1、教学的感悟:从个人经历看教师的影响力

教学的感悟:从个人经历看教师的影响力

1. 校园收获:足球与拳击的价值

在学校的大约15000个小时里,我收获了两项实用技能——足球和拳击。足球是一项很棒的学习体验,无论走到世界哪个角落,都能轻松找到踢球的人,无论是在有组织的联赛还是社交场合。足球不仅带来乐趣,还能让人迅速融入当地社区。我到新加坡后,还加入了教职工足球队,后来成为球员兼教练,和年轻的新加坡球员们建立了深厚的友谊。

踢足球还能培养团队合作能力,这是人类生存的必要技能,和所谓的“二十一世纪技能”并无本质区别。同时,良好的沟通能力在足球和生活中都至关重要,它是人类生存的关键因素。

拳击同样对我意义重大。在20世纪50、60年代伦敦东区的学校里,欺凌现象并不少见,而能拳击让我保护了自己的午餐,更重要的是,它让我学会了坚韧、自律和尊重他人。大学的生活和学习压力,与拳击训练的艰苦相比,简直不值一提。

2. 学校课程:乏味与无关

然而,学校的正式课程却令人乏味。比如生物课上学习的水绵,对于当时伦敦东区的我来说,既无兴趣也无用处。音乐课上,我因调皮被惩罚,却始终学不会音阶和吹长笛,而校外我喜欢的披头士和滚石乐队的流行音乐,与课堂内容毫无关联。我们在学校只是机械地学习,从未思考过学习的内容和目的。

3. 教师差异:好坏分明

在教学方面,我深刻体会到教师之间的巨大差异。就像电影《黄金三镖客》里的好、坏、丑一样,我的“O”水准数学老师糟糕透顶,讲课让人完全听不懂,我在1968年的考试中只得了9分(当时6分是最低及格线)。而第二年遇到的埃德rich老师则截然不同,他能让我们理解他的讲解,还针对我们数学基础薄弱的情况,放慢教学节奏,通过大量例子帮助我们

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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