As medidas específicas para a pesquisa sobre análise inteligente de dados multimodais para potencializar a reforma e a prática do modo de ensino universitário são as seguintes: Para garantir a realização dos objetivos da pesquisa, este projeto se concentrará em três níveis principais: "construção da base de dados, pesquisa de métodos de análise e ciclo fechado da prática de ensino", que correspondem, respectivamente, à solução do problema da caixa preta da avaliação do ensino, do problema do dado dormente do ensino e do problema do ciclo aberto da otimização do ensino. A estrutura geral da pesquisa é mostrada na Figura 1, e as medidas específicas para a implementação passo a passo incluem: (1) Construir uma base de dados de ensino multimodal unificada e padronizada. Primeiro, nos concentraremos em abrir e gerenciar os dados dispersos em salas de aula inteligentes. A tarefa principal é formular e implementar a "Especificação de Governança de Dados Multimodais de Ensino e Segurança da Privacidade" para limpar, desensibilizar e alinhar espaço-temporalmente os dados originais, como vídeos de sala de aula, áudios, materiais didáticos e textos interativos. Com base nisso, contando com a tecnologia de data lake warehouse, construiremos um banco de dados temático de ensino padronizado e compartilhável com segurança. Este banco de dados não apenas realiza o armazenamento centralizado e o gerenciamento eficiente de dados, mas também garante que todas as aplicações de dados sejam realizadas dentro da estrutura de conformidade por meio de protocolos rígidos de segurança de dados, fornecendo uma base de dados sólida e confiável para análises inteligentes subsequentes. (2) Desenvolver ferramentas de análise inteligente que se integrem profundamente com as teorias educacionais. O foco desta etapa é transformar a tecnologia de ponta da informação em ferramentas analíticas com poder explicativo educacional. Introduziremos sistematicamente modelos nas áreas de visão computacional e processamento de linguagem natural, e os adaptaremos profundamente e os aplicaremos de forma inovadora a cenários educacionais. Os detalhes incluem: ① Análise dinâmica do comportamento de ensino: Indo além das simples estatísticas de "taxa de cabeça erguida", usando a tecnologia de reconhecimento de pose para analisar as mudanças dinâmicas dos padrões de comportamento do grupo de alunos (como ouvir, escrever e colaborar) sob eventos de ensino específicos (como discussões em grupo e perguntas do professor), e visualizar a trajetória de movimento em sala de aula do professor e o alcance da interação. ② Avaliação do nível cognitivo da sala de aula: Aplicar a tecnologia de processamento de linguagem natural para analisar profundamente o texto transcrito do diálogo professor-aluno para realizar a identificação automatizada do nível cognitivo das perguntas e a construção do mapa da estrutura lógica das discussões em sala de aula, de modo a avaliar quantitativamente a profundidade e a qualidade do pensamento nos diálogos em sala de aula. O resultado final será refletido em um conjunto de painéis de visualização interativos incorporados ao processo de ensino, fornecendo aos professores "relatórios de análise do ensino em sala de aula" intuitivos e fáceis de entender para ajudá-los a refletir sobre seu ensino. (3) Realizar iteração de ciclo fechado da prática de ensino baseada em dados e verificação de efeitos. Para promover a transformação eficaz dos resultados analíticos em produtividade de ensino, formaremos uma "comunidade de pesquisa-prática" com professores da linha de frente e realizaremos pesquisas empíricas usando métodos de pesquisa-ação. Ao selecionar cursos típicos em cursos de engenharia, trabalharemos com professores cooperativos para estabelecer conjuntamente um ciclo fechado iterativo de "feedback de dados - intervenção de ensino - avaliação de efeitos". Forneceremos regularmente aos professores relatórios de análise de dados e organizaremos seminários conjuntos para interpretar dados, diagnosticar problemas de ensino e projetar e implementar estratégias precisas de intervenção de ensino (como otimizar o design de perguntas e ajustar os métodos de interação). Ao comparar sistematicamente os dados do processo (indicadores comportamentais e cognitivos), os dados de resultado (desempenho acadêmico) e o feedback subjetivo (pesquisas e reflexões de professores e alunos) antes e depois da intervenção, verificaremos de forma abrangente o efeito real da melhoria do ensino orientada pela análise de dados e otimizaremos continuamente o modelo e o método de análise na iteração. Através das medidas acima
A implantação e manutenção automatizadas são fundamentais pa...
![A implantação e manutenção automatizadas são fundamentais para reduzir custos operacionais e melhorar a eficiência. O objetivo principal é substituir tarefas manuais e repetitivas tradicionais por processos padronizados e automatizados para implantação de sistemas, atualizações de versão, distribuição de patches de segurança e manutenção de equipamentos. Essa abordagem reduz o risco de erro humano, aumenta a eficiência operacional e diminui os custos de mão de obra. Os métodos manuais tradicionais sofrem com processos complexos, dificuldades na colaboração entre sistemas e longos ciclos de execução, levando a altos custos de mão de obra e alocação ineficiente de recursos.
A lógica operacional central deste cenário segue um sistema de gestão em ciclo fechado: "Iniciação da Requisição - Orquestração da Solução - Agendamento de Recursos - Execução Automatizada - Verificação de Resultados - Arquivamento de Logs". Isso cria um mecanismo de colaboração multinível envolvendo execução e feedback da linha de frente, design de soluções da segunda linha e desenvolvimento de padrões da terceira linha. As principais restrições incluem o tempo de execução das tarefas (conclusão eficiente durante horários de menor movimento), limites de utilização de recursos (controle do consumo de recursos de hardware) e taxas de conformidade do processo. A operação padronizada permite a coleta precisa de dados essenciais, como uso de recursos de hardware, entrada de mão de obra e eficiência do processo, fornecendo suporte para extrair métricas relacionadas a custos para sistemas de recursos. [Um diagrama de exemplo ilustrando o processo de ciclo fechado de implantação e manutenção automatizadas e a colaboração multinível deve ser inserido aqui, mostrando claramente a lógica de fluxo de cada etapa e as responsabilidades operacionais da primeira, segunda e terceira linhas de suporte.]](/_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)
![A previsão de falhas é uma abordagem proativa para operações e manutenção (O&M) que visa reduzir os custos de reparo. O objetivo principal é aproveitar dados históricos e informações de status em tempo real para identificar com antecedência potenciais vulnerabilidades e fraquezas do sistema, prever tipos de falha e seu impacto, e reduzir falhas inesperadas por meio de manutenção preventiva, diminuindo assim os custos de O&M e perdas de negócios. A O&M tradicional carece dos meios para identificar riscos ocultos e depende de manutenção periódica, que é dispendiosa e tem eficácia limitada.
A lógica operacional central desta abordagem é "aquisição de dados - extração de características - previsão do modelo - notificação de alerta precoce - otimização e melhoria". As fontes de dados incluem registros históricos de falhas e dados de operação do equipamento. O pessoal da linha de frente é responsável pela solução de problemas e retificação, o pessoal da segunda linha é responsável pela otimização do modelo e o pessoal da terceira linha é responsável pelo desenvolvimento da estratégia. As principais restrições incluem precisão da previsão, tempo de antecedência do alerta precoce e cobertura da identificação de vulnerabilidades. A aplicação desta abordagem pode reduzir significativamente as taxas de falha e os custos de reparo, fornecendo suporte para a extração de características do sistema do status dos recursos de hardware e indicadores relacionados à perda do sistema. [Um diagrama de exemplo ilustrando a arquitetura técnica de previsão de falhas e o fluxo de dados é necessário aqui, mostrando a entrada de dados, o processo de previsão e o caminho de notificação de alerta 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)
