34、敏捷Scrum方法论教学中的游戏化应用

敏捷Scrum方法论教学中的游戏化应用

在教育领域,如何提高学生的学习积极性和参与度一直是教育者们关注的焦点。游戏化学习作为一种创新的教学方法,正逐渐受到广泛的关注。本文将介绍一款名为LevelLearn的游戏在敏捷Scrum方法论教学中的应用,探讨其对学生学习动机的影响。

1. LevelLearn游戏概述

LevelLearn是一款可应用于任何学术水平的游戏,它为教授提供了一个在线环境,帮助管理教学活动和学生出勤。该游戏涵盖了教学过程的多个方面,包括课堂出勤、准时性、完成提议活动、活动评估以及个人和团队工作等。

在游戏中,学生被视为玩家,学生小组构成团队,课堂活动或课外任务则是使命。教授可以灵活定义游戏的使用范围,适用于一个或多个班级。为了辅助教授进行游戏化教学,开发了一个Web应用(http://www.levellearn.com.br ),用于管理玩家需要完成的使命。玩家在该应用中响应使命,教授进行评估,应用会自动管理奖励、规则和挑战。教授在Web应用中的主要活动包括使命批改、评分和玩家出勤记录。此外,教授还可以根据实际情况禁用不适合的规则和挑战。

LevelLearn支持Schell提出的多种游戏设计视角,如基本体验、玩家、目标、规则、挑战、竞争、合作、奖励、惩罚等。教授参与使命的创建对于实现惊喜、乐趣、解决问题和时间管理等视角的益处至关重要。该Web应用可以通过计算机或移动设备访问,方便玩家跟进使命和查看排名。

2. 研究方法

在2017年第一学期,巴西圣保罗内陆的一所公立学院在两门课程中应用了LevelLearn游戏,分别是软件工程与应用(第3学期,简称课程1)和互联网编程(第4学期,简称课程2),共

【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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