物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是一個由傳感裝置組成的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，例如現(xiàn)在人們比較熟悉的手環(huán)，它可以記錄人走了有多遠(yuǎn)以及心率如何。來自于此類傳感器的數(shù)據(jù)能夠被用于及時進(jìn)行學(xué)習(xí)干預(yù)。
設(shè)在南加州大學(xué)(USC)的“人類應(yīng)用推理和物聯(lián)網(wǎng)中心”(The Center for Human-Applied Reasoning and the Internet of Things，CHARIOT)，正試圖讓技術(shù)能夠提供更多信息，以支持進(jìn)行個性化學(xué)習(xí)和教學(xué)，將物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)導(dǎo)入教育領(lǐng)域，打造真正的智能教育。
CHARIOT是由南加州大學(xué)羅西爾教育學(xué)院 (USC Rossier School of Education) 和南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院 (USC Viterbi School of Engineering) 開展的一項新合作。這項合作旨在以將能幫助教育工作者收集實時數(shù)據(jù)的方式，把教育和工程聯(lián)合到一起，這些數(shù)據(jù)通常會涉及學(xué)生如何學(xué)習(xí)和教師應(yīng)該如何針對每位學(xué)生因材施教。
南加州大學(xué)教務(wù)長邁克爾-奎克 (Michael Quick) 表示：“我認(rèn)為馬上開始個性化教育極其重要。讓大數(shù)據(jù)、工程和
人工智能原則來影響像個性化教育這樣的東西，將能帶來具有變革意義的影響。”
位于華盛頓的美國國家工程院 (National Academy of Engineering) 稱，“個性化學(xué)習(xí)方面的進(jìn)步”是“工程學(xué)方面的十四大挑戰(zhàn)”之一。
個性化學(xué)習(xí)的一個基本要求是能夠評估像學(xué)生認(rèn)知投入和情緒水平。物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是一個由傳感裝置組成的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，例如現(xiàn)在人們比較熟悉的手環(huán)，它可以記錄人走了有多遠(yuǎn)以及心率如何。來自于此類傳感器的數(shù)據(jù)能夠被用于及時進(jìn)行學(xué)習(xí)干預(yù)。
如果傳感器的測量結(jié)果能夠仔細(xì)地與更為傳統(tǒng)的學(xué)生學(xué)習(xí)評估方式建立對應(yīng)關(guān)系，那么這將讓教師知道哪位學(xué)生需要幫助，他們何時需要幫助，以及他們需要什么樣的幫助，而且還有可能為不同的學(xué)生提供關(guān)于他們可以為提升自身學(xué)習(xí)水平采取何種行動的反饋和建議。
CHARIOT 將由南加州大學(xué)羅西爾教育學(xué)院臨床教育教授肯尼斯-耶茨 (Kenneth Yates)、南加州大學(xué)羅西爾教育學(xué)院住校執(zhí)行官拉奧-馬奇拉裘 (Rao Machiraju)、南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院謝明研究員 (Ming Hsieh Fellow) 和電氣工程教授巴斯卡爾-克里斯納瑪查理 (Bhaskar Krishnamachari) 等人共同領(lǐng)導(dǎo)。
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