38、开放式与游戏化教育机器人:思考与实践

开放式与游戏化教育机器人:思考与实践

在教育领域,机器人的应用越来越广泛,其不仅能够激发学生的学习兴趣,还能培养他们的创新思维和实践能力。本文将探讨两个方面的内容,一是开放式与游戏化教育机器人的实践与评估,二是利用机器人进行演示自我审查的系统设计与案例研究。

开放式与游戏化教育机器人实践

在相关实践中,将学生分成了不同的小组,在不同的站点开展活动。
- 小组活动情况
- 第一组 :在第一个站点开展活动,具体活动内容未详细提及,但学生们逐渐放开,开始积极参与。
- 第二组 :被分配到绘画站点。在他们到达之前,移除了印刷界面,以免产生影响。孩子们在绘画过程中聊了很多个人事务和家庭成员等内容,这些都反映在了他们的画作中,比如画中有他们支持的足球队等元素。这表明绘画是一项有趣的活动,有助于培养孩子的社交技能。该组学生一开始比较拘谨,但随着活动的进行逐渐放松。每个孩子经常征求小组其他成员和指导老师的意见,体现了集体协作的特点。此外,该组还提出了一些关于机器人的想法,如“制作麦片”“自动驾驶”“机器人可以说话”等,鼓励孩子们参与改进机器人。
- 第三组 :在黏土站点开始活动。他们有制作各种模型的想法,但这些模型不一定与站点主题相关,而且有些孩子没有完成他们开始的作品。

交互设计原则评估

在交互测试中,对机器人和相关界面的交互设计原则进行了评估。
- 交互测试情况
- 原则体现 :孩子们

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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