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Comment puis-je obtenir des fonctionnalités qui satisfont à une QgsExpression en utilisant PyQGIS ?


J'ai deux champs indiquant "État" et "nom" qui seraient obtenus à partir des deux zones de liste déroulante. Après quoi, en fonction du texte actuel dans la zone de liste déroulante, je veux faire en sorte que QgsExpression et la fonctionnalité qui satisfasse QgsExpression devraient être récupérées et pour cette fonctionnalité, je ferais des opérations spatiales. Comment cela pourrait-il être fait en utilisant python?

Je veux quelque chose comme ça :

state= texte actuel dans la liste déroulante de l'état city= texte actuel dans la liste déroulante de la ville feature = "état" et "ville" exp = QgsExpression(feature)

Vous pouvez faire quelque chose comme ceci (étapes expliquées sous forme de commentaires) :

# Obtenez la référence de la couche. Dans cet exemple, j'utiliserai le calque actuel : layer = iface.activeLayer() # Construire l'expression. ETAT et VILLE sont des noms de champs ; # state et city représentent les valeurs de chaîne de vos listes déroulantes expr = QgsExpression( ""STATE"='{}' AND "CITY"='{}'".format( state, city ) ) # Obtenez un featureIterator à partir d'une expression. # Remarque : Dans QGIS 3.x, vous pouvez utiliser directement : it = layer.getFeatures( expr ) it = layer.getFeatures( QgsFeatureRequest( expr ) ) # Obtenir des fonctionnalités de l'itérateur et faire quelque chose pour la fonctionnalité qu'il contient : print feature.id ()

ET ne me semble pas être entre guillemets ou peut-être que je le lis mal Image : première ligne de gcarrillo et deuxième ligne de Farook


Gestion des calculs élémentaires mais compliqués dans les preuves

Souvent, lorsque je travaille sur une preuve, j'arrive à un calcul qui semble élémentaire (par exemple, ne nécessitant que de l'algèbre standard et peut-être du calcul) mais désordonné. Résoudre ce problème avec un stylo et du papier est fastidieux et sujet aux erreurs, mais le chemin vers une solution n'est pas toujours élégant (ou, du moins, un chemin élégant n'est pas toujours évident pour ce mathématicien amateur).

Comment conseilleriez-vous à un mathématicien débutant de gérer ces cas ? Comment les mathématiciens chevronnés gèrent-ils cela? Souvent, j'avance avec un stylo et du papier, mais le plus souvent cela entraîne des erreurs élémentaires (parfois simplement parce que la quantité d'écriture devient énorme, ma calligraphie devient bâclée et j'ai mal lu mon écriture). Dois-je simplement être plus patient et explicite, et apprendre à faire ces calculs à la main, avec précision si laborieusement ? Dois-je apprendre à utiliser des logiciels tels que Sage pour les faire ? Ou devrais-je considérer la laideur informatique comme un signe qu'une preuve plus élégante devrait être abordée ?


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La plupart des appareils peuvent avoir un proxy défini sur eux qui serait invisible pour l'application. Personnellement, j'utilise proxydroid (ou similaire) sur Android et IPtables sur iPhone. Vos appareils peuvent avoir besoin d'être enracinés (et toutes les applications corrigées pour éviter la détection des racines). Vous serez également confronté à l'épinglage de certificats comme vous le feriez sur une connexion WiFi et devrez patcher l'application pour contourner cela. (à moins que vous n'ayez la clé privée du certificat SSL de la cible - ce qui est peu probable à moins que vous ne soyez l'administrateur système du serveur cible)

Sur une connexion 3G / 4G, vous devrez exécuter votre serveur proxy sur une machine avec une adresse IP publique - les serveurs VPS sont utiles pour cela.

Alternativement, vous pourrez peut-être faire passer le téléphone au VPN dans un réseau que vous contrôlez et lui transmettre de fausses informations DNS à l'aide de DNSMasquerade ou similaire - vous pouvez configurer un serveur avec votre proxy fonctionnant sur les ports 80 et 443 et donner l'adresse IP à ce serveur comme réponse à toute requête DNS faite par le téléphone. (un routage de couche 3 plus compliqué peut être nécessaire si l'application utilise directement les adresses IP)

Vous ne pouvez pas transmettre / recevoir de données sur les bandes radio attribuées à la 3G / 4G dans la plupart des juridictions en raison des lois sur la télégraphie sans fil. Si vous souhaitez usurper un réseau 3g / 4g sans enfreindre aucune loi, vous pouvez configurer une cage de Faraday (utiliser une solution commerciale certifiée), configurer votre propre station de base à l'aide d'un SDR et openBTS ou similaire et renifler / proxy le trafic de le rôle de l'opérateur de réseau mobile (tout cryptage GSM / UTMS / 4G sur le canal sera effectué à l'aide de vos paramètres mais vous devrez toujours MitM tout trafic de couche supérieure (HTTPS, etc.). Cela fonctionne dans la plupart des cas, mais vérifiez avec lois locales / un avocat expérimenté dans votre juridiction d'abord. Le matériel pour le faire peut être coûteux.


Largeur d'une chaîne/ligne dans une image

J'ai cherché une méthode pour trouver la largeur d'une ligne.

"résumez l'image pour obtenir la zone, puis squelettisez l'image et résumez cette image pour obtenir la longueur totale. Ensuite, divisez la zone par la longueur."

Quelqu'un peut-il s'il vous plaît expliquer ce qui suit? 1. qu'est-ce qui résume pour obtenir la zone d'image ? 2. qu'est-ce qui résume l'image squelettisée pour obtenir la longueur ? Je n'ai pas compris cela.

Je dois trouver l'épaisseur d'une ficelle à partir d'une image donnée. Je peux prendre l'image de n'importe quelle dimension et qualité que je veux. Comment mesurer l'épaisseur d'une corde ? C'est ce que j'essayais de ressembler à la largeur d'une ligne. Essentiellement, l'épaisseur d'une chaîne peut être considérée comme la largeur d'une ligne, je pense.

De plus, je ne peux attribuer aucune unité à ma mesure, c'est-à-dire m/cm/mm. Je dois donc mesurer une sorte de rapport pour représenter l'épaisseur et prendre une décision.

Mon résultat devrait être Oui ou Non en fonction de l'épaisseur. Par exemple, si l'épaisseur est supérieure à une certaine valeur, je ne prendrais pas la chaîne à traiter.


L'apprentissage en ligne est en fait un méthode d'optimisation , traitant de données à grande échelle et d' un espace de fonctionnalités énorme .

FTRL est typique, dérivé de descente de gradient stochastique . Vous pouvez consulter le document http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf si vous voulez en savoir plus à ce sujet.

Il existe d'autres méthodes en ligne spécifiques développées sur cette base, telles que TDAP , vous pouvez vérifier le papier http://www.cs.cmu.edu/

Comme vous l'avez dit, vous vouliez connaître l'importance des fonctionnalités pendant l'entraînement. Le modèle change au fur et à mesure de l'itération ou de l'arrivée de points de données , de sorte que le modèle vous indiquera les « importances des fonctionnalités » exactes.

Dans de telles circonstances, la plupart d'entre eux sont développés avec scala ou java basé sur Spark, d'autres peuvent être développés avec c++ basé sur OMP, vous pouvez développer votre propre méthode d'apprentissage en ligne avec python.


Je ne vois que ces écrits maintenant, car d'habitude j'ignore les blogs. Pour cause, car ici aussi, les commentaires sont rédigés à la va-vite, bien avant que leurs auteurs ne prennent vraiment le temps de réfléchir.

Ma revendication est simple, comme expliqué à maintes reprises dans mes articles : je construis une VRAIE mécanique quantique à partir de modèles de type CA. J'AI des problèmes de nature mathématique, mais ceux-ci sont infiniment plus subtils que ceux dont vous vous plaignez. Ces problèmes mathématiques sont la raison pour laquelle j'essaie de formuler les choses avec soin, en essayant de ne pas exagérer mon cas. L'affirmation est que les difficultés qui existent toujours n'ont rien à voir avec les inégalités de Bell, ou les problèmes psychologiques que les gens ont avec les états intriqués.

Même dans toute théorie REAL QM, une fois que vous avez une base d'états dans laquelle la loi d'évolution est un permutateur, les phases complexes des états dans cette base cessent d'avoir une signification physique. Si vous limitez vos mesures à mesurer dans lequel de ces états de base vous vous trouvez, les amplitudes sont tout ce dont vous avez besoin, nous pouvons donc choisir les phases à volonté. Supposer que de tels modèles d'AC pourraient décrire le monde réel revient à supposer que les mesures de l'AC sont tout ce dont vous avez besoin pour découvrir ce qui se passe dans le monde macro. En effet, les modèles que j'examine ont tellement de structure interne qu'il est hautement improbable que vous ayez besoin de mesurer quoi que ce soit de plus. Je ne pense pas qu'il faille craindre que l'aiguille d'un appareil de mesure ne soit pas assez grosse pour affecter l'un des modes CA. Si c'est le cas, c'est tout ce dont j'ai besoin.

Ainsi, dans l'AC, les phases n'ont pas d'importance. Cependant, vous POUVEZ définir des opérateurs, autant que vous le souhaitez. Ceci, j'ai trouvé, il faut le faire. Pensez à l'opérateur d'évolution. C'est un permutateur. Une chose la plus utile à faire mathématiquement, est d'étudier comment se comportent les états propres. En effet, dans le monde réel, nous ne regardons que les états où l'énergie (des particules, des atomes et autres) est bien inférieure à l'énergie de Planck, donc en effet, en pratique, nous sélectionnons des états proches des états propres de l'opérateur d'évolution , ou de manière équivalente, l'hamiltonien.

Tout ce que je suggère, c'est, eh bien, regardons ces états. Comment évoluent-ils ? Eh bien, parce que ce sont des états propres, oui, ils contiennent maintenant des phases. Ceux d'origine humaine, mais ce n'est pas grave. Dès que vous considérez TELS états, les phases relatives, la superposition et tout le reste quantique, deviennent soudainement pertinents. Tout comme dans le monde réel. En fait, les opérateurs sont extrêmement utiles pour construire des solutions à grande échelle d'automates cellulaires, comme je l'ai démontré (par exemple en utilisant BCH). La bonne chose à faire mathématiquement est d'organiser les solutions sous forme de modèles, dont les superpositions forment l'ensemble complet des solutions du système que vous étudiez. Ma théorie est que les électrons, les photons, tout ce à quoi nous sommes habitués en théorie quantique, ne sont que des modèles.

Maintenant, si ces automates sont trop chaotiques à des échelles planckiennes trop petites, alors travailler avec eux devient difficile, et c'est pourquoi j'ai commencé à regarder des systèmes où la structure à petite échelle, dans une certaine mesure, est intégrable. Cela fonctionne dans les dimensions 1+1 car vous avez des moteurs à droite et des moteurs à gauche. Et maintenant, il se trouve que cela fonctionne fantastiquement bien en théorie des cordes, qui a des mathématiques sous-jacentes à 1+1 dimensions.

Peut-être que les théoriciens purs et durs des cordes ne sont pas intéressés, amusés ou surpris, mais je le suis. Si vous prenez juste la feuille d'univers de la chaîne, vous pouvez faire disparaître tout qm si vous organisez soigneusement les variables de l'espace cible, vous constatez que tout correspond si cet espace cible prend la forme d'un treillis avec une longueur de maille de treillis égale à 2 pi fois la racine carrée d'alphaprime.

Oui, vous pouvez m'attaquer avec les inégalités de Bell. Ils sont déroutants, n'est-ce pas ? Mais rappelez-vous que, comme dans tous les théorèmes de non-droit que nous avons vus en physique, leur partie la plus faible se trouve à la première page, première ligne, les hypothèses. Comme cela est devenu clair dans mon travail CA, il y a une grande redondance dans la définition des phases des fonctions d'onde. Lorsque les gens décrivent une expérience physique, ils supposent généralement qu'ils connaissent les phases. Ainsi, en manipulant une expérience concernant les inégalités de Bells, il est tenu pour acquis (désolé: supposé) que si vous avez mesuré un opérateur, disons la composante z d'un spin, alors un autre opérateur, disons la composante x, aura une certaine valeur si cela avait été mesuré à la place. C'est totalement faux. En ce qui concerne les variables CA sous-jacentes, il n'y a pas d'opérateurs non-navette mesurables. Il n'y a que les modèles, dont les phases sont arbitraires. Si vous n'êtes pas en mesure de mesurer la composante x (d'un spin) parce que vous avez mesuré la composante z, alors il n'y a pas de composante x, car les phases étaient mal définies.

Pourtant, vous pouvez demander ce qui se passe réellement lorsqu'une expérience de type Aspect est effectuée. Dans les arguments à ce sujet, j'invoque parfois le "super déterminisme", qui stipule que, si vous voulez changer d'avis sur ce qu'il faut mesurer, parce que vous avez le "libre arbitre", alors ce changement d'avis a toujours ses racines dans le passé, jusqu'au temps -> moins l'infini, que cela vous plaise ou non. Les états de l'automate cellulaire ne peuvent pas être les mêmes que dans l'autre cas où vous n'avez pas changé d'avis. Certains des modèles que vous utilisez doivent être choisis différemment, et les phases arbitraires ne peuvent donc pas être ignorées.

Mais si vous n'achetez rien de ce qui précède, l'argument simple et direct est que je construis une véritable mécanique quantique honnête envers Dieu. Puisque cela ignore les inégalités de Bell, cela devrait mettre fin à l'argument. Ils sont violés.


Introduction à QGIS¶

Commencez avec QGIS avec cette introduction couvrant tout ce dont vous avez besoin pour démarrer.

Auteurs : Professeur Scott Madry

QGIS pour les applications hydrologiques¶

Recettes pour l'hydrologie des bassins versants et la gestion de l'eau

Auteurs : Hans van der Kwast, Kurt Menke

Découvrez QGIS 3.x¶

Un classeur pour la classe ou l'étude indépendante

Analyse géospatiale pratique avec R et QGIS¶

Exemples pratiques avec des projets du monde réel dans les SIG, la télédétection, la gestion et l'analyse des données géospatiales à l'aide du langage de programmation R


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La mise à niveau gratuite pour Windows 10 est uniquement disponible pour Windows 7, 8 ou 8.1. Mais si vous agissez vite, vous pouvez acheter une licence pour Windows 7, 8 ou 8.1 et l'utiliser pour la mise à jour gratuite, avant le 29 juillet.

La meilleure idée, cependant, est d'utiliser l'outil de création de média pour télécharger et graver une image ISO de Windows 10, et d'utiliser vos clés de licence Windows 7 pour effectuer une nouvelle installation de Win 10. Vous pouvez utiliser n'importe lequel de Win 7, 8, 8.1 ou 10. clés de licence. Cependant, vous ne pouvez pas utiliser les clés XP pour cela.

ÉDITER: Dans les commentaires, @cybermonkey a suggéré que l'outil de création de médias est la seule solution pour obtenir la mise à niveau, car l'ancienne version de Windows doit être installée au moins 30 jours avant la date limite. Cependant, cela ne s'applique pas aux installations propres vous pouvez donc toujours utiliser votre clé de licence Win 7/8/8.1 pour installer et activer Win 10.


Comment puis-je obtenir des fonctionnalités qui satisfont à une QgsExpression en utilisant PyQGIS ? - Systèmes d'information géographique

Imaginez une salle de classe avec un élève, un enseignant et un observateur objectif et impartial. Pour cela, vous pouvez même imaginer l'observateur avec la blouse blanche habituelle et le bloc-notes prenant des notes. Pour les salles de classe du 21e siècle, nous autoriserons une tablette, mais la blouse blanche est toujours utile.

Jetons un coup d'œil à différents scénarios et projets d'étudiants et essayons ces tests pour voir quelles parties peuvent être qualifiées de rappel, de compréhension, d'application ou de synthèse.

Imaginez qu'un enseignant montre à un élève une carte des États-Unis avec les États nommés. Plus tard, l'enseignant montre à l'élève une image d'un état donné et demande à l'élève : "Quel est le nom de cet état ?" des mots et des images qui leur ont été donnés plus tôt par l'enseignant. Notre observateur au presse-papiers, pardon… tablette, le note comme tel.

Si l'enseignant demande ensuite « Qu'est-ce que les « états » » ?

Le rappel consiste à répéter ce qui a déjà été lu, vu, entendu ou démontré.

Cependant, si l'élève répond plutôt par une histoire et peut expliquer l'idée d'"états" sans utiliser de phrases ou d'images qui lui ont déjà été données par l'enseignant (ou quelqu'un d'autre), alors notre observateur le notera comme démontrant sa compréhension.

Par exemple, imaginez que l'on observe maintenant l'élève en train d'expliquer des « états » à un élève plus jeune. Imaginez d'abord que l'élève répète simplement ce qui lui a été précédemment montré par l'enseignant : une carte étiquetée. Mais imaginez alors qu'au lieu de cela, l'élève plus âgé agit davantage comme un parent (instinctivement, de nombreux parents "obtiennent" cette partie) et raconte quelque chose comme une histoire :"Dans un grand pays comme les États-Unis, les gens ont décidé de séparer différentes zones pour le faire. plus facile à gérer. Parfois, ils utilisaient une rivière ou des montagnes pour décider où tracer les lignes qui divisent les zones. Parfois, ils ont juste tracé une ligne sur une carte. Les différentes zones avec lesquelles ils se sont retrouvés sont appelées "states".

Notez que dans le second cas, à l'exception de la phrase de conclusion à la fin, aucun des mots ou images que l'enseignant a initialement donnés à l'élève plus âgé n'est utilisé dans l'explication. C'est la seule démonstration définitive de "compréhension" ou de "compréhension".

La compréhension se manifeste en ré-exprimant, sans utiliser ce qui a déjà été lu, vu, entendu ou démontré.

Pourquoi? Parce qu'il est impossible de réexprimer correctement un concept sans vraiment le comprendre. Et en fait, il est également impossible pour l'enseignant, ou notre observateur objectif, de savoir si la réexpression est correcte à moins qu'ils ne comprennent eux-mêmes le concept.

Point important : si l'enseignant utilise l'explication ci-dessus concernant les grands pays, les rivières, etc. cette explication particulière est alors exclue d'une réponse qui serait qualifiée de compréhension ! Pourquoi? Parce que l'utilisation de l'explication obtenue d'une autre source serait alors à nouveau simplement une répétition, et non une ré-expression. C'est-à-dire que ce serait juste un rappel.

C'est la raison pour laquelle un éducateur professionnel est nécessaire pour qu'il y ait l'environnement d'apprentissage le plus réussi possible. Par éducateur professionnel, cela signifie quelqu'un qui a été formé pour être au courant à la fois des meilleures pratiques pédagogiques techniques d'enseignement, qui comprend réellement les concepts qu'ils enseignent afin d'être en mesure d'évaluer correctement l'exactitude de la réexpression, et aussi maintenir une conscience continue des "réponses" qui ont déjà été données à l'apprenant afin de pouvoir exclure spécifiquement ces réponses pré-données à toute mesure ultérieure de la démonstration de la compréhension.

Imaginez maintenant que l'enseignant demande à l'élève de prendre une carte topographique d'une région qui n'a pas été divisée en "états" (ou pays d'ailleurs), et d'utiliser ce qu'ils ont appris sur l'idée de la façon dont les états ou les pays sont délimités, et de créer leur propre nouvelle carte. Ce serait un exemple d'application, car bien que les solutions possibles (rivières ou chaînes de montagnes) soient connues de l'étudiant, le problème particulier lui-même (la carte donnée) n'a pas encore de solution connue. L'étudiant ne peut créer l'exemple d'application que s'il a une compréhension sous-jacente du concept et le démontre pour un problème qu'il n'a pas vu auparavant.

L'application est le processus consistant à faire correspondre le nouveau problème donné avec un inventaire disponible de solutions connues. Pour cela, il faudra réexprimer des solutions déjà connues au problème posé.

L'application résout un nouveau problème dont la solution est déjà généralement connue.

Pour la synthèse, l'enseignant peut maintenant présenter le problème, ou l'élève peut le poser lui-même, en disant : « Pouvez-vous écrire une description d'autres façons dont les États des États-Unis ou des pays d'Europe auraient pu être délimités ? » Ou, « Pouvez-vous créer une carte du Moyen-Orient avec les pays délimités sur la base de votre propre explication pour les raisons que vous avez choisies ? »

Dans ce cas, l'étudiant doit considérer ce qu'il a appris et appliqué avec des solutions connues, puis essentiellement « inventer » de nouveaux critères pour délimiter des États ou des pays. Je pourrais donner ici des exemples de ce que cela pourrait être, mais en donnant ces exemples, j'éliminerais ceux-ci des solutions possibles que j'aimerais que vous examiniez maintenant.

Prenez un moment pour vous tourner vers votre voisin et discutez des moyens autres que les rivières et les chaînes de montagnes de délimiter les États ou les pays. Si vous connaissez déjà des systèmes tels que les lignes de latitude ou de longitude, ou l'utilisation d'une langue sur une zone géographique, excluez-les de vos solutions possibles. Le défi est, pouvez-vous penser à quelque chose que vous n'aviez pas déjà "dans votre inventaire des règles existantes" pour les frontières des États et des pays ?

<5 minutes pour discuter des schémas possibles de dessin de bordure>

La synthèse consiste à résoudre un problème dont la solution n'est pas déjà connue (pas déjà donnée à l'élève par l'enseignant ou une autre source), et qui nécessite de réunir plusieurs solutions pour créer quelque chose qui n'existait clairement pas auparavant. "L'intention" est un aspect important et est impliqué par l'objectif de résoudre un problème. Le problème lui-même n'a pas besoin d'être initié de manière indépendante par l'étudiant, mais la ou les solutions au problème doivent être telles qu'ils les aient mises en place de manière indépendante pour résoudre le problème. Si l'élève "recherche" la réponse, ou obtient simplement "la réponse" d'une autre source (ami, parent, recherche sur Internet, etc.), cela invalide cette réponse en tant que démonstration de synthèse.

Cela peut sembler être un critère sévère, mais c'est une mesure réaliste pour savoir si une véritable synthèse a lieu. Par exemple, si l'élève se voit présenter un casse-tête topologique ("Pouvez-vous relier 9 points avec 4 lignes ?"), et résout le problème par ses propres expérimentations et perspicacité, cela démontrera la synthèse.

Mais si un ami leur montre simplement le "truc", alors le répéter est un simple rappel.

Ainsi, si le défi est de créer une chronologie des événements historiques, et que l'étudiant sait déjà comment classer les événements par date, et est familier avec le concept de chronologie, alors la création de la chronologie est au mieux une application, pas une "synthèse", ou être "créatif" d'une manière significative.

La synthèse (la vraie créativité) résout un problème avec des solutions combinées qui ne sont pas déjà connues.

La nature circulaire des catégories

En termes simples, il s'agit simplement de l'observation que peu importe à quel point la réexpression est intelligente et innovante qui démontre la "compréhension", une fois que l'apprenant l'a utilisé lui-même, la prochaine fois qu'il l'utilisera, il reviendra au rappel. Nous avons tous eu l'expérience de proposer une nouvelle façon d'expliquer quelque chose qui nous plaît particulièrement, puis de revenir à cette explication dans les années à venir tout en enseignant ce cours. Même si la première fois a été qualifiée de « compréhension » et a démontré une nouvelle vision et une nouvelle compréhension du contenu de notre part, la répétition ultérieure de cela est simplement un rappel. Cela ne signifie pas que la compréhension est perdue, seulement que du point de vue d'un observateur impartial, ils ne savent pas des années plus tard si l'enseignant (ou l'élève dans la vie adulte) conserve encore la compréhension du concept, ou répète simplement ce dont ils se souviennent comme l'explication correcte de quelque chose, même s'ils l'ont (à l'époque) proposé eux-mêmes cette explication. Ce n'est qu'en démontrant de nouvelles réexpressions du concept que notre observateur impartial pourrait dire qu'ils avaient continué à démontrer que leur compréhension du concept avait été conservée.

La logique du cycle est que même si la solution à un problème n'était pas connue de l'apprenant la première fois qu'un nouveau problème a été rencontré, et donc qualifiée de démonstration de compréhension, la prochaine fois que le problème est rencontré, le "nouvelle" solution serait rappelée d'avant, et encore une fois rappelée. En fait, même le plus haut niveau de synthèse, ayant été fait une fois, devient lui-même rappel lorsque l'apprenant utilise ce qui a été appris précédemment et démontré par « synthèse » dans une répétition de la démonstration. En fait, le processus d'apprentissage global de la vie est celui où la « révélation de l'apprentissage » à un âge donné devient le « bien sûr que je le sais » à un âge plus avancé.

De même, pour quelqu'un qui invente quelque chose de totalement nouveau, une démonstration extraordinaire de synthèse, une fois que cette solution à un problème est connue, la répéter revient simplement à se souvenir. Ce n'est que la poursuite de l'élaboration et de l'amélioration (par exemple) qui démontreraient d'autres exemples de synthèse.

Examinons la série suivante d'exemples d'activités et de projets réalisés par des élèves utilisant la technologie, et déconstruisons-la par rapport aux quatre tests appliqués séparément à la technologie et au contenu.

N'oubliez pas que vous pouvez saisir cette url pour ouvrir le Google Doc collaboratif où vous pourrez ajouter des questions et des commentaires lors de la présentation de ces exemples. Au fur et à mesure que nous discutons de ces exemples, vous pouvez entrer des descriptions de vos propres exemples de scénarios de classe qui remettent en question le modèle proposé, ou que vous aimeriez voir expliqués du point de vue du modèle.

Critiquer des exemples de projets : Tidal Biology et Kaila en Egypte.

TPACK : Technologie, Pédagogie, Connaissance du contenu

"Toute utilisation suffisamment nouvelle de la technologie est indiscernable d'un véritable apprentissage" - Roger Wagner paraphrasant Arthur C. Clark

Les enseignants, les parents, les administrateurs et même les élèves eux-mêmes évaluent chaque jour les catégories de la taxonomie de Bloom qui peuvent être attribuées aux différentes réponses ou activités. Un grand défi est que les quatre tests peuvent être appliqués à l'utilisation des processus technologiques utilisés dans un projet ainsi qu'au contenu lui-même.

C'est-à-dire qu'il est assez facile de trouver des cas où quelqu'un dira : « L'élève était créatif et a fait preuve de capacités de réflexion de haut niveau parce qu'il a fait un film ! » Cependant, il y a deux parties à cela : a) les compétences requises pour « faire un film », et b) la démonstration de l'apprentissage qui a eu lieu par rapport au contenu. Très souvent, les étudiants, les parents, les enseignants et même les administrateurs confondent ce qui pourrait même être une démonstration légitime de "synthèse" avec la technologie pour être une démonstration de synthèse concernant le contenu.

Parce que les nouvelles technologies sont, eh bien, "nouvelles", leur utilisation semble souvent satisfaire les tests d'application et de synthèse présentés ici, et dans le processus, nous détourne de poser les mêmes questions sur le contenu.

La technologie est un amplificateur et son but est de fournir l'environnement le plus propice et le moins restrictif pour augmenter la possibilité et la probabilité que les niveaux d'apprentissage les plus élevés aient lieu. Cependant, en soi, cela ne fait pas automatiquement exister ces niveaux supérieurs sans une pédagogie appropriée, et également sans une très grande base dans chacun des niveaux inférieurs pour rendre les niveaux supérieurs possibles. C'est-à-dire qu'une quantité énorme de rappel est nécessaire pour permettre une certaine quantité de compréhension, et beaucoup de compréhension est requise pour l'application. La véritable synthèse est la plus difficile de toutes et se produit rarement en vieillissant.

Quelle est l'utilisation idéale de la technologie éducative?

En bref, la meilleure technologie éducative devrait être celle qui est la plus habilitante, la moins restrictive, pour le processus d'apprentissage et les objectifs de démonstration de compréhension, d'application et de synthèse. La technologie qui limite l'élève dans sa capacité à rassembler et à organiser l'information, et plus tard à s'exprimer et à représenter sa recherche et sa pensée, est beaucoup moins efficace.

Idéalement, l'environnement technologique devrait fonctionner comme un outil véritablement habilitant, présentant le moins d'obstacles possibles et, en fait, guidant, encourageant et permettant à l'étudiant de faire plus de recherche, d'organisation et d'expression de soi qu'il ne serait possible autrement.

Le cycle d'apprentissage chez les jeunes enfants, et pourquoi il est compréhensible qu'il diminue avec l'âge.

Le passage de l'application à la synthèse peut se faire très rapidement pour des concepts simples et/ou des étudiants intelligents, ou plus lentement dans d'autres cas. L'expérimentation est un ingrédient important, car si la solution/réponse/processus n'est pas connue, un certain degré d'expérimentation de la part de l'apprenant est toujours nécessaire. Il peut s'agir d'une expérimentation physique visible de la part de l'apprenant, ou elle peut avoir lieu uniquement dans un espace mental, au fur et à mesure que l'apprenant imagine les résultats possibles. Soit dit en passant, certains des exemples les plus célèbres de cela sont les expériences de pensée d'Einstein.

Pour un jeune enfant, le processus d'expérimentation, d'analyse et d'évaluation se déroule presque en même temps que la présentation initiale de l'information, car il existe très peu de solutions "déjà connues" aux problèmes. À mesure qu'ils vieillissent pour devenir adultes, les gens s'appuient de plus en plus (comme ils le devraient) sur des solutions déjà connues. C'est plus rapide et plus efficace, et explique pourquoi les adultes sont moins explorateurs et expérimentaux. Ce n'est pas nécessairement une mauvaise chose, et c'est aussi pourquoi de nombreuses percées scientifiques sont réalisées par de jeunes scientifiques au début de la vingtaine, voire parfois même plus jeunes.

Il est bien vrai que le rappel des solutions est beaucoup plus rapide que le processus de synthèse. Si vous voyez une voiture venir vers vous et que vous sautez de votre chemin, parce que vous avez appris à le faire très tôt, c'est plus efficace et a une valeur de survie plus élevée que de réfléchir à d'autres solutions possibles qui vous sont encore inconnues. Bien sûr, lorsqu'il n'y a aucune solution connue pour personne, rendant le rappel impossible, comme quoi faire au sujet d'un trou d'ozone croissant au-dessus des pôles, ou comment fabriquer une ampoule fonctionnelle pratique en 1878, alors la véritable synthèse est le seul moyen de créer une solution.

Remarque : Pour avoir un aperçu de la quantité d'ampoule d'Edison « nouvelle » et de la correspondance des solutions connues avec un problème donné (application), consultez cette description de l'histoire de l'ampoule à incandescence : http://en.wikipedia .org/wiki/Incandescent_light_bulb#Early_pre-commercial_research

On comprend alors que pour un très jeune enfant, tout est un immense tourbillon de rappel, de compréhension, d'application et de synthèse, et Piaget et Papert décrivent ce processus à travers les modèles du constructivisme et du constructionnisme. Cependant, à mesure que les gens vieillissent, ils sont capables (et de manière souhaitable) d'agir rapidement et efficacement sur un nombre croissant de comportements mémorisés. En fait, l'énorme masse de ces connaissances est ce qui donne de la valeur aux "les aînés"s, qui peuvent souvent dire," J'ai déjà vu cela auparavant, et je peux vous dire ce qui va se passer."

D'autre part, dans un monde qui évolue de plus en plus rapidement, la capacité d'étendre les compétences d'application et de synthèse dans les dernières années de la vie est essentielle pour la sécurité de l'emploi, la productivité et même la viabilité à long terme d'une démocratie.

Bloom l'a dit lui-même en 1956 :

Anderson, Lorin W. (éditeur)/ Krathwohl, David R. (éditeur)/ Bloom, Benjamin Samuel (éditeur), David McKay, 1956

Lorsque vous commencez à essayer d'appliquer ces quatre tests (outils d'évaluation), il peut vous sembler difficile de séparer la technologie du contenu ou de classer facilement les activités dans les catégories de Bloom. Cependant, avec la pratique, non seulement vous vous améliorerez, mais vous constaterez également que les règles elles-mêmes rendent ce processus plus facile qu'avec tout autre système alternatif.

En fait, en fin de compte, je pense que vous trouverez qu'il est plus facile et plus efficace de vous entraîner à vous améliorer sur ce modèle :

Aussi, il convient de noter que vos élèves eux-mêmes réussiront mieux dans leurs projets, et réfléchiront à leur propre réflexion (métacognition), s'ils ont cette même illustration à laquelle se référer, et si vous discutez avec eux des principes sur lesquels ils seront évalués. .

J'aimerais beaucoup avoir de vos nouvelles à l'avenir pendant que vous explorez cela, à la fois avec des défis et des commentaires que vous pourriez avoir pour savoir si cela a contribué à améliorer votre expérience d'enseignement en classe.

Post-scriptum : Valoriser la "créativité" (ou synthèse) par rapport à toutes les autres activités.

Parce que « créer » est au sommet de la taxonomie révisée de Bloom, et parce que « créer » peut être si facilement appliqué à une activité, il y a eu une tendance marquée à souligner cela comme une activité et un objectif de classe aux dépens des autres catégories.

Le problème est que le rappel est nécessaire pour la compréhension, la compréhension pour l'application et l'application pour la synthèse.

In fact, you can think of it rather like a "food pyramid":

You can't re-express something without having a large vocabulary of other words (that you already comprehend) with which to do the re-expression.

Application is the process of matching the given problem with the available inventory of known solutions. For that it may be necessary to re-express the given problem to match a known solution.

For Synthesis, a huge number of previously known solutions need to be available for combination to result in a previously unknown solution to a challenge, and resulting in a new and unique product.

Why are there so many apps (and so many unused apps) on most iPhones and iPads?

(from "101 screenshots of useful Apple iPad apps")

I believe that the answer is in part because each of the apps is intrinsically shallow in functionality. Most are "one-trick ponies" that can do a particular function like take a picture, make a note, or play a game, but few have more than a dozen features/functions to their operation and design.

Largely, this is a result of the economics of the app marketplace. With a retail price of only a few dollars for most apps, and a moderately "successful" app selling 10,000 copies, that is only $20k in total revenue for development, marketing, etc. Even if the app sells 100,000 copies for $3 each, total revenue for the project would only pay for one or two programmers for a year or so. This is illustrated very well in the infographic to the left.

“80% of developers don’t generate enough revenue to support a standalone business” - app-promo.com

It's just not practical for app developers in general to put a lot of development effort (read: depth of functions, and in turn, enabling technology) into a mobile app for anything other than a top-selling game app, or a convenience app subsidized by another larger operation.

Narrow the audience segment and companies to K-12 education, and it’s nearly impossible, from a financial standpoint, to develop apps with any depth of functionality.

Contrast that to desktop/laptop applications where the pricing is traditionally higher, and companies could afford to invest in the development costs necessary to deliver a much higher level of functionality to their customers.

An app that costs less than a desktop/laptop application, but which only delivers a small fraction of what the customer needs, is not actually a bargain or an effective solution at all.

Although mobile computing offers many new learning opportunities, the present challenges include a plethora of apps where no single app provides more than a fragment of the tool needed for an effective approach to a constructivist learning philosophy.

Synthesis: Solve a problem with combined solutions that are not already known .

Application: Solve a new problem with a solution that is already known .

Comprehension: Re-express without using what was already read, seen, heard or demonstrated.

Recall: Repeat what was previously read, seen, heard, or demonstrated.


How can I get features that satisfy a QgsExpression using PyQGIS? - Systèmes d'information géographique

This review was written by Vance Vredenburg, January 2014

Brief Overview:

This book is perhaps the most important reference available for those interested in measuring and monitoring biological diversity in amphibians. It was produced in response to the great need of the establishment of standardized methods and protocols for sampling natural amphibian populations. It covers a vast array of topics including overview chapters on the natural history of amphibians, on the essentials of standardization and quantification of study questions, randomization and bias, replication issues, and assumptions, on research design and planning. It also includes chapters on standard monitoring and inventory techniques, marking and tracking techniques, population estimation techniques, instructions for preparation of amphibians as scientific specimens, tissue collecting protocols for biochemical analysis, and instructions and recommendations for the analysis of biodiversity data.

Audience: Conservation organizations, environmental consultants, government agencies, wildlife managers, reserve managers, students and scientists.

In the following section I provide a brief summary of the material covered in most of the chapters. I have included the names of all the chapters.

Chapter 1

introduction

Chapter 2

Amphibian Diversity and Natural History: An Overview

Chapter 3

Essentials of Standardization and Quantification

This short chapter seeks to define the terms that are widely used throughout the book. Included are clear descriptions of scale and issues of randomization and bias, of the importance of replication in any study and the assumptions that underlie a specific study program. This chapter is short and serves to give the reader a foundation for these important terms and principles.

Chapter 4

Research Design for Quantitative Amphibian Studies

The chapter deals with the theory of research design and provides a conceptual basis for the reader. The author attempts to unfold potential problems and strengths of using a hypothesis driven approach to the amphibian researcher. She covers topics such as how to choose a testable research question, how to focus the question, how to define terms that are necessarily used in amphibian biodiversity and monitoring studies (difficult terms such as "abundant"). She gives prudent advice concerning data accuracy issues when field observations are taken. She covers measurement scales, randomness, representativeness of samples, sampling methods, sample size, sample independence, all with regards to statistical analysis.

For the non-scientist she explains the idea of a null hypothesis and the 0.05 convention of statistically "significant" results (also know as 95% confidence intervals). She discusses the interplay between statistical power, effect size and sample size and ends with a good discussion of statistical versus substantive significance.

Chapter 5

Keys to a Successful Project: Associated Data and Planning

This chapter makes recommendations for the type of additional or ancillary data one should collect along with any monitoring project. Special attention is given to weather data collection and suggestions are given for the type of instruments needed to gather these data. Temperature, precipitation, relative humidity, barometric pressure, wind speed and direction, breeding site water level, and pH are all covered. The authors describe data collection methods ranging from cheap hand-held devices to expensive automated systems. Guidelines are provided for describing habitats, localities, and sampling sites. The authors include a checklist for microhabitat characterization environmental data on should collect, as well as specimen. For example, if one is interested in pond breeding amphibians, they suggest that data be collected on pond depth (minimum, maximum and average), percentage of water surface area covered by emergent vegetation, substrate size, relative duration of pond, shoreline characterization, etc. They also provide sample datasheets sample frog call recording diagrams and a section on scientific collecting permits. Instructions are included for voucher specimen ancillary data as well as recommendations for collection sample sizes and the type of data that should be associated with each specimen.

Chapter 6

Standard Techniques for Inventory and Monitoring

This chapter of the book outlines ten different techniques commonly used for inventory and monitoring. I will briefly discuss each technique.

1. Complete Species Inventories--The author attempts to easily explain the best ways to compile species lists or inventories for selected areas. Museum collections may be searched for existing specimens, or specimens may be collected. He discusses three different approaches concentrating mainly on what he calls "Systematic Sampling Surveys." The author stresses the importance of using an approach that is quantitative and suggests time-constrained searches (yielding a number of species collected per person hour).

2. Visual Encounter Surveys--This may be the most commonly used amphibian survey and census technique. This can be used to determine the species richness of an area, to compile a list and to estimate relative abundances of species in the area. As the name implies, this is a visual technique and is only appropriate for those amphibians that can be seen while walking through a habitat. For example this would not be an appropriate technique for some salamanders and caecilians that are fossorial in nature. In addition, this technique is sensitive to differences in habitat types. Most of the discussion is centered on open understory rainforests in Central America, but this can probably be adapted easily to other environments. Assumptions underlying this method are discusses as are different types of designs (randomized-walk, quadtrat, and transect). Randomized-walk involves walking a randomly chosen distance at a randomly chosen compass direction repeatedly. Quadrats are square sampling areas (or varying size) placed at randomly selected sites within a study area the quadrats are exhaustively checked for amphibians, and then these numbers are used to estimate total numbers within the entire study area. Transects are straight lines that can be set up permanently, data is then collected by walking down the line and counting all amphibians seen on either side of the line.

3. Audio Strip Transects--This technique uses the voices of calling frogs to estimate relative abundances of calling males, relative abundances of all adults, species composition, breeding habitat or microhabitat use, and time of breeding for different species. Personnel must learn the advertisement calls of the appropriate species. This method is good for species that are hard to see, either because they blend in with their habitat, or because their habitat may be inaccessible (high in the trees or in thick vegetation). The details, including the assumptions and interpretations are described.

4. Quadrat Sampling-- Quadrats are square sampling areas (or varying size) placed at randomly selected sites within a study area the quadrats are exhaustively checked for amphibians, and then these numbers are used to estimate total numbers within the entire study area. This section gives detailed directions for use.

5. Transect Sampling-- Transects are straight lines that can be set up permanently, or temporarily data is then collected by walking down the line and counting all amphibians seen on either side of the line. Randomized transect design allows researchers to effective track species numbers, relative abundance and densities across habitat gradients.

6. Patch Sampling--This method can be used to determine the number, relative abundances, and densities of species present in discrete subunits of an area of interest. Since amphibian density and species composition can change dramatically from one type of habitat to another, this method can be a valuable tool.

7. Straight-Line Drift Fences and Pitfall Traps--These methods are used to live-trap amphibians. Animals are caught, marked and released. Upon recapture, animals with marks are recorded, and the proportion recaptured can be used to calculate population size (see Chapter 8). This section contains valuable images for drift fence placement patterns, and pitfall trap design.

8. Surveys at Breeding Sites--Since many amphibians are most visible at the breeding ponds, methods have been developed to monitor populations and look for species at those sites. This section discusses how to conduct a survey specifically at breeding sites (includes pond and stream habitats).

9. Drift Fences Encircling Breeding Sites--This section focuses on the construction and use of drift fences that encircle breeding sites (ponds in this case).

10. Quantitative Sampling of Amphibian Larvae--Larvae, especially from frogs, can number in the thousands. This section describes methods that can be employed to estimate the total number of larvae in a given area (without having to count all of them one by one!). Figures are included for construction of a "box sampler."

Chapitre 7

Supplemental Approaches to Studying Amphibian Biodiversity

This chapter describes several methods that may not be conventionally used, but could prove to be useful depending on where one chooses to study amphibian biodiversity. Item covered include, 1) the use of artificial habitats (pools and cover) to monitor amphibians, 2) using fixed automatic acoustic devices to monitor populations, 3)different tracking techniques to follow animals (radios, threat, radioactive tags), 4) night driving on roads to quantify number of moving animals, 5) using GIS (geographic information systems) as a tool to integrate amphibian information with spatial or geographic information, 6) and using group activities and field trips to gather information.

Chapter 8

Estimating Population Size

There are many different ways to estimate population sizes. In many cases it can be a difficult task to match the correct calculation technique with the type of data gathering technique that has been used. This chapter is a very good resource because it brings together many of the techniques available to estimate population size. It also states the assumptions for each of the techniques. Again, this is a valuable resource, one that anyone interested in monitoring populations through time should read.

Chapter 9

Analysis of Amphibian Biodiversity Data

This chapter discusses the problems of interpretation of amphibian monitoring data. Statistical procedures that are appropriate for amphibian monitoring and sampling are discussed and limitations and important statistical assumptions are explained. Examples include calculating species richness using presence absence data, 2) species abundance using individual counts and proportions, 3) species diversity, and several others. One of the most valuable sections of this chapter contains a large table that compares the different formulas to each other (with references to the original articles).

Chapter 10

Conclusions et Recommendations

This short chapter covers the importance of inventory data and the comparability of data across time and geography.

Appendix I

Handling Live Amphibians

Gives recommendations on how to handle live amphibians in the most humane manner.

Appendix II

Techniques for marking Amphibians

This sections quickly covers different methods for marking amphibians including, pattern mapping (uses existing color patterns), different types of tags, polymers and pigment marking, transponders, toe clipping (with helpful figures), and several other methods.

Appendix III

Recording Frog Calls

Gives a list of necessary equipment and some helpful tips on how to get started in frog call recording.

Appendix 4

Preparing Amphibians as Scientific Specimens

Appendix 5

Collecting Tissue for Biochemical Analysis


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