9、疫情下在线学习的挑战与成效:工程教育的转型之路

疫情下在线学习的挑战与成效:工程教育的转型之路

1. 在线学习的学生困境

在在线学习的大背景下,来自低收入家庭的学生面临着诸多障碍。设备可用性和网络连接问题成为他们在线学习的主要阻碍。受此影响,大多数学生更倾向于异步学习,而非同步学习。并且,他们更愿意向朋友请教或自主学习,而不是与讲师进行交流,无论是在同步还是异步课堂上。

为了应对这些问题,分组讨论环节是一种非常有效的方式。尤其是当学生能够自主选择小组成员时,这种同伴学习的方式在讲师的监督下,有助于提高学习效果。此外,未来还需进一步研究学生在线学习时的压力水平,以及在线学习对评估工具的影响。

2. 工程教育从线下到线上的转变
2.1 疫情下的教育变革

新冠疫情的爆发,让全球教育系统经历了巨大的变革。联合国教科文组织(UNESCO)的数据显示,在短时间内,184 个国家的 15 亿学生被迫改变学习方式,全球 89.4%的学习者在几周内就面临学习模式的转变。

为了帮助学校和大学做好灵活教育系统的准备,UNESCO 提出了一套完整的远程学习策略,包含以下八个要点:
1. 微调课程目标,注重人文关怀和社会关爱。
2. 确认准备情况,选择最有效的技术解决方案。
3. 提升技术和内容准备,确保教育和学习的连续性。
4. 确保公平和包容。
5. 保护学习者的隐私和数据安全。
6. 为教育工作者提供远程学习支持,并鼓励家长和照顾者提供帮助。
7. 采用以学生为中心的教学、监控和评估方法,以实现有效的远程学习策略。
8. 规划可持续性和长期目标。

2.2 混合学习模式的探索 </
【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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