18、语言物质性与学习认知的探索

语言物质性与学习认知的探索

1. 从天文学习看认知转变

在学习的旅程中,我们常常会经历认知的重大转变。就像Anne,她最初只能看到天空中那寥寥几个黄色小点般的星星,但随着不断学习,她“看到”了苍穹中所有无形的星星,并将这些星星置于更宏大的图景之中,最终成为了一名天文学家。

在Barad的后人类主义理论中,被命名为“星星”的本体单元是现象,它并非是“具有独立确定边界和属性的独立物体”,而是“现象是相互作用的组成部分在本体论上的不可分割性”。这种相互作用的组成部分涉及到漫长的先前学习历史。以Anne为例,改变她对星星认知的因素,不仅仅是望远镜、微弱的光线和星图,还包括学会进行特定的区分,从而以特定的方式看待星星。此外,社会关系也起到了重要作用,比如父亲的引导,以及与其他和她以相同方式感知星星的天文学家的逐渐契合。

2. 人文主义与后人类主义学习范式对比

在人文主义学习范式中,人与人之间的每一次互动都被视为学习情境。然而,情境的理解方式各不相同,它常被理解为一个系统,或是仅仅作为知识转移的认知过程,又或是一种情境化的实践。这种理解方式使得超越情境化实践来探讨集体性变得困难。如果将情境理解为文化资源,那么就涉及到文化传播的问题,它解释了人类集体中的复制和稳定模式。如果知识不是通过获取或传播得到的,那就是在实践中理解,即在不断展开的实践中进行即时学习。无论我们将其定义为“情境”“文化”还是“社会情境”,都意味着人类之间共享着某种具有集体意义的东西。但人文主义视角难以在摒弃转移或系统的同时,还能关注到人们在不同地点、不同情境实践中如何形成集体。

而后人类主义学习范式则提出了新的思考。Barad认为,即使设备主要起到强化作用,能动性也不会被排除。所有

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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