35、利用桌面严肃虚拟游戏教授SCRUM框架的经验

利用桌面严肃虚拟游戏教授SCRUM框架的经验

1. 引言

游戏市场在巴西显著增长,近年来,巴西电子游戏行业有9% - 15%的增长,平板电脑和智能手机的普及是重要因素,它们让互动随时随地都能进行。随着游戏行业的快速扩张,许多研究致力于探索游戏带来的参与感,由此产生了游戏化概念,即把游戏机制应用于非游戏场景。在教育领域,游戏化是激发学生兴趣的有力工具,能让学习更有趣。

在教学过程中,软件项目管理是游戏化可能发挥重要作用的领域。早在2004年就有人提出,游戏是教授项目管理基本概念和技术的不同策略。项目管理依赖专业人员的经验,传统教育缺乏实践体验,导致很多项目因管理不善而失败。因此,需要新的教学方法来改善项目管理课程。

由于职业市场不断变化,项目管理者需灵活调整策略以满足客户需求,SCRUM框架在此时显得尤为重要。它强调迭代和增量开发,能适应劳动力市场的频繁变化,提升竞争优势。本研究旨在开发一款电子严肃游戏,运用桌面游戏机制,辅助教授SCRUM框架的相关概念,帮助学生理解软件项目管理课程内容,并探究学生使用该游戏的潜在益处。

2. 理论基础

项目管理在组织中至关重要,是项目成功的关键因素。随着项目重要性的提升,企业需要招聘具备专业技能和经验的项目管理者。然而,传统教育以教师为中心,通过讲座授课,缺乏实践经验,无法有效激发学生的积极性,这也反映在企业项目的高失败率上。

为改善教育过程,满足对实践经验的需求,人们对新的教学方法有了迫切需求。SCRUM框架作为一种管理复杂产品的结构框架,规定了五个事件,其中Sprint是核心,它是一个2 - 4周的周期,用于创建产品的增量和可用版本。Sprint还包含Sprint规划、每日SCR

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值