83、新冠疫情下会计教育数字化转型的影响与挑战

新冠疫情下会计教育数字化转型的影响与挑战

1. 新冠疫情期间会计教育的变化

疫情期间,会计教育从传统课堂转向在线平台,这一转变带来了诸多变化。有数据显示,讲座时间有所减少,这可能是因为会计教育工作者在疫情后投入的精力不如疫情前,比如取消了一些评估和活动,像形成性评估,原因是面对面互动的缺乏。

2. 会计学生面临的挑战

在全球新冠疫情期间,会计学生和教育工作者在通过数字化进行会计教育的过程中面临着众多挑战。
- 技术与资源问题 :许多学生面临互联网接入相关问题,包括费用承担能力、电力供应不稳定;部分学生没有合适的设备,学习资源获取也存在困难,如专业软件和图书馆资源。在线学习时还会遇到宽带带宽过载等技术问题。
- 学习参与度问题 :调查显示,44.4%的受访者表示疫情期间会计教育工作者的压力急剧增加,37.8%的受访者称学生压力也有所增加,33.3%的受访者指出学生在在线平台做笔记时参与度较低。此外,还有很多因素阻碍学生参与在线课程,如停电、工作量增加、在线出勤率低于面对面课程、因家庭问题无法参加在线课程、与面对面学习相比需要更多的在线培训等。
- 教育资源获取不平等 :一些来自边缘化或中低收入家庭的学生在疫情期间难以管理学业,因为他们无法获取数字资源来继续学习。
- 心理健康问题 :学生被迫在家远程学习,对学习缺乏清晰认识和对现状的焦虑导致他们出现心理健康问题。例如,对法国洛林大学59,931名学生的在线调查显示,43%的学生患有严重抑郁症,39.19%的学生经历过严重焦虑,42.94%的

【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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