16、语言学习研究新方向:探索性实践的理念与原则

语言学习研究新方向:探索性实践的理念与原则

1. 研究方向的转变

在语言学习研究中,我们需要非还原主义的探索方式。还原主义往往试图从复杂的现象中提炼出简单的规律,但语言学习是一个复杂的过程,受到众多因素的影响,如教师的工作环境、教学目标、教学方法和材料等。因此,我们应远离追求高层次的概括,转而向下探索,追求“深度”理解。

这种深度理解反映了我们对日常生活中复杂性的接受,并且在我们能够理解这种复杂性的程度上是“深刻的”。然而,这种理解往往难以用言语表达。对于专业研究人员来说,可交流性至关重要,他们有责任将研究成果传达给更广泛的研究群体。但对于普通从业者而言,许多理解是我们在生活中践行的,即使无法与他人交流,也能让我们在学习和教学中取得成功。有时,将这些理解保留在自己心中可能更好,因为过度简化的表达可能会掩盖其本质。

不过,尝试表达这些深刻的理解在深化理解的过程中具有重要的实践价值。人们相互推动,深入思考自己不断发展的理解,即使无法完全表达出来,也是一种富有成效的合作过程。因此,我们需要一种鼓励人们尝试表达这些理解的研究形式。

2. 探索性实践(EP)的提出

探索性实践(Exploratory Practice,EP)是一种包容性的从业者研究形式,在过去15 - 20年中得到了发展。它在方法论上超越了第三方模型,不会边缘化学习者,优先考虑学习者的理解,甚至为表达那些最终“难以言表”的理解提供了空间。通过将学习者视为独立的从业者研究者,EP实现了我们关于学习者的五个命题,直接有助于帮助学习者发展成为学习的实践者。

3. 包容性从业者研究的七个原则

3.1 原则1:关注语言教师和学习者的“生活质量”

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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