8、多表征支持:笔式界面助力学习与思维发展

多表征支持:笔式界面助力学习与思维发展

1. 笔式界面与多表征灵活表达

笔式界面(如数字笔和纸、数位板)是促进学生学习的理想选择,因为它们支持表达各种不同的表征形式,特别是涉及数字和符号的非语言表征,以及明确的空间表征,如图表和其他视觉上的非正式标记。在解决问题的过程中,笔式界面还能让学生轻松在不同类型的表征之间切换。例如,在解决几何文字问题时,学生可以先绘制物体之间的关系图,然后使用符号和数字生成代数表达式,最后用语言总结解决方案。这种流畅的表达有助于清晰地思考,尤其是当它被写下来以供视觉参考时。

研究表明,与非数字铅笔和纸或基于键盘的图形界面相比,学生在使用笔式界面学习科学时,非语言表征内容的表达增加了44%,同时产生的科学假设增加了36%。此外,学生在解决问题时积极构建图表和思考标记,与未做标记的匹配问题相比,问题解决得分提高了25 - 36%。这些发现强调了设计支持非语言表征表达的未来教育界面的重要性。

人类偏好数据也证实了笔输入在表达多种表征方面的独特作用,尤其是非语言表征。在不同的教育和商业领域,人们在传达非语言内容时更喜欢使用笔输入,如数字、符号和图表。

优点 描述
支持全范围表征 涵盖语言和非语言表征,尤其是数字、符号和空间表征
便于表征切换 在解决问题过程中可轻松在不同表征间切换
促进思考清晰 <
【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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