47、教学代理对学习的影响:信息传递功能的作用

教学代理对学习的影响:信息传递功能的作用

1. 引言

在过去20年里,屏幕教学代理的教学效果一直是备受关注的话题。教学代理是计算机屏幕上呈现的逼真角色,能在多媒体学习环境中为用户提供指导和支持。

1.1 相关理论与模型

  • PACU模型 :教学代理使用条件(PACU)框架包含四个条件,分别是教学代理实施的学习环境及其主题、与学习环境交互的学习者特征、教学代理执行的功能以及教学代理的设计。该模型可用于研究教学代理促进动机和学习成果的条件。
  • PALD模型 :教学代理设计层次(PALD)将教学代理的不同设计特征分为三个层次,即全局设计层(人类与非人类角色、静态与动画)、中等设计层(技术决策和角色选择)和细节设计层(年龄、性别、服装、体重等),高层决策依赖于低层决策。

1.2 教学代理的功能

教学代理可执行多种功能,如指导、激励或集中注意力等。根据Klauer的教学功能,教学代理的功能和角色可分为动机、信息、信息处理、存储和检索、信息传递、监控和指导等。以往研究表明,执行动机和信息功能的代理比仅提供单一支持的代理更有效,这表明不同功能的组合可能是提高学习成果的有效途径。

1.3 相关学习理论

  • 多媒体学习的认知理论 :基于认知科学的研究原则,适用于与动画教学代理一起学习的情况。
  • 社会代理理论 :该理论认为社交线索能激励学习者参与组织和整合的认知过程,这是多媒体学习认
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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