12、疫情期间在家评估的可靠性问题及在线教育学生反馈

疫情期间在家评估的可靠性问题及在线教育学生反馈

一、研究背景与材料方法

在新冠疫情期间,教育评估方式发生了很大变化,出现了在家评估和现场评估两种不同的环境。研究选取了部分学生参与相关项目,样本中女性占49%,白种人占76%,29%的学生家庭收入低于联邦贫困线的185%,且91%的学生以英语为主要语言。

研究使用了以下材料:
- Upstart :这是一款针对早期学习者的计算机自适应幼儿园准备课程。该软件利用广泛的教育媒体,根据每个学生的特定能力和发展节奏定制学习顺序。同时,它会定期更新和发送消息,鼓励家长参与孩子的教育过程,还提供辅导帮助家庭充分利用该项目。
- Waterford Assessments of Core Skills (WACS) :这是一种自适应评估工具,用于评估11项关键的学前识字和阅读技能。其初始内容效度是参照州和国家标准针对11个子测试建立的。所有测试项目都经过项目反应理论校准,以确定项目难度。为了建立同时效度和预测效度,将学生在WACS上的表现与另外五项常用的标准化早期阅读技能测试进行了比较,测试之间的相关性显著,相关系数范围从0.41到0.78(中位数为0.63)。此外,分析表明WACS具有内部一致性和较强的重测信度(r = 0.90)。对于学前班学生,分段技能不在自适应序列中,因此本研究未对其进行评估。WACS的评分范围是1000 - 7000,每1000分为一个年级等效范围,学前班等效分数在1000 - 2000之间,幼儿园在2001 - 3000之间,依此类推。

研究过程如下:
- 参与项目的学生预计每周使用Upstart 5天,每天15分

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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