60、虚拟与现实融合:科技赋能教育新变革

虚拟与现实融合:科技赋能教育新变革

1. VR 融入学习管理系统的探索

在当今教育领域,学习管理系统(LMS)正迎来新的变革,虚拟现实(VR)技术,尤其是 VR 眼镜的进一步整合,为其注入了新的活力。此前,VR 眼镜主要用于娱乐和提升观影体验,但新冠疫情促使其在教育领域得到应用。相关研究采用应用描述性方法,旨在强调 VR 眼镜在 LMS 中的重要性,并探讨其在全球范围内的应用。

1.1 VR 眼镜与学生期望

通过 LMS 提升教育质量能增强用户体验,也体现了学生积极采用科技进行学习的意愿。教育和交流是学生采用互联网和 VR 的常见目的,学生从中获得的经验有助于他们在教育和娱乐方面更好地运用这些技术。例如,便携式 VR 头戴设备配备的技术传感器能为用户带来包括教育在内的更好体验。对于学习英语的学生来说,VR 眼镜能为他们创造描述性、可视化、叙事性且易于访问的学习环境,降低学习新语言的难度。一项针对西班牙大学学生的案例研究表明,学生在在线学习中具有强烈的内在和外在动机,教师的评价和奖励有助于他们对电子学习持积极态度。

学生采用 VR 的目的 具体说明
教育 获取知识,提升学习效果
交流 与教师和同学互动
1.2 VR 眼镜与学生动机

科技的发展,如笔记本电脑、手机和基于 LMS 的应用程序

【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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