用户常见问题解答

实际场景中用户提到的部分问题

用户常见问题解答
项目特色
答:

系统运用多种技术,以诊断出的最近发展区为依据,识别出哪些错题是最近发展区内的错题,屏蔽发展区外错题。学生对最近发展区内错题进行纠错练习,甚至变式练习,能起到减负增效的作用,从而帮助学生最佳发展。

答:

系统通过教育心理学、脑科学、教育测量学等多种前沿技术,运用学习潜能倾向与学业水平构建了最近发展区的运算模型,诊断学生当前学习的最近发展区(学业水平发展空间)。

答:

教学难度和内容低于学生现有的发展水平,不会促进学生的发展;高于学生潜在水平,学生当前是无法达到这个层次的。因此,最佳的教学与练习应当高于现有水平,同时又在最近发展区内。在这个区间内提供恰当的帮助,学生就能发挥其潜能,提升到潜在发展水平;如果没有提供及时的、精准的帮助,学生潜在的能力就无从生长。因此,最近发展区内进行教学与练习(错题纠错、变式练习)能取得最佳效益。

答:

维果斯基的“最近发展区理论”,认为学生的发展有两种水平:一种是学生的现有水平,指独立活动时所能达到的解决问题的水平;另一种是学生可能的发展水平,也就是通过教学所获得的潜力。两者之间的差异就是最近发展区。教学应着眼于学生的最近发展区,为学生提供带有难度的内容,调动学生的积极性,发挥其潜能,超越其最近发展区而达到下一发展阶段的水平,然后在此基础上进行下一个发展区的发展。

答:

学习潜能倾向(也称为学习潜能),是指学生为完成学校课业学习所必须具备的能力,也就是学生获得新的知识和技能的潜力,这些能力与学生未来的学习关系密切并能够预测其成功的可能性。

答:
公司专家来自国内顶级学术研究机构,在当代人类认知能力结构因素分析最有影响力的CHC理论指导下,综合借鉴了美国DAT(鉴别能力倾向测验)和SAT(学术能力评估)、CogAT(认知能力测验)以及国际上运用最为广泛的斯比智力测验和韦氏智力测验中涉及学习潜能部分的编制经验,研发出了学习潜能倾向测验,并创造性的与学业成绩测试结合,借助人工智能开发出了“学生最近发展区诊断与实现系统”。 系统能科学测量学生能够大概率实现的每科成绩提升区间,即学生的最近发展区。在这个区间内帮助学生发挥潜能,将成绩提升到潜在发展水平;帮助教师进行最恰当的教学,帮助学生实现自己的最佳发展。让每一个学生准确掌握自身的最近发展区,在学习中明确阶段性目标和长期目标,找到努力的方向、找到学习的方法,解决学生个体无法确定甚至根本没有学习目标的问题。让每一个层次的学生在最近发展区内进行练习、提升,让学生的练习更有针对性,减少无效练习,减轻学生负担。
 
答:
高考选考科目诊断排序是由学科指数确定,学科指数是由国内教育测量评价权威专家团队根据学生的学习潜能测试(LPT)结果、学科考试成绩,运用大数据模型计算而来;学科指数包含了学习潜能学科倾向指数(潜在能力与学科的匹配程度)、学习潜能学科开发指数(开发程度)、学科成绩实际竞争力指数(竞争力)。同时,提供选科组合的填报专业机会指数(报考大学的专业选择机会)给学生参考。这项技术的实现,能够从多维度对学生个体进行诊断,运用诊断数据为学生提供科学的选科指导。兼顾学生未来在学科上的潜在发展空间,避免仅凭现有成绩或者兴趣选科的盲目性,助力学生在高考时实现自身最大化发展。
 
答:
精准找出每个学生每学科每次作业、测验、考试后,个人最近发展区内的错题,运用强大的人工智能平台推送对应的变式练习题,从而实现个性化的学习指导和高效的练习,切实减轻课业负担,节省学习时间。用人工智能和大数据,经过数十万量级的实践检验,把传统的学生错什么就 推什么的“以题推题” ,转变为能够结合学生最近发展区的“以人推题” ,超越了简单的大数据推题。帮助学生积累最近发展区内的错题,助力学生复习巩固。帮助教师精准掌握和分析学情、积累学生的易错点和各类题目的难度情况,提升教师的学科教学知识和技能。
 

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