Programa de produção automatizada de recursos didáticos
Os professores que usam o Open Deep Research podem criar com eficiência os seguintes materiais de instrução:
- Geração inteligente de contornosInsira padrões curriculares, como "Python Programming Fundamentals for High Schools", e o sistema o dividirá automaticamente em módulos de ensino, como variáveis, loops, funções etc., e os combinará com exemplos do nível de dificuldade adequado.
- Pacotes multimídiaGeração de arte de capa de curso por meio de `-gen_cover true` e `-gen_podcast true` para criar resumos em áudio de pontos de conhecimento para atender a diferentes necessidades de aprendizado.
- Adaptação de conteúdo diferenciadoAdicionar parâmetros como `-audience=beginner` para controlar a profundidade do conteúdo e dar suporte à geração da versão do professor do guia e da versão do aluno do material de estudo.
- Extensão do banco de perguntasO plug-in `exercise_generator` disponível na Community Edition produz automaticamente perguntas práticas e respostas de referência (é necessária uma instalação adicional).
Fluxo de trabalho típico:
- Prepare um arquivo de descrição do curso `course_desc.md` que descreva os objetivos de ensino e o público-alvo
- Execute o comando: `python main.py -topic "Introduction to machine learning" -mode education -output_dir lesson_plans `
- Gerar conteúdo de ensino em chinês usando o parâmetro `-lang=zh-CN`.
- Personalização das seções "design de atividades" e "leitura ampliada" geradas
Dicas de eficiência:
- Criar uma biblioteca de modelos pessoais de ensino (salvos como arquivos JSON para reutilização)
- Integração com sistemas LMS, como o Moodle, para uploads automatizados
- Geração acelerada de cursos semelhantes usando o cache de relatórios de histórico
Essa resposta foi extraída do artigoTogether Open Deep Research: Geração de relatórios de pesquisa profunda indexadosO































