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1、大数据时代的个性化教育,一、传统教育的问题,1.1 分数决定命运 or X 能力教育未能战胜分数教育1.2 并非因材施教同一教材、同一备课、同一作业1.3 缺少互动填鸭式教学、个体互动缺乏,二、科技改变教育,2.1 PC时代：数字化教育,传统的板书变成了投影、备课和学习效率大幅提升,2.2 互联网时代：社会化教育,互联网让知识获取更加便利，知识传播更加迅速,2.3 移动互联网时代：泛在化教育,移动互联网使得教育不在受时间和地点的约束,2.4 The Next？,Times,三、大数据时代,Is Coming,三、大数据时代,3.1 何谓大数据？VolumeVarietyValueVelocit
2、y3.2 大数据范畴AlgorithmsMachinesPeople3.3 大数据的价值及应用互联网社交网络电信金融,云计算+人工智能+移动互联,区域共同体,社交网络,四、大数据促进教育的个性化,学生,手机接入,PC接入,平板电脑,学生,学生,学校,学校,学校,学校,区域共同体,区域共同体,区域共同体,区域共同体,其他终端,如果说，互联网促进了教育的民主化那么，大数据将实现教育的个性化,民主化,个性化,五、国外在线教育及个性化教育案例,1,2,3,可汗学院CourseraUdemy,六、个性化教育思路建立知识图谱,未开始,正在学,已掌握,未掌握,七、天云大数据的个性化教育平台架构,知识点,适配
3、器引擎,干预引擎,核心算法平台,Dashboard,学习系统,1,2,3,3,4,4,5,6,6,6,6,八、天云大数据在教育的实践“”产品,8.1“BuuDoo”业务流程,八、天云大数据实践“”产品,8.2 面向学生的功能,登陆,八、天云大数据实践“”产品,8.2 面向教师的功能,登陆,八、天云大数据实践“”产品,8.2 教师网页版截图,教师登陆界面展示问题的统计信息,相似问题汇总,查看每个学生所提的问题,八、天云大数据实践“”产品,8.3 核心：文档图像识别与匹配,拍照图片A,二值化,图片降噪,文本行/倾斜角 检测,特征抽取,文档图像匹配,拍照图片B,拍照图片C,拍照图片A,拍照图片B,拍照图片C,匹配,不匹配,将彩色或灰度的文档图像转换为黑白二值的图像,滤除图像中的噪音，常见方法为均值滤波，中值滤波，小波变换等,分析文档图像的版面信息，检测出文本行、图像及表格部分。对文字区域的行进行定位，并检测图像的倾斜程度，进而矫正。常用的方法有游程平滑算法、最大梯度差填充法，投影特性法、霍夫变换法交叉变换法、最小边界面积法等,相似度检测、距离测度,轮廓特征、布局特征、像素点的统计特征,大数据时代的个性化教育,Thanks!,谱写个性化教育的未来!,
