锐捷云课堂:成就主课教学中的游戏化创新模式

珠江五校实验小学通过引入锐捷云课堂,实现了课堂教学的智能化升级。该系统不仅提升了师生互动效率,还支持个性化教学,激发了学生的学习兴趣。

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在2015年以前,稚嫩的小学子们踏进地处沈阳市北部的珠江五校实验小学,面对的是与千万个学校一样的规规矩矩的“中国式学堂”。在这样的课堂里,老师在讲台上传授知识,学生在座位上听讲,老师与学生、学生与学生之间都很难有更多的互动。枯燥、没有活力的教室,最终影响着教学效果,难以在其中开展学校的多元课程,更很难达到学校“多元发展,润优育才”的办学理念。spacer.gif

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图:珠江五校实验小学建设了锐捷云课堂

此时,建设更加有个性的现代信息化教室迫在眉睫。三间锐捷云课堂的建设为课堂插上了智慧的翅膀,将我们的课堂托上了云端。

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图:珠江五校实验小学的锐捷云课堂教室

云端的指挥棒

有了云端的指挥棒,可以轻松解决学生上课不专注、师生与生生沟通难、教师无法对每个学生学习情况有精确了解等课堂难题。

云课堂的“一键开关机”、“电子点名”、“屏幕广播”功能使每一个孩子真切地感受到老师就在身边。收获了更多教师关注的孩子们课上专注力自然得到了提高

“电子举手”、“远程协助”、“请他演示”等功能不止提高了师生交流的效率,更使生生之间的交流不再受到空间的限制,学生们的学习热情突飞猛进。

“随堂测试”功能不仅方便教师编辑题目,还带有强大的数据分析能力,能够使教师快速、准确地了解到某一知识点每个学生的掌握情况,从而进行更有针对性的教学,教学效率得到显著提升。

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图:珠江五校实验小学的锐捷云课堂教室

云端的分层机

分层教学——针对有不同学习习惯、学习类型的学生来进行,一直是老师们想要在每次教学中采用,却由于种种限制而实施不了的教学方式。来到云端,每一朵云是一个单独的层次,分层教学实施起来太方便简捷了。利用“发送文件”、“作业空间”功能,教师可以给予不同的学生不同的学习内容,学生也可以自己从中选择适合自己的学习内容。在单位课堂时间内,学生的学习效率得到了最大化,再也不用考虑成绩好一些的学生会浪费些时间,而习得慢一些的学生却没有跟上的问题了。

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图:珠江五校实验小学的锐捷云课堂教室

云端的游乐场

兴趣是学生最好的老师,我校的多元课程吸引着每一个孩子的学习热情,一间像游乐场般的教室是最与之搭配的。云课堂中的“击鼓传花”、“个人抢答”功能,让孩子们都爱上了学习和回答问题。

我校的孩子们说:“云课堂是我最喜欢的教室,因为在这里可以玩的很开心,而在不知不觉中就掌握了很多知识。”“我最喜欢的就是个人抢答,每次没有抢到都会觉得很遗憾。”“在这里我可以跟同学们交流,让同学们看看我的作业完成的好不好,我喜欢同学们对我的作业做出评价,也喜欢向同学们学习。”

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图:珠江五校实验小学的锐捷云课堂教室

相信这就是未来理想教室的样子,它使孩子们一起在云端遨游,体验到不一样的课堂,帮助孩子们开阔视野,激发想象力和创造力。更使珠江五校实验小学“多元发展,润优育才”的教育梦想绽放在云端。





本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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