21、元宇宙与增强现实在教育中的应用探索

元宇宙与增强现实在教育中的应用探索

元宇宙学习生态新趋势

随着科技的飞速发展,教育领域也迎来了新的变革,沉浸式体验学习和混合学习形式成为未来教育的亮点。在元宇宙的背景下,教育的发展呈现出全新的态势。

从实际应用领域出发,如非正式学习和职业培训,我们可以模拟探讨元宇宙中未来教育的相关话题。对于科学课程,主要依靠真实场景模拟,通过虚拟实验室来支持数学、物理和化学等学科的学习;而文科及相关学科,如历史和设计,则主要依赖主观沉浸式体验。

为了更深入地了解在线沉浸式叙事的本质,并将其应用于更广泛的教育情境中,我们基于“沉浸式网站”“沉浸式教育体验”和“交互式网站”等关键词搜索资料,选取了 11 个案例进行分析。这些案例大多基于网络平台,偶尔也会借助 VR 技术载体。它们的共同特点是具有强烈的“叙事”风格,体现在表达方式、网站目的以及基于叙事本身的艺术表现上。部分网站用于商业推广,部分基于教育目的,如传授急救知识或个人安全知识,还有一些则是为了更好地诠释和塑造品牌。这些叙事内容能让消费者深度参与故事,增强对品牌的认同感。

基于 Sarnok 等人提出的数字生态系统的三层结构,我们通过案例研究试图解答以下几个问题:
1. 数字学习生态系统中是否有新的利益相关者?
2. 数字叙事包含哪些影响数字学习媒体的因素?
3. 如何在数字世界中实现可持续发展?

在数字学习生态系统中,传统的利益相关者在教育相关材料中并不明显。例如 Openlear 和 (UN)TRAFFICKED,前者基于非营利性短篇小说,支持弱势群体,学习者通过扮演“帮助者”的角色,在受欺凌儿童、黑人、失业者和老年人的生活中做出选择来学习如何干预特殊情况。(UN)TR

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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