1、高等教育中的计算机支持协作学习:探索与实践

高等教育中的计算机支持协作学习:探索与实践

1. 计算机支持协作学习的兴起

在当今数字化时代,计算机支持的协作学习(CSCL)正逐渐成为高等教育领域的热门话题。全球的学生们越来越期望课程能得到在线网络材料和资源的支持,若未能满足这一期望,他们甚至会感到不满。同时,教育者和学生也愈发认识到培养在学术界之外的“现实世界”中可用的通用技能的重要性,其中,团队协作能力备受重视。在团队成员背景、经验和观点各异的环境中,协作学习能带来巨大的益处。

2. 关键问题与挑战

2.1 技术应用问题

在线学习者常被视为孤立的个体,除了偶尔能在电子公告板上发表观点外,缺乏团队协作的氛围。这主要是因为重视协作学习的教师多为传统教育者,较少参与在线教学;而在线教师对协作学习的形式和要求理解不足。电子公告板虽被广泛使用,但难以有效支持协作学习。与之相比,共享文档会议环境能让学习团队创造学术成果,是更好的选择。

2.2 利益相关者激励问题

要使计算机支持的协作学习有效,必须激发所有利益相关者的内在动力。这涉及到学生、教师和教育机构三个群体。学生需要有学习的积极性,教师要愿意采用新的教学方法,机构则要提供相应的支持和资源。

2.3 团队协作问题

在协作学习中,团队协作可能会出现各种问题。例如,团队成员之间的社会情感质量会影响协作效果,需要及时发现并解决团队中的功能失调问题;同时,还需区分协作与合作的差异,通过计算机介导的话语分析(CMDA)来评估在线学习活动的有效性。

3. 实践策略与方法

3.1 教师培训

教师在推动计算机支持的协

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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