21、计算机辅助的教学改革:迈向现代化教育的新篇章

计算机辅助的教学改革:迈向现代化教育的新篇章

1. 教学方法的革新

随着科技的进步,教育领域也在不断寻求创新和突破。计算机辅助教学(Computer-Assisted Instruction, CAI)作为一种新兴的教学模式,正逐渐改变着传统课堂的面貌。通过计算机技术的支持,教师能够更高效地传授知识,学生也能够更加自主地进行学习。

1.1 个性化学习体验

计算机辅助教学的一个显著特点是能够为每个学生提供个性化的学习体验。借助智能化的学习管理系统(Learning Management System, LMS),教师可以根据学生的不同学习进度和需求,定制个性化的学习路径。例如,系统可以根据学生的测试成绩自动调整学习内容,确保每个学生都能在适合自己的节奏下掌握知识点。

1.2 多媒体教学资源

多媒体教学资源的引入极大地丰富了课堂教学的形式和内容。除了传统的文字和图片外,音频、视频、动画等多种形式的教学材料能够更好地吸引学生的注意力,提高学习兴趣。例如,通过虚拟实验室,学生可以在安全的环境中进行实验操作,直观地理解复杂的科学原理。

教学资源类型 描述 优点
文字和图片 传统的教学材料 易于制作和保存
音频 录音讲解、背景音乐 提高听力理解
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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