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Mentorskap OCH同伴学习
近几十年来，越来越多的研究人员对学生当前和学生在学习过程中的积极作用感兴趣。几项研究，包括bud等（2001），Falchikov（2001）和Gärdebo＆Wiggberg（2012），在学生激活与改进的研究技术以及增强的研究结果之间显示出明显的相关性。但是，在先前的研究中，语言主题中缺少示例，这显然证明了这样的研究的重要性。本文讨论了如何在现代语言的指导计划中使用学生激活方法，例如同伴学习和补充教学（SI），这是针对阅读其语言学科第一学期的学生。通过澳大利亚的培养指导会议，在一个或多个导师的指导下，学生在小组中工作，这里检查了哪种激活方法是根据他们在课堂上的动态进行的。除了听诊外，分析和讨论还基于有关导师自己对领导力和角色的思考的文章，这些文章与与活跃男人的后续会议有关。本文的最后讨论涉及，除其他外。导师角色的各个方面及其如何影响课堂状况以及语言主题与男性计划和SI的兼容性。在研究会议期间，事实证明，在某些情况下，学生和导师对彼此的期望有所不同，这可能会引起不当行为并降低研究节奏，尤其是在引入热门单曲的引入阶段。SI原则的核心，假设导师不应主要回答学生的问题，而是鼓励学生自己找到答案。在学生的目标上造成挫败感，目的是将语言正确性和关注结果（对与错）而不是过程而不是过程。当导师和学生设法扮演角色时，合作变得更加活跃，所有学生都被激发了参加。会议然后成为一种积极的经历，使导师的意义赋予了意义，并在他们的学习过程中增强了学生的增强。
上下文感知的预测运动计划安全自主驾驶
在自动驾驶汽车中，在不确定环境中的几个道路使用者中，在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动，然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中，有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车，驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用，以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法，并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节（MPC）。该方法基于相互作用的模型的整合，以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划，其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法，也能够处理环境中的多模式操作不确定性，其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数，该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上，同时驱动周围汽车的运动不确定性，以避免操作员过于谨慎，而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础，并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师，可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素，该方法可以有效地预测周围汽车的运动，然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验，自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识，周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。