Quatro etapas para conseguir um cenário educacional
1. integração automatizada de recursos de ensino
Criação de um rastreador de conhecimento sobre o assunto:
python cli.py --question "收集初中物理力学相关实验视频" --scraper-provider firecrawl --output-format json --save-path physics_resources.json
2. configuração do sistema inteligente de Q&A
- Configuração de cadeias de modelos específicas para a educação::
existirlitellm_config.yamlAdicionar em:- model_name: edu-helper litellm_params: model: deepseek-teacher temperature: 0.3
- Implementação da interface da WebModificar o front-end para uma versão simplificada adequada para os alunos
3. análise do comportamento de aprendizagem
Os dados de registro são processados por meio de processamento assíncrono:
- configurar
ANALYTICS_MODE=TRUE - Use os modelos de análise predefinidos:
python analytics.py --template learning_pattern
4. recomendações para implementação personalizada
- Nível primário: ativado
SAFE_SEARCH=STRICTmecanismo de filtragem - Ensino superior: conexão com a API da biblioteca escolar (
LIBRARY_API_KEY) - Lado do professor: adicionar
--pedagogicalPlano de aula de geração de parâmetros
Casos típicos mostram que o sistema pode reduzir o tempo de preparação de material dos professores em 60% e aumentar a eficiência do aprendizado independente dos alunos em 2,3 vezes.
Essa resposta foi extraída do artigoII-Researcher: pesquisa profunda e raciocínio por etapas para responder a perguntas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o II-Researcher em cenários educacionais para criar assistentes de aprendizagem inteligentes?
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