“量子力学五个基本假设与群体学习五个基本假设”版本间的差异

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:波函数可用来完全描述微观粒子的状态
 
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:所有学生的空间位置与学习状态以波函數的概率分布，均假设落在Bloom的六类状态中。
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:所有学生的空间位置与学习状态以波函數的概率分布，均假设落在[[Bloom's Taxonomy]]的六类状态中。
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:学习行为的统计数据，可类比与量子力学的波函数，将用来描述个人与群体的学习状态
 
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|力学量算符假定 （独立性与完备性）
 
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:体系的状态波函数可以用算符F的本征函数的叠加态表示。
 
:体系的状态波函数可以用算符F的本征函数的叠加态表示。
 
:測量力學量F会得到某个确定的本征值，同时，被测量系统的状态会塌缩到对应的本征态，而该测量现象的发生概率是对应本征态叠加系数的模方  
 
:測量力學量F会得到某个确定的本征值，同时，被测量系统的状态会塌缩到对应的本征态，而该测量现象的发生概率是对应本征态叠加系数的模方  
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|测量假定 （量子态叠加原理，本征值概率与平均值假定）
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|测量假定 （心理状态叠加原理，假定学习群体和个人都可能处于多种学习的状态）
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:不预设学生的学习状态，由实际的学习现场行为数据测定行为特征。
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:不预设学生的学习状态，由实际的学习现场行为数据测定行为特征。一旦让学习群体参与测试之后，测量结果就会塌缩到一个特定的定性或定量的测量值。
 
:群体学习过程会在各面向，得到多次测量的结果，而整体学习的评价，将基于多次测量与多种评价指标的叠加计算。
 
:群体学习过程会在各面向，得到多次测量的结果，而整体学习的评价，将基于多次测量与多种评价指标的叠加计算。
 
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|薛定谔方程  
 
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:量子态的时间演化原理 （方程）
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:量子态的时间演化原理，是根据各种能量的布局和一个求导与时间的微分方程来描述。这些能量的配置和根据时间参数的转化关系，成为预测量子行为的重要公式，也就是所谓的“薛定谔方程”。
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|薛定谔方程 学习行为的动态演化假设
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:学习行为是一种动态的过程，其结果取决于过程中每时每刻付出的努力的积累。每时每刻的纪录，在群体学习中的密度可由多种网络化的数据工具采集，增加对学习行为轨迹的测量精度。
 
:学习行为是一种动态的过程，其结果取决于过程中每时每刻付出的努力的积累。每时每刻的纪录，在群体学习中的密度可由多种网络化的数据工具采集，增加对学习行为轨迹的测量精度。
 
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|全同性原理／互补性原理
 
|全同性原理／互补性原理
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:假设参与群体学习的同学，初始知识量、学习速度、社会地位均可能不同，但其内禀性质，如初始的出席意愿、上传作业与完成被分派任务的义务，探索资源的目的完全相同。
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:假设参与群体学习的同学，初始知识量、学习速度、社会地位均可能不同，特别是其内禀性质，如初始的出席意愿、上传作业与完成被分派任务的执行动机，探索资源的目的都可能不相同。
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:任何两个学生初始的基本权力平等，可以经由现场设置的各类社会交易机制改变系统的状态。
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:而全同性的条件来自任何两个学生初始的基本权力平等，可以经由现场设置的各类社会交易机制，确认基本权力与义务的起点平等，从而满足“全同性”。
 
:追求学习成果与体验学习过程是多种学习动机的两个经典学习概念模型，两个概念的适用范围是有限的。
 
:追求学习成果与体验学习过程是多种学习动机的两个经典学习概念模型，两个概念的适用范围是有限的。
 
:两个理想描述中的任何单独一个，都不能对系统的现象给出完整的说明。
 
:两个理想描述中的任何单独一个，都不能对系统的现象给出完整的说明。

2016年4月6日 (三) 02:54的最后版本

量子力学五个基本假设与群体学习五个基本假设
量子力学 群体学习
基于概率论的物理状态波函数描述
系统中所有粒子在空间位置与速度状态的概率分布。
波函数可用来完全描述微观粒子的状态
概率分布假定
所有学生的空间位置与学习状态以波函數的概率分布，均假设落在Bloom's Taxonomy的六类状态中。
学习行为的统计数据，可类比与量子力学的波函数，将用来描述个人与群体的学习状态
力学量算符假定 （独立性与完备性）
力学量用线性厄米（Hermite）算符表示，对应不同本征值的本征态彼此正交
有一套完备的力学量用来确定微观粒子的状态
力学量算符假定 评价指标计算方法的设计 （独立与完备）
学习行为的评价指标，尽可能使用相对独立，且可客观检测的学习行为数据，如出席考勤、任务完成率、维基内容质量、是否抄袭的行为等参数，可谓相对独立的指标。
评价体系使用多种学习行为与成果的数据，囊括了多方面的行为参考指标，所以可以尽可能完备地区分个体，与群体学习行为的细微差异。
测量假定 （量子态叠加原理，本征值概率与平均值假定）
体系的状态波函数可以用算符F的本征函数的叠加态表示。
測量力學量F会得到某个确定的本征值，同时，被测量系统的状态会塌缩到对应的本征态，而该测量现象的发生概率是对应本征态叠加系数的模方
测量假定 （心理状态叠加原理，假定学习群体和个人都可能处于多种学习的状态）
不预设学生的学习状态，由实际的学习现场行为数据测定行为特征。一旦让学习群体参与测试之后，测量结果就会塌缩到一个特定的定性或定量的测量值。
群体学习过程会在各面向，得到多次测量的结果，而整体学习的评价，将基于多次测量与多种评价指标的叠加计算。
薛定谔方程
量子态的时间演化原理，是根据各种能量的布局和一个求导与时间的微分方程来描述。这些能量的配置和根据时间参数的转化关系，成为预测量子行为的重要公式，也就是所谓的“薛定谔方程”。
学习行为的动态演化假设
学习行为是一种动态的过程，其结果取决于过程中每时每刻付出的努力的积累。每时每刻的纪录，在群体学习中的密度可由多种网络化的数据工具采集，增加对学习行为轨迹的测量精度。
全同性原理／互补性原理
假设体系中观察的微观粒子的外在的速度、位置特性等可能不同，但其内禀性质，如电子的静止质量、电荷、自旋等特性完全相同。
两个全同粒子相互调换不会改变系统的状态。
波动跟粒子描述是两个理想的经典概念，两个概念的适用范围是有限的。
两个理想描述中的任何单独一个，都不能对系统的现象给出完整的说明。
这种彼此不相容，又都是必要的逻辑关系，称之为“互补性”。
全同性原理／互补性原理
假设参与群体学习的同学，初始知识量、学习速度、社会地位均可能不同，特别是其内禀性质，如初始的出席意愿、上传作业与完成被分派任务的执行动机，探索资源的目的都可能不相同。
而全同性的条件来自任何两个学生初始的基本权力平等，可以经由现场设置的各类社会交易机制，确认基本权力与义务的起点平等，从而满足“全同性”。
追求学习成果与体验学习过程是多种学习动机的两个经典学习概念模型，两个概念的适用范围是有限的。
两个理想描述中的任何单独一个，都不能对系统的现象给出完整的说明。
这种彼此不相容，又都是必要的逻辑关系，称之为“互补性”。
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