5、智能教育创新方法与沉浸式技术在高等教育中的应用

智能教育创新方法与沉浸式技术在高等教育中的应用

1. XR 实验室助力高等教育

在高等教育领域,XR 实验室为教育工作者提供了将沉浸式技术融入课程的机会,并在涉及 XR 技术用于学习的项目中提供技术建议。该实验室旨在为教育提供多学科支持,其研究结果推动了两个主要方向的行动,以促进沉浸式技术在教学中的更广泛采用和整合。

首先,去中心化方法是必要的。这意味着要让其他地理位置的教育工作者能够获取资源,并且不能低估学生在城市不同校区间流动的后勤工作。此外,建立一个联合资源中心是可取的,该中心可以提供教育资源、最佳实践、技术支持和 XR 应用程序。虽然参与者没有明确提及伦理和隐私问题,但这在 XR 领域,无论是在本校还是国际上,都是一个日益受到关注的问题。本校已经就 GDPR 以及购买和使用如 Meta 的 Oculus Quests 等 XR 设备进行了几轮咨询。文中描述的 XR 实验室/研究小组是一个新的欧盟地平线项目(XR4HUMAN)的合作伙伴,该项目旨在为 XR 的道德、安全和包容性使用制定欧洲路线图,这对沉浸式技术的采用也将产生长期影响。未来还需要对高等教育中 XR 技术的伦理和包容性采用进行进一步研究。

2. 智能教育的创新需求与现状

智能和数字技术的发展使得教育系统需要创新的学习工具。现代有许多用于教育活动的数字工具,在许多国外作品中被描述为智能技术(SmT)、智能学习(SmL)、智能环境(SmE)和智能教学法(SmP)。这些技术和平台在新一代智能大学(SmU)中得到了成功应用,证明了现代电子学习的有效性。

目前,教育技术的发展主要有三个方向:
- 开发 EdTech 作为教育创新的高科技平台。
- 发展 Ed

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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