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教育机器人具有教学适用性、开放性、可扩展性和人机交互友好性等特点,在优化教与学方面具有很大潜能,但目前对教育机器人的功能分析仍不系统。为此,文章从用户体验视角,提出了包含表情动作、感知输入、机器人智能、社会互动等四个维度的教育机器人产品的功能分析框架,并在此基础上对国内外40个教育机器人产品进行了评测与分析。此外,文章还结合教学适用性和技术成熟度两个因素,从推动拟人发展、提升感知智能、聚焦真人智能、实现文化互动等角度对未来我国教育机器人产品的研发提出建议,以期为基于教育机器人的学习支持服务提供参考。 相似文献
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随着劳动力结构、家庭结构和工作特点的巨大变化,越来越多的研究者开始关注工作和家庭问题。国内外有关教师工作与家庭的研究主要从互动系统的视角和非互动系统的视角进行了深入探讨,本文从以上两个视角出发,分别就国内外相关研究的主要内容、主要研究方法等方面进行评析,同时对未来的研究走向进行了展望。 相似文献
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在随着机器人技术的发展,机器人进入了日常生产生活之中,给人们的生活提供了很多便利,如扫地机器人等。近年来,餐厅智能服务机器人也逐渐开始兴起,这种机器人的主要功能是为现代化的餐厅提供送餐、点餐等功能。针对自助餐厅的特点,设计一款智能服务机器人,携带各式菜品,按照固定的路线不断循环慢速行走,为顾客服务,可以降低服务人员的劳动强度,提高服务效率。 相似文献
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《实验技术与管理》2020,(1)
<正>智慧工厂创新创业实践平台是集成工业机器人、智能制造装备、机器视觉、工业物联网、工业生产大数据为一体的全自动化智慧工厂解决方案。是一个具有可拓展性、开放性的综合性创新创业实践平台。平台实现了完整的工业化实际生产场景,可为工业机器人、机械设计与制造、机械电子工程、自动化、计算机控制技术、电气工程、信息技术、材料成型、材料加工、生产管理等学科提供创新创业实践支撑。工业机器人模块主要由六关节机器人、SCARA机器人、直角三坐标机器人系统组成。可以开展工业机器人编程、工业机器人集成应用、工业机器人设计与制造、机器人运动学和动力学分析、机器人轨迹和路径规划等相关实训实践。 相似文献
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基础教育区域信息化现状及问题调查、分析和反思 总被引:7,自引:0,他引:7
本研究在对目前基础教育区域信息化现状和问题进行较为全面而深入调查的基础上,对引发问题的主要原因进行了深层次分析,并从区域宏观管理及决策的视角提出了解决问题的策略与建议,同时选择分析了实践中的两个典型个案,最后从研究者的视角,对一些关键性问题进行了反思。 相似文献
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智能教育产品的研发与应用是智能时代学习模式变革的核心驱动力,也是教育数字化转型的重要依托。当前智能教育产品的研发尚处于起步阶段,在实践应用过程中呈现出诸多问题,限制了智能教育产品应用成效的发挥,包括聚焦知识学习,忽视学生核心素养的培育;讨好式的服务供给,无法为学生提供系统化的学业问题解决方案;完全依赖数据进行教育决策,忽视机器智能服务的不确定性;“单向度”的机器智能应答,忽视学生的主观体验;缺乏伦理规约,导致学生对智能产品的误用和滥用。原因在于产品研发机构知识取向的应用目标、工具式的产品定位、对数据和算法的核心效用及其局限性认识不清晰、忽视学生对产品服务质量的反馈、缺乏对智能教育产品潜在风险的合理预期。未来智能教育产品的转型升级需要进一步完善面向智能教育产品的个性化自主学习理念;推动知识学习和素养培育双轮驱动的应用目标转型;实现主动智能、系统精准的学习服务供给;强化基于人机混合智能的科学化学习干预;构建人机智能双向互动的人机协同学习模式;完善绿色科学的智能教育产品伦理规约。 相似文献
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杨先碧 《聪明泉(少儿版)》2004,(8)
机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。按照这个定义,我们来看看机器人家族中的第一名吧。 第一台军用机器人高新技术大多首先出现在战场上,机器人的研究也不例外。早在第二次世界大战期间,德国人就研制出并使用了扫雷及反坦克用的遥控爆破车,美国则研制出了遥控飞行器,这些都是最早的机器人武器。 第一台工业机器人 1958年,恩格尔伯格建立了尤尼梅逊(Unimation)公司,并于1959年研制出了世界上第一台工业机器人。1… 相似文献
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论技术本科教育的内涵——基于技术教育与科学教育、工程教育的关系的视角 总被引:1,自引:0,他引:1
文章从技术教育与科学教育、工程教育的关系的视角厘清技术本科教育的内涵,认为技术本科教育主要是培养学生的技术应用能力,而这种技术应用能力主要包括:具有将技术创造原型进行具体化设计并组织实施于生产实践的能力;具有维护、监控实际技术系统,能够发现、分析和解决综合性复杂技术实践问题的能力;具有对基层技术员或业务员提供指导和咨询的能力;具有在服务领域运用专门知识与技术向特定顾客提供全面或综合性服务并承担相应责任的能力等. 相似文献
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《阅读与作文(高中版)》2014,(26)
正投资要点:1、智能装备机器人产业:未来制造业大势所趋,行业处于发展上升期。2、轨交设备:需求增加、政策托底使行业迎来较好的投资时点。智能化、自动化和数字化是未来制造业的发展方向,现阶段我国制造业正处于行业变革的关键时期,机器人产业面临着前所未有的发展机遇:人力成本的上升、劳动力人口的结构性短缺,以及"机器换人"规模效应的体现,使得制造成本降低均是驱动机器人产业高景气度的根本逻辑。产业结构升级驱动下的柔 相似文献
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设计了一个自追踪摄像头云台控制机器人实验。文章从人体的检测定位及云台控制方面阐述了系统的设计思路,利用机器视觉技术得到了人体目标在视角中的坐标,又对舵机进行了目标控制。追踪目标的过程最终以Mobile Net-SSD网络模型为基础,通过深度可分离的整合设计,改善了现有整合网络的复杂参数问题,从而优化了网络结构。后期将引导学生从改进本实验模型结构和图像预处理等方面提高最终算法的检测速度、检测准确率、识别准确率等。该实验设计涉及学科较为综合,功能扩展性好,实用性强,是机器人教学、机器学习实践与嵌入式系统相融合的创新实验项目。 相似文献
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黄颖 《大学.研究与评价》2021,(2)
开放数据背景下,大学图书馆数字资源服务既要从服务师生扩展至服务社会,又要实现全方位的数字化转换。实践过程中,部分高校图书馆存在若干问题,比如数字化覆盖范围有限,服务形式刻板;被动服务有余主动服务不足等。因此,新形势下高校图书馆数字资源服务优化既要在继承优良传统的基础上加快全数字化资源迁移进程,又要提升用户体验,提高主动服务、精准服务意识与能力,还要构建联动机制,实现多种系统、机制、形式的高度兼容。 相似文献
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服务机器人色标识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在机器人的位置色标检测系统中,如何提高颜色识别的鲁棒性是一个比较难解决的问题。针对这个问题,以全自主服务机器人为平台,提出了一种检测系统在部分结构化的环境中基于颜色学习的实时图像处理的方法。该方法已较好地应用在全自主服务机器人的视觉检测系统中。 相似文献
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教育数字化转型是一个系统性过程,不仅发生在学校内部,也发生在社会生活的各个层面。数字化转型在提升教育效率、拓展教育场景的同时,也引发了现代化风险。本文采用了田野民族志的研究方法,对生活在农村-县城-城市不同社会发展区域的祖-父-孙三代人进行观察和访谈,从普通人的视角阐述数字化转型带来的教育现实问题。研究发现数字化转型期的教育实践主体面临困境、混乱、妥协、矛盾与冲突等多种困扰,并进一步构建了数字化转型期教育主体技术异化问题的分析框架,从四个关键进程的视角提出了数字化转型期现代化风险的消解与治理策略,包括接纳数字化转型过程中的过程性偏差、明确治理主体与治理对象并设计治理规则、构建智能技术治理体系、开展数字化转型风险防范的教育社会实验等。 相似文献
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生成式人工智能推动智能社会加速演进,智能技术赋能教育正引发教育组织和服务模式的深刻变革。教学实践转向教师智能和机器智能的互补与融合,人机协同教学将成为未来主流教学方式,以适应智能时代个性化、高效率、包容性和多元化教学需求。为释放人机协同教学潜能,推动其安全有序发展,本研究基于“计算机作为社会行动者”理论和人机协同教学的探索实践,分析物理空间、虚拟空间和混合空间中人机协同教学的典型形态,界定人机协同教学的内涵和关键场景,构建人类教师与教育机器人、虚拟化身/代理和数字孪生有机联动的人机协同教学框架——iSTAR。该框架将人机协同教学的实践层次分为人使用机器、基本人机协作、双重人机协作和复杂人机协作四个级别,强调以人为本妥善规划人机协同教学路径,包括从数据采集到人机交互的全流程合理设计,机器使能规范、伦理与数字素养保障,以及社会实验驱动的技术准入、场景规范和影响评估等,以期为智能时代人机协同教学发展提供理论借鉴和行动指南。 相似文献
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代辛宇 《中阿科技论坛(中英文)》2021,(1):99-101
随着深度学习技术的飞速发展,以机器视觉、语音识别、自然语言处理为代表的人工智能技术得到了广泛的关注和应用。本文分析了人工智能技术特征,结合工业机器人系统需求,从机器视觉、预测性维护、强化学习等方面,研究了人工智能技术在工业机器人系统的应用,提出了人工智能在机器人系统中应用方向。 相似文献
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智能技术的快速发展和智能教育产品的逐渐成熟为个性化学习的实现提供了可靠保障。然而,“片面化”的智能诊断、“程式化”的教育干预、“投喂式”的服务供给、“机器主导”的教育决策阻碍了个性化学习目标的实现。要从本质上实现个性化学习,应该从“技术应用”“个体发展”和“人机关系”的视角对个性化学习进行重新审视:实现对学生的智能诊断和精准干预,强化智能技术对于教育的“赋能作用”;强调学生自我意识的唤醒、自我认知的强化和自主学习能力的提升,保障智能技术应用回归“育人”的本真;通过学生和机器的“博弈”,找到“机器智能干预”和“学生自主学习”的平衡点,实现人机协同学习生态的优化。在此基础上,围绕“学生自主学习—机器智能分析—机器智能干预—学生主观评判”构建了人机协同支持的个性化学习模型,以期勾勒智能时代个性化学习的未来图景。 相似文献