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.新型冠状病毒肺炎爆发后,深圳市南山区西丽学校积极响应教育部"停课不停学"的号召,于2月17日正式开始"空中课堂"在线教学.面对疫情防控时期的线上教学,西丽学校全体教师没有一丝懈怠,数学组教师更是紧跟时代发展步伐,勇于创新实践,设计了一种"人机共教"的新教学模式——"AI数学课".此课程引入了高木智能学习系统,不仅教学内容更加生动有趣,而且教学场景,教学方式实现了创新升级,旨在让每个学生都能享受个性化的教与学.聚焦"金陵微校":人工智能重构 小学数学评价体系的校本化实践
武汉思睿博途教育服务有限公司26-05-16【产品中心】9人已围观
简介
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数字新质生产力如何赋能体育跨学科主题学习的高效发展
" target="_blank">.随着人工智能技术的迅猛发展,思想政治理论课面临着新的契机.在对思政课教学进行全过程,全场景的数据收集与智能解析的基础上,人工智能在构建智慧教学场景,提供个性化学习资源,构建智慧学生评价系统等方面,充分利用其自身的优势,推动着高校思政课教学方式的创新性发展.但是人工智能赋能思政教育也存在着隐私泄露,资源滥用等风险.面对"人工智能"这把双刃剑要精准分析,合理使用,从而推动人工智能技术与思想政治理论课的深入结合,建立起一种新型的人机协作思想政治理论课教学生态.With the rapid development of artificial intelligence technology, ideological and political theory courses are facing new opportunities. Based on the data collection and intelligent analysis of ideological and political course teaching in the whole process and all scenarios, artificial intelligence makes full use of its own advantages in building smart teaching scenarios, providing personalized learning resources, and building a smart student evaluation system, and promotes the innovative development of ideological and political course teaching methods in colleges and universities. However, artificial intelligence empowers ideological and political education, and also poses risks such as privacy leakage and resource abuse. Faced with the double-edged sword of "artificial intelligence", we must accurately analyze and use it reasonably, so as to promote the in-depth combination of artificial intelligence technology and ideological and political theory courses, and establish a new type of human-machine collaboration ideological and political theory course teaching ecosystem.
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随着计算机科学的进步,越来越多的研究人员试图将人工智能和计算机网络技术用于计算机辅助教学(Computer-aided Instruction,CAI)系统。同时,有些研究者还开发了一些高效的程序来测试和提高学生的学习能力,例如,Hopper的计算机辅助教师和考试系统(Computer-aidedtutoring and testing system)。1999年,Giraffa证明了怎样用多agent技术构建交互式智能导师系统(Intelligent Tutoring System)。2000年,Ozdemir和Alpaslan提出了一种用于指导学生网上学习的智能agent。这种agent可以根据学生的知识掌握程度智能地推荐合适的学习站点。从2003年到2004年,Hwang提出一种能向学生提供指导意见的概念模型和评估教育站点的群决策(group-decision)方法。2005年,Chih-Ming提出一种基于项目反映理论的个性化网上学习系统。很明显,开发智能教学系统(Intelligent Tutor System)和学习环境已成为计算机科学和教育领域中一个重要的问题,同时,网上考试系统的开发也吸引着大批的学者。例如IBM一直致力于网上考试系统的开发,GRE(GraduateRecord Examinations)从1999年起就完全采用无纸化的计算机考试形式等。 但是,广播电视大学多数现有网上考试系统只能根据教师预先输入的要求按一定的组卷策略从题库中抽取满足要求的试卷,这些传统的组卷算法并不能实现根据学生特定的学习情况抽取适合每位学生的试卷。传统的阅卷算法也只是简单地给出学生在某次考试的总分数。我们知道分数有时并不能全面地反映一个学生整体能力,学生对某知识点的掌握不能用简单地知道或不知道来判断,更重要的是他对该知识点的学习是处于识记、理解还是应用等水平,所以传统的阅卷算法不能很好地反映学生的这种认知能力。另外,随着在线考试的人数逐渐增加,网络信息流量会急剧上升,从而导致数据传输速度慢并加重服务器负担。 为了降低网络流量,提高系统的响应速度,本文利用智能Agent技术提出一种新的自适应网络考试系统体系结构。为了达到自适应考试的目的,本文提出一种新的学生模型SM。在学生模型SM的基础上,本文又提出基于SM的个性化智能组卷算法和阅卷算法,实验证明,在试题库设计合理的情况下,这些算法是可行的、正确的。
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教育信息化伴随着信息技术的不断更新发展成为教育改革创新的热门话题,大数据产生并在多个领域迅速推广.如何应用自适应的学习方式来促进学生个性化学习成为研究关键点,而通过学习分析技术获取学习者的学习风格和特点更是成为核心.以Windows 7操作系统为开发平台,以Visual Studio2010为开发工具,以SQL Server 2008为数据库开发平台,以ASP.NET为开发技术,以IIS网络应用信息服务为应用服务器,基于C#语言开发的B/S模式的学习分析技术,对个性化自适应学习系统进行分析,构建并设计其结构和功能模块.
大数据下协作学习的个性化自适应学习系统设计研究