45、探索增强现实与社交机器人在教育中的应用效果

增强现实与社交机器人在教育中的应用分析

探索增强现实与社交机器人在教育中的应用效果

在当今的教育领域,技术的应用正不断改变着教学方式和学习体验。增强现实(AR)技术和社交机器人作为新兴的教育工具,它们在提升学生学习效果方面的潜力备受关注。本文将深入探讨这两种技术在地理教学中的应用,并与传统的PowerPoint教学方式进行对比,同时还会介绍一种利用机器人辅助英语协作阅读的学习系统。

1. 研究背景与目的

研究旨在比较三种不同教学方式(增强现实、社交机器人NAO和PowerPoint演示)在小学地理学习中的学习成果。通过预测试、后测试和延迟后测试收集学生学习成绩的数据,并进行观察以获取学生学习体验的定性数据。

2. 不同教学方式的对比研究
2.1 增强现实教学与传统教学对比

通过独立样本T检验比较增强现实教学和传统PowerPoint教学的学习成果。结果显示,根据Levene检验,方差相等。T检验结果表明,增强现实教学和传统教学的学习成果没有显著差异(t(93) = 2.119, p = 0.37 > 0.05, Cohen’s d = 0.445)。
|Levene’s Test for Equality of Variances| |T-test for Equality of Means| | | | |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|F|Sig.|t|df|Sig. (2-tailed)|Mean Diff.|Std. Error Diff.|
|0.004|0.947|2.119|93|0.37|1.906|0.900|

2
【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,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置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用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 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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