6、线上与线下授课模式对大学学生满意度的影响

线上与线下授课模式对大学学生满意度的影响

1. 研究背景

在追求可持续经济发展的过程中,许多政府将重点放在大学上,鼓励大学独立和竞争。这使得高等教育领域引入了市场力量,全球范围内的增长竞争日益激烈。新冠疫情更是以前所未有的速度推动了数字化进程,在线授课成为全球大学的标准授课形式。然而,以往很多研究虽对在线授课的效果进行了探讨,但缺乏将在线授课与传统线下授课形式进行对比的研究。

2. 相关研究与假设提出
  • 以往研究观点 :一些早期研究在疫情期间对在线授课持负面看法,认为其会导致学生学习动力下降、对教学材料理解不足,还会因与教师沟通不足而产生孤立感。但这些研究的背景是疫情初期的封锁以及师生对在线学习模式准备不足。随着师生逐渐适应疫情,教师在线授课技能提高,学生对在线授课和研讨课的反馈变得积极。
  • 在线授课的有效要求 :为提高在线授课的有效性,有几个方面的要求,包括提高在线授课的易用性、确保充足的沟通程度、营造接近现实的环境、有效融合线下和在线工作量,以及让学生提前设定目标值。当这些要求得到满足时,调查显示学生更倾向于在线授课。
  • 研究假设
    • H1:对线下授课的满意度会正向影响学生对大学的满意度。
    • H2:对在线授课的满意度会正向影响学生对大学的满意度。
    • H3:与线下授课相比,在线授课的满意度对学生对大学的满意度影响更大。
3. 研究方法
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仿真方法拓展自身研究思路。
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