52、从面对面学习到虚拟学习与混合式学习在高等教育中的应用

从面对面学习到虚拟学习与混合式学习在高等教育中的应用

虚拟学习研究
  1. 技术对学生学习动机的影响
    • 联合国教科文组织指出,学生和教师已在多种场景下为不同教学和学习目的使用移动技术。信息通信技术(ICTs)是知识组织方式变革的因素,教师采用后,能通过技术支持的知识构建推动教学变革,使教学过程对学生更具吸引力。
    • 数字时代出生的学生更享受使用技术的学习过程,因为这能让他们发挥技术运用能力,使学习更自然,从而提升学习兴趣和动机,增强学习意愿。
  2. 研究方法
    • 参与者 :研究小组由38名13 - 15岁的学生组成(平均年龄14.02岁,标准差0.25)。研究遵循人类研究的伦理标准,尊重自愿参与原则,保障参与者各阶段的身心安全。
    • 研究流程
      • 该研究获厄瓜多尔印美大学人类研究伦理委员会批准。
      • 参与者代表签署自愿参与知情同意书,所有家长均无异议签署。
      • 因疫情,学生通过视频会议平台进行线上课程。学期结束后,使用数据收集工具获取学生对虚拟课程体验的看法。
      • 收集信息后进行数据分析。
    • 研究工具 :为研究开发了专门的工具,经专家验证。该工具是包含7个项目的调查,涉及虚拟课程开发的重要元素,如学习使
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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