CN116703311B - 一种大数据互动教学实训系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种大数据互动教学实训方法,该方法包括以下步骤:步骤一:在云服务器上构建教学实训平台,开发教师评审、学生评审、互联教学子系统,写入AI算法,步骤二:教师在子系统录入课程视频,学生查看视频并评分,步骤三:教师对学生作业的批阅过程,录入到系统,平台调用算法,训练学习教师的批阅过程,步骤四:平台训练出模型,调用AI参照模型批阅作业,学生做出课程笔记,系统记录原创者并纳入成绩考核,AI、师生给笔记评分,高分优质的笔记供学生参照,步骤五:评分高的视频和笔记,平台推送到互联教学子系统,供各地师生学习参考,据本发明,具有改变互动教学实训的传统批阅模式,激励师生教学互动的能力。
Description
技术领域
本发明涉及AI技术领域,具体为一种大数据互动教学实训系统。
背景技术
随着物联网技术的全国普及,如今校园师生之间的“教”与“学”不再局限于课堂或者线下,运用物联网技术,很多课程和实训甚至相关的作业提交与批改,都能在线上完成,同校甚至异校师生之间、学生之间的“教”与“学”也能在线上进行,就目前而言,随着5G技术的逐渐普及、AI智能的大力发展,但市面上已有的教学实训系统,大多教师还是以传统的方式批阅作业,教师并不能在短时间内批阅大量学生的作业,同时为每位学生作业的每道作业题都给出详细的答疑,如果学生对课程、实训内容、作业有疑问,教师在短时间内面对大量的学生问题也只能做简单答疑,并不能快速详细的答疑大量问题,如果有学生原创出优质的课程或实训笔记,其他同学更多的是抄袭,教师也无法分辨原创者和抄袭者,并不能为原创者学生本身带来成绩上的任何优势,无法激励学生与学生之间、师生之间“教”与“学”的互动。因此,设计能够运用AI技术在极短时间内批阅大量学生作业、并对多份不同作答内容的作业做出详细的步骤解析供学生参考复习,能够将学生优质原创的课程笔记纳入到成绩考核的一种大数据互动教学实训系统是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大数据互动教学实训系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种大数据互动教学实训方法,该方法包括以下步骤:
步骤一:在云服务器上构建互动教学实训平台,建立云数据库,开发教师教学评审子系统、学生成绩评审子系统、互联教学子系统,写入AI文本识别算法;
步骤二:教师在教师教学评审子系统中录入课程视频,学生通过学生成绩评审子系统,选择查看所有教师向系统发布的课程视频,看完课程视频,在系统上为教师课程视频评价评分;
步骤三:教师对学生课程作业或实训内容的批阅过程、批阅结果,全部录入到教师教学评审子系统中,子系统将全部数据反馈到平台,平台调用AI文本识别算法,训练学习教师的批阅过程和批阅结果,并训练学习步骤二所述的全部内容;
步骤四:互动教学实训平台训练出课程模型后,学生再向系统提交课程作业或实训任务时,平台调用AI参照课程模型为学生批阅作业,并对学生作业给出合理的解析,学生做出课程笔记,AI、教师、同学共同评价学生的课程笔记;
步骤五:评分高的教学课程视频和学生课程笔记会被互动教学实训平台推送到互联教学子系统中,供全球各地师生学习参考用,运用互联教学子系统,用户对课程视频和笔记给出评价评分,优质的课程和笔记优先在互联教学子系统上推荐。
根据上述技术方案,所述在云服务器上构建互动教学实训平台,建立云数据库,开发教师教学评审子系统、学生成绩评审子系统、互联教学子系统,写入AI文本识别算法的步骤,包括:
在云服务器上构建互动教学实训平台;
在SQL Server数据库上建立云数据库;
在系统内开发:
教师教学评审子系统和学生成绩评审子系统;
两子系统主要供同校园的师生使用;
在系统内开发互联教学子系统;
该系统主要供世界各地的用户使用;
上述三个子系统均部署在手机APP和PC端上;
在互动教学实训平台上写入AI文本识别算法;
算法按照数据库内存储的课程内容和课程作业内容;
不断训练学习课程和课程作业文本;
AI文本识别算法再根据训练出的模型,识别对比学生的作业文本。
根据上述技术方案,所述教师在教师教学评审子系统中录入课程视频,学生通过学生成绩评审子系统,看完课程视频并评价评分的步骤,包括:
校园教师通过教师教学评审子系统录入上课课程或实训课程;
学生使用APP查看互动教学实训平台上的全部教学课程视频;
学生在APP上看完教学课程视频后;
系统自动弹出教学课程视频评价评分弹窗;
学生在弹窗内为教师录入的教学课程视频评价评分;
评判:
视频对课程内容讲解的完整程度Q、视频对课程知识点的解析程度W、视频内容对学生的吸引程度E、课程讲解的精彩程度R、课程能否培养学生兴趣T、学生对课程视频评分Y;
学生对教学课程视频评价评分,纳入学生平时成绩考核当中。
根据上述技术方案,所述教师对学生课程作业或实训内容的批阅过程、批阅结果,全部录入到教师教学评审子系统中,子系统将全部数据反馈到平台,平台调用AI文本识别算法,训练学习教师的批阅过程和批阅结果,并训练学习教师对课程内容的讲解过程的步骤,包括:
学生在系统,上传提交教师布置的课程作业或实训任务;
教师通过教师教学评审子系统,查看学生在系统上提交的课程作业或实训任务;
教师对课程作业或实训任务进行批阅并给出批阅结果;
同时教师教学评审子系统录入,教师对每份课程作业或实训任务的评阅过程和评阅结果。
根据上述技术方案,所述平台调用AI文本识别算法,训练学习教师的批阅过程和批阅结果,并训练学习教师对课程内容的讲解过程的步骤,包括:
互动教学实训平台调用AI文本识别算法;
按照数据表中存储的数据,AI文本识别算法训练学习,教师对课程内容的讲解过程、对知识点的阐述、对学生学习兴趣的培养;
通过“退火算法annealing algorithm”反复训练学习教师教学课程视频;
逐渐训练出课程知识点分析模型;
教师管理员通过互动教学实训平台,挑选最好的训练成果模型,将其存储到“课程模型数据表”中;
同样AI调用“课程作业数据表”中教师对作业的批阅过程和批阅结果数据;
通过退火算法反复训练学习模型,逐渐训练出课程作业和实训任务的分析批改模型;
训练出的大量模型,管理员挑选最好的模型存储到“课程模型数据表”中。
根据上述技术方案,所述互动教学实训平台训练出课程模型后,学生再向系统提交课程作业或实训任务时,平台调用AI参照课程模型为学生批阅作业,并对学生作业给出合理的解析,学生做出课程笔记,AI、教师、同学共同评价学生的课程笔记,优秀的课程笔记供学生一起学习参考讨论的步骤,包括:
互动教学实训平台拥有了参考模型;
之后,学生再向系统提交课程作业或实训任务时;
教师依旧可以为学生手动批阅作业、给出批阅结果;
互动教学实训平台调用AI文本识别算法为学生自动批阅作业、给出批阅结果、对作业或实训任务做出详细的解释;
学生提交作业或实训任务后;
平台调用AI文本识别算法;
算法根据训练出的模型与学生提交的作业或实训任务进行详细比对;
算法调用模型库的全部数据,逐一比对作业或实训任务里的每一个点;
如果:
AI识别分析出学生完全做对了作业题、步骤完善,AI为此作业题标注所用到的知识点,方便学生之后复习查看用;
如果:
AI识别分析出学生只做对了题目,步骤不完善,AI为此作业题标注知识点的同时标注出详细的解题步骤;
如果:
AI识别分析出学生做错了作业题,AI为此题加入错题标记、并给出正确的解题步骤以及所用到的知识点;
如果:
AI识别分析出学生并没有做题,只是用来搜索题目,AI不予做出任何分析,以防学生运用系统抄袭作业;
AI批阅完学生作业后,根据“课程作业和实训任务的分析批改模型”,为每位学生的作业核算分数;
学生根据自己对课程的理解程度,做出课程或实训笔记;
教师、其他同学根据笔记对课程知识点的描述清楚程度、解题思路明确程度、实训步骤讲解的清楚程度,为该学生笔记评分评价;
评分越高的笔记,优先为其他学生推荐;
AI调用模型库中的数据,比对笔记中阐述的知识点;
根据阐述知识点的全面程度,为笔记评分;
学生所做的课程笔记或实训笔记也纳入到平时成绩的考核当中。
根据上述技术方案,所述评分高的教学课程视频和学生课程笔记会被互动教学实训平台推送到互联教学子系统中,供全球各地师生学习参考用,运用互联教学子系统,用户对课程视频和笔记给出评价评分,优质的课程和笔记优先在互联教学子系统上推荐的步骤,包括:
平台在数据表中按照评分,从高到低筛选同一课程下的:教学课程视频和课程笔记;
互动教学实训平台筛选出评分高的视频和笔记;
将数据开放对接到互联教学子系统中;
世界各地师生用户通过互联教学子系统仅有权访问平台筛选出的高分视频和笔记;
世界各地的师生用户查看完教学课程视频和课程笔记后;
在子系统对课程视频和笔记评价评分;
再次筛选对接到互联教学子系统中的课程视频和笔记评分高低;
评分高的,平台优先推荐在互联教学子系统中,供世界各地师生用户参考学习讨论。
根据上述技术方案,所述教师教学评审子系统包括:
教学视频录制模块,用于教师将授课内容同步录入到系统中;
教学视频评测模块,用于教师查看学生对自己录课的评价和评分,教师根据评价对课程内容进行调整;
审核批改模块,用于教师对学生课程作业和实训任务的批阅;
师生互动模块,用于师生之间交流课程知识点。
根据上述技术方案,所述学生成绩评审子系统包括:
教学视频查看模块,用于学生查看教学课程视频;
教学视频评价模块,用于学生对课程视频评价评分;
作业提交模块,用于学生提交课程作业和实训任务;
作业批改模块,用于学生查看教师或AI为自己作业的批阅记录;
课程笔记模块,用于学生发布自己对课程和实训的学习心得或笔记。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明,通过设置在云服务器上构建教学实训平台,开发教师评审、学生评审、互联教学子系统,写入AI算法,教师在子系统录入课程视频,学生查看视频并评分,教师对学生作业的批阅过程,录入到系统,平台调用算法,训练学习教师的批阅过程,平台训练出模型,调用AI参照模型批阅作业,学生做出课程笔记,系统记录原创者并纳入成绩考核,AI、师生给笔记评分,高分优质的笔记供学生参照,评分高的视频和笔记,平台推送到互联教学子系统,供各地师生学习参考,使得现有系统在大数据互动教学实训时的教师批阅作业方式脱离传统的方式,AI在极短时间批阅大量作业同时对每道题做出详细的解析,记录优质笔记的发布学生,向互联系统推荐优质课程和笔记,大幅提高批阅作业效率的同时,为同校异校师生建立更好的教学互动关系。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例一提供的一种大数据互动教学实训方法的流程图;
图2为本发明实施例二提供的一种大数据互动教学实训系统的模块组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:图1为本发明实施例一提供的一种大数据互动教学实训系统的流程图,本实施例可应用任何教学的场景,该方法可以由本实施例提供的一种大数据互动教学实训系统来执行,如图1所示,该方法具体包括以下步骤:
步骤一:在云服务器上构建互动教学实训平台,建立云数据库,开发教师教学评审子系统、学生成绩评审子系统、互联教学子系统,写入AI文本识别算法;
在本发明实施例中,在云服务器上构建互动教学实训平台,在SQL Server上建立云数据库,在系统内开发教师教学评审子系统和学生成绩评审子系统,两子系统主要供同校园的师生使用,在系统内开发互联教学子系统,该系统主要供世界各地的用户使用,上述三个子系统均部署在手机APP和PC端上,在平台上写入AI文本识别算法,算法按照数据库内存储的课程内容和课程作业内容,不断训练学习课程和课程作业文本,训练成果模型存储到数据库中,AI文本识别算法再根据训练出的模型,识别对比学生的作业文本。
步骤二:教师在教师教学评审子系统中录入课程视频,学生选择查看所有课程视频,看完课程视频并评价评分;
S21:在本发明实施例中,校园教师通过教师教学评审子系统录入上课课程或实训课程,学生使用APP查看互动教学实训平台上的全部教学课程视频,学生看完教学课程视频后,学生成绩评审子系统自动弹出教学课程视频评价评分弹窗,学生在弹窗内为课程视频评价评分,评判:视频对课程内容讲解的完整程度Q、视频对课程知识点的解析程度W、视频内容对学生的吸引程度E、课程讲解的精彩程度R、课程能否培养学生兴趣T、学生对课程视频评分Y,学生对课程视频评价评分,纳入学生平时成绩考核当中,以保持校园师生的互动关系。
步骤三:教师对学生课程作业或实训内容的批阅过程、批阅结果,全部录入到教师教学评审子系统中,子系统将全部数据反馈到平台,平台调用AI文本识别算法,训练学习教师的批阅过程和批阅结果,并训练学习步骤二所述的全部内容;
在本发明实施例中,学生在学生成绩评审子系统上,上传提交课程作业或实训任务,教师对课程作业或实训任务进行批阅并给出批阅结果,同时教师教学评审子系统录入,教师对课程作业或实训任务的评阅过程和评阅结果,互动教学实训平台调用AI文本识别算法,训练学习教师对课程内容的讲解过程、对知识点的阐述、对学生学习兴趣的培养,通过“退火算法annealing algorithm”反复训练学习教师教学课程视频,逐渐训练出课程知识点分析模型,教师管理员通过互动教学实训平台,挑选最好的训练成果模型,将其存储到“课程模型数据表”中,同样AI调用“课程作业数据表”中教师对作业的批阅过程和批阅结果数据,通过退火算法反复训练学习模型,逐渐训练出课程作业和实训任务的分析批改模型,训练出的大量模型,管理员挑选最好的模型存储到数据表中。
步骤四:互动教学实训平台训练出课程模型后,学生再向系统提交课程作业或实训任务,平台调用AI参照课程模型为学生批阅作业,并对学生作业给出合理的解析,学生做出课程笔记,AI、教师、同学共同评价学生的课程笔记;
S41:在本发明实施例中,互动教学实训平台拥有了参考模型,之后,学生再向系统提交课程作业或实训任务时,教师依旧可以为学生手动批阅作业、给出批阅结果,更多的是,也是本系统特色:互动教学实训平台调用AI文本识别算法为学生自动批阅作业、给出批阅结果、对作业或实训任务做出详细的解释,平台调用AI文本识别算法,算法根据训练出的模型与学生提交的作业或实训任务进行详细比对,算法调用模型库的全部数据,逐一比对作业或实训任务里的每一个点,AI文本识别算法分析完每份作业内的每一个点;
S42:如果:AI识别分析出学生做对了作业题、步骤完善,AI为此作业题标注所用到的知识点;如果:AI识别分析出作业步骤不完善,AI为此作业题标注知识点的同时标注出详细的解题步骤;如果:AI识别分析出学生做错了作业题,AI为此题加入错题标记、并给出正确的解题步骤以及所用到的知识点;如果:AI识别分析出学生并没有做题,只是用来搜索题目,AI不予做出任何分析,以防学生运用系统抄袭作业;AI批阅完学生作业后,根据“课程作业和实训任务的分析批改模型”,为每位学生的作业核算分数;
S43:学生根据自己对课程的理解程度,在系统做出课程或实训笔记,教师、其他同学根据笔记对课程知识点的描述清楚程度、解题思路明确程度、实训步骤讲解的清楚程度,为该学生笔记评分评价,评分越高的笔记,优先为其他学生推荐,AI调用模型库中的数据,比对笔记中阐述的知识点,根据阐述知识点的全面程度,为笔记评分,学生所做的课程笔记或实训笔记也纳入到平时成绩的考核当中,以保持学生与学生之间,学生与教师之间的教学互动,优秀的笔记供校园师生共同学习讨论。
步骤五:评分高的教学课程视频和学生课程笔记会被互动教学实训平台推送到互联教学子系统中,供全球各地师生学习参考用,运用互联教学子系统,用户对课程视频和笔记给出评价评分,优质的课程和笔记优先在互联教学子系统上推荐;
在本发明实施例中,平台在数据表中按照评分,从高到低筛选同一课程下的:教学课程视频和课程笔记,互动教学实训平台筛选出评分高的视频和笔记,将数据开放对接到互联教学子系统中,世界各地师生用户通过互联教学子系统仅有权访问平台筛选出的高分视频和笔记,在保护校园知识产权的同时,又为世界各地用户共享优质的教育资源,世界各地的师生用户查看完教学课程视频和课程笔记后,在子系统对课程视频和笔记评价评分,再次筛选对接到互联教学子系统中的课程视频和笔记评分高低,评分高的,平台优先推荐在互联教学子系统中,供世界各地师生用户参考学习讨论;
与市面上已有的其他系统相比,本大数据互动教学实训系统创新性的引入了AI文本识别算法,AI不断反复训练学习教师对课程知识点的讲解、对作业或实训任务的批阅过程,最终能达到系统自动为学生批阅作业,并为学生阐述每道作业题对应的所有知识点的效果,这样,系统能够在极短的时间内,为大量学生批阅作业,并为每道题都分析出详细的解题步骤、解题思路、所用知识点,这是传统教学实训系统所达不到的,同时为教师节省了大量的批阅作业时间、为学生答疑时间,教师有更多的精力投身到科研或其他方面;本大数据互动教学实训系统还创新性的引入了课程笔记共享功能,学生共享自己的学习心得、总结的笔记,能够增加学生自己的平时成绩,更能激励学生的学习兴趣,学生、教师、AI都能参与教学课程和课程笔记的评价评分以及讨论,在系统中三者能够相互讨论、交流心得,能够很好的建立学生与学生之间、学生与教师之间的互动关系,并以激励的方式持续巩固互动关系,保证系统能够长久的运行下去。
实施例二:本发明实施例二提供了一种大数据互动教学实训系统,图2为本发明实施例二提供的一种大数据互动教学实训系统的模块组成示意图,如图2所示,该系统包括:
云数据库,用于存储系统中产生的各项数据,在云数据库中建立数据表,用于分类存储各项数据;
AI文本识别算法,用于反复训练学习教学课程视频和教师对学生作业或实训任务的批阅过程和批阅结果,以训练出最好的课程知识点模型和课程作业或实训任务的分析批改模型,用于解析批阅学生作业,为学生提供解题思路、解题步骤、解题所需用到的知识点,为学生作业、课程视频、学生课程笔记评分;
互动教学实训平台,用于为其他模块和子系统提供功能接口服务,调用系统内的各个子系统和子模块以达到处理系统整体数据的目的;
教师教学评审子系统,用于教师录入教学课程视频、批阅学生课程作业、批阅实训任务、为学生课程笔记或实训笔记做出评价评分、跟学生进行互动交流讨论;
学生成绩评审子系统,用于学生查看教学课程视频、提交课程作业、提交实训任务、对教学课程视频做出评价评分、查看教师或AI为自己所做作业的批阅情况、写入课程或实训的心得或笔记、与教师和其他学生进行互动交流;
互联教学子系统,用于世界各地师生用户查看教学课程视频、查看课程笔记、查看实训笔记、与其他用户交流讨论、为课程视频和笔记做出评价评分;
在本发明的一些实施例中,教师教学评审子系统包括:
教学视频录制模块,用于教师将授课内容同步录入到系统中;
教学视频评测模块,用于教师查看学生对自己录课的评价和评分,教师根据评价对课程内容进行调整;
审核批改模块,用于教师对学生课程作业和实训任务的批阅;
师生互动模块,用于师生之间交流课程知识点、实训内容;
在本发明的一些实施例中,学生成绩评审子系统包括:
教学视频查看模块,用于学生查看教学课程视频;
教学视频评价模块,用于学生对课程视频评价评分;
作业提交模块,用于学生提交课程作业和实训任务;
作业批改模块,用于学生查看教师或AI为自己作业的批阅记录;
课程笔记模块,用于学生发布自己对课程和实训的学习心得或笔记。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种大数据互动教学实训方法,应用于一种大数据互动教学实训系统其特征在于:该方法包括以下步骤:
步骤一:在云服务器上构建互动教学实训平台,建立云数据库,开发教师教学评审、学生成绩评审、互联教学子系统,写入AI文本识别算法;
步骤二:教师在教师教学评审子系统中录入课程视频,学生通过学生成绩评审子系统,看完课程视频后评价评分;
步骤三:教师对学生课程作业或实训内容的批阅过程、批阅结果,全部录入到教师教学评审子系统中,子系统将全部数据反馈到平台,平台调用AI文本识别算法,训练学习教师的批阅过程和批阅结果,并训练学习步骤二所述的全部内容;
步骤四:互动教学实训平台训练出课程模型后,学生再向系统提交课程作业或实训任务时,平台调用AI参照课程模型为学生批阅作业,并对学生作业给出合理的解析,学生做出课程笔记,AI、教师、同学共同评价学生的课程笔记,优秀的课程笔记供学生一起学习参考讨论;
步骤五:评分高的教学课程视频和学生课程笔记会被互动教学实训平台推送到互联教学子系统中,供全球各地师生学习参考用,运用互联教学子系统,用户对课程视频和笔记给出评价评分,优质的课程和笔记优先在互联教学子系统上推荐;
所述在云服务器上构建互动教学实训平台,建立云数据库,开发教师教学评审、学生成绩评审、互联教学子系统,写入AI文本识别算法的步骤,包括:
在云服务器上构建互动教学实训平台;
在SQL Server数据库上建立云数据库;
在系统内开发:
教师教学评审子系统和学生成绩评审子系统;
两子系统主要供同校园的师生使用;
在系统内开发互联教学子系统;
该系统主要供世界各地的用户使用;
上述三个子系统均部署在手机APP和PC端上;
在互动教学实训平台上写入AI文本识别算法;
算法按照数据库内存储的课程内容和课程作业内容;
不断训练学习课程和课程作业文本;
AI文本识别算法再根据训练出的模型,识别对比学生的作业文本;
所述教师在教师教学评审子系统中录入课程视频,学生通过学生成绩评审子系统,看完课程视频并评价评分的步骤,包括:
校园教师通过教师教学评审子系统录入上课课程或实训课程;
学生使用APP查看互动教学实训平台上的全部教学课程视频;
学生看完教学课程视频后;
学生成绩评审子系统自动弹出教学课程视频评价评分弹窗;
学生在弹窗内为教学课程视频评价评分;
评判:
视频对课程内容讲解的完整程度Q、视频对课程知识点的解析程度W、视频内容对学生的吸引程度E、课程讲解的精彩程度R、课程能否培养学生兴趣T、学生对课程视频评分Y;
学生对教师录入的教学课程视频评价评分,纳入学生平时成绩考核当中;
所述教师对学生课程作业或实训内容的批阅过程、批阅结果,全部录入到教师教学评审子系统中,子系统将全部数据反馈到平台,平台调用AI文本识别算法,训练学习教师的批阅过程和批阅结果,并训练学习教师对课程内容的讲解过程的步骤,包括:
学生在学生成绩评审子系统上,上传提交教师布置的课程作业或实训任务;
教师通过教师教学评审子系统;
查看学生在系统上提交的课程作业或实训任务;
教师对课程作业或实训任务进行批阅并给出批阅结果;
同时教师教学评审子系统录入,教师对每份课程作业或实训任务的评阅过程和评阅结果;
所述平台调用AI文本识别算法,训练学习教师对课程内容的讲解过程,训练学习教师的批阅过程和批阅结果的步骤,包括:
互动教学实训平台调用AI文本识别算法;
按照数据表中存储的数据,AI文本识别算法训练学习,教师对课程内容的讲解过程、对知识点的阐述、对学生学习兴趣的培养;
通过“退火算法annealing algorithm”反复训练学习教师教学课程视频;
逐渐训练出课程知识点分析模型;
教师管理员通过互动教学实训平台,挑选最好的训练成果模型,将其存储到“课程模型数据表”中;
同样AI调用“课程作业数据表”中教师对作业的批阅过程和批阅结果数据;
通过退火算法反复训练学习模型,逐渐训练出课程作业和实训任务的分析批改模型;
训练出的大量模型,管理员挑选最好的模型存储到“课程模型数据表”;
所述互动教学实训平台训练出课程模型后,学生再向系统提交课程作业或实训任务时,平台调用AI参照课程模型为学生批阅作业,并对学生作业给出合理的解析,学生做出课程笔记,AI、教师、同学共同评价学生的课程笔记的步骤,包括:
互动教学实训平台拥有了参考模型;
之后,学生再向系统提交课程作业或实训任务时;
教师依旧可以为学生手动批阅作业、给出批阅结果;
互动教学实训平台调用AI文本识别算法为学生自动批阅作业、给出批阅结果、对作业或实训任务做出详细的解释;
学生提交作业或实训任务后;
平台调用AI文本识别算法;
算法根据训练出的模型与学生提交的作业或实训任务进行详细比对;
算法调用模型库的全部数据,逐一比对作业或实训任务里的每一个点;
AI文本识别算法分析完每份作业内的每一个点;
如果:
AI识别分析出学生完全做对了作业题、步骤完善,AI为此作业题标注所用到的知识点;
如果:
AI识别分析出学生只是做对了题目,步骤不完善,AI为此作业题标注知识点的同时标注出详细的解题步骤;
如果:
AI识别分析出学生做错了作业题,AI为此题加入错题标记、并给出正确的解题步骤以及所用到的知识点;
如果:
AI识别分析出学生并没有做题,只是用来搜索题目,AI不予做出任何分析,以防学生运用系统抄袭作业;
AI批阅完学生作业后,根据“课程作业和实训任务的分析批改模型”,为每位学生的作业核算分数;
学生根据自己对课程的理解程度,做出课程或实训笔记;
教师、其他同学根据笔记对课程知识点的描述清楚程度、解题思路明确程度、实训步骤讲解的清楚程度,为该学生笔记评分评价;
评分越高的笔记,优先为其他学生推荐;
AI调用模型库中的数据,比对笔记中阐述的知识点;
根据阐述知识点的全面程度,为笔记评分;
学生所做的课程笔记或实训笔记也纳入到平时成绩的考核当中;
所述评分高的教学课程视频和学生课程笔记会被互动教学实训平台推送到互联教学子系统中,供全球各地师生学习参考用,运用互联教学子系统,用户对课程视频和笔记给出评价评分,优质的课程和笔记优先在互联教学子系统上推荐的步骤,包括:
平台在数据表中按照评分,从高到低筛选同一课程下的:教学课程视频和课程笔记;
互动教学实训平台筛选出评分高的视频和笔记;
将数据开放对接到互联教学子系统中;
世界各地师生用户通过互联教学子系统仅有权访问平台筛选出的高分视频和笔记;
世界各地的师生用户查看完教学课程视频和课程笔记后;
在子系统对课程视频和笔记评价评分;
再次筛选对接到互联教学子系统中的课程视频和笔记评分高低;
评分高的,平台优先推荐在互联教学子系统中,供世界各地师生用户参考学习讨论。
2.执行如权利要求1所述的一种大数据互动教学实训方法的一种大数据互动教学实训系统,其特征在于:该系统包括:
云数据库,用于存储系统中产生的各项数据,在云数据库中建立数据表,用于分类存储各项数据;
AI文本识别算法,用于反复训练学习教学课程视频和教师对学生作业或实训任务的批阅过程和批阅结果,以训练出最好的课程知识点模型和课程作业或实训任务的分析批改模型,用于解析批阅学生作业,为学生提供解题思路、解题步骤、解题所需用到的知识点,为学生作业、课程视频、学生课程笔记评分;
互动教学实训平台,用于为其他模块和子系统提供功能接口服务;
教师教学评审子系统,用于教师录入教学课程视频、批阅学生课程作业、批阅实训任务、为学生课程笔记或实训笔记做出评价评分、跟学生进行互动交流讨论;
学生成绩评审子系统,用于学生查看教学课程视频、提交课程作业、提交实训任务、对教学课程视频做出评价评分、查看教师或AI为自己所做作业的批阅情况、写入课程或实训的心得或笔记、与教师和其他学生进行互动交流;
互联教学子系统,用于世界各地师生用户查看教学课程视频、查看课程笔记、查看实训笔记、与其他用户交流讨论、为课程视频和笔记做出评价评分;
所述教师教学评审子系统包括:
教学视频录制模块,用于教师将授课内容同步录入到系统中;
教学视频评测模块,用于教师查看学生对自己录课的评价和评分,教师根据评价对课程内容进行调整;
审核批改模块,用于教师对学生课程作业和实训任务的批阅;
师生互动模块,用于师生之间交流课程知识点、实训内容;
所述学生成绩评审子系统包括:
教学视频查看模块,用于学生查看教师发布的教学课程视频;
教学视频评价模块,用于学生对观看完的课程视频做出评价评分;
作业提交模块,用于学生提交课程作业和实训任务;
作业批改模块,用于学生查看教师或AI为自己作业的批阅记录;
课程笔记模块,用于学生发布自己对课程和实训的学习心得或笔记。
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