32、社交机器人助力协作学习

社交机器人助力协作学习

1. 学生对机器人的兴趣与反馈

学生们普遍觉得机器人很有趣,愿意与它们一起学习。其中,Clicbot和Pepper机器人最受关注。

  • Clicbot机器人 :学生喜欢它是因为可以亲自操控,完成小型运输任务,还能搭建不同形状。它能攀爬玻璃墙的能力也令人印象深刻。
  • Pepper机器人 :其大小、外观受到喜爱,被认为“非常可爱”“友好”且“拟人化”。

学生们还对机器人的使用提出了许多见解和想法,如将机器人用于学习、日常用途和娱乐等。有学生认为社交机器人是未来的发展方向,也有学生思考机器人能否帮助学习复杂学科。部分学生还学到了机器人编程和传感器方面的知识。

机器人类型 受关注原因
Clicbot 可操控、能完成运输任务、可搭建形状、能攀爬玻璃墙
Pepper 大小合适、外观可爱友好、拟人化
2. Robostudio:协作学习的新空间

Robostudio是一个进行社交机器人协作学习的新空间,学习者通常以不同小组的形式共同参与与机器人相关的实践任务。

  • 促进团队凝聚力
【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与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与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和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。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编程基础和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用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 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与运行,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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