Les mesures spécifiques pour la recherche sur l'analyse intelligente de données multimodales visant à renforcer la réforme et la pratique du mode d'enseignement universitaire sont les suivantes : Afin d'assurer la réalisation des objectifs de la recherche, ce projet se concentrera sur trois niveaux fondamentaux : "construction de la base de données, recherche sur les méthodes d'analyse et boucle fermée de la pratique pédagogique", qui correspondent respectivement à la résolution du problème de la boîte noire de l'évaluation de l'enseignement, du problème dormant des données d'enseignement et du problème de la boucle ouverte de l'optimisation de l'enseignement. Le cadre général de la recherche est présenté à la Figure 1, et les mesures spécifiques pour une mise en œuvre progressive comprennent : (1) La construction d'une base de données d'enseignement multimodale unifiée et normalisée. Tout d'abord, nous nous concentrerons sur l'ouverture et la gestion des données dispersées dans les salles de classe intelligentes. La tâche principale consiste à formuler et à mettre en œuvre la "Spécification de gouvernance des données multimodales d'enseignement et de sécurité de la vie privée" afin de nettoyer, de désensibiliser et d'aligner spatio-temporellement de manière systématique les données originales telles que les vidéos de classe, les audios, les supports de cours et les textes interactifs. Sur cette base, en nous appuyant sur la technologie de l'entrepôt de données de type lac, nous construirons une base de données thématique d'enseignement normalisée et partageable en toute sécurité. Cette base de données permet non seulement le stockage centralisé et la gestion efficace des données, mais garantit également que toutes les applications de données sont réalisées dans le cadre de la conformité grâce à des protocoles stricts de sécurité des données, fournissant ainsi une base de données solide et fiable pour l'analyse intelligente ultérieure. (2) Le développement d'outils d'analyse intelligents qui s'intègrent profondément aux théories de l'éducation. L'objectif de cette étape est de transformer les technologies de l'information de pointe en outils d'analyse dotés d'un pouvoir explicatif pédagogique. Nous introduirons systématiquement des modèles dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel, et nous les adapterons et les appliquerons de manière innovante aux scénarios éducatifs. Les détails comprennent : ① L'analyse dynamique du comportement d'enseignement : Aller au-delà des simples statistiques de "taux de relèvement de la tête", en utilisant la technologie de reconnaissance de la pose pour analyser les changements dynamiques des modèles de comportement des groupes d'étudiants (tels que l'écoute, l'écriture et la collaboration) dans le cadre d'événements d'enseignement spécifiques (tels que les discussions de groupe et les questions des enseignants), et visualiser la trajectoire des mouvements de l'enseignant en classe et l'étendue de l'interaction. ② L'évaluation du niveau cognitif en classe : Appliquer la technologie de traitement du langage naturel pour analyser en profondeur le texte transcrit du dialogue enseignant-élève afin de réaliser l'identification automatisée du niveau cognitif des questions et la construction de la carte de la structure logique des discussions en classe, afin d'évaluer quantitativement la profondeur et la qualité de la pensée dans les dialogues en classe. Le résultat final se traduira par un ensemble de tableaux de bord de visualisation interactifs intégrés au processus d'enseignement, fournissant aux enseignants des "rapports d'analyse de l'enseignement en classe" intuitifs et faciles à comprendre pour les aider à réfléchir à leur enseignement. (3) La réalisation d'une itération en boucle fermée de la pratique pédagogique basée sur les données et la vérification de l'effet. Afin de promouvoir la transformation efficace des résultats de l'analyse en productivité pédagogique, nous formerons une "communauté de recherche-pratique" avec des enseignants de première ligne et nous mènerons des recherches empiriques en utilisant des méthodes de recherche-action. En sélectionnant des cours typiques dans les filières d'ingénierie, nous travaillerons avec des enseignants coopératifs pour établir conjointement une boucle fermée itérative de "rétroaction des données - intervention pédagogique - évaluation de l'effet". Nous fournirons régulièrement aux enseignants des rapports d'analyse des données et organiserons des séminaires conjoints pour interpréter conjointement les données, diagnostiquer les problèmes d'enseignement et concevoir et mettre en œuvre des stratégies d'intervention pédagogique précises (telles que l'optimisation de la conception des questions et l'ajustement des méthodes d'interaction). En comparant systématiquement les données de processus (
Le déploiement et la maintenance automatisés sont fondamenta...
![Le déploiement et la maintenance automatisés sont fondamentaux pour réduire les coûts opérationnels et améliorer l'efficacité. L'objectif principal est de remplacer les tâches manuelles répétitives traditionnelles par des processus standardisés et automatisés pour le déploiement du système, les mises à niveau de version, la distribution des correctifs de sécurité et la maintenance des équipements. Cette approche réduit le risque d'erreur humaine, améliore l'efficacité opérationnelle et diminue les coûts de main-d'œuvre. Les méthodes manuelles traditionnelles souffrent de processus complexes, de difficultés de collaboration inter-systèmes et de longs cycles d'exécution, entraînant des coûts de main-d'œuvre élevés et une allocation inefficace des ressources.
La logique opérationnelle centrale de ce scénario suit un système de gestion en boucle fermée : "Initiation de la requête - Orchestration de la solution - Planification des ressources - Exécution automatisée - Vérification des résultats - Archivage des journaux." Cela crée un mécanisme de collaboration à plusieurs niveaux impliquant l'exécution et le feedback de première ligne, la conception de solutions de deuxième ligne et le développement de normes de troisième ligne. Les contraintes clés incluent le respect des délais d'exécution des tâches (achèvement efficace pendant les heures creuses), les seuils d'utilisation des ressources (contrôle de la consommation des ressources matérielles) et les taux de conformité des processus. L'opération standardisée permet la collecte précise de données essentielles telles que l'utilisation des ressources matérielles, la contribution de la main-d'œuvre et l'efficacité des processus, fournissant un support pour l'extraction de métriques liées aux coûts pour les systèmes de fonctionnalités. [Un schéma illustrant le processus en boucle fermée de déploiement et de maintenance automatisés et la collaboration à plusieurs niveaux devrait être inséré ici, montrant clairement la logique de flux de chaque étape et les responsabilités opérationnelles des première, deuxième et troisième lignes de support.]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2Fe5JPDHrDFElOkDEf6YrTWOd5gnW0wSso%2Fadcb87e4-8299-48de-9e25-01cc3de0b0ca%2Fa0475ca4-265c-4e97-90b2-3639e934dd48.png&w=3840&q=75)
![La prédiction de défaillances est une approche proactive de l'exploitation et de la maintenance (E&M) qui vise à réduire les coûts de réparation. L'objectif principal est d'exploiter les données historiques et les informations d'état en temps réel pour identifier à l'avance les vulnérabilités et les faiblesses potentielles du système, prédire les types de défaillance et leur impact, et réduire les défaillances imprévues grâce à la maintenance préventive, diminuant ainsi les coûts d'E&M et les pertes commerciales. L'E&M traditionnelle n'a pas les moyens d'identifier les risques cachés et repose sur une maintenance périodique, coûteuse et d'efficacité limitée.
La logique opérationnelle de base de cette approche est "acquisition de données - extraction de caractéristiques - prédiction par modèle - notification d'alerte précoce - optimisation et amélioration". Les sources de données comprennent les enregistrements de défaillances historiques et les données de fonctionnement des équipements. Le personnel de première ligne est responsable du dépannage et de la rectification, le personnel de deuxième ligne est responsable de l'optimisation du modèle et le personnel de troisième ligne est responsable de l'élaboration de la stratégie. Les principales contraintes comprennent la précision de la prédiction, le délai d'alerte précoce et la couverture de l'identification des vulnérabilités. L'application de cette approche peut réduire considérablement les taux de défaillance et les coûts de réparation, en fournissant un support pour l'extraction des caractéristiques du système de l'état des ressources matérielles et des indicateurs liés aux pertes du système. [Un schéma illustrant l'architecture technique de la prédiction des défaillances et le flux de données est nécessaire ici, montrant l'entrée des données, le processus de prédiction et le chemin de notification d'alerte précoce.]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2F1ZTkLr9wnS8yOD4Z1E5d541uOweuBOYR%2Fa3327f31-a7b8-4292-82c1-f7358bbb823b%2F0a318ab0-05a8-40ba-9f8f-8d36ee6fb2ff.png&w=3840&q=75)
