11、在线经济学课程中确保互动的网络技术研究

在线经济学课程中确保互动的网络技术研究

在当今数字化时代,网络技术的创新对在线课程和互动产生了深远影响。了解在线课程中理想的互动量,对于解决学生满意度和留存率问题的教育工作者来说至关重要。本文将探讨网络技术在在线经济学课程互动中的应用,以及教师和学生对这些技术的选择与看法。

1. 互动理论概述

Moore在1989年提出了三种对学习至关重要的学习者互动类型:
- 学习者 - 内容互动 :这是教育的定义性特征,指学生学习主题内容和复习课程材料的过程。没有这种互动,就无法实现教育。例如,学生通过书面或印刷材料、广播和电视节目内容、录音带、录像带以及交互式计算机软件等进行学习。
- 学习者 - 教师互动 :发生在学习者与准备主题材料的设计者或其他专家教师之间。这种互动对于许多教育工作者和学习者来说是必要且理想的。在过去,像电话会议或录制材料的展示等,旨在激励和提供学习者支持、促进内容应用、组织评估任务和提供反馈。
- 学习者 - 学习者互动 :是远程教育的最新维度,发生在学习者之间,无论是单独还是小组环境,有无教师实时在场均可。早期的例子包括通过异步电子邮件和同步计算机“聊天”进行的同伴小组互动。

2. 研究背景

随着新技术的出现,2年制和4年制大学的经济学教学策略逐渐调整。教师引入更多交互式软件和游戏来增强学生对概念的学习,使用图表来培养分析技能。然而,教师选择的技术可能与学生的互动需求不匹配。

目前,在线经济教育研究相对较少。一些研究表明,课堂教学的经济学课程表现更好,部分研究人员对在线教授定量内容的有效性表

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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