与数据采集与分析相关的课题-与数据采集与分析相关的课题名称
Time:2023-12-14 15:07:07
关于与数据采集与分析相关的课题的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
与数据采集与分析相关的课题
日前，青海省教育厅“少数民族地区中学生理科(数学)学科素养提升实践研究——以智慧作业为抓手”课题开题研讨会暨“导师制”培训启动仪式在西宁举行。在青海省教育厅的指导下，青海省课题单位及实验校代表、来自北京、上海的知名教育专家以及知名教育科技企业负责人等相聚云端，携手开启青海教育数字化转型升级新模式探索实践。
本课题结合青海实际，创新地采用了“研究共同体”模式。由青海省中小学教学研究与教师发展中心、省电化教育馆组织实施，选取青海省三江源民族中学、青海油田第二中学、青海油田实验中学等3所学校具体承接课题实验工作，北京云思智学科技有限公司提供技术支持和服务保障。
同时，课题组邀请到了来自上海市教委、北京大学、北京师范大学、华东师范大学、中央民族大学、北京市教育督导评估院等单位的知名教育专家，以及云思智学智慧教育研究院科研专家，组建“导师团”，构建了行政、学校、教研、科研、企业等多方协同的研究生态体系。青海省教育厅副厅长崔廷辉参加会议并致辞，宣布课题开题及配套“导师制”培训工作启动。
会上，青海省中小学教学研究与教师发展中心主任、课题负责人张建国表示，当前基于信息化手段提升西部地区学生学科素养的实践研究较少，特别是在以数学为代表的理科学科素养提升方面，亟待使用新理念、新模式、新技术探索出一套适应西部地区教育特点且具有推广复制价值的解决方案。智慧作业课题借助人工智能、大数据等信息化手段实现学生学情数据的常态化采集，从作业设计、作业效果与反馈等多个场景入手，为提升数学学科素养提供了可能的路径。
据了解，青海智慧作业课题聚焦三大方向，一是应用“云思智学高质量作业系统”，探索出一条适合西部、民族地区中学生学科素养提升的路径，促进青海基础教育优质均衡发展；二是培养一批具备应用信息化新理念、新模式、新工具开展因材施教能力的骨干教师，推动提升全省教师专业化成长效率；三是通过专家指导和实践研究，提高教研和科研水平，带动全省提高作业设计、评价和管理能力。
“以‘科技+教育’双擎驱动，助力教育高质量发展，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，是我们的时代使命与责任担当。”云思智学总裁李茂财在题为《均衡与优质：共同构建智能时代西部地区高质量教育体系》的报告中表示，云思智学通过助力青海省构建智联教学环境、“互联网+教育”全场景应用、全量数据采集与分析、教育评价与督导等教育生态体系，全力推动青海教育的高质量发展。结合课题需求，云思智学秉承“应用为王、服务至上、示范引领、安全运行”价值理念，集合教研、产品、技术、学术研究团队等核心骨干，从前沿技术支撑、优质资源共享、专家团队搭建和教研支持服务等方面支持课题高标准落地，以青海为案例，探索出符合西部地区教育发展规律的大规模因材施教创新模式。
“义务教育课程方案和课程标准2022”对全国中小学教师队伍提出了新要求。针对新课标要求，青海省“智慧作业”课题组依托“导师团”，对参与课题的实验学校开展了首轮“导师制”培训。该培训基于适应性、任务驱动式和参与式理念，以智慧作业、教师研修、国家通用语言文字教育和心理健康教育四个维度为突破口，通过师徒结对与小组互助模式，开展专题和案例培训辅导，希望依托“种子教师”产生鲶鱼效应，带动实验校全体教师共同成长，探索形成教育数字化转型升级背景下青海教师培养培训新路径。
上海市教委教研室副主任王月芬博士在《核心素养导向的作业改革》报告中强调，作业本质上是学生自主学习的过程，教师具有自主设计与实施作业的能力是关键，同时要警惕作业改革中的颠覆性思维。北京师范大学数学科学学院副教授郭衎，全面解读了2022新课标数学学科的变化与背景，提出了制定指向核心素养的教学目标策略及实施建议。华东师范大学教育学部教育技术系主任、教育部智慧教育示范区创建项目专家组专家顾小清教授以《智慧教育提升教师信息素养与数字技能》为题，深刻讲解了智慧教育概念范畴、信息技术的功能价值、青海等西部地区教师信息素养与数字技能提升路径。
启动仪式后，青海省教育厅电教馆馆长雒海东主持了“提升学生学科素养：从智慧作业到精准教学”专家圆桌论坛，青海省三江源民族中学副校长李沛宇、青海油田教育管理中心副主任朱玉飞、青海省中小学教学研究与教师发展中心主任张建国、北京教育督导评估院基础教育督导评价所副所长阮华、云思智学智慧教育研究院战略总监李先登等课题参与单位代表展开讨论。
据悉，此次会议由青海省教育厅指导，青海省中小学教学研究与教师发展中心、青海省电化教育馆主办，青海省三江源民族中学、青海油田教育管理中心、青海油田第二中学、青海油田实验中学承办，北京云思智学科技有限公司协办。
与数据采集与分析相关的课题名称
方案名称：智能排课系统。
方案目的：利用计算机替代传统的繁琐的手工排课方法。
方案阐述：本系统受游戏设计中A星算法中的广度搜索法启发，结合手中的文献，总结出来的一种排课方式。本方案先采用采用信息收集的方式，收集信息。然后利用回逆算法进行智能排课。最后，再进行适当的人为调整，即可生成符合要求的课表。
方案详解：当需要生成课表时，用户需先设定排课条件。基本条件有：周课时设置，课程信息，班级信息，教师信息，场地信息，教学计划（即那些老师教那些班级、可以选择的空教室、是否有合班课等信息）。将所有信息存入数据库。自动排课，即系统自动调用数据库收集的信息然后利用设定的算法进行排课。最后，将系统生成的课表进行差错检查，分别在班级信息，教师信息，场地信息表中检测其有无冲突。然后进行查看和手工调课。最后生成所需求的课表。
算法详解：
回溯是一种优先搜索法。它按优先条件向前搜索，以达到目标，但当搜索到某一步时，发现原先的选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择。这种走不通就退回的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态点称之为回溯点。
具体到计算机智能排课系统中，选优条件即为排课数学模型中的约束条件群（需求集中的元素特征与资源集中的元素特征相互作用形成的数学关系）。换言之，若不满足约束条件群，该选择即为不优或达不到目标。当遍历该步骤的所有可能仍未满足约束条件群，则该状态满足了回溯条件，该状态点即为回溯点。下图即为回溯算法排课流程。
值得指出的是，当得到第一次满足选优条件的排课结果后，可以将课表输出到屏幕上，由系统管理员直接审视排课结果，若感觉不满意，则可回到第一次得出的排课结果，将该状态设为回溯点，继续运行该算法，可以得到另一种排课结果，直至程序管理员满意为止。
当然，也有可能使用该法遍历了所有的可能，仍无满足选优条件之排课结果，此时，计算机就根据反馈的结果，自动放宽约束条件，重新进行排课。
该排课系统已在实际应用，排课结果较为理想，并且充分发挥了运算速度快的特点。
计算机自动排课也需要进行人工干预，以便可以使得各个高校能够根据自己的具体要求对排课算法中的一些参数进行设置和调整，并对计算机排出的课表进行调整．本算法所设计的人工干预过程有：等价类划分中参数的设置，教室类型的设置，时间模式库的设置，优先级函数中参数的设置．用户可以根据自己的具体要求对这些参数和库进行设置．另外，对于计算机排出的课程表，用户也可以通过人机交互进行适当调整，从而得到用户满意的课程表．
参考文献：《高校智能排课系统文献综述》
作者，日期不详。
《以代理人为基础的中学排课系统研究》
台湾高雄师大学 杨锦潭 欧文性
PS: 本人经过几天了解和获得老师的指点，觉得该系统如何能使用数据结构图和离散数学中的图论解决会能具有可操作性和智能性。另外，本人认为可以设计一个信息采集的接口，用于采集一些教师的需求信息（例如：不想上某个时段的课程。）这样可以使整个信息更加人性化，但实现起来也比较有难度。知识水平有限，只能在我所能想到的范围进行思考。
你好！
要看你导师的研究方向，顺着他的思路来才是最方便迅速的
希望对你有所帮助，望采纳。
与数据采集与分析相关的课题有哪些
参考A