太空，中国人来了

根据学习任务的不同侧重,以意愿取向与随机分配相结合的原则,将学生分成若干学习小组,在确定小组研究课题的同时,把课题研究的不同侧面分配给每位组员。组员在组内协助完成任务的同时,为其他小组提供建议,并尝试获得他人的建议和帮助,最后选择适当的媒介,以小组为单位进行陈述、呈现。本学习活动方案借鉴苹果“实践单元”(UnitofPrac-tice,缩写为“UOP”),方案设计分为引导、情景、交互、任务、目标、工具和评价七部分。引导嫦娥奔月是祖先飞天的梦想,敦煌壁画也有仕女飞天的奇景,明代万户则把飞天付诸行动,他的壮举赢得世界的尊重(月球上…     

"人机交互"在高职院校信息化教学中的应用研究

在日常与学生共同学习的阶段,我们可以布置若干学习任务,将学生分配若干学习兴趣小组,每个兴趣小组负责一个学习任务.并且,选出各个兴趣小组的负责人,小组负责人再把学习任务平均分配给小组成员,由小组成员独自完成一个小任务.最后,小组负责人建立一个资源共享体系与小组成员共享,相互合作,共同完成一个完整的任务.     

任务驱动教学法在计算机语言教学中的探索

任务驱动教学法是建立在建构主义学习理论基础上的教学模式,将知识的学习放置于具体问题解决上来,通过学生自身或小组协作,来完成任务.在学习计算机编程的课程时,使用任务驱动法教学,可以大大提高教学效果,同时又能培养一种良好的团队精神,体现以学生的全面发展为中心的教育思想.     

“绿色学校环境管理”调查实录

前一段时间,在地理吕老师的指导下,我们班开展了一次以“绿色学校环境管理”为主题的研究性学习活动。全班同学分为七个研究小组,其中我所率领的D组主要负责对学校的一次性用品和环保再生纸的使用情况进行调查。下面就来介绍一下我们小组的调查过程、研究成果,以及这次活动给我们带来的收益。刚刚开始带领D组活动的时候,我觉得自己的组织能力还比较欠缺,但仍然希望能将这次调查活动搞得非常出色。首先,我和组员们并没有急于去开展调查工作,而是静下心来坐在一起制定出我们的调查计划和核心任务。经过组员之间的反复讨论和协商,我们终于明确…     

任务管理系统的开发

任务管理的主要功能是对各人员分配任务的进度进行跟踪管理。开发环境使用了eclipse、jetty,使用Java语言开发,开源MVC框架struts2,对象关系映射方案使用了Hibernate Annotation,IOC使用Spring,数据库使用了Mysql。系统将根据用户角色确定相应的操作权限,可以进行相应的操作。不同的角色可以跟踪不同的任务,普通用户仅可以查看分配给自己的任务,组长可以查看自己以及组员的任务信息。     

基于深度强化学习的空间众包任务分配策略

针对动态在线任务分配策略难以有效利用历史数据进行学习、同时未考虑当前决策对未来收益的影响的问题,提出基于深度强化学习的空间众包任务分配策略.首先,以最大化长期累积收益为优化目标,基于马尔科夫决策过程从单个众包工作者的角度建模,将任务分配问题转化为对状态动作价值Q的求解及工作者与任务的一对一分配.然后采用改进的深度强化学习算法对历史任务数据进行离线学习,构建关于Q值的预测模型.最后,动态在线分配过程中实时预测Q值,作为KM(Kuhn-Munkres)算法的边权,实现全局累积收益的最优分配.在出租车真实出行数据集上的实验表明,当工作者数量在一定规模内时,文中策略可提高长期累积收益.     

合作学习理论在植物生理学实验教学中的运用

合作学习是以认知理论和动机理论为基础,在教学过程中以学习小组为组织形式,教师与学生彼此通过协调的活动,共同完 成学习任务,并以小组总体表现为主要奖励依据的一种学习方式和教学策略。通过合作学习理论分析发现,植物生理学实验教学存 在与理论教学联系不紧密,理论知识与实验能力相割裂;教学内容设计缺乏科学性,学生处于被动学习地位;教学过程师生缺乏互 动,教学方法不利于学生掌握实验技能等问题,建议合理划分实验小组、增加小组成绩的评分方法,从而激发学生的学习积极性,提 高学生的综合能力,并且能够推动教师启发式教学和综合性实验等教学改革的实施。     

多无人机空中加油的最优会合航路规划

为了空中加油能面向多架无人机,本文提出了空中加油的三维最优会合航路规划算法.多架无人机分布在不同区域,需要加油机沿预定的规划航路飞行会合,以完成空中加油任务.由于加油机可同时服务的受油机数量有限,需要寻找最优分配策略将无人机预分配至不同加油区域与之会合.本文首先根据加、受油机在各加油区域的最短会合时间,将最优分配问题建模为整数线性规划问题,求解得到加油机与各无人机的最优会合点.随后,本文提出了三维空间Dubins路径延长算法,保证各无人机按照分配结果与加油机同时到达会合点.最后,分别针对二维和三维多架无人机空中加油任务进行仿真.仿真结果表明本文提出的最优会合航路规划算法得到的Dubins航路,可以保证空中加油会合任务在最短时间内完成.     

绩效最大化：合作学习的必然选择——信息技术课堂有效合作策略探析

所谓合作学习绩效,从管理学的角度看,是合作小组为实现教学目标而展现在不同层面上的有效输出,它包括个人绩效和组织绩效两个方面.能够快速解决问题,完成学习任务,达成学习目标,合作学习的绩效就高,反之合作学习的绩效就低.     

《机械效率复习》教学设计

创新整合点本着以学生为本,先学后教的原则,采用"翻转课堂"教学模式。设计课前自主学习任务单,方便学生根据学习任务单以的指导前置自主学习,以唤起学生对本课内容的深入思考和探索,并培养学生超前学习、自主学习的能力和习惯。中心组指导下的小组合作学习。为了使小组合作更有效,教师提前收取自主学习任务单以掌握学情,对中心组学生提出参与小组交流时的具体要求。通过小组交流解决了学生复习过程中个性化的问题,实现了大班额情况下的小班教学。     

VB教学中基于任务驱动的协作与竞争

VB程序设计课程是计算机专业课程,传统的教学模式难以激发学生的学习兴趣,在学习过程中产生畏难情绪,难以达到预期的学习效果。基于任务驱动的协作与竞争学习方法通过设计学生较感兴趣的任务,通过小组内合作,小组间竞争的方式来激发学习兴趣．在完成学习任务的同时培养学生间的团结合作与竞争精神。     

“任务驱动”法在计算机教学中的运用

在现代化的教学手段中,"任务驱动"法日益被教师所广泛应用,其主要是通过具体任务的实现为线索,将教学实际内容精心的设置在具体任务之中,然后把学生分成不同的小组来分派任务,以此理解与掌握学习的重点内容与难点内容。这种教学法是以学生的整个学习过程为核心的教学方式。"任务驱动"教学模式能够充分发挥广大教师的引导功能,优化日常教学的节奏,强化教学的实际效果,同时还可以提升学生学习的自主性与积极性。该文以"任务驱动"法在计算机教学中的必要性为出发点,探讨"任务驱动"法在计算机教学中的实施,分析"任务驱动"法运用于计算机教学过程中应注意的问题。     

面向智能工厂原料供应环节的多机器人任务分配方法

智能工厂下的动态定制生产带来了原料供应的动态变化，需要更加灵活的供应解决方案，在此，我们考虑任务需求和运行距离等因素，建立一个以最大化供应问题收益为目标的智能工厂供应任务优化模型，将原料供应转化为一个多机器人任务分配问题的变体，提出一种多机器人协作的原料供应解决方案，基于贪婪选择策略，产生满足当前各任务要求的供应机器人划分；运用博弈论的纳什平衡概念为任务划分寻求平衡解，进一步提升分配质量.实验表明，所提出算法能够面对不同规模的供应任务，在保证分配质量的同时在极短的时间内给出供应分配方案.     

利用网络开展小组合作学习

合作学习是新课标倡导的学习方式之一,它挑战了教师一言堂的专制,同时在课堂上给学生提供了自主、合作的机会。在传统教学中进行小组合作学习,部分教师片面追求小组合作的形式,目标不明确,任务不具体,往往是优秀学生的意见代替小组意见,少     

基于强化学习的边缘计算网络资源在线分配方法

针对边缘计算应用对实时性的要求,引入软件定义网络和网络功能虚拟化技术对边缘计算网络进行重构.基于此,考虑以最大化长期平均实时任务处理成功率为目标的计算和通信资源在线分配问题.通过建立马尔可夫决策过程模型,提出基于Q学习的资源在线分配方法.Q学习在状态动作空间较大时内存占用大且会发生维度灾难,鉴于此,进一步提出基于DQN的资源在线分配方法.实验结果表明,所提出算法能够较快收敛,且DQN算法相较于Q学习和其他基准方法能够获得更高的实时任务处理成功率.     

利用网络开展小组合作学习

“合作学习”是新课标倡导的学习方式之一,它挑战了教师“一言堂”的专制,同时在课堂上给学生提供了自主、合作的机会。在传统教学中进行小组合作学习,部分教师片面追求小组合作的形式,目标不明确,任务不具体,往往是优秀学生的意见代替小组意见,     

注意力分配策略对界面任务绩效和视觉行为的影响机制

在工程领域, 作业人员通常需要面对刺激分布不均的复杂信息界面, 并执行相关的交互任务. 作业人员的视觉注意力分配已被证明与任务绩效密切相关, 但对于复杂界面中基于不同信息分配策略的多优先级刺激对作业人员的视觉注意力分配及任务绩效间的潜在联系仍亟待研究. 对此, 本文基于多优先级注意力分配策略实验对作业人员在不同负荷条件下的任务绩效和视觉行为的影响机制展开研究. 实验结果表明, 差异性的分配策略和信息优先级划分提升了任务绩效表现, 不同分配策略和优先级划分条件下的视觉行为存在显著差异, 并受脑力负荷的影响. 该结论能够为人机交互界面的设计和优化提供参考, 从而提高作业人员在任务中的绩效表现.     

实时异构系统的动态分批优化调度算法

提出了一种实时异构系统的动态分批优化调度算法,该算法采用的是在每次扩充当前局部调度时,按一定规则在待调度的任务集中选取一批任务,对该批任务中的每项任务在每个处理器上的运行综合各种因素构造目标函数,将问题转化为非平衡分配问题,一次性为这些任务都分配一个处理器或为每个处理器分配一项任务,使得这种分配具有最好的“合适性”,以增大未被调度任务的可行性.这种方法有效地提高了算法调度成功率.同时,为了评估该算法的性能,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与老算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,新算法优于老算法.     

人卫慕课联合雨课堂在"X线检查技术"课程中的教学应用研究

X线检查技术是影像技术专业医学生必修专业课程,作者将已录制并在人卫慕课上线的X线摄影检查技术相关课程资源与雨课堂相结合,以问题为中心,以任务为导向,通过小组合作的方式进行探究式学习,对影像技术专业高职学生的课程教学进行改革.结果显示,该教学模式在提高学生理论水平的同时兼顾了对学生职业素质和应用能力的培养,并为多元化考核...     

考虑时序约束的多智能体协同任务分配

研究多智能体系统的多目标多任务分配问题, 考虑任务之间的时序关系, 建立分布式任务分配模型. 扩展了一致性包算法(CBBA), 按优先级将目标任务归入不同层级, 各智能体在构建任务包和任务路径时, 只将分配过高阶段任务的目标添加至相应的任务包和任务路径中, 从而保证目标任务时序约束的同时, 保持了CBBA算法的特性. 与多任务分配问题经典算法的比对实验表明, 所提出的改进算法求解结果稳定可靠, 运行时间优于经典算法.