12、机器人编程教育对学生幸福感及能力发展的影响

机器人编程教育对学生幸福感及能力发展的影响

1. 研究背景与现状

在当今教育领域,机器人编程教育正逐渐成为一种现代趋势和重要的研究方向。积极心理学作为心理学的一个新兴且充满活力的子领域,致力于运用严谨的科学方法,探索人类的幸福、卓越和最佳功能状态。同时,利用套件进行机器人构建和编程的工作坊,被视为对儿童和青少年进行跨学科教育以及培养关键能力的现代形式。

研究发现,在机器人编程问题类别方面,研究问题 1 的结果呈现出一定趋势。那些没有或仅有有限机器人编程经验的学生,平均幸福水平为 0.381 logits;而对机器人编程体验高度满意的学生,logit 得分则达到 0.762。这表明机器人编程教育与学生的幸福感之间存在着某种关联。

2. 机器人编程教育的积极影响

机器人编程教育对学习者产生了多方面的积极影响:
- 学习动机提升 :机器人编程课程激发了学生的学习兴趣,使他们更愿意主动投入到学习中。例如,通过亲手构建和编程机器人,学生能够看到自己的创意和想法变为现实,这种成就感会进一步增强他们的学习动力。
- 项目参与度提高 :在机器人编程项目中,学生需要积极参与各个环节,从设计方案到实际操作,再到调试和优化。这种全面的参与有助于培养学生的实践能力和解决问题的能力。
- 社交与沟通能力增强 :机器人编程活动通常需要学生进行团队合作。在团队中,学生需要与同伴交流想法、分享经验、分工协作,这有助于提高他们的社交和沟通能力。

3. 研究方法与创新

本研究采用了 Rasch 建模方法,这

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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