30、面对面计算机辅助合作学习与混合式学习的效果研究

面对面计算机辅助合作学习与混合式学习的效果研究

1. 面对面计算机辅助合作学习(CACL)的优势

1.1 提高学习自主性

面对面的合作学习与计算机辅助语言学习(CALL)相结合,能让学生先以小组形式练习不同的练习,然后再进行个人训练。这有助于提高学习自主性,因为学习者能够独立完成类似的任务,这是合作学习的优势之一。

1.2 克服心理障碍

面对面的互动能帮助学生克服语言学习中的心理障碍,如焦虑和无聊。学生们表示能感受到一种“亲切”的氛围,这使他们更有动力和自信去提高阅读技能。这种互动极大地减少了心理障碍,帮助学生适应学习环境,并融入课堂学习社区。

1.3 教师角色的重要性

尽管面对面的CACL是以学生为中心的学习方法,但教师的角色仍然至关重要。教师在学生理解材料遇到困难时是重要的参考。而且,教师的角色并不影响以学生为中心的学习,因为学生仍然依靠自己完成任务。这解决了以往文献中提到的在语言教学和学习中使用技术导致教师角色边缘化的问题。

1.4 即时反馈

面对面的CACL能让学生从同学和教师那里得到即时反馈。这三种反馈来源解决了CALL可能不适合不同水平学生的问题,帮助学生在小组合作中克服学习差异,尤其是在混合小组合作学习中。

1.5 STAD方法的有效性

STAD(学生团队 - 成就分工法)与CACL结合是一种有效的方法,原因如下:
- 平衡理论知识和实践:帮助提高学习效果,因为一些学生由于缺乏阅读技能而在阅读方面较弱。
- 激发竞争意识:STAD是一种合作学习策略,但奖励机制会产生竞争感。学生之间的合作学

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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