一、运动合成示教板的制作与演示（论文文献综述）
教育部[1]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中进行了进一步梳理教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
钱忠华[2]（2004）在《计算机模拟课件与普通物理演示实验关系的探讨与应用》文中指出随着信息技术的发展，计算机模拟演示以其鲜明的显示特色，为物理过程、规律的剖析提供了一个有效的可视化手段，在物理教学特别是高校普通物理教学中的作用不断提高。它已日益成为物理课堂教学中除实物演示之外的又一种重要的演示手段。 本文通过分析当前物理课堂教学中对实物演示和计算机模拟演示在认识、设计与使用上普遍存在的一些问题；在分析了物理实物演示和计算机模拟演示各自的功能和特点的基础上，指出了两者各自的局限与不足；探讨了物理实物演示与计算机模拟演示二者的关系以及在实际物理课堂教学中二者如何配合使用的方法。 以此为依据，设计、实现了几个典型的大学普通物理演示实验的计算机模拟课件，其中在《偏振光干涉模拟》中应用“轴测投影法”成功地实现了偏振光及其相干过程的三维动态模拟，设计了与“偏振光干涉”光学实物演示相配合的课堂演示方案并将在实际课堂教学中投入使用。
马宪春[3]（2004）在《学习技术系统设计》文中提出学习技术系统设计是关于如何设计学习技术系统的研究，具体涉及有关“什么是学习”、“什么是技术”、“什么是设计”，以及“什么是学习技术系统”等概念和知识。 一般而言，技术是人们利用相应的工具作用于对象之上实现特定目标的能力，而学习技术则是指学习者利用相应的学习工具作用于学习对象之上实现特定学习目标的能力。为此，学习者、学习工具和学习对象就成了学习技术系统的基本三要素。在一定的学习环境之中，学习者、学习工具和学习对象之间的相互作用过程就是学习者的学习过程，这个过程的结果是学习者获得了知识、增长了技能、改造了品格。 设计是指人们头脑中设想、计划、构思等过程，是一种思维活动过程，可以用某种形式表现出来。任何设计的目的都是为了最优化地解决问题和最大限度地满足实际需要。学习技术系统设计的目的就是为了最优化地解决学习者在学习过程中遇到的问题和最大限度地满足学习者在学习上的需要，同时也是更好地为学习者的学习服务。学习技术系统设计的主要内容包括学习技术系统三要素、学习环境和学习过程，重点是在此基础上对学习模式的设计和研究。 本研究论文主要分四个大部分：第一部分涉及技术、学习、设计、以及学习技术系统设计等基本概念，也是本研究的逻辑起点；第二部分涵盖了对学习技术系统全部主要要素和环境的描述和分析，属于解构部分；第三部分是核心部分，重点是进行学习模式的分析和设计；第四部分是综合运用，属于理论与实践的结合部分。论文的各章内容简介如下： 第一章 概述：定义了学习技术的概念，并由此推演了学习技术系统的要素及关系，从宏观上建立了学习技术系统的结构框架。 第二章 学习者：着重分析和描述了学习者的知识、能力、学习动机和学习风格等内容。 第三章 学习资源：分析了现有各种对资源，尤其是学习资源，的主要定义，在约束了“泛资源”的条件下，给出了学习资源的界定，并对学习资源进行了详细分类。 第四章 学习工具：从人体（身、心两方面）和人体功能的延展两个角度全面细致地对学习工具进行了分类，并把计算机（及外设）和人脑（及身体）作了深入的比较，为研究学习过程和设计学习工具奠定了基础。 第五章 学习环境：重新对环境及学习环境做了界定，分析了学习环境的类型及作用，为有的放矢地进行学习设计提供了理论基础。同时也分析了环境、资源、工具的之间的关系。 第六章 学习过程模式：综合分析了现有的学习过程模式优缺点及相互矛盾之处；以最新的神经生理学和心理学成果为基础，并应用计算机科学的研究方法，设计了“学习过程的元控制模式”；提出记忆的“快速通道假说”，在学习上具有重要的实践意义；用“元控制系统”和“运算系统”解释记忆的控制和编码问题，它们相当于计算机的CPU；用“学习过程的元控制模式”解释了现存的一些矛盾问题。 第七章 理想化学习技术系统建模：是理论在学习技术系统设计中的具体运用。提出了理想化学习的基本假设和理想化学习技术系统的设计原则。并根华东师大2004据设计原则给出了系统实现的几个案例。
许扬[4]（2019）在《基于人机交互的机器人示教研究》文中指出近几年机器人技术得到了快速的发展,机器人现在具有各种能力来完成不同的任务,例如:医疗机器人,工业机器人和太空探测器。但机器人自身应对不确定环境仍存在很多挑战。当前的人工智能技术不支持机器人在没有示教编程的情况下在未知的环境下完成新任务。在传统的机器人示教方法,需要专业人员使用示教器进行编程,之后机器人才可以掌握具体的工作技能。显然,这种方法过于耗时且效率低,无法适应需要经常更新技能的任务。为提高机器人的学习能力,在机器人示教的研究领域中越来越多的人研究示范学习。通过示范学习,机器人能够通过观察人类示范者的运动行为,学习完成某一个任务的运动技能。本文围绕基于人机交互的机器人示教展开研究,主要工作为:（1）基于视觉交互和神经网络的人型机器人示教:搭建由机器人仿真软件V-REP和人体捕捉设备Kinect传感器组成的机器人示教系统,它允许人类示范者以直观的身体动作对人型机器人进行示教。具体来讲,系统通过Kinect传感器捕捉人体骨骼信息,去控制V-REP中的仿真机器人,同时记录相关的示教数据。然后基于RBF神经网络的学习算法对示教数据进行编码学习,让机器人在多次示教训练中学习技能。实验结果表明,虚拟仿真环境中和物理世界中的机器人都能够通过视觉交互学习示范者的动作技能。（2）基于混合现实的机械臂示教:针对工业机械臂搭建一种基于混合现实的机器人示教系统,它允许人类示范者对远程的机器人进行示教,并具有临场感交互体验。具体来讲,通过LEAP Motion控制捕捉示范者的手势与手掌位置信息,并转化为位置控制指令去控制远端的机械臂。通过双目视觉捕捉机器人及其工作环境的场景,和手掌的虚拟模型融合成混合现实场景传输到虚拟现实头盔中,为示范者提供实时视觉反馈。这里使用极限学习机从训练数据生成新的轨迹。实验结果表明,基于混合现实的机器人示教系统具有更加真实,自然的交互体验。（3）基于sEMG估计的疲劳度在机器人示教中的研究:针对物理人机交互过程中人类示范者产生疲劳影响机器人示教的结果问题,提出了加权高斯混合模型学习算法对疲劳因子进行补偿。首先通过周期性的动作记录人体的sEMG信号,对肌肉疲劳现象进行识别,并提出相应的疲劳度指标进行量化。然后在多次示教的过程中,通过跟踪所提出的特征随时间的变化来获取人类示范者的疲劳状态。提出了加权高斯混合模型算法,将肌肉疲劳指标作为每次示教实验的权重,对训练数据进行编码与学习。实验结果表明,机器人可以成功地完成示教任务,生成的轨迹更接近于非疲劳条件下的训练轨迹。
张宏达[5]（2020）在《基于球杆示教笔的机器人轨迹演示编程系统研究》文中研究说明随着工业机器人市场规模的不断扩大,其应用领域也不断扩展。在焊接、激光切割以及喷涂等新兴的工业机器人应用领域,传统的机器人轨迹编程方式,例如示教器编程和人工拖拽示教,具有技术门槛高、编程效率低等缺点,不能满足此类行业小批量、短周期、款式种类多的加工特点,成为了工业机器人进一步应用推广的一道门槛。针对传统的工业机器人轨迹编程方式复杂低效的问题,本文对机器人演示编程（Robot programming by demonstration,RPD）研究领域进行了深入研究,设计并开发了一种基于球杆示教笔的机器人轨迹演示编程系统。通过设计的球杆示教笔和机器视觉算法,实现了高效的轨迹编程示教。系统基于机器人操作系统（Robot operating system,ROS）平台开发,并配有图形交互界面和手势交互界面,具有良好的可扩展性和用户友好性。根据示教任务需求,设计了一种结构简单、成本低廉的球杆示教笔,提出了基于机器视觉捕捉示教笔轨迹的示教方案。使用Kinect相机采集机器人工作空间的点云数据,设计算法从点云数据中提取示教笔的位姿信息。结合标定后的相机外参数,获得标记物在机器人基坐标系下的位姿信息,并通过ROS下的rviz工具实现编程轨迹的可视化。根据系统的工作流程,设计系统的控制策略以满足示教任务需求,通过对示教笔位姿的不断采样,获得示教轨迹上连续的轨迹点。通过多线程编程方法,将ROS节点封装在Qt界面进程的线程中,设计并开发系统图形界面。利用Move It功能包对轨迹进行规划,并驱动UR5机器人复现示教轨迹。为进一步提高系统交互的友好性,设计并开发了基于图像识别的手势识别交互模块。根据系统需求合理设计了7控制手势,并采集手势数据集。使用数据集对改进的Let Net-5网络进行训练,并利用训练后的网络模型开发系统的手势识别模块,实现手势交互功能。系统功能验证及性能评估实验。实验以UR机器人的CB3控制器提供的拖拽示教轨迹编程功能为参考,从编程效率和编程精度两方面对系统性能进行评估。
施祝斌[6]（2003）在《船舶轮机模拟器技术发展研究》文中研究说明船舶动力装置是船舶的核心，船舶轮机模拟器（Harine Engine Room Simulator，以下简称轮机模拟器）作为现代航海教育设施能有效、快速地培养现代轮机管理人员已为实践所证明，并成为国际国内航海界的共识。国际海事组织（IMO）在1995年新修订的海员培训、发证和值班标准国际公约（STCW78／95公约）中多次强调了轮机模拟器的作用，并就其在航海训练中的应用作出了明确的强制性与建议性规定，我国国家海事局也在新制定的“海船船员适任考试和评估大纲”中明确规定了轮机模拟器培训的评估项目。 航海技术先进的国家七十年代就开始研究试用轮机模拟器，但那时轮机模拟器仅是一台小型或微机支撑的台式训练机。随着计算机技术的发展，轮机模拟器不断地推陈出新，80年代中期已发展成为多微机仿真系统，训练的场所和硬件设施也逐步与实船相对应，90年代起网络化技术运用于轮模拟器，不但将船舶机舱设备和舱室用计算机网络进行数据联络，并且扩展了学生训练站的子网络。由于功能的不断完善，轮机模拟器在船员教育和培训中的作用越来越大，轮机模拟器的研制与开发也越来越受到国内外航海界的关注。我国在这方面虽然起步较晚，但在九十年代后期研制的轮机模拟器也基本上达到了国际水平，我国的航海院校正逐步采用模拟器开展船员教育和培训。但是，由于轮机模拟器仿真技术综合了计算机、网络技术、图形图像技术、多媒体、软件工程、信息处理、自动控制等多个高新技术领域的知识，仿真系统受到了其特有的制约条件、运行环境和训练要求的影响，现行轮机模拟器在应用中还存在着许多问题，如：轮机模拟器系统工作稳定性差，故障率高；视景装置落后，训练中见不到机舱真面目；示教板不能用三维动画来显示设备运行状态，不能更换动态流程图等。这些问题影响了教学和培训的效果，制约了轮模拟器应用价值的发挥。本文就针对现行轮机模拟器存在的几个重要问题进行了技术发展研究，探索性地提出了技术改进方法，以使轮机模拟器功能更全，使用效率更高。 本文研究的内容有：（1）通过对轮机模拟器网络结构研究，提出采用以交换机为中心的星型网络结构；（2）综合应用虚拟现实技术、仿真技术、计算机图形技术，设计一个具有高智能化的轮机仿真系统；（3）应用大屏幕投影和计算机图形技术，设计轮机模拟器动态示教流程图；（4）研究轮机模似器故障的智能诊断，使仿真系统能提前对故障发生预警。值得指出的是，本文的研究探讨也许不完全成熟，但本着改进轮机模拟器技术应用和力图创新的思想，通过研究对扩大轮机模拟器培训规模、缩短培训周期、增强运行稳定性、提高培训D效果可能起到一定的推动作用。
陆玄鸣[7]（2019）在《气压驱动软体人工舌头的研究》文中研究表明软体人工舌头在发音示教装置和类人机器人说话时的真实感提升方面都起着重要的作用。但是,由于过去人们对人工舌头的作用认识不足以及技术上存在诸多困难,目前还没有满足人们所需的产品可用,这给非器质性聋哑人的发音训练带来了很多不便,也使类人机器人说话时的真实感有所欠缺。为了解决这一问题,课题围绕软体人工舌头的实际需求展开了理论和试验研究。通过研究提出并实现了夹层阵列腔室气驱新结构软体人工舌头。在气压驱动的扁平舌头结构中采用中间约束夹层分隔上、下易变形舌面的结构并约束夹层的伸展变形,可柔顺地实现舌头的上、下弯曲变形;采用阵列式气压驱动多腔室结构,既能有效实现舌面的可控组合变形,又能很好抑制单腔室结构下的软体舌面的不可控整体膨胀,通过组合控制可实现舌面向上弯曲、向下弯曲、伸长、沟槽式弯曲以及扭转等基本变形形态。为了实现人工舌头的柔顺气压驱动,设计了计算机控制的气压驱动控制系统。通过仿真分析了新型气驱软体舌头的舌形形态及其基本参数,为新型软体人工舌头的制作和舌形变化功能的实现奠定了基础。为了控制阵列腔室构成的复杂组合变形单元所产生的软体舌面变形,基于连续介质力学的理论,建立了软体人工舌头基体变形的力学模型,获得了人工舌头在充气变形时气腔内的气压值与变形量之间的对应关系,其中包括向上、向下弯曲变形中气压值与弯曲角度之间的关系,以及伸长变形中气压值与伸长率之间的关系;在此基础上,通过控制关键几何点位的位置,采用插值拟合的曲面构造方法实现了对舌面几何形状的构建和位置参数的控制。研究并实现了基于力学模型、曲面拟合方法以及双层式前馈人工神经网络的软体舌面控制模型,用于控制人工舌头的各种变形形态,并结合有限元仿真和MATLAB空间参数曲面绘制的方法模拟了人工舌头演示发音的工作过程。利用3D打印技术制造的模具和硅胶在常温下的浇注成型,完成了对人工舌头样机的制作,并通过电气比例阀和数据采集卡实现了人工舌头气驱与电控系统的整合,使之成为一套完整的用于驱动和控制人工舌头运动的气驱系统。基于三维激光静态扫描与光学动态跟踪（OptiTrack）方法,建立了软体人工舌头的特性试验和功能性验证试验平台并开展了相关试验。特性试验的结果表明,人工舌头能实现向上弯曲、向下弯曲、伸长、沟槽式弯曲以及扭转等基本变形形态。舌形测试试验的结果显示:用于获取目标舌形对应输入气压的两个预测模块均具有较好的预测输入气压的能力,其中基于变形模型的模块,在变形达到稳定之后,理论预测数据与真实试验数据之间的相对误差仅为9.5%（弯曲变形）和1.6%（伸长变形）,而基于试验数据训练的双层式前馈人工神经网络模块的预测曲线与真实试验曲线也具有较高的重合度,两者差异可忽略不计;人工舌头在演示发音时各部分的最大位移量超过20 mm,最快响应时间仅0.12 s,基本能够达到或接近相关技术需求;利用曲面插值的方法拟合的舌面曲面与实际舌面也具有很高的重合度。通过重复性精度试验的验证,人工舌头在短期内具有较高的舌形保持能力,并能长期保持较高的变形可重复性,变形量的波动误差最小仅有0.1 mm左右,与变形量本身相比可忽略不计。
白杨[8]（2020）在《机器人演示编程的示教动作识别与定位方法研究》文中认为随着工业机器人在工业生产中的大量应用,其工作方向已从基本的机械加工和简单协助技术人员,演变成了基于人机交互作用完成不同环境下的复杂任务,机器人编程技术已成研究热点。论文以机器人演示编程为研究对象,针对传统演示方式编程部署时间长、人机交互能力差和使用门槛高等问题,以轨迹示教任务为例,研究基于手势识别轨迹生成方法改进及应用,结合工业机器人和视觉传感器,实现机器人与操作人员的自然交互、快速示教目的。在手势识别方面,首先分别针对演示编程技术与基于手势识别的人机交互技术进行了国内外研究调研,结合机器人的实际应用场景进行设备选择,建立整体组织框架;其次提出了基于肤色分割与CNN结合的手势识别方法,通过利用肤色模型提取手势相关信息,将手势图片输入RGB与YCbC混合肤色空间去除非肤色区域,再将分割得到图像进行腐蚀处理、扩张处理和高斯滤波以平滑噪音,以突出轮廓和边缘,最后进行二值化得到手势图像;利用Keras自建CNN模型进行特征提取并得到手势识别模型;在Marcel数据集上进行验证实验,并且针对开源手势样本,较少的情况,自行采集图像构建手势样本库进行训练与测试,通过实验验证该方法的可靠性,可用于进行人机交互。在目标跟踪方面,研究了基于3D信息的目标跟踪,将点云算法应用于机器人轨迹生成,采用颜色识别的方法分割出示教器上的颜色标记,并利用Euclidean算法完成目标点云聚类,最后采用RANSAC算法进行点云拟合,达到对目标颜色标记的跟踪,通过实验验证该方法对实际工作环境中的颜色标记跟踪稳定可靠,可以用于轨迹生成。以UR5机器人为研究对象,对其进行位置描述与姿态描述,以确定颜色标记在空间中的位置与姿态信息,通过齐次变换矩阵将相机坐标系下颜色标记的位姿转换到机器人坐标系中,基于目标跟踪方法引导机器人末端完成轨迹生成;最后基于ROS（Robot Operation System）完成机器人示教编程框架的建立,通过设计用于手势识别、用于读取UR机器人当前关节角度、用于处理接收到的手势消息以及在任务演示和执行之间切换阶段和用于向机器人控制器发送关节角度以移动机器人的四个主要节点,将前三章算法应用于该框架,完成基于手势识别的轨迹生成方法;利用QT完成人机交互界面的设计,采用该平台的信号与槽（signals and slots）机制完成开发,并以UR5机器人为对象进行了人机交互实验。
魏忠华[9]（2008）在《数学教学工具研究》文中指出数学教学工具是数学教学过程中的重要要素。随着数学教学工具的不断更新和丰富,对数学教学观念的变革、教学模式的改革、教学过程的整体优化及数学教学效率和效果的提高等方面的影响也越来越大。在数学教学中,各种数学教学工具的优势如何?数学教师该如何选择合适的数学教学工具?数学教师又该如何将各种数学教学工具的优势综合起来?本文在对大量文献研究的基础上针对这几个问题展开了论述。全文主体共分五部分:1.常规数学教学工具。该部分对数学教学中的常规数学教学工具进行了介绍,并对其中常用的几种数学教学工具:算盘、尺、规、黑板、实物和模型进行了较详细的论述。其内容包括:几种数学教学工具的由来、数学教学作用及教学案例等。2.现代数学教学工具。该部分对数学教学中的现代数学教学工具进行了介绍,并对其中常用的几种数学教学工具:幻灯机、投影仪、绘图计算器和计算机多媒体进行了较详细的论述。其内容包括:几种数学教学工具的由来、数学教学作用及教学案例等。3.数学教学中的软件。该部分对数学教学中的数学教育软件和数学软件进行了介绍,并对在中学数学教学中应用比较多的几何画板、“Z+Z”智能教育平台进行了较详细的论述。其内容包括:两种软件的由来、一般功能、数学教学作用及教学案例等。4.自制数学教学工具。该部分对自制数学教学工具进行了较为详细的论述。其内容包括:自制数学教学工具的含义、数学教学作用、自制数学教学工具的要求以及一些自制数学教学工具的案例。5.数学教学工具的应用指导。该部分对常规数学教学工具与现代数学教学工具的关系,影响教师选择数学教学工具的因素,数学教学工具选择的模型以及数学教学工具选择的原则进行了介绍。
杨晓燕[10]（2019）在《中学物理自制教具设计制作的案例研究》文中指出自制教具可以很大程度上提高中学物理课堂演示实验教学的有效性,是国内外教育领域的研究热点。然而,现阶段大多数自制教具方面的研究都比较宽泛,对自制教具的具体实践的研究较少,对与现代化技术相结合的自制教具的实践案例研究更少。本文给出了多种自制教具的设计制作方法。其中一部分自制教具的设计制作,如“无线同屏光传感器”、“无线同屏温度传感器”、“平抛运动演示仪”等的设计制作,结合了传感器技术、光电技术、单片机技术等三大现代较为前沿的技术。而另一部分自制教具的设计制作,如“小孔成像演示仪”、“反射定律演示仪”等的设计制作,遵循了制作成本低、材料简便易寻的原则,都是利用日常生活中的最常见的材料及一些废旧物品制作而成。最后给出了将这些自制教具应用于教学实践的三个详细案例。本研究包含以下五个部分:第一,梳理国内外自制教具相关研究,阐述研究意义,确定本文研究内容。第二,阐述自制教具的相关概念、设计原则、对制作者及材料选取的要求。第三,梳理自制教具设计的一般程序,教具创新设计的出发点及注意事项等;结合自己实际设计制作的自制教具案例,介绍教具制作的常用方法及自制教具制作的具体步骤。第四,给出了五件自制教具详细的设计制作方案。每一件都分别从该教具的装置图、背景、工作原理、仪器特点及用途、设计制作的方法和使用方法进行说明和分析。第五,将设计制作好的自制教具应用于教学实践,给出三个详细的案例。
二、运动合成示教板的制作与演示（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、运动合成示教板的制作与演示（论文提纲范文）
（2）计算机模拟课件与普通物理演示实验关系的探讨与应用（论文提纲范文）
| 第一章 引言 |
| 1.1 计算机模拟物理演示实验的发展与现状 |
| 1.2 普通物理演示实验使用计算机模拟存在的问题 |
| 1.3 本研究的目的与意义 |
| 第二章 物理演示实验的作用与特点 |
| 2.1 物理演示实验的作用 |
| 2.2 物理演示实验的特点 |
| 第三章 计算机模拟课件 |
| 3.1 有关计算机模拟课件的概念 |
| 3.2 计算机模拟课件的特点 |
| 3.3 计算机模拟课件的不足 |
| 第四章 物理实物演示与计算机模拟的结合使用 |
| 4.1 计算机模拟与实物演示的关系 |
| 4.1.1 物理实物演示独特的作用与效果 |
| 4.1.2 物理实物演示的局限与不足 |
| 4.1.3 计算机模拟课件的作用 |
| 4.1.4 计算机模拟课件的优势 |
| 4.1.5 物理实物演示有机结合计算机模拟 |
| 4.2 物理实物演示使用计算机模拟的原则 |
| 4.2.1 选题精确性 |
| 4.2.2 编写目标明确性 |
| 4.2.3 制作科学性 |
| 4.2.3.1 选素材的科学性 |
| 4.2.3.2 建模的科学性 |
| 4.2.3.3 模拟效果的科学性 |
| 4.2.4 使用方式灵活性 |
| 第五章 几个典型计算机模拟课件的设计与实现 |
| 5.1 回旋加速器工作原理 |
| 5.1.1 课题分析 |
| 5.1.2 教学内容分析 |
| 5.1.3 课件目标分析 |
| 5.1.4 课件结构分析 |
| 5.1.5 课件使用方式 |
| 5.2 简谐运动规律 |
| 5.2.1 课题分析 |
| 5.2.2 教学内容分析 |
| 5.2.3 课件目标分析 |
| 5.2.4 课件结构分析 |
| 5.2.5 实物演示与课件配合使用方式 |
| 5.3 偏振光干涉 |
| 5.3.1 课题分析 |
| 5.3.2 教学内容分析 |
| 5.3.3 课件目标分析 |
| 5.3.4 课件结构分析 |
| 5.3.5 轴测投影与三维行波的实现 |
| 5.3.6 实物演示与课件配合使用方式 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 |
| 附录 任课教师对“偏振光干涉”课件的评价 |
| 致谢 |
（3）学习技术系统设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 引言 |
| 第一章 概述 |
| 1.1 关于技术 |
| 1.1.1 技术的定义 |
| 1.1.2 技术系统的分析 |
| 1.1.3 技术的属性 |
| 1.2 关于学习 |
| 1.2.1 学习的定义 |
| 1.2.2 学习的类型 |
| 1.3 关于设计 |
| 1.3.1 设计的含义 |
| 1.3.2 设计的特点 |
| 1.3.3 设计过程与原则 |
| 1.4 学习技术系统设计 |
| 1.4.1 学习技术系统要素 |
| 1.4.2 学习技术系统要素间关系 |
| 1.4.3 学习技术系统基本功能 |
| 第二章 学习者 |
| 2.1 学习者的知识 |
| 2.1.1 什么是知识 |
| 2.1.2 知识的种类 |
| 2.1.3 知识的特点 |
| 2.1.4 知识的来源 |
| 2.2 学习者的能力 |
| 2.2.1 什么是学习能力 |
| 2.2.2 现代学习者应具备的能力-信息能力 |
| 2.3 学习动机 |
| 2.3.1 什么是学习动机 |
| 2.3.2 学习动机类型 |
| 2.3.3 学习动机作用 |
| 2.3.4 学习动机分析 |
| 2.4 学习风格 |
| 2.4.1 什么是学习风格 |
| 2.4.2 学习风格类型 |
| 第三章 学习资源 |
| 3.1 资源概念 |
| 3.1.1 对资源的认识 |
| 3.1.2 资源特点 |
| 3.2 学习资源概念 |
| 3.2.1 关于学习资源的研究 |
| 3.2.2 分析与总结 |
| 3.2.3 学习资源的定义 |
| 3.3 学习资源的分类 |
| 3.3.1 教育资源建设技术规范中的分类 |
| 3.3.2 本文的分类 |
| 3.4 网络学习资源 |
| 3.4.1 多媒体素材 |
| 3.4.2 多媒体课件与学件 |
| 3.4.3 网络多媒体课程 |
| 3.5 教师资源 |
| 3.5.1 教师作为学习资源的作用 |
| 3.5.2 教师的其他角色和作用 |
| 第四章 学习工具 |
| 4.1 概述 |
| 4.1.1 学习工具 |
| 4.1.2 工具的作用 |
| 4.1.3 学习工具分类 |
| 4.2 人体工具 |
| 4.2.1 眼--观察以获取信息 |
| 4.2.2 脑--思维(用语言)加工以交流信息 |
| 4.2.3 手--操作以输出信息 |
| 4.3 扩展人身的工具 |
| 4.3.1 扩展视觉功能的工具 |
| 4.3.2 扩展听觉功能的工具 |
| 4.3.3 扩展视听觉功能的工具 |
| 4.3.4 扩展手功能的工具 |
| 4.4 扩展人脑的工具 |
| 4.4.1 计算机发展简史 |
| 4.4.2 多媒体计算机系统 |
| 4.4.3 计算机工作过程 |
| 4.4.4 CPU与人脑(机器人与人)比较 |
| 第五章 学习环境 |
| 5.1 对环境的认识 |
| 5.1.1 什么是环境 |
| 5.1.2 人与环境的关系 |
| 5.2 学习环境概述 |
| 5.2.1 学习环境概念 |
| 5.2.2 学习环境的特点 |
| 5.3 学习环境类型 |
| 5.3.1 家庭环境 |
| 5.3.2 学校环境 |
| 5.3.3 社会环境 |
| 5.3.4 网际学习环境 |
| 第六章 学习过程模式 |
| 6.1 学习模式 |
| 6.1.1 关于学习模式的定义 |
| 6.1.2 学习模式的特点 |
| 6.2 几种典型的学习过程模式 |
| 6.2.1 学习过程的一般模式 |
| 6.2.2 阿特金森-希夫林模式 |
| 6.2.3 加涅的信息加工学习过程模型 |
| 6.2.4 人类学习的生成过程模型 |
| 6.2.5 梅耶的学习过程模式 |
| 6.2.6 PASS模型 |
| 6.3 学习过程的元素 |
| 6.3.1 感知 |
| 6.3.2 表象和想象 |
| 6.3.3 记忆 |
| 6.3.4 思维 |
| 6.3.5 注意 |
| 6.4 学习的生理基础 |
| 6.4.1 神经系统 |
| 6.4.2 神经过程 |
| 6.5 学习过程模式剖析 |
| 6.5.1 记忆阶段的划分问题 |
| 6.5.2 长时记忆的输出问题 |
| 6.5.3 其它问题 |
| 6.6 学习过程的元控制模式设计 |
| 6.6.1 学习过程的元控制模式 |
| 6.6.2 学习过程元控制模式的心理基础 |
| 6.6.3 学习过程元控制模式的生理基础 |
| 6.6.4 学习过程元控制神经模式 |
| 6.7 用学习过程的元控制模式解释学习问题 |
| 6.7.1 记忆阶段的划分问题 |
| 6.7.2 长时记忆的输出问题 |
| 6.7.3 记忆的快速通道问题 |
| 第七章 理想化学习技术系统建模 |
| 7.1 理想化学习基本假设 |
| 7.1.1 基本假设 |
| 7.1.2 附加假设 |
| 7.2 理想化学习技术系统设计原则 |
| 7.2.1 实践学习环境的设计思想 |
| 7.2.2 理想化学习技术系统设计原则 |
| 7.3 理想化学习技术系统设计案例 |
| 7.3.1 观察虚拟 |
| 7.3.2 操作虚拟 |
| 7.3.3 交互虚拟 |
| 7.3.4 虚拟现实特点 |
| 主要创新成果 |
| 后续研究 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（4）基于人机交互的机器人示教研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 机器人示教的发展概述 |
| 1.3 人机交互的发展概述 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 基于视觉交互和神经网络学习的人型机器人示教 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器人示教系统的架构 |
| 2.2.1 Kinect传感器 |
| 2.2.2 V-REP |
| 2.2.3 Baxter机器人 |
| 2.2.4 Kinect传感器与V-REP的通讯 |
| 2.3 理论方法 |
| 2.3.1 空间向量法 |
| 2.3.2 动态时间归整法 |
| 2.3.3 基于RBF神经网络的轨迹学习 |
| 2.4 实验及结果 |
| 2.4.1 虚拟遥操作系统 |
| 2.4.2 数据采集和处理 |
| 2.4.3 基于RBF神经网络的学习算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于混合现实的机械臂示教 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统构成 |
| 3.2.1 LEAP Motion控制器 |
| 3.2.2 Unreal Engine |
| 3.2.3 Oculus虚拟现实头盔 |
| 3.2.4 工业机械臂的控制 |
| 3.2.5 机械臂示教系统的结构 |
| 3.3 设计方法 |
| 3.3.1 映射算法 |
| 3.3.2 机械臂的工作空间 |
| 3.3.3 基于极限学习机的示教方法 |
| 3.4 实验及结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于sEMG估计的疲劳度在机器人示教中的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于sEMG的肌肉疲劳评估 |
| 4.3 机器人运动表示 |
| 4.4 基于高斯混合模型的机器人学习 |
| 4.5 实验及结果 |
| 4.5.1 平台设置 |
| 4.5.2 演示阶段 |
| 4.5.3 学习与复现阶段 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 需进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）基于球杆示教笔的机器人轨迹演示编程系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究的背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 国内外文献综述的简析 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 系统总体框架设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 编程方式需求 |
| 2.2.2 编程效率需求 |
| 2.2.3 人机交互需求 |
| 2.3 系统方案设计 |
| 2.3.1 系统总体框架 |
| 2.3.2 系统的硬件构成 |
| 2.3.3 系统软件层设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 轨迹追踪模块设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模块方案设计 |
| 3.3 球杆示教笔结构设计 |
| 3.4 示教场景点云处理 |
| 3.4.1 点云数据预处理 |
| 3.4.2 点云颜色滤波 |
| 3.4.3 标记球点云聚类与拟合 |
| 3.5 位姿计算及坐标变换 |
| 3.5.1 相机参数标定 |
| 3.5.2 示教笔位姿计算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 机器人驱动与系统控制模块设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模块方案设计 |
| 4.2.1 Move It运动规划与控制 |
| 4.2.2 Qt图形界面开发 |
| 4.2.3 模块框架设计 |
| 4.3 GUI设计 |
| 4.4 GUI编程实现 |
| 4.4.1 系统状态可视化面板 |
| 4.4.2 控制按键面板 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 人机自然交互模块设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模块方案设计 |
| 5.2.1 手势集的设计 |
| 5.2.2 数据集的采集 |
| 5.2.3 卷积神经网络结构设计与训练 |
| 5.2.4 与ROS框架的集成 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 系统验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验设计 |
| 6.3 实验平台搭建 |
| 6.4 实验结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（6）船舶轮机模拟器技术发展研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACTS |
| 缩略语解释 |
| 目录 |
| 图表目录 |
| 第1章 问题的提出 |
| 第2章 现行船舶轮机模拟器概况及存在问题 |
| 2.1 轮机模拟器基本组成 |
| 2.2 轮机模拟器主要功能 |
| 2.3 轮机模拟器应用中存在的问题 |
| 第3章 以交换机为中心的星形网络结构在轮机模拟器中的应用 |
| 3.1 网络结构比较 |
| 3.2 以交换机为中心的星形网络结构的特点 |
| 3.3 星形网络结构组成设计 |
| 3.4 软件选择 |
| 第4章 应用虚拟现实技术改进轮机模拟器视景 |
| 4.1 虚拟现实概念及技术特征 |
| 4.2 虚拟现实的关键技术 |
| 4.3 虚拟现实技术在轮机模拟器中的应用 |
| 第5章 采用大屏幕投影和计算机图形技术提高轮机模拟器示教效果 |
| 5.1 示教系统改进设计 |
| 5.2 示教系统软件的开发 |
| 第6章 开发智能型轮机模拟器监测报警系统 |
| 6.1 智能型轮机模拟器监测报警系统的设计思想 |
| 6.2 智能型轮机模拟器监测报警系统的结构设计 |
| 6.3 故障智能诊断的方法 |
| 第7章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）气压驱动软体人工舌头的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 舌头的解剖结构及在发音时的动作 |
| 1.2.1 舌头的解剖结构 |
| 1.2.2 舌头在发音时的动作 |
| 1.3 软体人工舌头及其关键技术的研究现状 |
| 1.3.1 人工舌头的研究现状 |
| 1.3.2 软体驱动技术的原理 |
| 1.3.3 软体驱动器的制造 |
| 1.3.4 软体驱动器的传感与测试 |
| 1.3.5 软体驱动器的建模与控制 |
| 1.4 有待研究解决的问题 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 2 夹层阵列腔室气驱式软体舌头的结构研究 |
| 2.1 软体人工舌头的技术需求分析 |
| 2.2 软体人工舌头的技术难点分析 |
| 2.3 夹层阵列腔室气驱式软体人工舌头结构方案的确定 |
| 2.3.1 外部形态的设计 |
| 2.3.2 中间夹层约束与双向延展结构 |
| 2.3.3 阵列腔室的气压驱动结构 |
| 2.3.4 软体人工舌头气动驱动系统的设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 夹层阵列腔室气驱软体舌头的理论模型和舌形控制方法研究 |
| 3.1 基于连续介质力学的舌头基体变形模型 |
| 3.1.1 伸长(“—”横划型)变形模型 |
| 3.1.2 弯曲(“丿”撇划型或“(?)”捺划型)变形模型 |
| 3.2 基于参数化自由曲面的舌面几何模型的建立 |
| 3.3 软体人工舌头的控制模型 |
| 3.4 人工舌头工作状态的模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 软体人工舌头的制作与试验研究 |
| 4.1 软体人工舌头的制作与实现 |
| 4.1.1 软体人工舌头样机的制作 |
| 4.1.2 软体人工舌头的气驱与电控系统 |
| 4.2 软体人工舌头的变形特性试验 |
| 4.2.1 人工舌头外形轮廓的测量 |
| 4.2.2 人工舌头变形的动态跟踪 |
| 4.3 演示发音时的舌形测试试验 |
| 4.3.1 输入气压的预测精度试验 |
| 4.3.2 演示发音时舌形的测试结果及分析 |
| 4.3.3 舌形变换的响应时间 |
| 4.3.4 舌面曲面拟合精度测试 |
| 4.4 舌形保持及重复性工作精度试验 |
| 4.4.1 短期舌形保持测试 |
| 4.4.2 长周期变形可重复性测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及申请的专利 |
（8）机器人演示编程的示教动作识别与定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机器人示教编程技术国内外研究现状 |
| 1.2.2 手势交互技术国内外研究现状 |
| 1.3 手势交互设备的选择 |
| 1.4 研究内容和组织框架 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基于肤色分割和CNN算法的手势识别 |
| 2.1 建立肤色分割模型 |
| 2.1.1 常见的色彩空间 |
| 2.1.2 滤波去噪 |
| 2.1.3 肤色分割实验验证 |
| 2.2 基于CNN的目标检测方法 |
| 2.2.1 特征选取 |
| 2.2.2 归一化处理 |
| 2.3 网络架构 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 ReLU非线性激活函数 |
| 2.3.3 CNN网络架构 |
| 2.4 手势目标自动检测和识别的实现 |
| 2.5 手势识别实验 |
| 2.5.1 实验数据与实验环境 |
| 2.5.2 数据增强 |
| 2.5.3 多尺度输入效果验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 三维点云空间下的目标跟踪 |
| 3.1 三维图像 |
| 3.2 轨迹生成 |
| 3.2.1 点云语义分割 |
| 3.2.2 点云聚类 |
| 3.2.3 点云拟合 |
| 3.2.4 轨迹生成 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 坐标系转换 |
| 4.1 机器人运动学分析 |
| 4.1.1 位姿描述 |
| 4.1.2 姿态描述 |
| 4.1.3 齐次变换 |
| 4.2 机器人运动建模与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 机器人演示编程框架 |
| 5.1 RPD系统 |
| 5.1.1 RPD系统框架 |
| 5.1.2 HGR与 RPD集成框架 |
| 5.2 基于手势识别的机器人示教系统 |
| 5.2.1 手势识别控制 |
| 5.2.2 数据处理与任务管理 |
| 5.2.3 示教或运行 |
| 5.3 系统实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于QT的用户界面开发 |
| 6.1 Qt界面开发 |
| 6.2 人机交互界面 |
| 6.3 实验与分析 |
| 6.3.1 实验环境 |
| 6.3.2 轨迹示教实验 |
| 6.3.3 误差分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 |
（9）数学教学工具研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 导论 |
| （一） 选题意义和目的 |
| （二） 本研究的理论基础 |
| （三） 数学教学工具的定义 |
| （四） 数学教学工具分类 |
| （五） 相关研究综述 |
| 一、常规数学教学工具 |
| （一） 算盘 |
| 1. 珠算的起源 |
| 2. 算盘的种类 |
| 3. 算盘的构造 |
| 4. 珠算的意义 |
| （二） 尺、规 |
| 1. 尺、规的由来 |
| 2. 尺规作图 |
| （三） 黑板 |
| 1. 黑板的由来 |
| 2. 数学教学板书的类型 |
| 3. 数学教学板书的作用 |
| 4. 数学教学板书“规范化”情况调查与原因分析 |
| 5. 数学教学板书艺术 |
| （四） 实物、模型 |
| 1. 实物、模型的含义 |
| 2.实物、模型在数学教学中的作用 |
| 3. 数学教师运用实物、模型的要求 |
| 4. 教师运用实物、模型进行教学的案例 |
| 二、现代数学教学工具 |
| （一） 幻灯机、投影仪 |
| 1. 幻灯机、投影仪简介 |
| 2. 幻灯机、投影仪的优点 |
| 3. 幻灯机、投影仪数学教学常见的方法 |
| 4.幻灯、投影数学教学案例 |
| （二） 计算器 |
| 1. 图形计算器的简介 |
| 2. TI 图形计算器的功能 |
| 3. TI 图形计算器的在数学教学中的作用 |
| 4. TI 图形计算器教学案例 |
| 5. 几个值得思考的问题 |
| （三） 多媒体 |
| 1. 多媒体教学的内涵 |
| 2. 多媒体情境下的数学教学的优势 |
| 3. 多媒体辅助数学教学的一些误区 |
| 4. 多媒体辅助数学教学的误区的应对策略 |
| 5. 应用多媒体进行数学教学的案例 |
| 三、数学教学中的软件 |
| （一） 几何画板 |
| 1. 几何画板简介 |
| 2. 几何画板的功能 |
| 3. 几何画板的特点 |
| 4. 几何画板在数学课堂教学中的应用 |
| （二） Z + Z智能教育平台 |
| 1. “Z+Z”智能教育平台简介 |
| 2. “Z+Z”智能教育平台的功能 |
| 3. “Z+Z”智能教育平台的优势 |
| 4. 关于“Z+Z”智能教育软件平台的一些看法 |
| （三） 其他几个重要的数学软件 |
| 1. Mathematica |
| 2. Matlab |
| 3. Mathcad |
| 4. Derive |
| （四） 数学软件及其使用的总结和思考 |
| 1. 要对在数学教学中使用数学教育软件抱有积极的态度 |
| 2. 不能为使用软件而使用软件 |
| 3. 要合理地使用数学教育软件 |
| 4. 数学教育软件的使用应该是数学教育的一个有机组成部分 |
| 四、自制数学教学工具 |
| （一） 自制数学教学工具的含义 |
| （二） 自制数学教学工具的意义 |
| 1. 填补教具空缺，确保新课程的实施效果 |
| 2. 利用自制数学教学工具，变抽象枯燥为形象直观 |
| 3. 利用自制数学教学工具，突破教学难点 |
| 4. 利用自制数学教学工具，拓展学生创新思维 |
| 5. 利用自制数学教学工具，引导学生参与实践 |
| 6. 培养教师职业情感，提高教师职业技能 |
| （三） 自制数学教学工具的基本要求 |
| 1. 从教学的实际需要出发自制数学教学工具 |
| 2. 自制数学教学工具的设计要结构筒单、易做 |
| 3. 自制数学教学工具要体现感知的规律和一定的科学性 |
| 4. 自制数学教学工具要力求准确，体现有关教学内容 |
| 5. 教师要组织学生参加自制数学教学工具的活动 |
| （四） 一些自制数学教学工具的例子 |
| 1. 平面几何自制教具 |
| 2. 代数自制教具 |
| 3. 立体几何自制教具 |
| 五、数学教学工具的应用指导 |
| （一） 常规与现代数学教学工具的关系 |
| 1. 常规与现代数学教学工具的异同 |
| 2. 常规与现代数学教学工具的关系 |
| （二） 数学教学工具的选择 |
| 1. 影响数学教学工具选择的因素 |
| 2.数学教学工具的选择模式 |
| 3. 数学教学工具选择的原则 |
| （三） 结束语 |
| 注释 |
| 参考文献 |
| 附录1：指算 |
| 附录2：☉(O，r ) 的内接正十边形的作法 |
| 附录3：计算器的发明 |
| 致谢 |
（10）中学物理自制教具设计制作的案例研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 自制教具的重要性 |
| 1.1.2 新课程标准的要求 |
| 1.1.3 自身经历 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究方法和理论依据 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 理论依据 |
| 1.5 研究内容 |
| 第2章 对自制教具的认识 |
| 2.1 自制教具相关概念界定 |
| 2.2 自制教具的原则 |
| 2.3 自制教具对制作者及材料选取的要求 |
| 2.3.1 自制教具对制作者的要求 |
| 2.3.2 自制教具对材料选取的要求 |
| 第3章 中学物理自制教具的设计与制作 |
| 3.1 自制教具的设计 |
| 3.1.1 教具的设计的一般程序 |
| 3.1.2 教具创新设计的出发点 |
| 3.2 制作自制教具的常用方法 |
| 3.2.1 仿制法 |
| 3.2.2 组合法 |
| 3.2.3 改造法 |
| 3.2.4 模拟法 |
| 3.3 自制教具制作的具体步骤 |
| 3.4 小结 |
| 3.4.1 自制教具的评价 |
| 3.4.2 自制教具的策略 |
| 第4章 中学物理自制教具设计制作的案例 |
| 4.1 无线同屏光传感器的设计制作 |
| 4.2 无线同屏温度传感器的设计制作 |
| 4.3 小孔成像演示仪的设计制作 |
| 4.4 反射定律演示仪的设计制作 |
| 4.5 平抛运动演示仪的设计制作 |
| 第5章 将自制教具应用于中学物理教学的实践案例 |
| 案例1 |
| 案例2 |
| 案例3 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
四、运动合成示教板的制作与演示（论文参考文献）
- [1]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [2]计算机模拟课件与普通物理演示实验关系的探讨与应用[D]. 钱忠华. 苏州大学, 2004(01)
- [3]学习技术系统设计[D]. 马宪春. 华东师范大学, 2004(04)
- [4]基于人机交互的机器人示教研究[D]. 许扬. 华南理工大学, 2019(01)
- [5]基于球杆示教笔的机器人轨迹演示编程系统研究[D]. 张宏达. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [6]船舶轮机模拟器技术发展研究[D]. 施祝斌. 上海海运学院, 2003(02)
- [7]气压驱动软体人工舌头的研究[D]. 陆玄鸣. 南京理工大学, 2019(01)
- [8]机器人演示编程的示教动作识别与定位方法研究[D]. 白杨. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [9]数学教学工具研究[D]. 魏忠华. 内蒙古师范大学, 2008(12)
- [10]中学物理自制教具设计制作的案例研究[D]. 杨晓燕. 云南师范大学, 2019(01)