Guia de implementação personalizada para educação
Os seguintes caminhos de implementação são recomendados para cenários de ensino fundamental e médio e de educação de adultos:
- integração do gráfico de conhecimento::
- Converta os capítulos dos livros didáticos em vetores a serem armazenados no banco de dados, execute o comandopython scripts/import_curriculum.py --format=json
- emconfig/education_preset.jsonCaminhos de aprendizagem comuns pré-posicionados em - diagnóstico cognitivo::
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)/memory/analyzeAcesso à API para análise dos padrões de erro dos alunos
- Aprimorado com algoritmos de IRT (Teoria de Resposta ao Item)inference_serviceO módulo de previsão de dificuldade do - estratégia de ensino::
- Configure o parâmetro SRS (repetição espaçada):"spaced_repetition": {"interval": [1,3,7]}
- Implementação de feedback multimodal: quando a confusão do aluno é detectada (por meio dosentiment_score), que exibe automaticamente o vídeo explicativo
Exemplo de implementação: uma plataforma de idiomas on-line usou o Deep Recall para aumentar a retenção de usuários em 32%. a chave parauser_profileDados detalhados, como padrões de erros de pronúncia, são armazenados no
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Recall: uma ferramenta de código aberto que fornece uma estrutura de memória de nível empresarial para modelos grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o Deep Recall pode ser aplicado para permitir a aprendizagem adaptativa em cenários educacionais?
