1. 背景
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计算机带来的最大改变之一是信息的创造和传播能力
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现在互联网上有 13 亿个网站，每天谷歌提供 40 亿次搜索来访问这些信息，Youtube 上每分钟有 350 万个视频被观看，每分钟用户上传 400 小时的新视频
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获取到信息和学习不是一回事，Crash Course 喜欢互动式课堂学习
2. 远距离教育一直推动着教育科技的发展
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公元 50 年左右，圣保罗就发书信给亚洲设立的新教堂提供宗教课程
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形式：广播、电视、DVD和光碟
3. 视频学习技巧
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通过调到适合自己的速度，让你能理解视频，有足够的时间思考
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暂停，在困难的部分暂停，问自己一些问题，看能不能回答，或想象视频接下来可能讲什么，然后继续播放，看猜对没有
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做视频中提供的练习，即使不是程序员，也可以试试在纸上写伪代码
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这些主动学习的技巧已被证明可以把学习效率提升 10 倍或以上
4. 大型开放式在线课程
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把高质量教育内容做成视频传播，在过去一个世界吸引了很多人，这个老想法的新化身以 MOOC 形式出现
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大型开放式在线课程，简称 MOOC：Massive Open Online Coureses
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纽约时报宣称 2012 年是 MOOC 年
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目的：把高质量教育内容做成视频传播
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为了有效学习，学生要及时获得反馈
5. 智能辅导系统
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通过算法，提供个性化学习体验
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为了提供个性化推荐，软件需要了解用户知道什么，不知道什么，在正确的时间提供正确的资料，让用户练习没有理解的难的部分，而不是给出用户已经学会的内容
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负责创建和维护学生模型，记录学生已经掌握的判断规则，以及还需要练习的生疏部分
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这种系统一般用 AI 实现，泛称叫法是「智能辅导系统」
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通常使用「贝叶斯知识追踪」让学生练习技能，直到掌握
6. 判断规则
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代表学生的常犯错误
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这些判断规则叫「错误规则」
7. 域模型
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「判断规则」+ 选择算法，组合在一起成为「域模型」
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它给知识、解决步骤和一门学科，比如代数，用一种「正式写法」来表示
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优点：帮助学习者解决特定问题
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缺点：无法带着学习者以正确顺序搞定整个学科该上的所有课程，因为域模型不记录进度
8. 贝叶斯知识追踪
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这是一个算法
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用途：弄清楚学生（对学习的知识）知道什么，不知道什么
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原理：把学生的知识当成一组隐藏变量，这些变量的值，对外部是不可见的；根据学生答题的正确度，更新学生掌握程度的估算值
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记录四个概率，有一组方程，会用这四个概率，更新学生模型
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学生已经学会的概率
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瞎猜的概率
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失误的概率
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做题过程中学会的概率
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9. 自适应式程序
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软件需要为学生选择合适的问题，呈现给学生，让学生学习
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是一种个性化算法
10. 教育数据挖掘
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是一个专门的领域
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现有的学习类App或者网站，可以让教师和研究人员收集上百万学习者的数据，从数据中可以发现常见错误，一般哪里难倒学生，
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除了学生的回答，还可以看回答前暂停了多久，哪个部分加速视频，以及学生如何在论坛和其他人互动
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用上学生所有的「捂脸」和「啊哈」时刻，帮助改善未来的个性化学习
