简介:该研究以高中信息技术课堂为依托,对学生的自主学习能力进行分析,通过有针对性地开展自主学习教学模式训练,促进学生自主学习能力的提高和发展。研究采用了质性研究与量化研究相结合的方式,主要采用访谈法、调查问卷法、行动研究法。研究流程为:设计→行动→数据分析与反思→结论。通过对比、分析实验组和控制组的前后测成绩,呈现出信息技术自主学习教学模式对自主学习能力几个维度的影响。另外,在研究过程中,为了更客观地衡量学生的自主学习能力,减少调查问卷自身带来的偏差,该研究还综合考察了班主任和主要任课教师对学生的评价和学生的信息技术作品、考试成绩,作为对量表结论的重要补充。
简介:研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进岛深度Q网络(DeepQ-lesrningNet-work,DQN)算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况,改进奖利机制,增知实时奖惩作为补充,解决学习耗时长和练不稳定的问题:采用相对角度、位置金和距离等信息,相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法/可视图法等传统人为策略避障算法,深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力,因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。
简介:我们学院的培养目标“培养有爱心,有责任心,有一技之长,通晓一门外语的国际实用型人才”。英语作为我们学院的特色教学之一,深入到每个专业,每个班级,要求每一个同学都能在一个良好的英语学习氛围内学习基础英语和专门用途英语。然而现代教育资源分布的不平衡,人们对教育服务需求又越来越大。当今随着计算机网络的发展,在线自主学习已经是各个高校课程学习的一个重要组成部分,因为在这样的平台上,可以让学生灵活把握自己的学习时间和学习进度,有针对性地进行学习,提高英语学习兴趣,利用开放的互联网资源进行学习。本文结合作者的实际开发过程,重点介绍平台的主要功能和开发中使用到的相关技术。