基于NB-IoT的智慧课堂管理技术研究与实现
这是一篇关于智慧课堂,物联网,NB-IoT,数据采集,监控平台的论文, 主要内容为随着社会科技的发展和进步,在信息化教学的进程中,对于智慧课堂的建设要求逐步提升,尤其是针对于课堂的实时监控具有很高的需求。由于教室分布在不同的教学楼中并且数量较大,且教学资源的监控管理以及学生的管理比较难以实现实时监测的问题,因此设计一套远程实时监控系统方案来对课堂进行监测管理和配置,来提高课堂管理效率以及促进智慧课堂的发展。从物联网概念的提出到现在已经有20多年的时间,物联网的发展在人们的生活中扮演着十分重要的角色。本系统的设计是在物联网的环境下,利用当前快速发展的NB-IoT无线通信技术进行数据传输至监控平台,从而实现教室监控终端和监控平台的信息交互。系统的监控终端主要负责对学生校园卡信息、监控终端的位置以及终端设备参数等信息进行数据采集,并利用NB-IoT技术按照终端和平台协定的通信协议将其上传至监控平台,而且监控平台可以下发指令至监控终端,从而实现对监控终端的控制和管理功能。本系统监控平台的设计是基于B/S架构进行设计的Web系统,该系统的界面功能多样,管理者通过该系统能够方便地在平台上对监测数据进行查看。监控平台的主要功能是接收来自监控终端发送来的传采集数据,并将信息进行解析以页面的形式将处理结果展示给管理者。为了便于数据的存储,监控平台的后台数据存储采用My SQL数据库。通过对硬件终端模块设计和监控平台开发,实现了一个基于NB-IoT的智慧课堂管理原型系统。通过对异常信息的统计分析,可以统计设备以及课堂上出现的异常情况,本系统可以将异常信息及时推送给管理者,能够使管理者及时发现课堂中的异常问题。
双减背景下基于学生智慧课堂学习行为的作业设计质量研究
这是一篇关于智慧课堂,作业设计,学习行为,作业评价的论文, 主要内容为智慧课堂是当今教育信息化领域的一个热门话题。在“双减”政策下,减少作业数量的同时提高作业质量,“减量提质”一手抓也是当下教育研究的热点。在“双减”背景下,利用新一代信息技术所打造的智慧课堂,通过信息技术和设备的结合,可以实现课前、课中和课后的作业全过程跟踪,并可实时反馈学生学习情况,从而有效提升教学效率和效果。智慧课堂是在互联网+教育背景下,以课堂教学为中心,以师生活动为中心,以智慧生成为中心,以智慧生成为中心的学校教育信息化的必然产物。以目前对智慧课堂的研究为基础,本研究将智慧课堂的特点和目前的作业设计状况相结合,从而设计出一种与时代发展相适应的智慧课堂作业设计模型。并用以指导具体作业活动,旨在探究该新型作业设计模式能否提高教师作业设计的能力,提升学习者对课堂教学之成效。本研究将从以下四个方向展开,以深入研究相关内容:首先,通过文献研究与问卷调查,从师生的视角,对当前的作业设计状况进行了全面的剖析,并对目前的作业设计状况进行了归纳与分析。其次,依据作业设计调查现状以及作业设计的基本环节,设计智慧课堂作业设计模型,作业设计模型包括作业设计流程、设计目标、设计原则、作业类型、活动设计、设计评价几个环节。根据作业质量评价指标,从作业设计质量和作业效果评价作业设计,以此验证智慧课堂作业设计模型。再次,设计并开发教师作业设计平台,为教师提供教育教学资源和经验交流的平台,辅助教师作业设计,并且在平台教师可以引用、改编、创编作业,最终形成一份可直接使用的作业单,为教师的作业设计提供便利,也改善教师直接使用教辅的习惯。最后,依据智慧课堂作业设计模型设计作业,并将作业应用于教学活动中进行实践,验证作业设计模型的有效性,评价作业设计的质量。本研究结果表明:智慧课堂下作业设计模型以及作业实施案例对作业设计质量的提升有积极的促进作用,为教师开展作业设计提供了指导和借鉴,同时也给学生的作业体验感和作业态度带来积极的影响。教师作业设计平台可以在一定程度上帮助教师进行作业设计,在作业设计的过程中可以满足教师的基本要求,也可以让教师更好地了解作业设计过程的完整性,进而提高作业设计质量。
面向智慧课堂的智能题库系统设计与实现
这是一篇关于个性化推荐,智能组卷,智慧课堂,协同过滤,遗传算法的论文, 主要内容为伴随网络技术的发展,“智慧课堂”概念的深入,越来越多的高校都在引进智慧型在线教学管理系统,对市面上在线教学管理系统的题库平台进行深入调研后,发现目前题库平台只实现了简单的试题管理、学生答题、查看分数、手动组卷等功能,这些功能只能满足最基本的需求,存在功能单一、缺乏创新且不“智能”的问题。对于教师,组卷采用的是手动的方式,存在效率低、质量不佳、难易不可控等不足。对于学生,只能接受被动做题练习,不能主动去练习,无法实现有针对性的个性化训练。对于以上问题,在分析了国内外现状以及参考了相关文献后,本文分别从学生以及教师的需求出发,设计并实现智慧型题库系统。具有试题管理、在线答题、在线批改、学情分析、个性化组卷以及智能试题推荐等功能,解决了传统题库系统在自适应学习、高效组卷、效率、数据可视化等方面存在的一系列问题。论文的主要工作如下:1.智能题库的需求进行分析。针对传统的题库系统存在的不足,对智能题库的需求进行分析,确定了该系统所具备的功能,包括试题推荐、智能组卷、在线答题、在线批改、试题管理、试卷管理、测验管理等功能,对涉及到的相关理论与技术进行了分析与研究,主要包含协同过滤算法思想、遗传算法思想等。针对系统所具备的功能,将系统分为四大模块,分别为试题管理模块、测验管理模块、组卷模块、练习模块。最后针对系统非功能需求进行分析,主要包含了系统的稳定性、易用性以及性能,为系统的设计与实现提供参考。2.题库系统的设计与实现。根据需求分析结果,对系统进行了设计与实现。在系统开发设计方面,采用前后端分离方案,前端采用Vue3、TS以及Element UI,服务端采用Flask框架;在数据分析与算法实现方面,本文采用Python的Numpy、Pandas以及Matplotlib库进行数据清洗以及算法实现;在数据库设计方面,采用E-R图描述数据表之间的关系,并用MySQL数据库建立表结构;在模块详细设计部分,本文采用模块结构图描述模块具有的功能,并用流程图来描述核心功能的执行流程。试题管理模块主要包含了试题编辑、知识点管理以及试题分类管理等;测验管理模块主要包含了测验任务的创建、试卷的关联以及阅卷等功能;练习模块主要包含知识点专题练习以及智能化练习,智能化练习是本文研究重点之一,使用协同过滤思想以及学生知识点掌握模型进行试题自动化推荐;组卷模块包含组卷方案以及试题管理,组卷方案是本文研究的另一重点,使用改进的遗传算法实现。3.设计测试方案并完成系统测试。根据系统的每个模块功能编写测试方案以及测试用例。按照系统的配置要求在实际环境中部署测试环境,对系统的每个功能按照测试用例进行测试。最后对系统的性能进行测试,测试结果符合预期。经过测试和实际使用,本文所实现的智能题库系统可以满足教师试题管理、在线批改、智能化组卷等功能;满足学生在线答题、个性化练习等功能,且具有较好的性能和较高的稳定性,满足对智能题库的预期要求。
智慧课堂中基于认知诊断的学习任务自适应模型研究与应用
这是一篇关于认知诊断,学习任务,自适应学习,智慧课堂的论文, 主要内容为随着“双减”政策的出现,堂内学习提质增效与精准施教的需求日益高涨。认知诊断等新一代测量技术与教育领域的持续深度融合,为满足学习者在课堂教学中的个性化需求提供了新的思路。智慧课堂是集智能技术工具和促进智慧生成的高效教学课堂,因其富媒体工具、智能化的特点能够接触到海量资源,同时一定程度上促进了师生互动,为提升教学效率提供了良好的环境。然而学习者之间的差异性与课堂内统一步调的教学产生了矛盾,使得堂内学习效果面临着个性与集体相统一的自适应挑战。认知诊断技术支持下的自适应学习能够实时感知学习者认知结构的变化,并让学习任务做出适应性的调整,从而满足学习者的个性化需求。而通过对学习者需求的归类将学习者分层,维持课堂稳定的同时节省教师精力。因此在智慧课堂环境支持下,基于认知诊断的自适应学习成为了检测认知结构变化、优化学习者个性化学习和教师集体化教学相结合、提升堂内学习成效的有效手段和途径。本研究考虑以学习者认知结构为主的相关因素对学习任务自适应的影响,提出了认知诊断支持下学习任务自适应模型及其应用策略,搭建了学习任务自适应系统并加以应用实践。主要研究工作包括以下几个方面:(1)认知诊断支持下学习任务自适应模型构建及实现机制。在前人研究的指导下从学习者与学习任务两个角度对学习任务自适应因素进行归纳总结,基于此提出了认知诊断支持下学习任务自适应模型,并阐述其工作原理及实现机制。(2)认知结构驱动下学习任务自适应的应用策略设计。就上述模型在智慧课堂信息技术课程中的应用设计了三条策略,分别是网络资源支撑下基于任务情境设计的分层课堂组织策略、学习目标驱动下基于教师引导的学习任务自动调整策略、认知诊断支持下面向不同对象的多元评价反馈策略。(3)智慧课堂中基于认知诊断的学习任务自适应系统实现及应用效果分析。首先采用Vue+SSM框架实现了基于认知诊断的学习任务自适应系统,然后在初中八年级信息技术课程中开展教学实验,最后对学习过程性数据与问卷调查结果进行分析探究其应用效果。结果显示:该系统易于使用,在学习成绩与认知属性掌握概率提升方面有良好的辅助效果。
基于NB-IoT的智慧课堂管理技术研究与实现
这是一篇关于智慧课堂,物联网,NB-IoT,数据采集,监控平台的论文, 主要内容为随着社会科技的发展和进步,在信息化教学的进程中,对于智慧课堂的建设要求逐步提升,尤其是针对于课堂的实时监控具有很高的需求。由于教室分布在不同的教学楼中并且数量较大,且教学资源的监控管理以及学生的管理比较难以实现实时监测的问题,因此设计一套远程实时监控系统方案来对课堂进行监测管理和配置,来提高课堂管理效率以及促进智慧课堂的发展。从物联网概念的提出到现在已经有20多年的时间,物联网的发展在人们的生活中扮演着十分重要的角色。本系统的设计是在物联网的环境下,利用当前快速发展的NB-IoT无线通信技术进行数据传输至监控平台,从而实现教室监控终端和监控平台的信息交互。系统的监控终端主要负责对学生校园卡信息、监控终端的位置以及终端设备参数等信息进行数据采集,并利用NB-IoT技术按照终端和平台协定的通信协议将其上传至监控平台,而且监控平台可以下发指令至监控终端,从而实现对监控终端的控制和管理功能。本系统监控平台的设计是基于B/S架构进行设计的Web系统,该系统的界面功能多样,管理者通过该系统能够方便地在平台上对监测数据进行查看。监控平台的主要功能是接收来自监控终端发送来的传采集数据,并将信息进行解析以页面的形式将处理结果展示给管理者。为了便于数据的存储,监控平台的后台数据存储采用My SQL数据库。通过对硬件终端模块设计和监控平台开发,实现了一个基于NB-IoT的智慧课堂管理原型系统。通过对异常信息的统计分析,可以统计设备以及课堂上出现的异常情况,本系统可以将异常信息及时推送给管理者,能够使管理者及时发现课堂中的异常问题。
面向智慧课堂的智能题库系统设计与实现
这是一篇关于个性化推荐,智能组卷,智慧课堂,协同过滤,遗传算法的论文, 主要内容为伴随网络技术的发展,“智慧课堂”概念的深入,越来越多的高校都在引进智慧型在线教学管理系统,对市面上在线教学管理系统的题库平台进行深入调研后,发现目前题库平台只实现了简单的试题管理、学生答题、查看分数、手动组卷等功能,这些功能只能满足最基本的需求,存在功能单一、缺乏创新且不“智能”的问题。对于教师,组卷采用的是手动的方式,存在效率低、质量不佳、难易不可控等不足。对于学生,只能接受被动做题练习,不能主动去练习,无法实现有针对性的个性化训练。对于以上问题,在分析了国内外现状以及参考了相关文献后,本文分别从学生以及教师的需求出发,设计并实现智慧型题库系统。具有试题管理、在线答题、在线批改、学情分析、个性化组卷以及智能试题推荐等功能,解决了传统题库系统在自适应学习、高效组卷、效率、数据可视化等方面存在的一系列问题。论文的主要工作如下:1.智能题库的需求进行分析。针对传统的题库系统存在的不足,对智能题库的需求进行分析,确定了该系统所具备的功能,包括试题推荐、智能组卷、在线答题、在线批改、试题管理、试卷管理、测验管理等功能,对涉及到的相关理论与技术进行了分析与研究,主要包含协同过滤算法思想、遗传算法思想等。针对系统所具备的功能,将系统分为四大模块,分别为试题管理模块、测验管理模块、组卷模块、练习模块。最后针对系统非功能需求进行分析,主要包含了系统的稳定性、易用性以及性能,为系统的设计与实现提供参考。2.题库系统的设计与实现。根据需求分析结果,对系统进行了设计与实现。在系统开发设计方面,采用前后端分离方案,前端采用Vue3、TS以及Element UI,服务端采用Flask框架;在数据分析与算法实现方面,本文采用Python的Numpy、Pandas以及Matplotlib库进行数据清洗以及算法实现;在数据库设计方面,采用E-R图描述数据表之间的关系,并用MySQL数据库建立表结构;在模块详细设计部分,本文采用模块结构图描述模块具有的功能,并用流程图来描述核心功能的执行流程。试题管理模块主要包含了试题编辑、知识点管理以及试题分类管理等;测验管理模块主要包含了测验任务的创建、试卷的关联以及阅卷等功能;练习模块主要包含知识点专题练习以及智能化练习,智能化练习是本文研究重点之一,使用协同过滤思想以及学生知识点掌握模型进行试题自动化推荐;组卷模块包含组卷方案以及试题管理,组卷方案是本文研究的另一重点,使用改进的遗传算法实现。3.设计测试方案并完成系统测试。根据系统的每个模块功能编写测试方案以及测试用例。按照系统的配置要求在实际环境中部署测试环境,对系统的每个功能按照测试用例进行测试。最后对系统的性能进行测试,测试结果符合预期。经过测试和实际使用,本文所实现的智能题库系统可以满足教师试题管理、在线批改、智能化组卷等功能;满足学生在线答题、个性化练习等功能,且具有较好的性能和较高的稳定性,满足对智能题库的预期要求。
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