基于CD-CAT认知诊断的中小学智能辅导与提升系统整体方案

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基于常规作业的CD-CAT 认知诊断与辅导系统(简称中考智能靶向提升系统)以移动终端拍题为手段,收集学生的错题数据并使用CD-CAT算法诊断出学生在知识空间体系中各维度上的认知缺陷,通过分析、诊断和预测,识别出学生在学习过程中的潜在问题,针对这些问题定制学生个性化的学习路径,推送具有针对性的学习内容,并进行进一步的测试,以帮助学生及时改进和提升成绩,有效提高学生学习效率。


同时系统基于所记录的学生学习行为数据,应用数据挖掘技术获得有效信息,通过相关分析形成诊断报告,及时反馈给相应的教育部门和学校,为教师调整课堂行为、提升课堂效率以及为区域构建常态化的质量常模提供依据。


最大的优势:将日常作业的出错点与知识空间进行连接,以达到个体认知诊断,建立区域教育质量常模,促进教师水平评估的目的。


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(一) 基于常规作业的区域知识空间和学生能力坐标体系的构建

系统的核心在于基于常规作业的区域知识空间和学生能力坐标体系的构建--依据国家义务教育课程标准(2011 版)和高中新课程标准,构建了覆盖基础教育阶段三个学段、十二个年级的主要学科的知识空间数据库和中学生学业能力坐标体系,并基于大数据和机器学习实现试题参数的自适应标定和修正。以自主开发的数据挖掘工具为核心,创建了构架于知识空间数据库和学业能力坐标体系的学业水平诊断、知识缺陷呈现、关键点与盲点定位、知识内容靶向推送的完整应用体系。


(二) 构建学校智能辅导系统,减少教师重复工作

通过纵向搜索技术、文本匹配技术等,构建基于常规作业的辅导微课体系。将学生的问题与学习微课匹配,从而让学生得到及时的辅导,可以减少老师重复讲解工作。


(三) 构建智能化学生订正系统,及时解决学生的学习问题

通过手机拍照等简单操作,运用图像识别技术采集作业中的错误点,基于题库的海量试题以及知识空间,及时完美的解决学生日常作业的疑问,使学生养成及时完成作业和纠正错题的习惯。


(四) 构建基于常规作业的区域质量常模体系和教师能力评价

近200年来传统教师教学能力评价和地方质量常模只能基于传统的考试方式来展开——教学质量评估严重滞后于学生学习过程。


而基于常规作业的CD-CAT认知诊断与辅导系统,全面记录了学生作业过程中的学习问题数据、行为数据,并进行分析、诊断和预测,识别出学生在学习过程中的潜在问题并形成诊断报告,及时反馈给相应的教育部门和学校,为教师调整课堂行为、提升课堂效率以及为区域构建常态化的质量常模提供了依据。


如果可以记录教师的课堂教学行为数据,就可以将教师行为数据和学生作业表现数据进行相关分析,从而实现基于学生作业表现的教师能力评价。


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(一) 基于CD-CAT的认知诊断

乐冲刺CD-CAT通过智慧评价实现对个体认知能力,以及认知强弱项的诊断,探查个体所掌握的不同知识结构、个体在学习行为中所采用的不同策略,在此基础上给个体提供补救性措施。这将有助于学生本人、教师及家长对学生知识掌握状态的全面了解,有助于学生开展有效的补救学习和教师进行有针对性的补救性教学,有助于中学生学业质量分析、反馈与指导系统的建立。


(二) 人工智能标定解决教师认知差异

基于大数据和机器学习实现试题参数的自适应标定和修正体系,弥补教师对于中考试题与中考出题蓝图之间关系的认知差异。



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(一) 智能辅导

拍照搜题功能能让学生在遇到困难时第一时间获得帮助。

具体功能如下:

(二) 错题纠正

用户拍照的试题都会记录在错题本中,每天拍了多少道题、总共拍了多少道题、使用的天数都会一一记录下来,错题本中有两种错题查看方式,一种按时间分类,另一种按知识点分类。

(三) 智能推题

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(四) AR课程

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(五) 基于学习过程数据的智慧分析及决策


1、班级管理

为教师提供班级创建、班级学生管理功能,并能跟踪查看到每个学生每天家庭作业的完成情况。教师可以按教学班管理班级,也可将不同层次的学生进行分层管理。


2、班级作业诊断

统计全班学生作业无法独立完成的情况,方便老师发现教学中的薄弱环节以及调整布置作业的策略,有针对性地改进教学。


3、智能组卷

老师能够根据需要通过选择试卷考察范围,难度层级,题型分布等条件进行智能组卷,分层推送,减少了教师找题目的负担。