Individueller Leitfaden für den Einsatz im Bildungswesen
Die folgenden Implementierungspfade werden für K12- und Erwachsenenbildungsszenarien empfohlen:
- Integration von Wissensgraphen::
- Konvertieren Sie die Lehrbuchkapitel in Vektoren, die in der Datenbank gespeichert werden sollen, führen Sie diepython scripts/import_curriculum.py --format=json
- inconfig/education_preset.jsonVorgefertigte gemeinsame Lernpfade in - kognitive Diagnose::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)/memory/analyzeAPI-Zugang zu Analysen der Fehlermuster von Schülern
- Verbessert mit IRT-Algorithmen (Item Response Theory)inference_serviceDas Modul der Schwierigkeitsprognose des - Unterrichtsstrategie::
- Konfigurieren Sie den Parameter SRS (spaced repetition):"spaced_repetition": {"interval": [1,3,7]}
- Umsetzung von multimodalem Feedback: Wenn die Verwirrung der Schüler erkannt wird (über diesentiment_score), wodurch automatisch das Erklärvideo angezeigt wird
Umsetzungsbeispiel: Eine Online-Sprachplattform nutzte Deep Recall, um die Benutzerbindung um 32% zu erhöhen. der Schlüssel zuruser_profileDetaillierte Daten wie Aussprachefehler werden in der
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Recall: ein Open-Source-Tool, das einen Speicherrahmen der Unternehmensklasse für große Modelle bietetDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann Deep Recall eingesetzt werden, um adaptives Lernen in Bildungsszenarien zu ermöglichen?
