大家好,今天我来介绍智引、智学、智平英语学习新生态下多模态数据驱动的个性化路径构建与应用这一案例成果。 首先我们来看本案例的实施背景。基于我们英语学科传统教学的三大顽疾,经验式诊断、机械化训练、标准化评价。 本案例在人工智能赋能下,通过多模态的数据分析技术,提出了智引、智学、智屏三维一体的教学模式,通过数据驱动实现了教学屏全链条的闭环设计, 推动了英语教学向精准化、个性化、智能化方向来革新。那么本案例的研究目标主要是以以学定教为核心,通过在线诊断、及时反馈,实施补救和有效提高。在教师层面实现调整教学计划, 明确教学重难点,实施精准教学的目标。在学生层面实现优化学习策略,定位英语能力的强弱项,提高学习成绩,最终发展核心素养的目标。 本案例的核心理念为智引、智学、智平三维一体的教学模式,通过智引中学情诊断、在线反馈分层指导,借助 deepsea 分 析数据,反馈学情,进行精准背课、智慧引领。 在智学模块中,通过任务驱动、过程追踪、资源定制,利用酱帮 ai 设计个性化的任务匹配、实践动态追综合深度学习。 在智评模块中,通过多维互联分层激励全景送来,借助 deepsea 评价量规的设计与分析,实现多维互联以及精准激励的目标。 那么下面我们来看本案例具体的实施过程与方法。本案例以智引、智学、智评为主要实施策略。首先在智引阶段着重进行学生学习兴趣的评估与知识薄弱点的诊断, 通过 ai 辅助教学来实现以学定教主要包含五个路径,第一,以问卷星的形式发布问卷,收集问卷结果,通过 deepsea 等形成问卷分析报告,通过 xmind 生成数据的分析量表, 最终再借助将帮 ai 等来激注,基于学生的学情进行智慧的背课。那么首先我们来看一下阶段学情问卷分析的案例。 问卷发布后,我们进行结果的收集,通过人工智能手段形成数据分析图表分析报告,提供精准化的教学建议。那么对于阶段化的测评数据分析,我们可以通过数据统计、问题诊断以及对错的制定 来实现热力图进行精准的干预、分层的训练以及效果的追踪。 同样,我们也可以在每节课前对学生的课前预习情况进行分析,通过上传数据描述要求,通过人工智能为我们形成精准的课前预习情况分析和报告,以便于我们进行教学设计的精准定位。 那么第二,在自学阶段,我们进行学习能力的分析与学习风格的识别。首先我们构建了 ai 赋能下的智引智学智平单元设计框架图,来实现 人工智能辅助下的学教平一体化设计。我们以 ai 智慧核心引领为核心,通过 教师的教、学生的学以及教学的评估,从 ai 辅助教学设计、 ai 助理教学设计、迭代优化等方式来实现单元的整体规划、精准的定位目标以及分层评价任务的设计。 首先我们来看 ai 辅助单元整体的教学规划,首先我们会通过豆包、 deepsea 等来进行优质资源的搜索以及案例的解析 分析之后我们通过多种的技术手段来进行单元教学的规划,主要包括单元的主题意义分析、单元的大概念提取以及单元概念结构图的生成等。 在确定单元整体规划中之后,我们会通过前期的单元分析、课标分析以及学生的学情分析来精准定位教学目标。 通过精准的教学目标定位,我们利用人工智能的手段来进行自定义的单元的教学设计、教案的设计以及课时课间等的设计。通过教学中分层的任务设计来实现不同层次学生的一学定教。 第三,在质评阶段,我们通过学情评价的分析与教学的决策管理来进行学生的多维互联和精准激励。 首先,我们构建了学生自主评价、同伴互评以及教师评价的三维评价体系。通过自主评价让学生来进行自我求索与 ai 深度求索的学习探究。 通过同伴互评,我们来推进项目化学习、小组合作等学习模式。那么教师评价的层面,我们以发展学生核心素养为主要目的,以大概念的探究为主体来进行核心素养的落地。 那么在教学的过程中,通过多维的互联和精准的激励,我们实现并构建了课前、课中、课后一体化的教学实践。首先是教师基于学情的分析制定课计划,进行预习任务下发,学生自主完成。 我们进行数据的权量收集,根据数据的分析来进行备课方案的修改。最终呢,在基于教学的重点,在教学过程中,学情数据不断沉淀, 进行下一轮的备课计划,形成一个数据打通和正向循环的模式。第三,关于评价任务的设计。在课堂中,评价任务的设计,我们 基于学情分析以及整体的单元设计,来通过 deepsea、 豆包、酱包、 ai 等人工智能手段进行单元大任务评价量规的优化和设计,同时进行标准评价标准的可式化规定与规则。 那么对于我们学生学情的数据分析,我们借助 deepsea 图表以及成绩趋势分析变化成绩的建议来确定我们下一轮的学习重点。同时我们会阶段性的对学生整体的学情状态,包括学生的 呃学习情况、学习难度、学习兴趣进行定向的人工智能数据分析,以及时了解学生的兴趣点。 那么经过本案例的实现,我们主要有以下三个成效,第一是教学范式的重构,第二是学习模式的转型。第三,评价体系的革新。首先,通过精准的教学提质增效,我们师生的英语技能显著提升。 在我们的英语教学中和精准的调研中,学生的需求方向铆定了之后,优诊施策,提升了学生的英语技能,锤炼了英语能力。那么教师和学生呢,也实现了教研相长,教学相长,教师的专业进阶不断提升。 第二是课堂教学方式的转变,课前实现了背课的减负,课中的高效互动和学情的实时反馈,实现了课堂的增效。 课后的作业智能化批改和分层辅导,也让我们的批改减负,个性化作业,让学生实现了专业划分、层次个性化的发展。 英语学习的效果提升根据 ai 分 析的学情追踪数据,我们发现学生的平均分增长,听说微技能增长,英语学习能力增长,英语学习中带提升的项目不断减少。 通过 ai 的 动态追踪和不断的反馈,我们对学生的英语学习弱项不断进行改进和突破。 那么通过学生英语学习模型的转型,学生的自主能力提升,实现了学生的个性化练习和多维拓展。通过 多维的学生素养大赛,学生整体的素养实现了提升,并获得了话剧大赛的二等奖。 通过项目化作业的提升,我们实现了学生育人能力以及核心素养的发展,形成了我校的三维评价体系,让各个学生呢在精准化的教学模式中以及人工智能与教学的深度融合中,实现了自我的全面发展。 并且教师层面我们也获得了省级的融合优质课一等奖,潍坊考课程的推荐以及优课的 二等奖等。那么我们的案例也被兄弟学校用来进行实践应用的推广,并且在志祥讲堂进行了经验的分享, 在今后的教学中,我们也将继续进行深入的实践与提升。我的介绍到此结束,谢谢大家!
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大家好,我是远见博文田老师,后续我会在抖音持续为大家分享各类专业论文知识,重点在于一步步拆解论文全流程干货,包括论文选择题怎么避坑、框架怎么搭建才合理实用的写作方法技巧, 还有论文创新点挖掘、相关模型运用等,帮大家轻松搞定论文难题,少走弯路。不管你是刚接触论文的新手,还是卡在修改环节的同学,关注我就对了。 从去年开始,华晨 ai 制评系统兴起,很多本科院校开始采纳该系统来对学生的论文进行 ai 评选,很多学校要求一般要达到 b 以上才能过审,这就导致很多本科学生都遇到一个特别头疼的问题, 华晨 ai 制评报告的等级到底怎么才能有效提升?跟着田老师咱们一步步讲明白, 今天我要讲的内容主要分为四个部分。第一部分,我们先简单介绍一下华晨 ai 制屏系统,以及它为什么值得我们在论文修改过程中使用。第二部分,我们重点讲一讲 ai 制屏报告到底在看什么,论文等级是怎么来的。 第三部分,我们结合一个真实案例来看一篇论文是如何从 c 提升到 a 的。 第四部分,我们做一个总结,提炼出一套大家后续都可以直接套用的方法。 很多同学在提交论文后会拿到一份 ai 质评报告,也能看到自己的论文等级,比如 abcd。 但真正困扰大家的不是怎么看报告,而是怎么看懂问题怎么改,怎么样才能真正把等级提上去。 所以今天这次分享,我想围绕一个核心目标展开,就是让大家明白,论文等级提升不是靠反复提交,碰运气进行针对性的修改和优化。 同学们很多人花大量时间写论文,修改效率却不高,核心有四个原因,一是反馈之后等老师反馈,易打断修改节奏。二是标准不一,不知优先改哪里。三是修改盲目对抽象评价无从下手。 次是老师评阅工作量大,难提供个性化指导。而这个华晨 ai 智屏号称是华晨智域自主研发的 ai 产品,基于深层次、大模型多维度评阅论文。具体为啥突然冒出来这个咱们也不去深究了,反正目前很多学校都在用这套系统, 大家可以看看这个是系统的开发公司和相关网站。当然各个学校的论文评选入口可能都不太一样,从外面的网站进入就是图片展示的入口。 那今天的课程我们先讲到这里,主要就是简单介绍了一下华晨 ai 智屏系统。下节课我们继续详细讲解华晨 ai 智屏报告的等级如何提升。大家可以持续关注我的抖音号,后续会为大家继续分享论文干货内容。

大家好,我是远见博文的田老师,这一课我们继续来讲,关于华城 ai 质评论文等级如何提升。 上节课我们重点介绍了华城 ai 质评系统,这节课我们来讲解华城 ai 质评报告到底怎么看,看懂这个报告也有助于我们后续更好的修改论文,从而提升等级。 同学们,华晨 ai 质评报告大家可以把它当成论文的体检报告,不只是给个结果,还会把论文的身体状况拆解开。讲报告主要有五个重点,一是综合评分和等级直观体现论文水平。 二是整体评价,宏观评、结构逻辑等。三是核心问题诊断,这是关键,会指出拉低等级的短板。四是修改建议,明确优化方向。五是 aigc 原创性和引用规范检测。大家看报告别指兵等级,真正有价值的是后面的问题反馈和修改建议。 接着我们再来说说等级,华晨 ai 制频的等级划分比较清晰。 a。 卓越,表现近乎完美,说明论文在结构论证、理论深度、规范性等多个维度上都表现较好,已经接近优秀论文的标准。 b。 稳不提升,未来可期。说明论文整体基础不错,核心内容基本成立,但还有一些可优化空间。一般来说,如果论文初次审能够达到这两个等级,论文基本上就可以通过了,这也是该系统的审,我们要达到目标。 另外我们再来看看 c 与 d, c 根基扎实,有待突破。这一类其实很常见,就是说你的论文不是不能看,也不是结构散乱,而是有框架有内容,但学术深度还不够。 d 问题较多,建议修改说明论文在结构、逻辑或者内容方面存在比较明显的问题,需要较大幅度调整。如果同学的论文评选是这两个等级,那么大部分学校是要求进行等级提升的。所以大家要明白一点, c 并不意味着论文没法救,反而通常说明论文已经有基础了,只是关键短板还没有补上。 而很多论文从 c 提升到 a, 恰恰靠的就是抓住核心短板,精准修改。好了这节课就到这里,我们下节课会结合具体的案例论文来讲解如何一步步的提升这个等级, 特别是针对 c 和 d 类论文的提升。另外,田老师觉得我们最好提升等级的方法就是一开始就写好出稿屏风等级在 b 或者 c, 这样就能一劳永逸的解决问题。 那在论文写作过程中,有任何问题可以及时在我抖音的评论区留言,这边看到了都会第一时间为大家解答。那今天的课程我们就到这里,我们下次再见。

大家好,我是远见博文的田老师,针对华晨 ai 质评论文等级如何提升的课程,我们通过前面的几次课已经讲完了,那今天我们重点是对这次课程做一个总结。 通过今天这个案例,同学们我要重点强调一点,华晨 ai 质评论文等级提升关键从不是反复提交碰运气,而是针对报告反馈的问题 逐项精准修改。这是题分的核心逻辑,大家一定要记住,盲目提交只会浪费时间,找对问题逐个突破才是最有效的方式。 从 c 提升到 b, 其实很简单,只要把报告里列出的核心主干问题改到位,效果就很明显。 重点解决这几点,理论不深入、论证不充分、模型不严谨、文献综述不足、结构逻辑不紧密, 这些问题解决了,论文等级自然会稳步提升。从 b 冲 a, 拼的就是细节完成度。核心问题解决后,还要看系统细节修改、界面检查、术语统一、图表规范、引文一致等细节。 咱们案例中的论文改完核心问题,打磨好细节后,成功从 c 升到 a, 这说明提分不是玄学,是论文本身质量真的提升了。最后我们做一个总结,通过今天这个案例,大家可以看到,华城 ai 制评论文等级提升的本质其实就是一句话, 围绕系统反馈,对论文进行问题导向,分层次、针对性的持续优化。具体来说,我想总结四点,第一, ai 报告不是判决书,而是导航图。很多同学拿到报告后,只看等级,看到 c 就 焦虑,看到 b 就 松一口气。 但其实更重要的是后面的问题诊断部分,等级只是结果问题,诊断才是价值所在。所以大家要学会从看分转向看问题。 第二,修改一定要问题导向,不要一拿到报告就开始大面积润色,换说法、调语句。如果核心问题没改,表面写的再顺,也很难真正提升等级。 真正有效的做法是先抓住影响等级的几个主要问题,优先处理他们。第三,深度修改比表层润色更重要。很多论文改不动,不是因为没改,而是因为改的不够深。 比如理论模型、适用性、分析不足,不是补一句定义就行,而是要把为什么适用讲清楚。比如文献综述不足,也不是简单多加几条文献,而是要增强综述的比较性、分析性和逻辑性。 第四,学术规范决定论文的完成度。术语统一、图表规范、引用准确、格式整齐。这些看似是小事,但往往决定论文能不能从还可以走向比较优秀。所以华晨 ai 制频更适合作为一种辅助提升工具,而不是单纯的评分工具。 他的意义不只是告诉你论文现在是什么等级,更重要的是帮助你明确为什么是这个等级。怎样修改才能提升。各位同学,本次的课程要分享的主要就是这些内容, 希望通过今天的案例,大家能够形成一个更清晰的认识。论文等级提升不是靠反复试,而是靠读懂反馈,抓住问题,持续优化, 只要方向对了,修改是有效的,只要问题找准了,从 c 到 a 也并不是做不到。 那后续各位同学还有其他问题的话,可以及时关注我的抖音号,在评论区给我留言,我看到了会第一时间给大家回复,那本次的课程就到这里,我们下次课再见。

各位同学大家好,我是远见博文的田老师。今天我们继续来讲华晨 ai 质评论文等级如何提升。前几次课我们讲解了关于华晨 ai 系统、华晨 ai 质评论文报告等内容, 其实前面的讲解都是为了铺垫,今天我们开始进入该课程最重要的部分实战案例。 咱们就以一位同学的论文为例,这篇论文上传到华晨 ai 制评系统后,初识等级是 c ai, 给出的评价。大意是这篇论文小题有现实意义,研究方法和数据也比较完整,整体结构基本合理,但在几个关键维度上存在明显不足。 我们具体来看看这篇案例。论文的评分界面,右边是输入论文评分时需要填的相关内容, 左边是评分的具体结果,这个左边的结果只是一部分,主要就是讲这篇论文的一些基本情况。我们需要重点看的是这一页结果 和很多同学的论文状态一模一样。这篇论文存在理论创新不够、研究问题聚焦不够、文献综述深度不足、分析严谨性不够等 这些问题听起来是不是很熟悉?这其实是很多同学论文的典型状态,框架打起来了,材料也有,但学术深度不够,导致论文始终停留在有基础但还不够优秀的阶段。下面我们来重点分析下这篇论文存在的几个核心问题。 第一个问题,理论模型适用性分析不足。这是第一个非常典型的问题。系统指出,这篇论文中虽然用了 three core 模型,但对这个模型的引用比较表面。也就是说,论文只是提到了这个模型,介绍了他的几个维度,但没有进一步回答一个更关键的问题, 为什么这个模型适用于你的研究对象?他在这个具体场景中成立的依据是什么?是否有局限? 这就导致理论看起来用了,但实际上没有用深。所以修改时不是简单补一句, sirc 模型常用于服务质量评价,而是要进一步展开。 sirc 模型的核心内涵是什么?它的分析逻辑是什么? 它与电商、物流、服务场景之间为什么匹配?在这个场景下,它的适用性体现在哪里?如果有局限,是否需要做一定的调整说明?只有把这些问题说清楚,理论模型才真正从被引用变成被论证。 第二个问题,论文列出了多个影响因素,但没有交代这些因素为什么选,依据是什么,这会导致一个后果,读者会觉得这些指标像是堆上去的,但缺乏逻辑来源和研究依据。 所以修改时要补两个层面的内容,一是来源依据,比如文献梳理、理论模型已有研究结论等。二是对象适配型,也就是这些因素为什么适用于你的研究对象,而不是机械照搬别人的研究。 第三个问题是模型构建过程不够透明,比如专家怎么选的?专家背景是什么? 评分标准是什么?一致性检验怎么做的? c r 值是多少?这些内容如果缺失论文的方法部分,就会显得不够严谨, 因为读者看不到你的模型是怎么一步步搭起来的。所以修改时要把过程补出来,不是只写使用 a、 h、 p 法进行了分析,而是要把关键的构建逻辑参数说明和检验过程展示清楚。 第四个问题看似细节,实际上也很影响论文质量。例如一个术语前面这样写,后面那样写,或者第一次出现时没有定义,或者图标编号引用格式不规范。这类问题看起来不大,但会直接影响论文的专业性和规范性,所以后期冲 a 的 同学必须重视这一类 问题。下面我们来看一下我这边具体对论文做的修改详情。以问题一为例进行展示,大家可以具体看一下。 修改前学生只是很范的写了一下理论,修改后对论文用到的模型进行了内容和适用性分析,这样修改符合前面 ai 提到的修改策略。考虑到问题比较多,其余的几个问题在这里我就不一一说明了。 将上述所有的问题修改之后,我们对修改后的论文重新做一次制评,具体的制评结果见图所示。我们可以看到之前的 c 已经变成了 a, 那充分说明对论文的修改是很成功的。这节课属于本次课程的核心的部分,通过对这篇案例论文的分析,特别是存在问题的分析及具体的修改策略的分析,搞清楚了这篇案例论文到底存在哪些问题, 以及这些问题具体要怎么修改,修改之后评分等级的变化。那么我们今天的课程就到这里,还有其他问题的同学可以随时在评论区留言,我这边看到了会第一时间为大家解答,我们下节课再见!

今天我才知道有很多学校还有这样的要求,就是通过这个维普的 ai 制屏。首先我们先简单的看一下维普制屏是怎么检测的。第一个事实准确性,这是最容易拉低分数的条件,也是最严格的一项。 ai 会把你论文里的所有关键信息, 比如地名、数据、年份、政策、名称等和它的数据库对比,或者是在网络上进行检测,去看看有没有你写的这个内容,如果没有,那么这里的分数就会很低。解决方法很简单, 地名、政策名等一定要用全名,并且一定要打对。第二个研究方法,这是最容易拉跨的一项,在这里会专门找论文中有没有方法论相关的内容,不是看你写了什么,而是看你有没有写清楚你用了什么方法做研究。很多攻科同学写设计类论文,只写了我做了什么方案, 没写我用了什么方法做这个方案。比如没写清楚是文献研究法,案例对比法还是数据仿真法, ai 就 会判定你研究方法缺失,直接给 d 等级一下就拉低了。第三关,逻辑构建。这一项 ai 会分析你论文的逻辑链条,看你的摘要问题,分析对策结论,能不能对上段落之间有没有断层。 比如你摘要里说文本通过仿真验证方案有效,但权威根本没提仿真。或者前面说问题是 a, 上面的对策却解决的是 b, ai 一 眼就能看出来逻辑闭环没形成,直接扣大分。这里其实和我们的大纲也有关系, 四个专业能力,这里就是看你够不够像毕业生,有没有专业术语,有没有数据图表支撑图,下面一定要加一到两句分析,比如从图可以看出什么什么,得出什么什么,从而判断你的专业能力,这里还是比较容易的。 其实我个人认为这是一个非常模板化的评分标准,并且写作逻辑完全就是 ai 写作的逻辑,正常人写出来的整体很难一次达到这个标准, 对于小众方向和一些创新更是可能给你判定热点,契合度低,所以大家选题的时候尽可能的选大众一些的题目。如果同学们需要,下一期给同学们降一下怎么提高我们的评分?

你说你在窗帘轨道上面装一个智能伴侣,就是不用每天手拉窗帘?对啊,你说你在入户门上面留一个插座,就是为了方便后期装一个监控啊?对啊,你说在进门的位置留一个总控开关, 就是为了出门的时候方便一键断电一键关灯的。对啊,你说你在店里好装一个手指机器人,就是为了每天出门不用等电梯。对啊, 你说你在入户门的位置装一个插座,就是为了方便后期跟智能锁充电啊?对啊,你说你在门口贴一个 nfc 的 贴纸,就是为了方便朋友一进来就直接可以自动联网?对啊, 那你说在鞋柜里面留一个插座,就是为了方便后期的这种智能感应灯呐?对啊,你说在洗衣机的位置跟我们橱柜水槽下方装一个水晶感应器, 就是为了后面搭配这个智能水阀,当他出现进水的时候,你就智能断水啊?对啊,你说在元气表上方留一个电源,就是为了方便后面装元气报警器?对啊,你说在窗户上面装一个推窗器, 就是为了下雨的时候他自动感应自动一键关窗。对啊,你说在我们床头上方装一个四孔的插座,是为了多电器同时通电啊?对啊,你说把冰箱监控啊单独做一个回路,做一个电路, 就是为了出门的时候你一键断电的时候,冰箱跟监控还能正常工作。对啊,你说你要把浴室柜的下水改成墙排的,就是为了保证以后没有卫生死角?对啊,那你简直就是一个过日子的天才!

大家好啊,然后这几天我们一直在忙一件事,就是提高维普制品啊,处理这个维普制品,很多维普 制品,结果同学是 d 的 同学找到我们,然后说学校要搞 b 级的一个标准啊,甚至有的是 b 加 a 减这样一个标准,我们处理了很多很多啊,唯一发现一个有问题的是什么?就是说英语 目前处理不了,然后其他的专业,尤其是男的,像土木工程啊,单面机啊这些的都是可以去处理。嗯, 但是过程就是比较难,比较难,我们也发现真的是这个东西,它出来让很多的同学,没有经历过写作经验的一个同学啊,就是属于是难上加难了。 我不知道大家怎么看这个视频啊?反正我觉得对于普通的大学生而言,真的是标准有点严苛,有点严苛,但是学校认的话真的没有办法。

主包来盾屏一波这最近混乱的 ai 聊天圈。首先是 bubble, 是 逻辑接不住人称分不清的降智巅峰是以前还能靠车速撑撑场面,现在是降智到没有下降空间,是下架换皮是想要个满意回复,全靠抽卡。整体给到拉完了小 luma 和 qara, qara 一个是界面好看但是却撒手人,还一个暂时断开连接,念在以前太太家母匪给个人上人,但现状只能说拉 非常不好以及麻烦的体验感给到啦。接下来是 ai 极咒,是主播最近淘金挖到的宝藏,不要钱的长记忆和活人感,性价比也很不错,算是小而美平台主播。给到人上人,你问我为什么?因为虽然聊天做的很好了,但是功能还较少,虽然他最近狂端新功能,期待摇身一变。再是猫香 是伪装成智能体来攻击你的广告,香是只要一秒不提关键词角色就敢当场失忆的逻辑,死穴满屏要代餐,聊起来像在看没营养的剧本, 以利结念,在老牌非常完整了给到 npc。 最后是 too far, 是 能法的时候一直法,毫无剧情,是不能法的时候,圈如钱是有皮无魂的既视感,直接让主包这种重剧情的人伪掉,整体给到 npc。

各位老师参加人工智能应用案例大赛一到用 ai 赛道是不是就蒙了?好多老师一写啊,就跑偏,只堆技术,只讲工具,完全忘了这是教学比赛。记住一句话,评委不是看你的技术有多需要,只是看你的课堂改的有多好。今天教你把一节普通课改成能充国奖的 ai 拆散案例, 核心就一个, ai 是 工具,课堂才是主角。别写我用 ai 解决了学生什么样的教学难题, 拿奖啊,有黄金三步照着抄就行。第一步,痛点切入,开头就要亮,每一上来就介绍 ai 工具尖抛的教学痛点,知识点太抽象,学生听不懂,作业批改太累、个性化指导跟不上等等等等套话我都给你准备好了。传统教学学生很难理解某某抽象原理。针对这一痛点,我引用了 ai 技术优化课堂, 然后开始写。第二步,融创创新,这是打分分的关键一点,降低难度和 ai 模拟三 d 视层 难度降低。第二点,提升效率,智能批改,快速出素材,把时间还给学生。第三点,因材施教,分层练习,个性化推送,照顾不同水平学生。重点一定要写学生变化,以前不爱发言,现在全员互动,以前听不懂,现在当堂掌握。第三步,数据呈现,必须要用数据说话, 有说服力,课堂参与率、互动次数、成绩提升、掌握率变化、可复制模型、典型成果、推广价值等等等等。 最后呀,再送你一个避坑指南。第一个,别只放工具截图,不如放学生的上课实拍。第二个,别堆专业名词,解决问题比术语更重要。第三个,一定要加一点反思, 小问题更显得有深度。按照这个逻辑写,完全贴合大赛评分标准,评委看一眼就记住你今年用 ai 赛道抽奖就这么干。下一期视频啊,我们说一下创 ai 赛道怎么去写。

今年格子达出了智能质检,很多学校要求质检的综合评分或二级评分不能低于八十分。那怎么通过最少的修改来提升多项评分呢?答案就是改文献综述,也就是国内外研究现状这部分, 因为这部分内容关联到多项评分,比如研究前沿性,还有文献综述、研究现状这两项,以及引文规范和学术调研。那么具体怎么改呢? 首先是文献综述部分,不要太笼统的写国外国内,而是要分研究方向来写,比如在什么什么方向,国内干了什么,国外干了什么, 而且要言之有物,不要单纯的罗列文献,而是要提炼出观点和研究的发展过程。其次是文献,最好集中在最近三到五年,要确保课题的新颖性, 最重要的是确保文献的真实性,不要 ai 生成。第三个是提升英文文献的比重,一般要在百分之三十到百分之四十为宜,而且最好是高水平的英文文献,这样才能凸显出你文章的研究价值。这个修改方法我已经试过了,是亲测有效的,有兴趣的同学可以尝试一下。

有个业主联系,咱们有一个多层的两室出售,是个婚房。这个房子呢是在长安区白佛的华城壹园。咱们在楼下啊,房子在四楼,总共六层。这个外立面呢,你看像二十年的吧。 看了啊,也是特别好,就是想了解一下啊,就是当时你是为什么考虑买这个小区啊?觉得中山路 比较方便吧。啊,位置方便?对啊,而且原来住也是住在这个附近,觉得这附近还是生活还是挺方便的。怎么能进入多层的呀? 当时买的时候基本上都是多层啊。当时都是多层?嗯,对啊,这个在多层里边,这个房龄还算是比较新的。嗯,是啊,最后一批。哦,最后一批再往后都是电梯房了,没有多层装修。是哪又装的啊?对,这个装了有个 三年左右吧,装修也比较现代啊,而且是东西,都是好东西。嗯,对,我刚看这个门,这个估计啊没个大几天下不来。嗯,是当时装的时候,因为想的是自己要在自己的程度嘛,因为是东西,选择肯定是选择好的。 对,嗯,我看也是,说实话,这个房子六十八平平米,不大,但是装出来的效果确实是显得比较宽敞。嗯,尤其做这个开放式厨房,显得这个客厅啊,厨房都比较现代化,而而且的话 显得空间够大。你装这么好,你要卖出于什么考虑啊?要卖这个房子,嗯,也是因为从来不用买了其他地方,然后那个 房子多了,不再买房子交税啊。车位有吗?租着了吗?租着呢,然后谁买可以一块对,一块就就可以转走了这个小区吧,这个车位特别紧张。嗯,后来也是换了大房子吧,才感觉就是这种电梯 房。他那个公摊太大了,多层公摊就是小。你这这六十八平米,其实公摊算 买那个高层的八九十的差不多吧,这种公摊百分之十。嗯,电梯的公摊在百分之二十五。你现在挂了多少钱?现在挂的是六十八万。六十八万。嗯,六十八万,六十八平。按这个小区这个价格肯定是。 哎,因为你看我这装修是新装的。嗯,然后所有的电器啊什么的当时也是装的时候新换的。嗯,包括这个沙发什么的,我走前也就是买了两个左右, 我自己都没用,用几回呢。就是如果卖的话,就里边的所有东西全带嘛。嗯,对,就看见了全带。对,那全带咱们说个价格吧,能让人接受的市场价,这样的话咱们是真正是为了卖房子。 嗯,确实就想的是卖房子啊,六十八万肯定不行啊,一万一平,你换别人说咱一房子一发出去一说呀,六万一平,别笑话我了,这房子。 哈哈哈哈,你说是吧,那是个符合市场行情,房子确实好,但是肯定比别的房子卖的贵。嗯啊,这是肯定的,但是 也得符合市场情况,你觉得再符合市场情况,别的房子你买了你也得装,嗯,对吧?对,你随便装装,买点家用电器,你也是那么多钱, 我也是出于这个考虑,我说你这个房子肯定比别的卖的要贵。嗯,但是我说还是得能接受装修的。好多人说啊,你装好什么样,我砸了看看多少钱能卖。咱们今天收个价,收个就是一口价,别人不砍价了。 六十五六十五,我感觉不行,六十五除以六十八,这九千五 你看啊,我那会来之前啊,我也根据小区行情算了算啊,也算了算,合计了一下,基本上都比卖的便宜。如果六十万除以六十八,八千八, 六十一除以六十八,八千九, later 我 估计咱们单价得下九千 三九千,那就最低,最低了就六十一万。嗯,那会不愿接受,咱们现在就是说一口价,东西全带,然后再带个地下室,六十一万,华晨一园多层四楼 里边东西全带,直接拎包入住。这个房子适合选择一个好位置,能接受多层愿意带装修的,后期省事的选这个房子就没问题。

各位老师,今年人工智能应用案例比赛是最火爆最好拿奖的就是 ai 应用赛道了,但是还有很多老师不知道该怎么写,怎么出彩。 今天我教大家一套万能黄金三步法,照着这个思路写,直接抄模板,你的获奖概率能瞬间提升一大截。第一步,痛点切入文章开头,不要平铺指数,先抛出咱们日常教学中真实存在的难题,点名课堂存在什么问题,再顺势引入到你的 ai 技术,讲清你是如何借助 ai 工具优化课堂,解决教学痛点的。 第二步,突出融合创新。这是本次比赛的核心加分,亮点一定要写到位,重点体现用了 ai 之后,你的课堂到底发生了哪些实实在在的改变,主要围绕这三个方向去写。第一,降低学习难度,利用 ai 打造沉浸式课堂,把抽象难懂的知识点直观化, 帮助学生轻松理解、吃透重点。第二,提升教学效率,通过 ai 智能批改、一键生成教学素材等功能,省去大量繁琐工作,把更多课堂时间留给学生。第三,实现因材施教,借助 ai 分 层训练,精准 精准学情分析、个性化资源推送,兼顾班级里不同基础的学生,真正做到差异化教学。第三步,数据成果验证。案例结尾一定要用真实的数据收尾,用前后对比的数据来体现教学效果,让整个案例更真实、更有说服力,评委一眼就能看到你的成果优势。 大家参加 ai 应用赛道,直接套用这三步法,写出来的作品质量绝对不会差。如果大家还有其他赛道不懂,可以随时来问我。