4、老年人自主学习数字工具的探索与启示

老年人自主学习数字工具的探索与启示

  1. 引言
    在当今数字化时代,老年人学习使用数字工具成为一个重要的议题。自主学习对于老年人实现数字素养提升和获得一定程度的自主性至关重要,但这一过程面临诸多挑战。通过一些实际案例,我们可以更深入地了解老年人自主学习数字工具的情况。

  2. 实际案例分析

    • 案例一:Telegram 操作失误与纠正
      参与者 4 和研究员 3 来到 Telegram 站点,任务是通过提供的二维码加入 Telegram 群组并发布最喜欢站点的图片。参与者 4 写好消息后未按发送按钮就跳出对话。研究员 3 提示后,参与者 4 再次打开 Telegram 却误将图片发给了另一个聊天对象。研究员再次指出原消息仍在草稿中,参与者 4 最终理解并成功发送消息。
      这个案例表明老年人有完成任务的能力,但可能未意识到自己的错误。帮助老年人认识到犯错是正常的很重要,这也是将 Telegram 练习纳入演示套件的原因,因为老年人不仅在大的操作(如发送图片、打电话)上需要支持,在小细节上也需要帮助。
    • 案例二:Alexa 与机器人猫的不同体验
      参与者 3 在 Alexa 站点表现积极,她无视指令,展示自己使用 Alexa 的技能,如启动电台、停止音乐、设置定时器等,还分享最新技能。但在机器人猫站点,她却被动等待指令,在研究员提示下阅读指令后才完成让猫叫的任务,并表达对猫用途的担忧。
      这说明老年人对熟悉的工具能积极探索并分享,而对陌生工具可能需要
【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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