剑桥学习科学手册(第二版)读书笔记目录

《剑桥学习科学手册(第二版)》是学习科学领域的权威著作,涵盖认知科学、教育心理学等多个学科的交叉研究。本书关注如何在不同环境中促进学习,包括计算机支持的协作学习、元认知、认知学徒制等方面。通过分析协作、教育数据挖掘和学习分析等方法论,探讨基于问题的学习和共同学习的理论与实践,旨在将学习科学研究应用于课堂,激发兴趣、动机和参与度。

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学习科学的研究包含两个领域:1.真实情境下学习是如何产生的? 2.如何设计促进学习的学习环境?(例如:物理空间和虚拟空间,正式学习环境和非正式学习环境)。学习科学是多个学科的交叉,包括认知科学,计算机科学,教育心理学,人类学和应用语言学。学习科学也由多个学习理论支撑,包括:建构主义、社会建构主义、社会认知主义、社会文化主义等学习理论。

学习科学拥有两个国际期刊(SSCI索引):学习科学期刊国际计算机支持协作学习期刊

剑桥学习科学手册(The Cambridge Handbook of the Learning Sciences,Second Edition,R. Keith Sawyer)是一本系统介绍学习科学专业领域的百科全书。 本书的第一版出版于2006年,中文译本于2009年出版。本书第二版出版于2014年,中文译本尚未出版。本读书笔记记录的是我在阅读该书第二版英文原版的笔记。

本文关注的是计算机支持的协作学习、学习的认知、兴趣和动机。

引言:新的学习科学

第一部分 基础

2.学习科学的基础

4.元认知

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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