60、远程实验助力电子学习:学生能力与态度的元分析

远程实验助力电子学习:学生能力与态度的元分析

1. 引言

教育技术领域一直在研究如何让教师帮助学生获得与技术概念相关的实践知识。近年来,教学实践不断改进,除了传统的黑板教学,还借助计算机、多媒体材料、模拟、游戏、智能手机和混合现实等沉浸式技术来提升学生学习效果。

在电子工程领域,“做中学”至关重要,因为电子问题解决与物理概念紧密相关,涉及复杂空间过程的可视化和图表、概念的操作。工程教育通过实践学习帮助学生理解基础知识,研究人员也在探索新方法提升学生的概念理解和学习动力。

随着新冠疫情导致教学从线下转向线上,电子工程教育中更多地采用了新兴技术。本文研究了将基础电子工程课程与虚拟实验室(VLabs)结合进行远程实验后,学生的态度和能力。研究旨在回答两个问题:
- 研究问题 1:通过集成远程实验学习电子基础知识,与实际动手实验室实验相比,学生的学习效果是否有显著差异?
- 研究问题 2:学生对所采用的虚拟系统在用户界面、虚拟环境行为、环境提供的可视化以及实验室管理员的作用等方面有何反应?

2. 基础电子课程对工程本科专业的重要性

基础电子课程旨在让新生熟悉电子元件(如二极管和晶体管)及其在电路(如整流器、电压调节器和放大器)中的功能和应用,还介绍数字电子学中的逻辑门和集成电路概念。

学习该课程后,学生应具备通过实验探索物理系统、收集和分析数据、识别不确定性来源并根据电子基本原理解释结果的能力。通常,该课程的理论教学后会安排实验室实践。如今,采用混合模式,理论课程通过在线平台授课,实践实验通过 VLabs 进行。课程内容包括半导体二极管及其应用、晶体管及其应用、数字电子学和逻辑电路等。

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值