32、在线统计课程与高中技术课程的教学探索

在线统计与高中技术课程教学探索

在线统计课程与高中技术课程的教学探索

1. 在线统计课程中的异步讨论

在在线统计课程的学习中,要求参与异步讨论的学生在统计层面上表现出了一定的优势。与那些不要求参与的学生相比,他们在期末考试中的表现更好,尽管这种优势在统计学意义上并不显著。

目前,关于如何在在线统计课程中有效利用异步讨论的实证研究还比较缺乏。但本次研究提供了一些证据,表明讨论可能是帮助学生在线学习统计概念的一种途径。

1.1 课程参与情况分析

虽然两个课程的学生接触到的内容和课程材料相同,但秋季课程的学生在讨论区的参与度更高,因为他们的发帖是被要求的。这种参与度的增加可能是导致结果不同的潜在原因。要求学生做出贡献,是为了确保每个人都能参与到课程材料的学习中,并确定这种贡献是否会对学生的表现产生影响。

从贡献的内容来看,尽管秋季课程的学生的帖子会被评分,但两个班级在贡献的类型和质量上似乎没有差异。这可能是因为秋季课程的学生不是根据“正确”或“错误”的解决方案来评估的,因为两个课程都提供了所有的解决方案。

1.2 研究的局限性与展望

本研究存在一些局限性,例如缺乏随机化,以及两个班级不是在同一学期同时授课。然而,研究结果不仅支持了之前关于学生积极参与课程材料学习能在学业上受益的观点,还将这一观点扩展到了在线课程中。同时,研究结果也进一步证实了异步讨论可以帮助学生在在线学习中取得不同层次的进步,并且这些结果可能也适用于在线统计课程的学习。

不过,为了进一步提高我们对这些在线教学和学习实践的认识和理解,还需要更多的描述性和实证研究。目前,关于在线教授统计学的问题远多于答案,但希望本次研究的结果和经验能够为这一领域稀

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值