1、探秘数字徽章:潜力与挑战并存

探秘数字徽章:潜力与挑战并存

1. 数字徽章,为何值得关注?

在当今教育与培训领域,理解和运用数字徽章至关重要。这一话题在研究和大众媒体中都备受瞩目,引发了各方的广泛讨论。

在2017年教育传播与技术协会(AECT)年会上,宾夕法尼亚州立大学的凯尔·佩克博士组织了一场关于数字徽章的小组讨论。该小组采用了力场分析活动,让参会者共同探讨推动和阻碍数字徽章发展的因素。

参会者在共享在线电子表格中填写了他们认为的推动和阻碍因素。推动因素包括:
- 需要更准确的证书
- 雇主渴望更精确衡量员工技能和能力
- 增强学习者个性化学习路径的潜力
- 作为打破现状的有用工具
- 适用于培训项目
- 满足人类对简单和清晰的基本需求

而阻碍因素则有:
- 学生隐私问题
- 教师不愿改变
- 政治支持结构缺乏关注
- 对内在动机的潜在威胁
- 联邦财政援助限制导致学生往往要等到学期正式开始才能学习
- 行业与学术界之间的关系可能成为阻碍因素,存在“先有鸡还是先有蛋”的问题,即雇主在学习机构广泛颁发徽章之前不太可能接受,而学习机构在雇主表现出关注之前也不太可能广泛颁发

通过力场分析活动,我们发现推动和阻碍因素数量大致相当。后续阶段为每个因素分配重要性和可修改性分数,计算战略价值,最终确定优先处理的因素和行动计划,以减少阻碍因素,增强推动因素,为引入数字徽章铺平道路。

这表明教育界和研究界对数字徽章的潜力充满期待,但也意识到在有效使用和采用过程中面临挑战。许多参会者指出,如果数字徽章得到精心部署并获得必要的基础设施支持,将对学习产

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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