97、教学应用与物流工程虚拟仿真实践课程改革

教学应用与物流工程虚拟仿真实践课程改革

在当今教育领域，如何提升教学效果以及培养符合行业需求的专业人才是重要的研究方向。本文将围绕教学应用的回归模型研究以及物流工程虚拟仿真实践课程的改革与实践展开探讨。

教学应用的回归模型研究

在教学效果评估方面，研究人员采用了多因素回归分析方法。从学生教学效果的跟踪数据中随机选取 50 个样本进行分析。根据教育目标分类的理论结果，课堂教学的重要目标是“保留”和“迁移”，而用于强化学习成果的重要认知过程是“创造”和“评估”。

为了便于分析并减少回归误差，研究人员设定“创造与评估”为因变量 Y，其他认知过程活动为自变量，包括 X1（学习时间）、X2（理解活动得分）、X3（应用效果）、X4（分析效果），并添加了二次项。回归模型如下：
Y = β0 + β1Xi1 + β2Xi2 + β3Xi3 + εi, i = 1, · · · , 50 εi ∼N(0, σ 2)
且变量 ε1, ε2, · · · , ε50 相互独立。

通过 Matlab 和 Excel 拟合，得到该课程教学目标分类方法的回归线性方程：
y = −0.5978 + 0.18155x1 + 0.02101x2 + 0.04177x3 + 0.41188x4

其中，变量 ∧β1 = 0.18155 表示学生学习时间每增加一个单位，对“创造与评估”效果的贡献为 0.18155；∧β2 = 0.02101 表示其对“创造与评估”效果的贡献为 0.02101。其他变量 ∧β3、∧β4 同理。

以下是 50 组测量数据示例（部分展示）：
| No. | X1 | X2 | X3 | X4