改善终身学习的智能教材 - itel
目录
- 介绍
- 使用itel的步骤
- itel的技术特点
- itel的下一步发展
- Lear lab团队
介绍
itel 是一种智能教材框架,它能将学习材料转化为互动学习应用程序,提供反馈并跟踪学习进展。Learlab 是位于Vanderbilt大学的语言和教育分析研究实验室,我们开发了itel 来改变学生阅读文本的方式。使用itel,学习者可以根据他们自己的话语总结他们所学到的知识,并获得个性化的反馈。
使用itel的步骤
选择学习材料
开发者可以选择各种文本学习材料来创建itel。他们可以包含链接、图片和视频以及其他交互组件。教材可以按照模块、章节和小节的形式构建,具有具体的表格内容、标题、副标题、视频和超链接。
阅读和总结
学习者按照每个小节的顺序阅读文本,并用自己的话语总结所学内容。itel 提供有关如何撰写良好总结的说明以及评分细节。学习者必须要满足基本要求才能提交总结。
提交总结并获取反馈
学习者提交总结后,itel 会验证基本要求是否满足,并由人工智能系统对总结进行评估并给出得分。如果需要修改总结,学习者将获得个性化的反馈和建议。当学习者准备继续学习时,他们将看到该小节的专业总结。
学习统计和反馈历史
学习者可以在学习仪表板上查看自己的当前进度,并与同学进行比较。在提交历史中,他们可以查看自己的总结和反馈。itel 会收集和分析匿名化的数据,以持续改进AI系统。它会记录学习者查看每个小节的时间、输入框中的键入操作以及其他点击数据。
itel的技术特点
Learning Materials的格式
itel 使用纯文本格式的 Markdown 来处理学习材料。它使用Gatsby来提供丰富且响应式的网页,并使用自定义的大型语言模型生成反馈,这些模型可以自动适应学习材料。
反馈生成与适应性
itel 的反馈生成是基于自适应的大型语言模型实现的。反馈会根据学习材料的特点和学习者的写作进行个性化调整,以提供更准确和有针对性的建议。
数据收集与分析
itel 使用自定义的TypeScript代码和Google Analytics 4来收集学习者的数据。对这些数据进行持续分析,以获取与文本处理相关的精细用户变量,包括阅读和写作模式。
技术栈
itel 的开发与部署是基于Google Firebase进行的。它消耗Markdown格式的学习材料,并使用Gatsby来呈现丰富且响应式的网页。学习者数据的收集则使用自定义的TypeScript代码和Google Analytics 4。
itel的下一步发展
自动生成理解问题
自动为学习者生成有关可能跳过的小节的理解问题,以帮助他们更全面地理解学习材料。
在每章结束时进行反思
在每章结束时,通过要求学习者对他们的阅读习惯进行反思,鼓励自我调节学习。
Lear lab团队
Lear lab团队由Scott Crossley和两位博士生Langdon homes和Wesley Morris领导。开发团队包括Hong Yu、Dai Shu、Yang Lin、Joshua Yan和Yuning Wu。
请在下方或使用二维码了解更多关于itel的信息。
FAQ
Q: 学习者的总结是否会被保密?\
A: 是的,学习者的总结是经过匿名处理的,保证了隐私和机密性。
Q: 如何获取反馈和建议?\
A: 在提交总结后,itel 会为学习者提供个性化的反馈和建议,以帮助他们改进写作并提高理解能力。
Q: itel 是否支持多种语言?\
A: 是的,itel 的反馈系统可以适应多种语言的学习材料和学习者。
Q: 是否有用户统计功能?\
A: 是的,在学习仪表板上,学习者可以查看自己的学习统计,并与同学进行比较。
Q: itel 是否只能在学校使用?\
A: 不是,学习者可以使用个人Google账户或通过机构的学习管理系统登录itel。
高亮内容
- itel 是一种智能教材框架,将学习材料转化为互动学习应用程序。
- 学习者可以根据自己的话语总结所学内容,并获得个性化的反馈。
- itel 使用Markdown格式处理学习材料,并使用Gatsby提供丰富和响应式的网页。
- 反馈生成基于自适应的大型语言模型,可针对学习材料和学习者进行个性化调整。
- itel 收集学习者的数据,进行持续分析,以改进AI系统。
Resources: