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中科知图协同教育平台

发布时间: 2019-05-08

来源: 科创中国_资源共享平台

基本信息

合作方式: 合作开发
成果类型: 著作权
行业领域:
城建规划
成果介绍
1、技术特点与思路(1)图式学习理论与知识可视化技术。模拟人脑神经网络、学习、记忆机制,将初中数学知识结构与人脑神经元网络结构、认知结构连接起来,并用地图的空间表达方式凝聚视觉。有助于破解学业负担难题、提高学习效率,助推教育机制与体制的改革,甚至引发未来学习方式的革命。(2)以问题为导向的资源建设思路。从数学规律出发,从激发学生思维出发,从提升学生数学能力出发,以问题为导向,构建“问题库”,进而引导学生学会发现问题、归纳问题、解决问题。(3)大数据分析技术与全域数据化实现技术的应用。包括三个维度:一是数学素养测评。以大数据分析技术和新型沟通技术为支撑的学习评价体系。及时准确掌握学生学习动态,客观作出学习评价;二是学业基础诊断。建立学生个人的学习数据库,结合知识点、知识关系学习分析,提出针对性学习策略;三是基于个体数据分析的“学情分析报告”。出炉个人、班级、年级,以及学校和地区性的学情分析报告。(4)基于“互联网+教育”的校园整体平台解决方案。为广大教师和学生提供个性学习指导、探究式学习支持、学生学习过程诊断、家教的平台,也是学生随时、随地咨询老师、解决问题的平台。2、创新点学科知识地图的创新。从形态上来讲,把学科知识体系可视化、地图化,实现了像谷歌地图一样自由缩放、搜索、查询。从内涵上来讲运用了中科院国家重点实验室有关人脑神经网络学习机制和学习理论发展的最新成果,把知识结构、人脑神经网络结构、地图结构有机结合。这是平台的一大法宝。个性化资源体系的创建。我们摒弃了目前在线教育资源建设同质化、简单堆积的做法,从减负思路出发,对资源进行重构、分类、建模,构建问题体系,建设文本和微视频。这是平台的第二大法宝。学情分析系统的构建。我们运用大数据技术,通过设立学习观测点,依据个体学习数据及其特征,运用数据分析技术,实时分析学生学科素养、进行学生学业基础诊断、出台学生学情分析报告。据此可以实现数据治校、数据治教。这是平台的第三大法宝。
成果亮点
团队介绍
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