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Die spezifischen Maßnahmen für die Forschung zur intelligenten Analyse multimodaler Daten zur Stärkung der Reform und Praxis des Hochschullehrmodus sind wie folgt: Um die Realisierung der Forschungsziele zu gewährleisten, konzentriert sich dieses Projekt auf drei Kernebenen: "Aufbau einer Datengrundlage, Forschung zu Analysemethoden und geschlossener Kreislauf der Lehrpraxis", die jeweils der Lösung des Black-Box-Problems der Lehrveranstaltungsevaluation, des Ruhezustandproblems der Lehrdaten und des Open-Loop-Problems der Lehrveranstaltungsoptimierung entsprechen. Der gesamte Forschungsrahmen ist in Abbildung 1 dargestellt, und die spezifischen Maßnahmen für die schrittweise Umsetzung umfassen: (1) Aufbau einer einheitlichen und standardisierten multimodalen Lehrdatenbank. Zunächst konzentrieren wir uns auf die Öffnung und Verwaltung der in intelligenten Klassenzimmern verstreuten Daten. Die Kernaufgabe besteht darin, die "Spezifikation für die Verwaltung multimodaler Lehrdaten und den Schutz der Privatsphäre" zu formulieren und umzusetzen, um die Originaldaten wie Klassenzimmervideos, Audios, Kursmaterialien und interaktive Texte systematisch zu bereinigen, zu desensibilisieren und räumlich-zeitlich auszurichten. Auf dieser Grundlage bauen wir, gestützt auf Data-Lake-Warehouse-Technologie, eine standardisierte und sicher teilbare Lehrthemen-Datenbank auf. Diese Datenbank realisiert nicht nur die zentrale Speicherung und effiziente Verwaltung von Daten, sondern stellt auch sicher, dass alle Datenanwendungen im Rahmen des Compliance-Frameworks durch strenge Datensicherheitsprotokolle durchgeführt werden, wodurch eine solide und zuverlässige Datengrundlage für die nachfolgende intelligente Analyse geschaffen wird. (2) Entwicklung intelligenter Analysewerkzeuge, die tief in pädagogische Theorien integriert sind. Der Schwerpunkt dieser Phase liegt auf der Umwandlung modernster Informationstechnologie in Analysewerkzeuge mit pädagogischer Erklärungskraft. Wir werden Modelle aus den Bereichen Computer Vision und Natural Language Processing systematisch einführen und diese tiefgreifend an Bildungsszenarien anpassen und innovativ anwenden. Die Einzelheiten umfassen: ① Dynamische Analyse des Lehrverhaltens: Über einfache Statistiken zur "Head-up-Rate" hinaus, Verwendung von Pose-Recognition-Technologie zur Analyse der dynamischen Veränderungen von Verhaltensmustern von Schülergruppen (wie Zuhören, Schreiben und Zusammenarbeit) unter bestimmten Lehrveranstaltungen (wie Gruppendiskussionen und Lehrerfragen) und Visualisierung der Bewegungstrajektorie des Lehrers im Klassenzimmer und des Interaktionsbereichs. ② Bewertung des kognitiven Niveaus im Klassenzimmer: Anwendung von Natural Language Processing-Technologie zur tiefgreifenden Analyse des transkribierten Lehrer-Schüler-Dialogtextes, um eine automatisierte Identifizierung des kognitiven Niveaus von Fragen und den Aufbau der logischen Strukturkarte von Klassenzimmerdiskussionen zu realisieren, um die Tiefe und Qualität des Denkens in Klassenzimmerdialogen quantitativ zu bewerten. Das Endergebnis wird sich in einer Reihe interaktiver Visualisierungs-Dashboards widerspiegeln, die in den Lehrprozess eingebettet sind und den Lehrern intuitive und leicht verständliche "Klassenzimmer-Lehranalyseberichte" liefern, um ihnen bei der Reflexion über ihren Unterricht zu helfen. (3) Durchführung datengestützter Lehrpraxis mit geschlossenem Kreislauf und Effektvalidierung. Um die effektive Umwandlung von Analyseergebnissen in Lehrproduktivität zu fördern, werden wir mit Lehrkräften an vorderster Front eine "Forschungs-Praxis-Gemeinschaft" bilden und empirische Forschung mit Aktionsforschungsmethoden durchführen. Durch die Auswahl typischer Kurse in Ingenieurstudiengängen werden wir mit kooperierenden Lehrkräften zusammenarbeiten, um einen iterativen geschlossenen Kreislauf aus "Datenfeedback - Lehrintervention - Effektbewertung" zu etablieren. Wir werden den Lehrkräften regelmäßig Datenanalyseberichte zur Verfügung stellen und gemeinsame Seminare organisieren, um gemeinsam Daten zu interpretieren, Lehrprobleme zu diagnostizieren und präzise Lehrinterventionsstrategien zu entwerfen und umzusetzen (z. B. Optimierung des Fragedesigns und Anpassung der Interaktionsmethoden). Durch den systematischen Vergleich der Prozessdaten (Verhaltens- und Kognitionsindikatoren), der Ergebnisdaten (akademische Leistung) und des subjektiven Feedbacks (Lehrer-Schüler-Umfragen und Reflexionen) vor und nach der Intervention werden wir die tatsächliche Wirkung der datenanalysegesteu

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Erstellung eines Regelblockschaltbilds: Dieses Regelblockschaltbild verkörpert eine hybride Kraft-Positions-Strategie mit einem 'inneren Geschwindigkeitsregelkreis + äußerem Kraftregelkreis'. Das Trajektorienverfolgungsmodul liefert den gewünschten Endeffektor-Geschwindigkeitsbefehl v_pos für die tangentiale Bewegung und dient als primäre Referenz für den inneren Servoregelkreis. Gleichzeitig erfasst ein sechsdimensionaler Kraft-/Drehmomentsensor Kontaktkraftdaten, die transformiert werden, um die Normalkraft F_z im Werkzeugkoordinatensystem zu erhalten. Diese F_z wird einer Nullpunkt-Offset-Kalibrierung, Amplitudenbegrenzung und einem IIR-Tiefpassfilter zweiter Ordnung unterzogen, um Rauschen zu reduzieren. Anschließend wird ein Kalman-Filter eingesetzt, um die langsam variierende Drift b(k) online zu separieren, was zu einer stabilen Normalkraftrückführung F_z,f führt. Der äußere Regelkreis verwendet die gewünschte Normalkraft F_z,d und F_z,f, um einen Kraftfehler e_f zu bilden, der dann von einem eindimensionalen Impedanz-/Admittanzmodell zweiter Ordnung Md ẍe + Bd ẋe + Kd xe = e_f verwendet wird, um die normale dynamische Antwort zu berechnen. Nach zwei diskreten Integrationen wird die normale Geschwindigkeitskorrektur v_z erhalten, was zur Konstruktion von v_force=[0,0,v_z,0,0,0]^T führt. Schließlich wird eine Auswahlmatrix verwendet, um v_pos und v_force auf Geschwindigkeitsebene zu synthetisieren, was zu v_cmd=Sx v_pos+Sf v_force führt, das mit einer Periode von Ts=2 ms an die Servo-Schnittstelle des Roboters zur Ausführung gesendet wird. Dies ermöglicht es dem System, die tangentiale Trajektorienverfolgung aufrechtzuerhalten und gleichzeitig einen konstanten Kraftkontakt in z-Richtung des Werkzeugs zu erreichen, wobei die Kontaktkraft zur Bildung eines geschlossenen Regelkreises an den Sensor zurückgeführt wird.

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Erstelle ein landschaftsorientiertes Flussdiagramm im akademischen Stil, das den "Automatischen Urheberrechts-Einnahmenverteilungsprozess (Basierend auf Blockchain Smart Contracts)" veranschaulicht. Der Prozess sollte von links nach rechts verlaufen, in einem sauberen Vektorstil, der für Illustrationen in wissenschaftlichen Arbeiten geeignet ist. Schritt 1: Auf der linken Seite "Benutzer (Lizenznehmer / Käufer)", dargestellt durch eine Person oder ein Terminalsymbol, beschriftet mit "Zahlung (Kauf / Miete)". Schritt 2: Ein Pfeil zeigt auf "Urheberrechtskategorie + Einheiten + Dauer auswählen". Schritt 3: Eintritt in den "Smart Contract (Urheberrechts-Token-Vertrag)", Darstellung eines Vertragsfeldes, intern beschriftet mit "Preisverifizierung (Verkaufs- / Mietpreis pro Einheit)". Schritt 4: Gebühren fließen in den Vertragspool, beschriftet mit "Zahlung erhalten". Schritt 5: Der Vertrag fragt "Kategorieanteilstabelle ownershipValues[tokenId][category]" ab, wobei verzweigte Pfeile mehrere Rechteinhaber darstellen. Schritt 6: Der Vertrag verteilt die Einnahmen automatisch entsprechend dem Anteilsverhältnis, wobei jeder Rechteinhaber einen entsprechenden Anteil des Einkommens erhält, beschriftet mit "Automatische Einnahmenverteilung". Schritt 7: Der Prozessendpunkt zeigt "Lizenz aufzeichnen (Nutzungsrecht) oder Anteile übertragen (Eigentumsübertragung)". Füge eine kleine Anmerkung in der unteren rechten Ecke hinzu: "Die Einnahmenverteilung basiert auf dem Urheberrechtsanteilsverhältnis derselben Kategorie." Das gesamte Farbschema sollte hauptsächlich schwarz, weiß und grau sein, mit einer kleinen Menge Blau oder Grün, um die "Automatische Verteilung" hervorzuheben. Verwende eine einfache Schriftart, klare Logik und einen seriösen akademischen Stil.

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