3D技术推动教学体系变革,提高学生主动参与能力

3D技术在教学中的应用极大地提升了学习效率。通过构建获得直接经验的学习环境,学生可以更直观地理解事物的内部结构和工作原理。3D技术不仅改变了教学形式,使其更加生动形象,还促进了学生主动学习和互动交流。此外,3D技术还能帮助教师创新教学模式,提高教学质量。

在3D技术飞速发展的今天,3D教学具有美好的前景,3D技术在知识的呈现、学习情境的创设方面有着无与伦比的优势。在实际教学过程中,运用3D技术可以激发学生的求知欲、为学生构建可获得直接经验、主动参与的学习环境,充分激发学生的想象力、培养学生自主写作学习的能力,更能辅助教师进行高效率的教学活动。

 

首先从学生学习的角度,3D技术的应用可以最大程度的构建获得直接经验的环境,学习环境直接影响学习效率。根据美国视听专家埃德加·戴尔提出“经验之塔”理论,人类认知规律是由简单向复杂、由形象逐渐到抽象、形象和抽象相互结合。在学生学习过程中实际也是对只是内容的一个认知过程,符合认知规律,越是直接具体的经验,就越易于学生学习。在教学中应用3D扫描技术,可以完美演进事物从形象到抽象的一整个过程,结合3D影像技术,就能最大程度地构建获得直接经验的学习环境。学生们通过3D影像对事物的内部结构和工作原理会有更加直观的观念。

其次,为学生提供主动体验学习过的情景。采用3D技术进行教学在外在形式上有了重大突破,它由原来的平面影像转变为更加生动形象的3D影像,对学生来说,它能长时间调动学生学习的积极性和学生的注意力,大大提高学习效率。再者,在内在结构上,更多地注重学生的自学,增添了更多的互动环节,不仅仅是师生互动,还有更多的人机交互和学生之间的互动交流。

此外,采用3D技术进行授课也会促使教学模式产生积极的变化。在3D教学模式下,学生不仅是被动的从教室那里听取知识,学习过程中加入了更多动态元素,生动形象,能够让学生亲身体验这一过程,加深了学生对知识的印象,也增加了学生的能动性和对学习的兴趣,从而提升学生的学习效率。教师转化教学模式,从传统教学模式转变成适合3D教学的模式。在这个过程中,教师不断自主探索创新,不仅加深了对3D教学的理解,也逐渐完善出符合未来教育的教学模式和理念。

知象光电的3D教育实施方案中,依托知象光电Scanking系列桌面三维扫描仪、三维后处理软件、3D打印机等快速成型设备,配备专业级的应用讲解课件,对高教、普教和学前教育等不同教育层级的3D技术教学需求,均给予个性化的响应和满足,可以有效促进3D技术教育课程在全领域的普及和转化。

 

采用了3D技术的教学在教学内容和形式上有了重大突破,它由原来的平面影像转变为更加生动形象的3D影像;不仅如此,在某些场景下,通过采用三维扫描仪获取模型,并通过老师的模型变更,配合3D打印机输出演进的模型,深入掌握特定事物的变更规律。其次,在教学的内在结构上,更多的注重学生的自学和参与感培养,增添了更多的互动环节。虽然这会增加教师的负担,但从长远看,它利于教师自身能力的发展,扩展了教师的教学视野;同时,也在培养学生的动手能力上有很大的突破。与传统的教学手段相比,通过3D教学培养出的学生,除了在专业知识方面有更加深刻的理解和记忆外,在思维活跃、课外知识积累、动手能力上也有较大优势,有利于学生未来的发展。

转载于:https://my.oschina.net/u/3339525/blog/903659

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及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应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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内容概要:本文介绍了一套基于MATLAB实现的无人机三维路径规划解决方案,融合灰狼优化算法(GWO)与B样条曲线技术,在复杂三维环境中生成安全、平滑且高效的飞行路径。系统首先通过模拟生成包含风速、障碍密度、通信干扰等多种环境因素的5万条数据,训练路径代价预测模型(采用岭回归与回归树对比选优),随后构建含8个球形障碍物的三维空间环境,利用灰狼算法优化B样条控制点,以最小化路径长度、平滑度、避障惩罚和安全裕度等综合代价函数。整个流程涵盖参数设置、模型训练、路径优化、代价预测与多维度可视化评估,提供了带详细注释和简洁版的双版本代码,支持一键运行并输出丰富的评估图表。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉基本优化算法和路径规划概念的科研人员、研究生及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事智能优化、机器人导航或空中交通规划的研究与开发人员。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航路径规划;②研究和对比灰狼优化算法在路径优化中的性能;③学习如何将机器学习模型融入路径代价评估;④掌握B样条曲线在轨迹平滑处理中的应用;⑤通过可视化结果分析算法收敛性与路径质量。; 其他说明:代码已调试成功,支持自由调节灰狼数量、迭代次数、控制点数等参数,平衡精度与运行时间。提供模拟数据生成、模型训练、路径优化与多图评估全流程,注释详尽,便于理解与二次开发。
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