国产精品毛片,久久一本综合,欧美军人男男激情gay,欧美亚洲精品在线

當前位置:首頁 > %BD%E2%BE%F6%B7%BD%B0%B8

教育大數據智能平臺助力教學管理數字化

文章來源:眾聯科技時間:2020/9/14閱讀數:1035

     

9月10日,2020騰訊全球數字生態大會智能教育專場在云端以線上方式對外呈現,本次專場以“智能教育,智繪未來”為主題,聚焦數字化和新基建發展給教育行業帶來的沖擊和變革,并共同探討前沿技術在教育產業中的應用。在會上,騰訊智能平臺副總裁李學朝以“AI助力構建教育新生態”為主題做了 分享,重點展示了教育大數據智能平臺的教育AI能力,以教育應用平臺為載體,助力數據場景化,提供多角色、多維度的數據解讀。

大數據助力教育智慧化升級 讓教學管理更高效

在經歷過長達半年時間的線上教育后,在線教育推動了K12教育的信息化進程,教育體系迎來了一次飛躍式的發展。據介紹,截止至2020年3月,在線教育用戶數增加了1.91億,增幅達到了82%,近乎翻倍。



雖然在線教育在上半年十分火熱,然而在這背后也暴露出不少當前教育平臺的問題。比如,大量用戶“一窩蜂”地涌入線上教育平臺后,加大了平臺管理的難度,平臺曾因為沒有做好應對大規模的線上分散式教學和管理的準備,而造成了在線平臺及應用的卡頓、崩潰等。

這些問題帶來了線上平臺建設中的一些核心的需求。在教學管理中,教學管理者需要一個穩定且可控的平臺以及一個對管理有指導幫助作用的數據分析情況,才能讓其一目了然地看到教學管評結果。

而對教學管理有幫助的數據是需要被挖掘出來的非結構化、隱性的數據,比如教育輿情數據、教學數據,學生學習行為數據等多樣化的、隱性教育數據,才能夠真正助力教育精細化。



當前,騰訊利用長期積累的教育行業全AI能力,搭建教育智能大數據平臺,通過一系列的數據處理和分析服務,向區域管理者、校長、教師、學生和家長提供多維度且精細化的教育輔助信息決策方案。該方案目前已落地上海浦東,助力浦東打造智能教育數據平臺,實現了教育數據場景化。

AI能力服務學科教學與考試 構建教育新生態

教育要信息化、現代化的發展不止是要運用AI能力進行數據分析,還需要借助AI能力協助學科教學與考試的智慧化升級。騰訊智能平臺產品副總裁李學朝表示,騰訊希望將他們的智慧及AI能力運用到中小學學科教育中,將通用AI能力轉化為教育AI能力,助力提升自學、考試、管理等各方面的效率。

騰訊利用數據和AI能力,打造了騰訊教育應用平臺作為在線教輔工具,比如基于語音識別(ASR)、自然語言處理(NLP)、語音合成(TTS)、文本識別(OCR)等通用AI能力,為教育提供口語評測、作文批閱等教學服務,積極協助老師的課堂教學。在教學上,平臺通過線下結構化的數據向老師智能推薦符合年級學科的教輔資源,并協助老師對課堂作業進行智能批改,將老師從繁雜的教務工作中釋放出來,以更好地將精力放在優化課堂內容上。其次,在課后,平臺還能利用數據分析協助老師明悉學情,讓老師能夠準確獲知學生學習情況,以此對學生進行個性化教學。

AI能力不只是在學科教學上起到重要的作用,還能夠為學科考試提供服務。騰訊英語君通過AI能力打造了一套能夠覆蓋教、學、考、評、管五個方面的中高考聽說軟硬一體的口語評測引擎。這套引擎為聽說考試制定了標準化流程,通過引擎自動評分,幫助老師減負增效,促進考試公平。在2019年底,這套口語評測引擎落地上海,上海市松江區38所學校使用了騰訊英語君聽說考試平臺進行聽說考試,極大地提高了考試實施的工作效率、評分效率和客觀性。

隨著5G技術、大數據、人工智能等技術的發展,且在今年中央提出的新基建背景下,各行各業都掀起加速數字化轉型升級的浪潮。可以看到,在這股浪潮之下,教育也在加快數字化轉型的步伐。

教育的本質還是在于人本身,其數字化轉型升級是為了借助科學技術,更好地提升教育內容與教育水平,更好地為師生服務。

未來,在教學管理、學科教學以及學科考試等方面,AI教育能力將助推教育信息化、智能化進程,讓教育迎來新的發展圖景,構建一個全新的教育數字生態。


公司動態

行業資訊

營銷策劃

国产情侣一区在线| 久久精品国产福利| 国产精品乱战久久久| 一区二区日韩免费看| 午夜亚洲性色视频| 欧美国产极品| 国内成人精品| 青草国产精品久久久久久| 蜜臀va亚洲va欧美va天堂| 999视频精品| 亚洲三级网页| 日本aⅴ免费视频一区二区三区| 美美哒免费高清在线观看视频一区二区| 91欧美极品| 国产成人1区| 久久精品国产久精国产| 蜜桃av一区二区三区| 亚洲网站啪啪| 成人自拍在线| 日韩福利电影在线观看| 日本不卡一区二区三区 | 色综合一本到久久亚洲91| 99久久婷婷| 亚洲超碰在线观看| 国产视频一区二| 日本一区二区中文字幕| 日韩国产一区| 蜜桃av一区二区| 一区二区亚洲精品| 亚洲天堂成人| 99久久婷婷| 加勒比视频一区| 一区二区三区四区精品视频| 一区二区三区午夜探花| 国产精品久久久久久久免费软件 | 亚洲妇女av| 久久资源综合| 麻豆精品视频在线| 欧美成人一二区| 亚洲天堂av资源在线观看| 国产日产精品一区二区三区四区的观看方式 | 成人精品在线| 国产精品s色| 亚洲区国产区| 欧美日本国产| 欧洲激情视频| 免费欧美一区| 美女少妇全过程你懂的久久| 成人三级视频| 婷婷成人在线| 不卡一区2区| 天天揉久久久久亚洲精品| 麻豆91在线观看| 日韩一区中文| 日韩国产欧美在线观看| 欧美一区二区三区久久精品| 97久久网站| 久热成人在线视频| 日精品一区二区三区| 久久精品首页| 麻豆精品蜜桃视频网站| 久久综合社区| 亚洲电影一级片| 深夜福利一区| 久久久一二三| 欧美啪啪一区| 你懂的国产精品| 国产一区二区三区成人欧美日韩在线观看 | 国产第一亚洲| 91精品一区二区三区综合| 亚洲午夜黄色| 免费欧美日韩| 综合久久2023| 久久99国产精品二区高清软件| 国产精品久久久久久久免费软件| 欧美日本二区| 日韩成人精品在线| 欧美日韩导航| 日韩一级在线| 日韩国产专区| 青青青爽久久午夜综合久久午夜| 亚洲日韩中文字幕一区| 精品国产亚洲一区二区三区大结局| 一区二区三区四区精品视频 | 日本在线中文字幕一区| 欧美视频亚洲视频| 激情另类综合| 日韩av片子| 日韩专区视频网站| 欧美第一在线视频| 国产精品极品在线观看| 欧美日韩日本国产亚洲在线| 噜噜噜在线观看免费视频日韩| 成人观看网址| 亚洲国产一区二区三区a毛片| 国产欧美日韩一区二区三区四区| 精品一区电影| 免费在线观看视频一区| 国产一区二区av在线| 只有精品亚洲| 美女午夜精品| 视频在线观看一区二区三区| 国产在视频一区二区三区吞精| 久久av免费看| 激情五月色综合国产精品| 成人三级高清视频在线看| 美日韩一区二区| 精品中文视频| 亚洲黄页一区| 开心久久婷婷综合中文字幕| 日韩高清一级| 日韩午夜在线| 欧美在线三区| 欧美三区美女| 日韩制服丝袜av| 在线观看亚洲| 极品av少妇一区二区| 中文在线免费视频| 欧美激情三级| 亚洲精品a级片| 成人深夜福利| 亚洲精品福利| 黑森林国产精品av| 精品一区二区三区中文字幕在线| 在线日韩av| 婷婷久久综合九色综合99蜜桃| 亚洲都市激情| 视频一区视频二区在线观看| 六月丁香综合在线视频| 天堂日韩电影| 亚洲播播91| 日韩精品一区二区三区中文 | 欧美a在线观看| 老司机精品福利视频| 久久男人av| 亚洲欧洲一区二区天堂久久| 日韩国产精品91| 久久视频精品| 日本在线一区二区| 久久久久久9| 欧美在线一级| 国内露脸中年夫妇交换精品| 日韩精品1区| 禁断一区二区三区在线| 少妇视频一区| 伊色综合久久之综合久久| 视频一区中文字幕国产| 国产欧美91| 久久亚洲影院| 日本强好片久久久久久aaa| 97偷自拍亚洲综合二区| 西瓜成人精品人成网站| 四季av一区二区三区免费观看| 欧美第一在线视频| 色中色综合网| 日韩激情综合| 日本电影久久久| 精品日韩一区| 神马久久资源| 亚洲第一伊人| 日本成人在线电影网| 亚洲欧美高清| 久久免费福利| 日本精品在线中文字幕| 秋霞影院一区二区三区| 欧美一区国产在线| 国内亚洲精品| 9999精品免费视频| 国产精品x453.com| 一区视频网站| 日本美女久久| 免费av一区| 国产欧美一区| 日本综合久久| 激情综合网址| 国产欧美日韩一区二区三区四区| 日韩综合在线| 特黄特色欧美大片| 国内久久精品| 中文字幕一区久| 欧美+亚洲+精品+三区| 欧美激情一区| 国产福利电影在线播放| 欧美私人啪啪vps| 国产一区二区三区成人欧美日韩在线观看 | 91精品一区二区三区综合在线爱 | 91欧美极品| 欧美日本久久| 日本欧美不卡| 99在线精品视频在线观看| 日韩—二三区免费观看av| 国产精品久久久久久妇女| 日韩五码在线| 精品国内亚洲2022精品成人| 综合激情一区| 日韩在线看片| 一本不卡影院| 99久久久久久中文字幕一区| 亚洲69av| 日本成人在线不卡视频|