读焦建利老师关于BOPPPS模型的习得笔记

本文是作者学习焦建利老师关于BOPPPS模型的心得笔记,探讨了BOPPPS模型在教学设计中的应用,包括导入、目标、前测、参与式学习、后测和总结六个组成部分,并从教师和学生角度解析各环节的意义,强调模型的内涵是精益求精和与学科、极简教育技术的结合。

焦老师提到:将教学议程设计成BOPPPS六个部分组成的线性教学活动,只是教学设计基本功的皮毛。那么,我在皮毛的学习停留了这么久,如果能够很好地把皮毛捋顺,也是不错的了吧。同时也给了我一个问题——除了这个皮毛,我还需要做什么、怎么做才能深入教学设计的肌肤、血脉、骨骼直至精髓呢?
先来c初步捋一捋boppps的皮毛。
可以理解为教学设计的模型是一个模子,什么课程都可以直接往模子里套,出来就是一个看上去完整的课程设计成果。但是,光完整不一定好吃。我们还得让他吃着也香啊。这就要看内涵了。
这里的内涵包括两大部分:基础——BOPPPS六大组成部分的精益求精,提升——一方面,BOPPPS和具体学科的结合,凸显学科特色,另一方面,boppps和极简教育技术的紧密结合。这将使得教师能够获得教学策略和方法的支撑,一手获得极简教育技术的支撑。
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先来看基础。
BOPPPS六大组成部分为:导入、目标、前测、参与式学习、后测、总结。其中目标作为核心,是期望的学习产出,围绕学习产出进行其他环节的具体设计。
六个组成部分的线性关系大概可以理解为:
B我可能在什么样的环境下遇到什么样的问题。
O解决这些问题我可以获得什么样的能力。
p针对这些问题,我有哪些已有能力
p针对这些问题,我需要通过学习获得更多能力
p通过学习,我获得哪些能力,程度如何
s我学习获得的知识有哪些,可以实际应用在哪里
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具体到教师和学生角度,又可以这样理解:
导入:
教师角度——
b:通过导入吸引学生注意,引起强烈的学习动机。
学生角度——
b:通过导入,我知道我必须学习今天的知识,这对我很重要,我能从中受益。

目标:
教师角度——
O:本课结束时,学生将能够达成一定程度的学习目标
学生角度——
O:本课结束时,我可以期待自己达到某一个能力高度
这一环节涉及教学目标的编写。

前测
教师角度——
b:我得

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,用Plecs仿真工具对算法进行模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅议:者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅议:议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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