13、北欧国家公民学习中的社会经济不平等研究

北欧国家公民学习中的社会经济不平等研究

1. 研究背景与问题提出

在公民学习领域,社会经济不平等现象一直备受关注。随着瑞典自 1999 年以来社会不平等程度的上升,人们开始思考之前关于弱势群体补偿效应的研究结果是否发生了变化。本次研究聚焦于四个北欧国家,旨在探讨不同形式的学习能否弥补年轻人因社会经济背景不利而带来的影响。具体研究两个问题:一是北欧国家学校中,学生在参与式学习形式的获取上是否存在不平等;二是这些活动是否会根据学生的社会经济地位(SES)产生不同的公民能力学习效果。

2. 公民能力学习的形式

公民能力的学习主要有两种形式,分别是开放的课堂氛围和校内公民参与活动。

2.1 开放的课堂氛围

开放的课堂氛围是公民学习中最常被提及的参与式方法。在这样的课堂中,学生能够自由提问、提出讨论话题、表达自己的观点、自主思考,并且认为老师尊重他们的意见,老师会呈现问题的不同方面。众多研究通过横截面和纵向数据表明,开放的课堂学习方法在增强政治参与、培养对政治参与的积极态度、提升批判性思维、公民技能和政治知识等方面具有显著效果。

2.2 校内公民参与活动

当年轻人有机会在学校实践公民参与和决策时,政治参与的学习过程也会发生。这可以通过班级委员会、学校议会、俱乐部、社团和模拟选举等活动来实现。这些活动被证明能够促进公民能力的多个方面发展,如审议、妥协、公开演讲、表达意见、团队合作以及吸收他人意见等。此外,它们还能让学生更了解社区问题,增强参与社区变革的效能感。纵向数据显示,校内公民活动对投票有直接和可持续的影响,对在校学生的公民能力提升也有间接作用。

3. 公民能力的定义与衡量
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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