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智能教育课程定制与学习效果跟踪系统
武汉思睿博途教育服务有限公司26-05-17【产品中心】0人已围观
简介远程汉语微课程教学专家系统设计研究可汗学院的成功及其他各类形式微课程教育的普及,适时地满足了学习者碎片化的学习需求,有效推动了个别化教学的进程。当前,全球范围的汉语热对个别化汉语学习提出了新需求,以课件或者实时授课方式开展的教学难以满足这一需求。全球范围内学习者的元认知、学习特质、认知状态、学习历程、学习兴趣等各具差异...
远程汉语微课程教学专家系统设计研究
可汗学院的成功及其他各类形式微课程教育的普及,适时地满足了学习者碎片化的学习需求,有效推动了个别化教学的进程。当前,全球范围的汉语热对个别化汉语学习提出了新需求,以课件或者实时授课方式开展的教学难以满足这一需求。全球范围内学习者的元认知、学习特质、认知状态、学习历程、学习兴趣等各具差异,其个别化的学习需求通过千篇一律的课件形式难以满足,虽然采用一对一的实时授课能满足这一需求,但在全球范围内实施成本较高,难以普及。因此,通过开发个别化的汉语微课程教学专家系统,能够克服实施成本和学习内容单一等问题,从而有效地实现个别化的远程汉语学习。个别化的远程汉语微课程教学专家系统,以建构主义和第二语言习得理论为指导,将汉语课程内容"片断化"为微课程,以结构化的微课程知识树为基础,通过建立和维护一个动态增长的学生模型,跟踪和记录学员的汉语认知状态,调用相应个别化教学策略,实现了动态的个别化汉语学习,适应了学习者碎片化学习的需求,提供了汉语及其相关学科的微课程远程教学实践的参考。"互联网+教育"背景下智慧课堂教学模式设计与应用研究
智慧课堂是当前教育信息化研究的一个热点,是新技术与教育深度融合的产物.利用新一代信息技术所打造的智慧课堂,能够实现课前,课中和课后的全过程跟踪.智慧课堂是互联网+教育背景下学校教育信息化聚焦于课堂教学,聚焦于师生活动,聚焦于智慧生成的必然结果.本研究在当前智慧课堂研究的基础上,结合智慧课堂的特征,设计出符合时代发展的智慧课堂教学模式,并用以指导具体教学实践,旨在探究该新型教学模式能否激发学生的学习兴趣,提高学生的学习效果和满意度.研究主要从以下三个方面展开:首先,运用文献调研法,对国内外互联网+教育背景下的课堂教学和智慧课堂的研究现状进行深入分析,总结互联网+教育背景下智慧课堂的涵义及特征,并与传统课堂和翻转课堂进行比较分析.然后通过阅读文献,对教学模式的概念进行界定,并整理出教学模式的演变历史及其构成要素.其次,运用实践研究法,借鉴美国乔伊斯和威尔两位学者所提出的教学模式构成要素,从理论基础,实现条件,教学目标,教学过程和教学评价五个方面来分析智慧课堂教学模式的构成,然后根据构成要素构建智慧课堂教学模式的设计图,并进行详细设计,包括实现条件,智慧教学目标,智慧教学活动和智慧学习评价.最后,通过问卷调查法,从学生基本情况,课程学习情况,课程学习效果及满意度三个大方面来了解传统教学模式下学生的总体情况,以此分析当前课堂教学模式存在的问题.然后,结合15级数字媒体艺术专业本科生《MySQL数据库入门》课程,借助雨课堂这一智慧教学平台,依据智慧课堂教学模式,开展智慧课堂教学实践活动.本研究发现"互联网+教育"背景下的智慧课堂教学模式在一定程度上提高了大学生的学习效果以及学习满意度,满足了作为数字土著的当代大学生的学习需求.主要研究结论如下:(1)学生接受使用智能手机进行学习;(2)智慧教学平台的智慧性能够满足数字一代大学生的需求;(3)相比传统课堂听讲学习,借助智能手机的智慧学习方式优势更加显著;(4)通过问卷调查,与传统课程学习效果,学生满意度进行对比分析,发现学生在基础知识的掌握,数据库操作能力,学习兴趣,分析问题解决问题的能力,自主学习的能力和合作交流的能力这六个维度上有明显提升.基于智能跟踪的课堂教学监控系统的探索与研究
课堂教学是素质教育的主要阵地,是展示课程教与学精髓的重要场所,课堂监控系统是记录和重现这一过程的重要工具。文章通过对当前课堂监控系统的原理与特点的分析,提出了基于人体信息识别的智能课堂监控系统方案,确定了设计开发技术与算法,并设计了基于智能跟踪的课堂教学监控系统算法流程。很赞哦!（5）
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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。教育大数据背景下融入情感分析的生成性学习路径推送策略研究*
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