63、移动世界:移动游戏与学习行为的交织

移动世界:移动游戏与学习行为的交织

1. 移动学习行为概述

在当今数字化时代,移动设备已经成为我们生活中不可或缺的一部分。移动学习(m-learning)和移动游戏(m-gaming)的结合,为学习者提供了前所未有的机会。通过移动设备,学习者可以在任何时间、任何地点进行学习,这种灵活性极大地提升了学习的便利性和效率。本文将探讨移动游戏玩家在学习行为上的特征,以及他们如何利用移动设备进行学习活动。

移动游戏玩家与学习行为

移动游戏玩家不仅在游戏过程中表现出高度的参与度,还在其他方面展示了独特的学习行为。研究表明,移动游戏玩家在使用手机时能够进行更广泛和更复杂的活动,包括信息搜索、日常生活组织、创造性使用和教育应用等。这表明移动游戏玩家不仅是游戏爱好者,他们还具备较强的数字素养,能够充分利用移动设备进行多样化活动。

性别差异对移动学习行为的影响

尽管智能手机的使用存在性别差异,但在移动游戏方面,这种差异并不明显。研究显示,男性和女性学生在移动游戏上的参与度几乎相同,分别为70.4%和65%。这意味着移动游戏不再是主要的男性现象,女性同样积极参与其中。因此,移动游戏玩家的学习行为不应简单地归因于性别,而应更多地考虑个人偏好和技术使用习惯。

2. 移动游戏玩家的档案分析

为了更好地理解移动游戏玩家的学习行为,我们对597名大学生进行了调查,研究了他们在移动设备上的使用情况。以下是研究中的一些关键发现:

智能手机的普及与使用

几乎所有(98%)的受访学生都拥有手机,其中智能手机用户占比48.1%,与普通手机用户(50.4%)几乎相等。智能手机的普及率高于平

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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