8、后人类主义学习与情感集体:教育新视角

后人类主义学习与情感集体:教育新视角

在当今的教育领域,后人类主义学习的概念逐渐崭露头角,它挑战了我们对传统学习和人类主体的认知。后人类主义学习者眼中的人类主体,并非MOOCs世界中所假定的那种有能力、自我导向且自主的个体学习者。正如福柯所说:“正如我们思想的考古学轻易表明的那样,人类是近期的发明,而且可能已接近尾声。”随着这种人类概念的消逝,形式教育中对现实世界的表征也被抹去。

后人类主义理论中的学习

在巴拉德所阐述的后人类主义理论中,表征和分类范畴存在着更深层次的内涵,这些似乎与机器人和算法方法十分契合。表征并非基于世界与主体的先验分离。她和德勒兹一样,认为所有差异都是关系性的分离,而巴拉德提出,这些内在关系的差异是通过在一个对现象有特定边界的世界中反复配置而形成的。将心理学引入这些过程,使我们能够探讨在人类与物质关系中创造集体一致性的有意义学习过程。

例如,当我们学习成为物理学家或工程师时,我们学习数学符号、捕捉宇宙力量的公式,以及它们在实践中与物质工具的联系。物理学家或工程师在物质和概念上所开启的世界,在一定程度上是集体共享的,至少与那些没有学习过物理或数学的人相比是如此。从这个角度看,物理学家发现新粒子不再是学习者在一个分离实体的世界中孤立地学习粒子的关系,它涉及到其他有着不同性别经历的物理学家,以及仪器、关于仪器的知识和其他材料相对于仪器的行为。甚至,新物理现象的发现可能还会涉及到廉价雪茄的烟雾。

然而,尽管像巴拉德这样的后人类主义者让我们意识到了从内部创造现象所需的所有话语和物质纠缠,女权主义者也强调了情感的文化和政治性,但后人类主义理论仍然缺乏一种学习视角,无法展示情感、情感影响和感受如何作为一个过程纠缠在现象中。有人认为,当我们学习物理或工程

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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