15、移动学习:游戏、语音与研究工具的多元应用

移动学习:游戏、语音与研究工具的多元应用

1. 利用移动游戏进行销售培训与评估

销售人员天生具有竞争特质,这对他们的工作表现至关重要。然而,在学习和发展领域,这种竞争动力往往被忽视,导致销售人员对培训缺乏兴趣。他们更愿意外出开展业务,而非坐在教室或办公桌前参加课程。

1.1 游戏化学习的兴起

游戏和游戏化正逐渐成为强大的学习工具。像 Fitocracy、Foursquare、Nike FuelBand 等公共网站、产品和服务,成功地激发了人们的竞争天性,这表明在学习实践中,游戏化值得深入探索。

不过,在学习中应用游戏化时,仅仅为课程完成和高评估分数添加徽章是不够的,甚至在很多情况下会适得其反。一个精心设计的游戏体验需要平衡动态元素(如涌现式游戏风格和进展)和机制(游戏的构建以及奖励/惩罚循环)。成功的游戏有规则和限制,玩家通过利用这些规则来取得一定的进展或成功。

1.2 游戏设计原则与工具

为了掌握游戏设计原则,可以阅读 Raph Koster 的《A Theory of Fun for Game Design》(2004 年)和 Karl Kapp 的《The Gamification of Learning and Instruction》(2012 年)。这两本书能为你打下坚实的游戏设计基础,如果你愿意,还可以以此为起点设计自己的学习体验。

如果销售团队使用 Salesforce 作为客户关系管理(CRM)程序,可以将其转变为一个游戏。一些公司已经为 Salesforce 创建了游戏化层,如 Compete、Bunchball 等。但要记住,技术只是其中一部分,关键是要为团队和所提供的内

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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