:从事电力系统研究、配电网规划与运营的专业人士,特别是关注分布式电源接入和电网灵活性评估的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标:①评估含高比例分布式电源的配电网灵活性,解决DG接入带来的波动性问题;②通过优化调度模型最小化运行成本,提高配电网的运行效率;③利用扩展实现的系统进行多时间尺度仿真和不同场景下的对比分析,支持实际工程应用。; 其他说明:此资源不仅提供了详细的理论分析和MATLAB代码实现,还通过模块化设计增强了代码的可扩展性和实用性。建议读者结合具体配电网参数调整设备容量约束,根据当地电价政策优化成本系数,并采用历史数据训练更精确的场景生成模型。同时,可以通过并行计算加速仿真过程,采用交叉验证和蒙特卡洛仿真验证结果的稳定性和鲁棒性。
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