东方

明白了！针对教师个人能力范围（无需编程、无需服务器、零预算），我设计一个纯手工+免费工具组合的极简技术方案，用飞书基础功能和DeepSeek网页版就能实现核心分析。申报书重点突出 “轻量、易用、快速启动”。项目名称：基于DeepSeek-R1与飞书妙记的课堂话语智能分析实践计划申报人：[你的姓名][所在学校/学科]四、创新点（个人可实现的亮点）工具平民化：→ 仅用教师日常工具（飞书+浏览器），无需开发能力5分钟分析闭环：→ 从录制到出报告，最快仅需复制粘贴+1次提问动态聚焦分析：→

2025年《教育强国建设规划纲要》明确提出“推动学科融合发展”，《信息化标准建设行动计划（2024-2027年）》强调技术赋能教育创新。小学数学作为基础学科，亟需打破传统单一知识传授模式，融入跨学科思维以培养解决复杂问题的能力。[1] 董琳雪等, 2024;[14] Iku-Silan等, 2023;[66] Zydney, 2010.：基于GAI的小学数学课堂跨学科支架设计与实践。无需要特别说明事项。

2.不要用总分总结构，因为我写的是创作报告所以格式不像论文，经常有小观点需要一段话写完，但是ai率非常吃总分总结构，所以一句话的开头不要是总起，瞎扯点别的，中间再插入自己的观点（同时适当删点主语和连词，哪怕删完狗屁不通），结尾一定要戛然而止不能有总结句。亲测，我纯手写的（顶多让ai给我修过逻辑和语病的）创作报告ai率91，然后我吭哧吭哧改到了93[微笑]我是入机。3.逻辑混乱一点，其实就是不要总分总结构，经常花里胡哨来几句自己的想法。不信邪又用知网查，居然过了。毕业之路曲折，知网贵有贵的好处。

【代码】LDA主题分析一次运行成功效果还不错。

如果一行中 这几列有哪些的值为1，比如 OR和KC，那么OR和KC的二元组次数就加一，统计所有二元组的次数和频率 ，打印出来。并尝试画一个这种图，其中每两个编码共同出现次数。优化这个代码让他画图的时候保持节点构成六边形。这几列，每一个列名代表一个编码，逐行读取，绘图代码的边上面加上频率，频率越大边越粗。区分不同的值 ，然后用不同颜色来画。读取 excel文件的，

论文认知网络分析法：STEM 教育中的学习评价新思路1.编码的流程能顺一遍，主要是文献中的第三、ENA 的建模及分析步骤（尤其是表3和4邻接矩阵不懂、向量归一化、奇异值分解、认知网络分析的叠减图不会做）

读取"D:\BaiduSyncdisk\硕士毕业相关\毕业论文数据\特征数据\合并后的文件.xlsx"中‘提问倾向’这一列为‘高阶提问’的行，对这些所有行的‘行为类别’这一列的数据进行扫描，分别以每次两行和每次三行为窗口滑动扫描 得到二元的和三元的序列组，再做降序排序平打印字体最大，中文乱码解决。

利用大模型自动获取也可，搜索智能体 可以看我发过的类似视频原始数据长这样你有多个excel每个长这样。

读取"D:\BaiduSyncdisk\硕士毕业相关\毕业论文数据\特征数据\合并后的文件.xlsx"中‘提问倾向’这一列为‘高阶提问’的行，对这些所有行的‘行为类别’这一列的数据做前后序列的统计，画热力图，热力图横轴为先出现过的，纵轴为后出现的，热力图代码可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41517071/article/details/128764303

生成的代码很奇怪本地运行不出来但是AI可以，可以保存代码让AI运行。读取这个excel的A列，把A列作为随机数来画图给我。

新建一列教学倾向列我的excel有四何这一列和问题类型这一列，逐行遍历excel行，如果在这两列任何一列包括数字1，教学倾向这一列就是1，四何列包括数字2或者3，或者问题类型这一列包括数字2，教学倾向这一列就是2，四何列包括数字4，或者问题类型这一列包括数字3或4，教学倾向这一列就是3，其他情况为0.检测这几个目录下的excel文件，遍历执行这个操作。

安装时请关网、关防火墙！

二级文件夹放二级目录。

9.指导对话或活动的方向。(提供或请他人提出相关看法，以发起或深入一个对话)不参考或不建立于先前的想法而请他人提出观点、想法、信念或例子，典型的有，通过开放式一般性问题，或吸引更多的人交换意见而不明确地请他们去构建/论证/协作/询问；（请他人构建、详细阐述或澄清或评价自己或他人的想法，口述/书写/其他形式)构建自己或他人的想法；（对于前一轮或者其他帮助学习的活动，构建、阐述、澄清 或评价自己或他人想法）通过添加一些新的东西来构建自己或他人的想法；持对话或学习的责任（参考之前的对话贡献或指出即将出现的请求；

检测python同一目录下的所有文件的‘’标注‘’列，遍历读取这一列每行数据，删除所有数据中不包含。把标注列的数据替换成对应的数字。学生举手/提问/建议替换为3。家长批评/惩罚学生替换为6。学生举手/提问/建议。学生回答问题替换为1。家长辅导学生替换为4。家长鼓励学生替换为5。

通过基础生物学知识的学习、编程与数据分析技能的提升、掌握生物信息学工具与数据库、参与实际项目以及关注学术与行业动态，可以系统地入门生物信息学，并逐步开展相关的研究工作。生物信息学工具和数据库：熟悉常用的工具（如BLAST, Genome Browser）和数据库（如NCBI, Ensembl, UniProt）。生物信息学平台：熟悉使用生物信息学平台，如Galaxy、Bioconductor。参与研究项目：在研究中应用生物信息学技术，如基因组分析、蛋白质组分析等。

Python在行为分析中的应用主要讲述了如何使用Python处理序列数据，以及如何结合定性分析和定量分析来全面分析课程内容。讲者提到了一种叫做分层法的分类方法，该方法使用了布鲁姆的认知目标分类表。讲者还介绍了编码表的使用，包括弗兰德斯编码表和音乐课、英语课的编码表等。最后，讲者建议学习者结合定性分析和定量分析来全面分析课程内容。论文编码与热力图分析的详细解读主要讲述了编码表、切分规则、热力图、画图和触觉处理等方面的内容。首先，需要定义编码表，然后系统会自动提取编码。

葛均波院士。

转自生信师兄。

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