教师无法上课需要在线授课?这些工具帮你更好的高效完成教学!

本文介绍了几款帮助教师更好地完成网络教学的工具,包括坚果云收件箱、希沃白板、阿里钉钉和Camtasia等,这些工具可以有效解决远程教学下的作业收取、课件制作、远程授课和屏幕录制等问题。

远程教学下,教师的教学方式也发生了很大的变化,从原来的课堂教学转换到网络教学,很多老师还没适应,但是为了教学又不得不适应。今天就介绍几款工具,帮助老师更好的完成网路教学。

在线收作业神器:坚果云收件箱

坚果云收件箱可以帮助老师快速的收取学生的作业,在远程教学的环境下,老师收取和检查作业变得非常的困难。使用坚果云收件箱可以帮助老师快速收取文件,学生把自己做的作业拍照之后直接上传就可以了。并且除了支持网页使用,还有微信小程序,可以在微信直接发送文件。以前这个工具在收取文件的时候,需要提交者进行登录,但是在有人反映过这个操作比较复杂之后,坚果云收件箱可以在不登录的情况下上传文件,大大简化了收取文件的过程。

远程授课神器:希沃白板

希沃白板是一个非常好用的授课工具,可以使用希沃白板制作课件,远程教学,录制课程之后分享链接给学生观看。老师可以在电脑前进行教学,学生可以直接在电脑或者微信上就可以直接观看,甚至不需要下载专门的软件,并且希沃白板使用起来也完全免费,上手起来也非常的简单。

远程授课利器:阿里钉钉

阿里钉钉是一款远程办公软件,他主要的面向对象是一些公司或者机构使用。不过最近也有很多老师使用阿里钉钉进行授课,阿里钉钉凭借着阿里云服务的强大性能,流畅性和稳定性非常的优秀。在面对如此庞大的教学需求,很多的在线教育软件都出现了崩溃或者延迟的现象,而阿里钉钉依然保持稳定。

教师录课神器:Camtasia

这是一款十分强大的屏幕录制软件,并且伴随着强大的后期处理能力。我们可以使用这款软件,很好的录制我们在电脑上的授课过程,在录制之后可以导入到软件中,进行后期的处理和加工。非常的适合录制微课或者教学过程,除了本身强大的录制功能之外,它的编辑功能也相当于一个专业的非线性编辑软件。

流程图/演示图绘制:坚果云绘图,ProcessOn

在教学的过程,我们难免要绘制一些演示图像,对于一些不是过于复杂的,可以用坚果云绘图、ProcessOn来进行绘制,对于稍微复杂一点的,可以使用visio或者亿图图示进行绘制。对于一般教学来说,坚果云绘图足够使用,只要安装坚果云这款软件,就可以轻松的使用坚果云来进行绘图,并且功能完全免费。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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