CogWrite 学习分析

智能系统的学习与评估

diagram of Galilean Moons from notes, 1610 and Starry Messenger

Machine Learning, Artificial Intelligence, Analysis, Modeling, Data Visualization and Development
with open source machine learning tools: RapidMiner and LightSIDE


批判性思维技能非常重要

批判性思维技能,或许是最为广泛提到的21世纪重要的技能。按照预测学家和政策分析者的引述,它关系到持续发展、劳动者生产能力和雇主的各种需求,尤其是在我们这样一个日益复杂、互相联系和以计算机为动力的工作和商业世界里。

批判性思维技能需要深思熟虑

批判性思维技能需要时间去深思熟虑、详细指引和反馈,这对于大多数学生来说都没法做到。

好的批判思维挑战是 … 挑战!

设计一些批判思维的挑战,既能关注细微差异,又能保证精确性的做出周密连贯的评分,这是一项困难的任务。而且对学生的反应进行详细而有效评分,需要大量的时间和精力。这通常无法做到。

批判性思维技能的教学和评价需要在准确性方面有质的飞跃

推进人类言语和文本基本元素在语篇功能和意义上的分类技术,而不是用高级的计算语言学来预测更加复杂的“特点”(是的, 我在说您, Coh-metrix 3.0!) ,伴随这些技巧或技术,例如有目的的设计“注解机制”、语义语法结合语义结构来更加宽泛的表达观点和概念,在各种各样的语言中开发针对词汇用法和含义的高质量大数据库,已经成为一种在真实情境中基于直接、学生提供的证据来评价批判性思维的新方法。

借助合适的平台和精心定义的挑战,以及真正意义上的智能软件,教师可以更加准确和连贯的评价学生为解决问题、对世界进行思考所付出的努力。 借助智能软件,教师可以为学生提供详细的评分报告,描述他们对复杂解决方案中的一些核心基本元素,做出反应的每个方面。证据的数值和权重、推理强度或程度的一些判断,以及证据、推理、观点和反例不同侧面之间联系的种类就可以清晰确定、进行描述了。

工作进展

近期的重点是创建一个示例内容,对标准量化表达式的一种语义语法进行实验,开发“批判思维注解机制”(CTAS)的重要元素,与问题开发、课堂内教学合作者协作,目的是收集匿名学生写作的数字化内容 - 他们在回答适合他们的综合推理,阅读理解时做出的反应,和他们在回答与CCSS一致的、一些从历史/社会学基本知识以及高年级科学标准一致的结构-反应题目库中选取的问题时候的 分析思考任务。

有兴趣了解更多?分享数据?向您的学生分配一些高质量的挑战性问题?我们希望能听到您的反馈意见。

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人工智能技术改进了医药和医疗结果-2015年9月19日

《经济学人》的这篇文章是关于人工智能应用系列的最新文章。 通过大量建构-相关的证据,一项咯格尔竞赛表明机器学习可以得到更高质量的诊断。 《经济学人》的这篇文章 是关于人工智能应用的系列最新文章。 通过大量建构-相关的证据,一项咯格尔

竞赛表明机器学习可以得到更高质量的诊断。

人工智能技术提高了精细酒类价格的预测- 2015年8月5日

《经济学人》的一段录音 链接到 这项研究。由伦敦大学学院报告。通过好的价格历史和高质量的数据,专家判断,以及他们对价格的影响,是可以判断出来的。这种市场上的价格数据表明“专家评分”并没有反映消费者的真实“分数”在“专家评分”没有披露的情况下,这可以是一种解释吗? 该研究的细节非常有趣。

人工智能技术用于理解政治动态 – 2015年9月15日

如果现有的Nate 银和 538不够充分, 这篇《经济学人》的 文章表明大数据和智能系统如何来帮助理解这种转变- 案例是加州政治动态。

IBM的批判性思维资源。

位于IBM的批判性思维资源。 这一页面是在”ThinkWatson”网站的,批判性思维内容的门户。

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