Sistema de tecnología de recopilación de datos educativos*** incluye tecnología de reconocimiento de imágenes
El sistema de tecnología de recopilación de datos educativos*** incluye: tecnología de detección de IoT, tecnología de grabación de video, tecnología de reconocimiento de imágenes y tecnología de recopilación de plataformas: tecnología de detección de IoT, tecnología de grabación de video, tecnología de reconocimiento de imágenes, tecnología de recopilación de plataformas.
1. Tecnología de detección de Internet de las cosas
Este tipo de tecnología incluye principalmente tecnología de detección de Internet de las cosas, tecnología de dispositivos portátiles y tecnología de tarjetas de campus. Entre ellos, la tecnología de detección de IoT se utiliza principalmente para recopilar datos del estado del dispositivo, la tecnología de dispositivos portátiles se utiliza principalmente para recopilar datos fisiológicos personales y datos de comportamiento de aprendizaje, y la tecnología de tarjetas del campus se utiliza principalmente para recopilar diversos datos de la vida en el campus.
2. Tecnología de grabación de vídeo
Este tipo de tecnología incluye principalmente tecnología de videovigilancia, tecnología de grabación y transmisión inteligente y tecnología de reconocimiento de emociones. Entre ellos, la tecnología de videovigilancia se utiliza principalmente para recopilar datos de seguridad del campus, la tecnología de grabación y transmisión inteligente se utiliza principalmente para recopilar datos de enseñanza en el aula y la tecnología de reconocimiento de emociones se utiliza principalmente para recopilar datos emocionales de los estudiantes durante el proceso de aprendizaje.
3. Tecnología de reconocimiento de imágenes
La tecnología de reconocimiento de imágenes es un campo importante de la inteligencia artificial. Se refiere al uso de computadoras para unir, procesar y analizar imágenes para identificar varios patrones. Las tecnologías de objetivos y objetos incluyen principalmente tecnología de revisión y lectura en línea, tecnología de lápiz digital de matriz de puntos y tecnología de recuperación fotográfica.
Entre ellos, la tecnología de revisión y lectura en línea se utiliza principalmente para recopilar datos de calificaciones de exámenes de los estudiantes, la tecnología de lápiz digital de matriz de puntos se utiliza principalmente para recopilar diversas tareas, ejercicios y datos de exámenes, y tecnología de búsqueda de fotografías. se utiliza principalmente para recopilar datos de práctica de tareas de los estudiantes.
4. Tecnología de recopilación de plataformas
Este tipo de tecnología incluye principalmente tecnología de plataforma de gestión y aprendizaje en línea, tecnología de análisis y búsqueda de registros, tecnología de aplicaciones móviles y tecnología de recopilación de rastreadores web. Entre ellos, la tecnología de plataforma de gestión y aprendizaje en línea se utiliza principalmente para recopilar diversos datos de gestión y aprendizaje en línea, la tecnología de búsqueda y análisis de registros se utiliza principalmente para recopilar registros de operación y mantenimiento y datos de registro de usuarios, y la tecnología de aplicaciones móviles se utiliza principalmente para recopilar varios datos del proceso de aprendizaje móvil, la tecnología de recopilación de rastreadores web se utiliza principalmente para recopilar datos de opinión pública educativa.
Notas sobre la recopilación de datos educativos:
1. Planificar y diseñar con antelación La construcción y aplicación de big data educativos es un proyecto sistemático que requiere que el diseño de alto nivel tenga un propósito y sea útil. de manera ordenada. Recopilar datos educativos de alta calidad de manera eficiente.
El contenido de planificación y diseño incluye: el alcance de la recopilación de datos, la tecnología de recopilación de datos utilizada, la implementación del entorno de recopilación de datos, las medidas para garantizar la calidad de la recopilación de datos, el propósito de la aplicación y los escenarios de aplicación de los datos recopilados, las soluciones de almacenamiento de datos, el mecanismo de actualización de datos, los estándares de intercambio de datos, etc.
2. Debe haber límites claros. Aunque los big data tienen las características de una mezcla y diversas fuentes, y el costo del almacenamiento de datos es cada vez menor, no pueden cubrir todos los datos sin valor. No vale la pena recopilarlo y analizarlo.
Lo mismo ocurre con el big data educativo. Su recopilación debe tener límites claros, en lugar de recopilar datos sobre actividades educativas a ciegas. Los datos exactos que deben recopilarse dependen del propósito para el que se utilizan.
3. Se debe mantener la continuidad y la estandarización. Normalmente, el desempeño de un estudiante en una tarea no puede decir mucho, pero si se recopilan todos los datos sobre las tareas continuas de cada estudiante, incluso se puede recopilar el proceso de asignación de una clase.
Puede evaluar objetivamente el efecto de aprendizaje general de los estudiantes, descubrir puntos ciegos de aprendizaje, diagnosticar dificultades de enseñanza, llevar a cabo una enseñanza específica y tutoría personalizada, y los datos de las tareas tendrán un "gran" valor. La recopilación de big data educativos debe adherirse al concepto de "crear valor continuamente, estandarizar valor y mejorar valor".