13、移动学习在不同教育阶段的应用与研究

移动学习在不同教育阶段的应用与研究

在当今数字化时代,移动设备的广泛使用为教育领域带来了新的机遇和变革。移动学习(m - Learning)作为一种新兴的学习模式,正逐渐在各级教育中得到应用和推广。

一、高校学生对移动学习的感知分析
  1. 移动学习概述
    移动设备如今已广泛应用于各个领域,极大地提高了各行业的生产力。在教育领域,教育软件的开发不再局限于个人电脑,移动设备的应用催生了移动学习这一技术模式。移动学习将移动设备与课堂或远程教学实践相结合,具有灵活性高、能设计真实情境活动以及增强师生互动等优点。许多学生拥有移动设备,且处于数字时代的师生具备利用移动设备开展教学的条件。同时,移动学习在科学、学术和经济领域的关注度不断上升,联合国教科文组织也指出信息通信技术(ICT)能帮助学生培养多种技能,不少高校已开始应用移动教育系统。
  2. 研究方法
    • 样本选取 :对下加利福尼亚州南方自治大学计算系统学术部(DASC)的学生进行研究。该部门的教育项目包括软件开发工程、计算技术工程、信息技术管理学位和计算机学士学位。从总注册人数496人中随机选取样本,使用公式(n = \frac{Nz^2_{\alpha/2}P(1 - P)}{(N - 1)e^2 + z^2_{\alpha/2}P(1 - P)})计算样本大小,其中(n)为估计样本大小,(N)为总体大小,(Z)为对应所选置信水平的(z)值,(P)为待研究因素的频率/概率,(e)为最大误差估计。基于(N = 496)、(Z = 1.96)、(P = 0.5)、(e = 0.08),
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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