17、自动反馈系统的应用与发展

自动反馈系统的应用与发展

在当今教育领域,自动反馈系统正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍OpenEssayist、Open Comment和Open Mentor这三款自动反馈系统,探讨它们的特点、功能及应用效果。

1. OpenEssayist:专注用户理解与自主学习

OpenEssayist的目的和设计与现有的自动评估系统有很大不同。它主要侧重于用户理解和自主学习,而非单纯的文章改进。该系统会引导用户关注内容本身,而不是指出语法、风格和结构上的错误。

当OpenEssayist被应用于开放大学的研究生时,发现学生使用该系统的时长和访问的功能存在很大差异。部分学生在课程结束后仍继续使用该系统并提交文章草稿。其中,关键词相关功能最受欢迎,其次是高亮关键句子并提取摘要。研究还发现,学生第一篇文章的成绩与提交草稿的数量之间存在显著关联。可能是提交更多草稿的学生获得了更高的成绩,也可能是成绩较高的学生更积极地参与提交草稿的过程。此外,使用OpenEssayist的这一批学生的整体成绩明显高于未使用该系统的上一批学生。该系统还在英国赫特福德郡大学的计算机科学课程以及迪拜大学学生撰写研究方法报告时得到应用,证明了学生能够从使用该系统完成学术作业中受益。

2. Open Comment:特定领域的形成性反馈工具

Open Comment项目是在政策制定者对电子评估的外部需求以及艺术学科对自由文本学生回答分析的需求背景下产生的。与OpenEssayist不同,它是为特定知识领域设计的,不能用于所有学科。

该项目的具体目标是构建一些以Moodle扩展形式存在的简单工具,使Moodle作者能够提出自由文本回答问题,并为学生提供一定程

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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