“四何”问题的理解

理解与应用:教育中的'四何'问题探究

    随着对Cop实验项目的不断接触、深入与探索,“四何”问题越来越清晰的呈现在面前。

        首先,你要清楚“四何”的内容:是何?为何?如何?若何?是针对老师提问的类型来界定的,从字面来理解,前三个比较好理解,简单表述为“是什么?”“为什么?”“怎么样?”但加上一个“若何”就糊涂了。

    用我的理解,“四何”可这样定义:是何?指的是眼前的事实,直来直去;而为何?则趋于推理性问题,深一层;如何?运用技能的生成;若何?则是一种假设与联想。用简单的一个例子来说明:

    比如研究一下校园里“法桐树”。它是哪一类品种?查事实,这就是“是何”问题;它为什么秋天会落叶?这是“为何”问题;它能做适宜做哪些家具?这是“如何”问题;假如它到南方去生长,会是怎样的?这就是“若何”问题。

    眼前一个水杯,我们把它“四何”一下。这水杯是什么品牌的?用什么材质做的?“是何”问题;它为什么能保温?“为何”问题;它能保温多长时间?能容纳多少水?“如何”问题;把它放在雪地中,还能保温吗?涉及到假设或创新的,那就是“若何”问题。

    目前,我们学校“目标导控下的整合性课堂教学”要求有背景音乐,我们不妨把它“四何”一下:它来自哪里?有先例用在课堂上吗?“是何”问题;它在课堂上为什么能辅助教学?与电影中的背景音乐有什么类似?“为何”问题;什么样的节奏和音量大小的背景音乐在课堂上才是最适宜的?“如何”问题;摇滚音乐能否用在课堂教学中?“若何”问题。

    “四何”问题与我们目前所提的“教学目标叙写方式”有部分类似之处:干什么----怎样干----干到什么程度。只是少了个“若何”一步。但与崮山中学“四化”教学流程是高度融合的:内容目标化(是何)----目标任务化(为何)----任务问题化(如何)----问题生成化(若何)。虽有点牵强附会,但终归天下大道归一处,万事万物总是相辅相成,紧密联系的,彼此相通不足为怪。

    课堂教学中,我们要善于在“如何”和“若何”上下工夫,如同崮山中学的课堂教学要在“任务问题化”和“问题生成化”上下大气力,努力培养学生的“问题深究能力”和“创新问题意识”,增强学生的动手操作能力与实践创新能力,培养学生的发散思维,灌输“只有想不到,没有做不到”的观念,我们的教育教学才会不偏离方向,才能培养出适应时代要求的人才。

    “是何,为何,如何,若何”有点绕口,并不容易马上理解,但它们却是从思维的直线向交叉再向三维方向发展的一个符号而已,只要我们触及学生的灵魂,让思维发散,不断地让思维碰撞出火花,也就理解了“四何”终究是什么。

表格举例说明“四何”是什么?

四何问题

描述形式

举例说明(今天的天气)

是何

事实描述

今天小雪到中雪

为何

推理描述

为什么会下雪?

如何

技能描述

怎样判断和区分中雪还是大雪?

若何

创新描述

假如下的雪不是白色会怎样?

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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