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文章来源:AG环亚资讯网    发布时间:2019-12-15 03:27:24  【字号:      】

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”首先,基于U校园学习数据建立的学习者模型刻画学习者特征并进行学习分析,根据教学活动不同参与对象——管理者、教师、学生——的需求提供可视化学情报告,分析能力差异与学习差异背后的原因,使学生更了解自己、教师更客观精准评价学生、管理者更科学管理教与学,从而实现教学有的放矢,提升教学质量;其次,U校园学习分析模型还能帮助院校基于学生的日常学习,预测大规模水平考试成绩,从而帮助院校有针对性地开展备考辅导和教学;最后,对不同学校教学大数据的收集,还能总结出不同学校对不同类型学生进行教学的有效方法和模式,方便其他院校联系自身实际,有针对性地选择适合自己的、且已经过他人验证的行之有效的教学方式,切实提高教学效果。

“我一直鼓励老师们在更多班级使用Utalk开展教学,因为随着教学开展的全面深入,数据也会逐渐增加,这就方便老师们根据这些数据开展研究。

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奔驰宝马线上娱乐网_腾讯推荐Unipus人工智能再升级:赋能教育 精准评价 因材施教

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上学期,外国语学院针对院校视听教学需求引进了Utalk,并在大外部、英语专业、翻译专业和学科竞赛团队的教学实践中投入了使用。 李颖认为,Utalk设计科学,优质视听内容输入、跟读模仿、半开放口语输出、到开放话题输出,为学生学习提供了脚手架。 题型设计兼具趣味性和实用性,音频配音、角色扮演等很能调动学生学习积极性;口语练习可练可测,方便学生随时正音纠错;综合口语能力训练着眼高层次能力提升,有效拓展学生思维。

”梁茂成教授介绍道:“两个引擎互相融合,实现优势互补,提升了写作评阅效率。 ”活动现场,梁茂成通过理论与案例相结合的方式,对“双核”引擎工作原理进行了深入浅出的剖析:基于语法规则的简约模型借助链语法、线性及树形模板,为iWrite引擎设计错误识别规则,实现精准纠错,细致反馈;而基于深度学习的统计模型则充分利用大数据资源,采用国际学界最为前沿的深度学习技术,在保持高纠错正确率的前提下,实现错误召回率的大幅提升。 梁茂成特别提到“基于RNN和注意力机制的神经机器翻译模型”,指出它不仅能精确定位错误,同时可针对一些出现中国英语学习者典型错误的句子,提供整句修改建议,“让学生不仅知道错在哪里,而且知道什么才是正确表述”。 最后,梁茂成还介绍了iCorrect爱纠错。 这款小程序旨在通过收集中国大学生英语写作错误标注语料,反哺机器学习。 “有多少人工,就有多少智能。 没有人工,就没有智能。

“数”赋“新能”:U校园大数据反哺外语教学2017年9月“U校园智慧教学云平台”(简称“U校园”)正式上线,顺应“智能+教育”浪潮而生的U校园综合运用信息技术解决教学实际问题,目前已覆盖750余所院校,拥有200余万师生用户,学习数据超过1200万小时,积累10亿条数据……这些海量教学数据在实际教学中有什么价值?又将如何助力高等外语教育踏入更深的智慧领域?来自北京外研在线数字科技有限公司的首席内容官徐一洁详细剖析了大数据价值,呈现了“数字力量”赋能下的外语教学新图景。

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