13、工程教育中的远程协作式网络学习

工程教育中的远程协作式网络学习

1. 引言

信息与通信技术(ICT)新时代,既需要培养工程师进行远程协作,也为工程教育的教学方法变革带来了机遇。设计项目是工程教育中常用的方式,能让学生通过协作生产来学习。然而,将设计项目转变为基于网络的远程协作式生产学习(Tele - CPEE)仍处于起步阶段。但考虑到现代工程中分布式设计与制造的重要性日益增加以及全球化趋势,这种改革十分及时。

尽管计算机中介通信(CMC)、计算机支持的协作学习(CSCL)、计算机支持的协同工作(CSCW)和协作工程取得了重大进展,但实现Tele - CPEE并非易事。它意味着工程设计和生产的协作学习过程中的分布式项目,参与伙伴之间可能存在较大距离,这使得合作和所需基础设施比本地协作式生产学习(Local - CPEE)更为复杂。目前,教育领域的Tele - CPEE实践主要受研究兴趣驱动,其未来发展既取决于自身优势,也取决于克服固有困难的能力。

2. 背景

2.1 前言

技术对社会的影响,特别是高科技的出现,使工程受到社会广泛关注。工程在推动世界发展的同时,也对环境和文明未来存在潜在危害。因此,工程教育应与全球责任教育相结合。例如,麻省理工学院(MIT)的相关项目展示了工程设计在社区参与活动中的应用。

2.2 CMC对工程的影响

计算机的出现让机器开始具备“智能”。CMC的广泛应用影响了人类的远程协作能力,相关术语如CSCW、CSCL和“群件”应运而生。社会科学家和计算机科学家共同努力,使信息系统更符合人类组织和需求。远程协作团队面临诸多挑战,如绩效控制、沟通、团队建设等。

在工程领域,计算机的应用改

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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