1、语言学习者发展:探索实践的启示

语言学习者发展:探索实践的启示

在语言教育领域,长期以来教师一直是关注的焦点,而学习者的重要性和潜力往往被忽视。如今,我们需要重新审视学习者的角色,将他们置于与教师同等重要的中心位置,把他们视为关键的发展实践者。

关键发展实践者的含义

将学习者称为“关键发展实践者”,包含了三个重要方面的含义。
首先,“实践者”这一概念强调了学习者角色与教师角色的重要平行性。教师负责课堂上的语言教学实践,但实际的语言学习实践只能由学习者自己完成。只有学习者才能进行自主学习,他们作为学习者的实践活动,决定着是否能有效配合教师和其他语言专业人士(如教材编写者和课程开发者)的努力,让语言课堂变得富有成效。所以,我们应把学习者看作学习的实践者,而非仅仅是教学的“目标对象”。
其次,“发展”的概念同样适用于学习者。语言专业人士越来越重视自身的职业发展,但在提及学习者时,却较少使用这个词。然而,学习者的发展是一个切实可行且与教师发展平行的概念。我们期望学习者在学习过程中不断成长,变得更善于学习,能够更好地享受和从我们提供的课程中获益,并且在课程结束后仍有能力和意愿继续学习。无论语言专业人士是否意识到这一点,学习者都会自然地发展。如果我们能深入探索教师发展与学习者发展之间的直接关联,并寻找促进学习者发展的方法,这将对各方都产生巨大的积极影响。
最后,“关键”一词强调了将学习者称为“发展实践者”不仅仅是一种描述,更是一个至关重要的专业问题。学习者是关键的,因为只有他们自己能够进行学习。他们实际上对教学甚至自身的学习拥有“否决权”,正如Cortis多年前所说:“没有学习者的同意,教师无法进行教学。”学习者对于自身的学习至关重要,这个不可回避的事实是语言专业人士能否帮助他们的关键所在。

学习者的
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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