Le misure specifiche per la ricerca sull'analisi intelligente di dati multimodali per potenziare la riforma e la pratica della modalità di insegnamento universitario sono le seguenti: per garantire la realizzazione degli obiettivi della ricerca, questo progetto si concentrerà su tre livelli fondamentali: "costruzione della base dati, ricerca sui metodi di analisi e ciclo chiuso della pratica didattica", che corrispondono rispettivamente alla risoluzione del problema della scatola nera della valutazione didattica, del problema dormiente dei dati didattici e del problema del ciclo aperto dell'ottimizzazione didattica. Il quadro generale della ricerca è illustrato nella Figura 1 e le misure specifiche per l'implementazione graduale includono: (1) Costruzione di una base dati didattica multimodale unificata e standardizzata. In primo luogo, ci concentreremo sull'apertura e la gestione dei dati sparsi nelle aule intelligenti. Il compito principale è quello di formulare e implementare le "Specifiche per la governance dei dati multimodali didattici e la sicurezza della privacy" per pulire, de-sensibilizzare e allineare spazio-temporalmente in modo sistematico i dati originali come video, audio, materiale didattico e testi interattivi delle lezioni. Su questa base, basandoci sulla tecnologia del data lake warehouse, costruiremo un database tematico didattico standardizzato e condivisibile in modo sicuro. Questo database non solo realizza l'archiviazione centralizzata e la gestione efficiente dei dati, ma garantisce anche che tutte le applicazioni dei dati siano eseguite all'interno del quadro di conformità attraverso rigorosi protocolli di sicurezza dei dati, fornendo una base dati solida e affidabile per la successiva analisi intelligente. (2) Sviluppo di strumenti di analisi intelligente che si integrano profondamente con le teorie educative. L'obiettivo di questa fase è trasformare la tecnologia dell'informazione all'avanguardia in strumenti analitici con potere esplicativo educativo. Introdurremo sistematicamente modelli nei campi della visione artificiale e dell'elaborazione del linguaggio naturale e li adatteremo profondamente e li applicheremo in modo innovativo agli scenari educativi. Le specifiche includono: ① Analisi dinamica del comportamento didattico: andando oltre le semplici statistiche sul "tasso di alzata di testa", utilizzando la tecnologia di riconoscimento della posa per analizzare i cambiamenti dinamici dei modelli di comportamento del gruppo di studenti (come ascolto, scrittura e collaborazione) in specifici eventi didattici (come discussioni di gruppo e domande degli insegnanti) e visualizzare la traiettoria di movimento in classe dell'insegnante e il raggio di interazione. ② Valutazione del livello cognitivo in classe: applicando la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare in profondità il testo trascritto del dialogo insegnante-studente per realizzare l'identificazione automatizzata del livello cognitivo delle domande e la costruzione della mappa della struttura logica delle discussioni in classe, in modo da valutare quantitativamente la profondità e la qualità del pensiero nei dialoghi in classe. Il risultato finale si rifletterà in una serie di dashboard di visualizzazione interattiva incorporati nel processo di insegnamento, fornendo agli insegnanti "report di analisi dell'insegnamento in classe" intuitivi e di facile comprensione per aiutarli a riflettere sul loro insegnamento. (3) Realizzare l'iterazione del ciclo chiuso della pratica didattica basata sui dati e la verifica degli effetti. Al fine di promuovere l'efficace trasformazione dei risultati analitici in produttività didattica, formeremo una "comunità di ricerca-pratica" con insegnanti in prima linea e condurremo ricerche empiriche utilizzando metodi di ricerca-azione. Selezionando corsi tipici nelle discipline ingegneristiche, lavoreremo con gli insegnanti cooperativi per stabilire congiuntamente un ciclo chiuso iterativo di "feedback dei dati - intervento didattico - valutazione degli effetti". Forniremo regolarmente agli insegnanti report di analisi dei dati e organizzeremo seminari congiunti per interpretare congiuntamente i dati, diagnosticare i problemi didattici e progettare e implementare strategie di intervento didattico precise (come l'ottimizzazione della progettazione delle domande e la regolazione dei metodi di interazione). Confrontando sistematicamente i dati di processo (indicatori comportamentali e cognitivi), i dati di risultato (rendimento scolastico) e il feedback soggettivo (sondaggi e riflessioni di insegnanti e studenti) prima e dopo l'intervento, verificheremo in modo completo l'effetto reale
L'implementazione e la manutenzione automatizzate sono fonda...
![L'implementazione e la manutenzione automatizzate sono fondamentali per ridurre i costi operativi e migliorare l'efficienza. L'obiettivo primario è sostituire le tradizionali attività manuali e ripetitive con processi standardizzati e automatizzati per l'implementazione del sistema, gli aggiornamenti di versione, la distribuzione di patch di sicurezza e la manutenzione delle apparecchiature. Questo approccio riduce il rischio di errore umano, migliora l'efficienza operativa e abbassa i costi del lavoro. I metodi manuali tradizionali soffrono di processi complessi, difficoltà nella collaborazione tra sistemi e lunghi cicli di esecuzione, portando a elevati costi del lavoro e un'allocazione inefficiente delle risorse.
La logica operativa principale di questo scenario segue un sistema di gestione a circuito chiuso: "Inizio Richiesta - Orchestrazione Soluzione - Pianificazione Risorse - Esecuzione Automatizzata - Verifica Risultati - Archiviazione Log". Questo crea un meccanismo di collaborazione multilivello che coinvolge l'esecuzione e il feedback in prima linea, la progettazione della soluzione in seconda linea e lo sviluppo di standard in terza linea. I vincoli chiave includono la tempestività dell'esecuzione delle attività (completamento efficiente durante le ore non di punta), le soglie di utilizzo delle risorse (controllo del consumo di risorse hardware) e i tassi di conformità del processo. L'operatività standardizzata consente la raccolta precisa di dati fondamentali come l'utilizzo delle risorse hardware, l'input di lavoro e l'efficienza del processo, fornendo supporto per l'estrazione di metriche relative ai costi per i sistemi di funzionalità. [Qui dovrebbe essere inserito un diagramma di esempio che illustri il processo a circuito chiuso di implementazione e manutenzione automatizzate e la collaborazione multilivello, mostrando chiaramente la logica di flusso di ogni fase e le responsabilità operative della prima, seconda e terza linea di supporto.]](/_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 previsione dei guasti è un approccio proattivo alle operazioni e alla manutenzione (O&M) che mira a ridurre i costi di riparazione. L'obiettivo principale è sfruttare i dati storici e le informazioni sullo stato in tempo reale per identificare in anticipo potenziali vulnerabilità e debolezze del sistema, prevedere i tipi di guasto e il loro impatto e ridurre i guasti imprevisti attraverso la manutenzione preventiva, diminuendo così i costi di O&M e le perdite aziendali. L'O&M tradizionale non dispone dei mezzi per identificare i rischi nascosti e si basa sulla manutenzione periodica, che è costosa e ha un'efficacia limitata.
La logica operativa principale di questo approccio è "acquisizione dati - estrazione delle caratteristiche - previsione del modello - notifica di allarme precoce - ottimizzazione e miglioramento". Le fonti di dati includono i record storici dei guasti e i dati operativi delle apparecchiature. Il personale di prima linea è responsabile della risoluzione dei problemi e della rettifica, il personale di seconda linea è responsabile dell'ottimizzazione del modello e il personale di terza linea è responsabile dello sviluppo della strategia. I vincoli principali includono l'accuratezza della previsione, i tempi di preavviso dell'allarme precoce e la copertura dell'identificazione delle vulnerabilità. L'applicazione di questo approccio può ridurre significativamente i tassi di guasto e i costi di riparazione, fornendo supporto per l'estrazione di caratteristiche del sistema relative allo stato delle risorse hardware e agli indicatori relativi alle perdite del sistema. [Qui è necessario un diagramma di esempio che illustri l'architettura tecnica della previsione dei guasti e il flusso di dati, mostrando l'input dei dati, il processo di previsione e il percorso di notifica di allarme precoce.]](/_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)
