8、教育专业人员的知识遗忘与应对之道

教育专业人员知识遗忘与应对

教育专业人员的知识遗忘与应对之道

在当今教育领域,诸多现象和思潮正深刻影响着教育的发展走向。一些人揭露了紧缩削减对课程设置和全纳学习机会的影响,还有举报人曝光了总部远离学校服务社区的私人决策中存在的腐败问题。重新审视相关挑战,或许能成为抵御将儿童、家庭、社区和专业人员视为可随意处置对象这一现象常态化的堡垒。

理论运动与企业化运动的影响

理论运动曾宣扬局外人更懂行,且认为可以通过一种将事实与价值观、组织系统与人类能动性分离的行为科学来中和并接受权力。这种观念导致人们错误地认为组织是真实存在的实体,从而忽视了人类行动和意图才是组织的构成要素。这使得理论和研究在理解组织时常常走上错误的道路,让我们对解决组织问题的能力产生了错位的自信。

而如今的企业化运动,是理论运动的现代变体。它打着效率、效益和改进的旗号,致力于拆解和取代公共服务及专业人员。对于在学校和大学中承担组织角色的人来说,这带来了巨大的影响。就像有人所说,有些人创造观念来塑造和赋予自己的经历以意义,有些人借用观念来理解自己,而很多人别无选择,只能被动接受他人强加给自己的观念,就像必须呼吸周围的空气一样,否则就会窒息。

格林菲尔德的贡献与困境

格林菲尔德深刻认识到了上述问题。他指出,组织理论不应忽视人类的行动和意图。他的工作为解决教育关系和组织目标中存在的问题提供了重要的反例和另一种伦理立场。然而,由于敌意和懒惰的学术态度,相关领域未能将他的思想进一步推进。他所提出的问题被理论运动和企业化运动所掩盖。

突破困境的必要性与案例

私有化遗忘使得人们为了生存而常态化地接受特定观念。但随着学校和大学的领导者们逐渐认识到他们被要求采用的模式正在让他们感

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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