3、为自主学习而设计:助力老年人数字学习的探索

为自主学习而设计:助力老年人数字学习的探索

1. 自主学习的概念与现状

自主学习对于老年人使用数字工具而言至关重要。从概念上讲,自主学习是老年人在使用一定程度上对他们来说较新的数字工具时所进行的活动。尽管名为“自主”,但这一活动实则是自主元素与社交(或协作)元素的结合,既可以发生在日常的非正式情境中,也能出现在老年计算机俱乐部等正式场合。

自主学习受建构主义哲学的影响,学习者基于自身的理解来探索世界,没有由更有知识的他人预先定义的课程。布鲁克菲尔德将其定义为“个体主动设计学习体验、诊断需求、寻找资源并评估学习的过程”。他还强调,自主学习并不等同于自主性,而是需要更细致的理解,它能提升成年人对新可能性的认知,与批判性反思和变革性学习密切相关。

自主学习的关键在于培养学习动机、明确自身学习目标、采取行动学习以及评估学习效果。而且,即使强调学习者的自主性,学习也并非孤立发生,而是深深植根于社会背景之中,通过协作和相互依存的关系形成。

目前,我们对老年人自主学习的发展机制还缺乏深入理解。自主学习的持续时间各异,可能是持续的、终身的努力,对老年人使用数字技术具有巨大潜力。有调查表明,自主学习有助于提高生活质量,还有研究将老年人的自主学习视为应对与衰老相关的社交生活变化的途径,老年人将不同的学习项目视为休闲活动来开展。自主学习可以由外部动机(他人期望)或内部动机(自身意愿)触发。

在人机交互(HCI)领域的文献中,自主学习尚未有统一的概念化定义。它常被用作设计创新学习体验的概念,尤其在正式的学校学习环境中,通过设计模拟与数字相结合的教学方法和技术,如“CrossActionSpaces”,以及利用游戏世界(如《我的世界》)来推动以学生为中心的主动学习。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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