31、重新聚焦北欧领导力研究的关键潜力

重新聚焦北欧领导力研究的关键潜力

1 核心概念解读

在探讨北欧领导力研究时,有两个核心概念值得深入剖析,即“根本的”和“被遗忘的”。“根本的”意味着学校领导的基础是教育的目的,学校领导应聚焦于学校存在的根本原因,即教育儿童和年轻人,使他们能够发展民主素养。简单来说,孩子们需要在世界中找到自己的位置,更好地理解世界、他人、社区和社会,从而变得更有创造力和批判性。然而,学校教育的目的常常与其他利益相互竞争。

“被遗忘的”这一概念涵盖了被忽视、被忽略、被漠视、丢失、未被看到或认可,甚至被省略等含义。它是我们认为理论和分析中缺失方面的隐喻。这两个概念都带有规范性色彩,“根本的”解读本质上是人文主义和教育性的,而“被遗忘的”则在很大程度上取决于我们所选择的教育、人文、分析和理论方法或视角。

2 观察视角分类

在回顾相关内容时,我们提炼出了一些主题,用于大致划分类别,包括政策背景与现实中的挑战、研究视角、学校领导的困境、基于数据的学校领导决策以及对学校领导的影响。我们这样做是因为相信转移焦点并采用多焦点视角有助于我们更深入、更清晰地了解该领域,这就像剧院或视频中的聚光灯,将我们的注意力集中在某些事物上,同时模糊其他事物。

此外,我们还应用了另一个过滤器,即“总体视角”或主要观察和分析点,具体如下:
- 政策 :政策网络中各种形式的治理,即硬和软社会技术及话语。
- 实践 :对组织、行动、关系、情况和任务的微观分析。
- 职业 :专业人员对领导力、教育和政策的反思。

大多数内容都涵盖了这三

【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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