30、集体学习与具身认知:超越传统的学习视角

集体学习与具身认知:超越传统的学习视角

1. 传统教育观念的局限

传统的人文主义和个人主义教育观念,依赖互联网提供的资源,秉持着理性、自主且有边界的学习主体观,对技术的工具功能持有决定论信念,并且对空间的稳定性、被动性和非物质性存在不加批判的认知。这种观念导致了对学习机会差异的忽视。

2. 后人类主义学习中的文化与学习

后人类主义学习中的文化,涉及先前学习的差异以及可用于思考的材料的差异。学习不能仅仅归结为个体头脑中的活动,所有新的学习都始于先前的物质 - 概念安排,其中各种集体相互交织。

2.1 不同地区儿童的学习表现

  • 丹麦儿童 :在丹麦,很少有孩子像机器人制造者那样实际接触或制造过机器人。然而,他们在互动中形成概念的潜力,会利用所处情境中可用的文化资源。例如,孩子们在绘画中展现出对机器人的不同理解,有的提到装饰圣诞树的机器人,有的提到钓鱼机器人。
  • 坦桑尼亚儿童 :坦桑尼亚的孩子在被要求外化“机器人”这个词的含义时,由于缺乏相关资源,他们创造性地利用现有的资源,画出汽车、旗帜、强盗和房屋等。

2.2 材料对学习的重要性

与维果茨基强调概念的内部联系不同,我们应同时重视概念和物质文化资源。材料可能是所有新学习的起点,不仅仅适用于幼儿。实验表明,那些将机器人视为机器的孩子,要么自己建造过机器人,要么在展览中见过机器人。而仅仅将机器人视为类人形态的孩子,更倾向于从这个视角感知和关注周围环境,并画出类人机器人。

3. 集体学习与知识形成

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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