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自适应学习系统

自适应学习系统


系统以自适应学习引擎为核心、以智慧教与学系统为载体,实现精准化教学、个性化学习和科学化管理。其中,智慧教与学系统是以学习行为、学习效果、学习者基本属性等结构化大数据的挖掘与分析,以知识图谱构建与优化为基础,将系统的“智慧”融入导学、教学设计、测评、推荐等学与教的各个环节,通过学习分析、学习评价和学习干预,实现学习路径的自适应生成与导航、学习者画像的动态精准描绘、学习资源的个性化推荐、学习结果的精细化评价,支持学生“学”和教师“教”的全过程。

智慧教与学系统分为五个子系统:学习支持子系统、学习分析子系统、学习干预子系统、学习资源子系统和学习测评子系统。其中,学习支持子系统支持学生在系统内学习和练习,同时支持教师在系统内完成教学设计和课件制作。学习分析子系统对学生的静态基本属性和动态行为信息和学习测评数据进行分析,供教师、学生和教育管理人员了解学习水平。学习干预子系统为学生提供个性化的学习路径,并依据学生学习情况补课纠错。学习资源子系统为学生个性化学习提供资源,这些资源是由知识图谱中纳米级知识点对应的图文教材和视频组成;同时,学习资源还包括教师上课的教学资源。学习测评子系统主要基于学习分析技术对学生的精准练习和综合测试进行评价,评价结果以可视化的方式呈现,供教师和学生了解学习情况。

自适应学习引擎作为实现“智慧”的核心工具,其包括内容模型、学习者模型和推荐模型三个部分。首先是内容模型,其由纳米级颗粒度的知识结构图谱构成。图谱中每一个节点中包含名称、表示、法则、操作、导航、上下属相关等要素的精细化标签,以后续知识图谱优化和精准匹配打下基础。其次是学习者模型,即学习者画像,依据学习者静态基本属性和动态行为信息,为学习者建立个体和群体的用户画像。通过对学生每一个知识点掌握水平的实测,推算和量化其在当前知识点以及相关知识点的能力水平,为个性化的匹配和推荐提供基础。第三是推荐模型,即通过对学习者与资源之间的多维关联进行挖掘与分析,实现学习者和资源的精准匹配。

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