在线教育平台技术解决方案：AI智能学习系统与个性化教学工具

"AI数学课":人工智能与在线教学的融合探索

新型冠状病毒肺炎爆发后,深圳市南山区西丽学校积极响应教育部"停课不停学"的号召,于2月17日正式开始"空中课堂"在线教学.面对疫情防控时期的线上教学,西丽学校全体教师没有一丝懈怠,数学组教师更是紧跟时代发展步伐,勇于创新实践,设计了一种"人机共教"的新教学模式——"AI数学课".此课程引入了高木智能学习系统,不仅教学内容更加生动有趣,而且教学场景,教学方式实现了创新升级,旨在让每个学生都能享受个性化的教与学.

人工智能在成人继续教育教学中的实践应用

人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术正在重塑成人继续教育的教学模式,借助智能化工具解决传统教育中资源适配性低,学习持续性差,职业导向模糊等问题.文章从技术赋能,路径构建和效果优化三个维度展开研究:智能教学系统通过自适应学习平台,虚拟助教与知识图谱实现精准教学;个性化学习路径依托需求诊断,动态推荐与能力画像技术提升职业适配性;教学评估机制借助行为分析,实时反馈与质量迭代形成闭环优化.实践表明,AI可使课程完成率提升,技能认证通过率增长,为成人教育提供"数据驱动,动态调整,产教融合"的创新范式,助力终身学习体系向高效化,个性化和职业化方向演进.

基于知识点库的软件工程学习系统

智能化计算机辅助教学(ICAI)将计算机技术、多媒体技术、Internet技术与传统教育相结合,通过教学模式、教学媒体、学生模型三方面的智能化设计,创造出一种新的教学形式。基于知识点库的软件工程智能学习系统正是运用此技术,将其应用于软件工程课程的教学开发中,实现本课程的远程、多样化学习等功能。 本论文在关注ICAI技术和知识点库知识基础上,主要对基于知识点库的软件工程智能学习系统进行了较为深入的分析。 论文首先介绍了ICAI技术的特点、应用领域及该领域发展现状,讨论了基于该技术的智能学习系统的整体结构、数据结构组织以及相关的开发技术。提出了软件工程学习系统的主要功能模块:管理模块、添加模块、导航模块和测试模块,并针对功能实现对系统中模块的需求分析、数据库的设计进行了详细介绍:通过对处于核心层的知识点库的分析,确定知识点间关系,从而实现知识网络导航功能,用以提供适合于学生个体的个性化知识点库。对数据库的处理采取课件库→知识点库两级存储结构,通过添加知识点页面使软件工程各知识点录入数据库中。最后在系统实现部分分别对系统接口和界面的实现(包括添加用户、添加知识点、添加多媒体)和导航模块功能实现中的关键算法、知识点库的分析进行了详细介绍。

人工智能赋能急危重症护理学实训教学的实践研究

目的探讨人工智能(artificial intelligence,AI)赋能心肺复苏(cardiopulmonary resuscitation,CPR)支架式教学的效果.方法于2024学年—2025学年第二学期,从该校2022级32个护理学专业本科平行班中以抓阄的方式整群抽取16个班,并将其随机分为试验组(8个班,n=238)和对照组(8个班,n=243).试验组接受AI赋能的CPR支架式教学,对照组接受传统教学.教学结束后,比较两组CPR技能考核得分,并对试验组围绕AI赋能CPR支架式教学撰写的学习报告进行主题分析.结果试验组CPR技能考核总得分及各维度得分均高于对照组(P<0.001).通过分析试验组提交的学习报告归纳出4个主题:激发学习兴趣,助力个性化发展;强化急救理念与专业认同;促使技术与人文并进;多维赋能,综合素质提升.结论AI赋能CPR支架式教学能有效提升护理专业学生CPR技能水平,并在一定程度上促进学生综合能力发展,具备良好的应用价值与接受度.

新工科背景下融合AI的工程训练教学体系探索

在新工科建设的时代浪潮下,工程训练教学面临着体系化设计不足,实施路径模糊和效果评估缺失等挑战.传统工程训练模式在实践内容,过程,管理和资源配置等方面难以适应新工科的要求,因此,探索利用人工智能赋能工程训练教学管理,实现智能化升级与模式创新,成为提升工程人才培养质量的关键.研究旨在构建一套融合AI的工程训练实践教学体系,以应对新工科建设对工程人才培养的新要求,推动人工智能技术与高等工程教育的深度融合.研究基于工程教育专业认证理念,采用实证研究方法,构建了"教学系统-实施路径-管理平台"三位一体的AI工程训练实践教学体系.教学系统涵盖教师,学生,AI等关键要素,通过多方协同提升学生工程实践能力.教学路径设计了"六度循环"模式,包括认知引导,信息检索,逻辑判断,实践应用,效果评价和迭代优化,实现教学过程的闭环提升.智能化管理平台融合了Neo4j知识图谱与自研算法,实现了教学全流程赋能.实证结果显示,该体系成效显著:学生预习效率提升56.7%,实践耗时降低35.9%,教师报告批改工作量减少72.7%,86.3%的学生认可个性化能力提升路径.这表明该体系有效提升了教学效率和质量,减轻了教师负担,促进了学生的个性化发展.综上所述,研究中构建的融合AI的工程训练教学体系为工程训练智能化转型提供了可复制的系统解决方案.建议高校进一步推广和应用该体系,加强AI技术在工程训练教学中的深度融合,持续优化教学路径和管理平台,以培养更多适应新时代需求的工程人才.