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1.
大数据和人工智能技术引发了教师继续教育翻天覆地的变革。本研究旨在探讨基于大数据与人工智能视角的教师继续教育新模式。文章分析了当前教师继续教育中存在的问题,提出了相应的策略,包括优化数据采集和处理流程、采用人工智能技术实现教育个性化以及强化技术与实际教学应用的整合,构建教师继续教育的新模式,如构建基于AI的自适应学习平台、设计大数据驱动的教师培训课程以及促进多元化学习资源与技术的整合。期望通过这些策略和路径,能为教师继续教育带来更高效的个性化和创新性的学习体验。 相似文献
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自适应学习是人工智能时代出现的一种全新的实时互动学习模式.研究表明,自适应学习能够提高大学生学习时的愉悦感、沉浸感和个性化,大学生在自适应学习中所感知到的愉悦感、沉浸感和个性化对自主学习能力有促进作用,能有效提升学习效果.因此高校要加强自适应学习平台建设,提升大学生自主学习效能;将自适应学习加入教学模块设计,促进大学生尽早使用自适应学习平台;鼓励高校教师在教学实践中根据自适应学习特点,引导大学生使用自适应学习平台. 相似文献
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人工智能的蓬勃发展为教育改革注入了新的活力,使高效的个性化学习成为可能。作为实现个性化学习的一种可能途径,各类自适应学习工具应运而生。为了了解当前自适应工具在教学中的应用情况,文中通过文献调研的方式,从个性化学习的理论基础和政策需求、自适应学习技术概况等几个方面介绍了自适应学习技术,并重点分类梳理了教育科技市场上比较典型的几款自适应工具及其在教学中的应用效果。 相似文献
4.
基于学习者个性模型的智能答疑平台的设计 总被引：4，自引：0，他引：4
随着信息时代的迅猛发展,学习已日益成为人们生活的一个重要组成部分。本文以网络环境下可以更好地支持个性化学习的系统为研究背景,采用人工智能与认知技术相结合的办法,开展基于学习者个性模型的智能答疑平台的设计研究,重点探讨了如何进行学习者个性建模以及如何基于该模型进行自适应知识内容呈现的智能答疑系统等问题的研究。 相似文献
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本文作者基于人工智能的软件代理理论和"博客"技术,应用人工智能、管理学、教育心理学、行为科学、信息学等学科的交叉知识,建立了个性化智能学习服务系统的逻辑模型,并据此建设系统平台,力图支持实际的个性化教与学.通过在云南电大全日制学生的不同课程中实际应用该平台,开展实证研究,取得了一定的效果. 相似文献
6.
随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。 相似文献
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程光胜 《深圳职业技术学院学报》2022,(1)
伴随着大数据和人工智能在教育领域的渗透和融合,个性化学习成为当前和未来教育关注的焦点,而自适应学习系统为个性化学习提供了一种实践路径.在分析自适应学习基本模型的基础上,结合自适应超媒体系统通用模型AEHS,引入了学习情境,构建了基于情境感知的自适应学习系统模型.为了提高自适应结果的精准性,根据学习情境中的学习者要素、时间要素、空间要素和设备要素,对学习者进行学习情境分组,以此为基础,通过学习者模型、领域模型和教学模型的协同作用,在自适应引擎的驱动下,生成自适应学习结果.最后,结合动态变化的时间因素,提供了个性化资源推荐的实现思路. 相似文献
9.
基于Ai学智慧教育平台,构建“课前基于知识水平的预备性学习、课中以学生为中心的情境式学习、课后自适应推题的个性化学习”策略,根据教学内容和学情分析,合理选用平台功能,探索学生个性化学习以及教师精准教学的有效途径。 相似文献
10.
超媒体技术在E—learning中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文从E-learning当前存在的主要问题出发,研究了超媒体技术的信息表示,提出将超媒体技术与人工智能技术相结合。构建E-learning系统中的知识库,以实现学习过程中的自适应导航和自适应呈现,来弥补E-learning的智能化和个性化的不足,从而提高学习的效率和学习资源的利用率; 相似文献
11.
云计算、大数据、人工智能等新信息技术的飞速发展,让新信息时代下的个性化学习成为当代教育变革发展的新范式。为推进新信息技术与高职教育深度融合创新,破解人才培养难题,以高职计算机网络技术专业网络设备管理课程为例,进行课程现状和学情分析,构建大数据视野下基于云学习平台的个性化学习模型,进行课程个性化教学改革与实践,通过学习满意度调查和学习成绩分析,个性化教学改革取得良好教学效果。 相似文献
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随着人工智能的发展,技术与教育的融合更加深入。在教学实践过程中,利用人工智能技术,对现有职业教育在线学习平台进行整合创新,搭建基于人工智能的职业教育精准教学系统,针对学生提供个性化教学方案,实现精准教学,促进师生、学生之间的互动,分析职业教育学生学习情况、学习过程中的情感状态,更精准地制定个性化的教育内容,创新教育内容的推送形式,构建虚拟教学场景,丰富学生的实践体验,实现“知行合一”的教学理念,可以促进职业教育达到最优效果。同时,引入情感分析模块,对学生学习情况进行多元评价,解决现有课程评价单一的问题,并针对学习评价发现的问题及时反馈给教师,可以为教学提供决策支持。 相似文献
13.
王慧 《武汉职业技术学院学报》2022,(1):39-44
随着人工智能、学习分析、大数据等技术在教育领域的深入应用,自适应学习成为教育领域的一个新的研究热点,但如何在高职教学中最佳地设计和应用自适应性学习尚无定论。通过分析人工智能背景下自适应学习模式的优点,可以发现自适应学习作为一股新的力量,在高职教学中能够弥补学生参差不齐的基础、疏导学生情绪、为教师提供分层教学的依据、帮助教师对学生进行科学测评,应用前景广阔,因此,高职院校的教师应该搭建知识图谱,形成个性化教学风格,记录教学环节有效数据,设计教学方案,为自适应学习规划路径。 相似文献
14.
《北京教育学院学报》2020,(5):1-6
在大班额、教育同质化的教学情境中,个性化教学难以有效地实现。随着智能技术逐渐深入课堂教学,个性化教学的实现有了新的可能。智能时代个性化教学的有效实现需要智能技术与个性化教学有机融合,为此智能技术与个性化教学均需要作出必要的变革。智能技术需以大数据深描学生学习画像、云平台建立个性化教学资源库、人工智能增强教师个性化教学能力、互联网提供个性化教学网络环境等。而个性化教学也需要进行一系列课堂变革:强化学生自主学习意识与能力、增强教师个性化学习指导能力、增加教学内容的选择多样性、提升教学媒体的选用适应性等。基于二者的融合,智能技术支持个性化教学有效实现的路径为确立差异化的教学目标、组织多样化的教学内容、选择有针对性的教学方法、整合多种学习组织形式和构建精准的教学评价反馈体系。 相似文献
15.
利用人工智能技术实现个性化学习是当前教育改革发展的现实诉求.个性化学习的内涵包括以学习者的个性化需求和特征为前提、以学习者个性化的学习过程为核心、以学习者的个性化发展为最终目标等三个要点.人工智能技术为个性化学习的实现提供了强有力的支持,主要体现在智能识别、智能分析与处理、智能测评等方面.人工智能时代个性化学习的实现路径包括精准识别学习者的个性化特征、动态生成个性化的学习目标、智能推荐个性化的学习资源、灵活设计个性化学习策略、数据驱动个性化学习评价等. 相似文献
16.
支持个性化学习的e-Learning系统研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本文以个性化学习理论为指导,采用课程知识、教学方法和学习资源相互分离的策略,应用人工智能技术、数据挖掘技术和数据库技术构建了一个基于网络的个性化学习系统,该系统能根据学习者的知识结构、学习目标、学习风格、偏好等特征信息提供适应学习者的教学方法和学习资源,营造个性化的网络学习环境.同时,系统的个性化服务决策规则和模型还可通过数据挖掘修正不断加以完善. 相似文献
17.
个性化学习评价是教育评价改革的内在要求和重要趋势。人工智能为个性化学习评价的实现提供了技术支撑,其价值体现在促进对学习者多模态数据的采集、实现学习过程与状态的智能分析、支持学习评价结果的智能化反馈、推动人机协同评价等方面。人工智能支持下个性化学习评价的实现,需要推进学校智能教育环境建设及其应用、构建人工智能支持下个性化学习评价的实施框架、制定个性化学习评价中人工智能的应用规范、提升教师应用人工智能开展个性化学习评价的能力。 相似文献
18.
在倡导个性化学习的时代背景下,“学习的通用设计”以学习科学研究作为依托,对当下的教学生态和未来学习的图景都发挥着重要作用。近年来,国内教育技术界日益关注人工智能在教育教学应用技术中的发展,从而给“学习的通用设计”解决实践难题带来了契机。首先,研究说明“学习的通用设计”概念本身所具有的优势和它在人工智能环境中的发展趋势;接着,从技术层面分析“学习的通用设计”开发的必要性,说明人工智能技术为什么能够提高教学品质;最后,阐述如何实现基于人工智能环境的“学习的通用设计”,以达到教学过程中“人—机”协同的思想,也为学习者进行高效个性化学习提供支撑。 相似文献
19.
人工智能芯片技术作为现代信息化的核心技术具有发展迅速、多维化、复杂性的特点,迫切需要进一步提升高校在人工智能领域人才培养的能力.随着人工智能技术的快速迭代,"人工智能芯片"作为本科核心课程需要与时俱进地进行教学改革.通过提出软硬协同的"人工智能芯片"实验平台与阶梯式实验教学模式,结合线上软硬件平台,采用自动评测系统,构建智能化、网络化及个性化的实验教学体系,循序渐进地激发学生对"人工智能芯片"课程的学习兴趣,因材施教,培养学生创新性思维和独立解决问题的能力,实现为构筑人工智能社会输出复合型人才. 相似文献
20.
鲍晓娟 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(1):226-227
当今远程教育发展的驱动力之一是技术进步,技术领域日新月异的发展,促进了现代远程教育发生深刻变革.网络技术、通讯技术、多媒体技术对远程教育的传播方式、交互方式、系统结构产生深远影响,人工智能、虚拟现实等技术将进一步改变传统的学习方式和认知情境,为学生提供全新的个性化学习环境.学生可以自由选择就读高校、学习资源、学习方式、学习地点、学习时间等,学生可以获得基于多种技术学习平台提供的优质学习环境、丰富学习资源、个性化多元支持服务.随着3G技术快速发展,学生还可以在更广阔地域内通过手机或笔记本电脑登录网络平台进行学习,从而突破学习地域限制,实现资源高速下载,使＂随时随地＂学习成为可能. 相似文献