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教师在实验详情中查看实验名称,实验学时,实验学科,指导老师等,教师在实验详情中查看实验简介。教师在实验详情中查看课程资料支持教师在实验详情中查看实验场景选择(支持根据需求,选择开始实验时的实验场景),支持教师在实验详情中查看学习记录(支持查看完成该实验的学生的信息,包括姓名,班级,状态,完成实验所用时长,成绩等),支持根据学生姓名进行搜索,支持查看学生完成实验的详细信息(包括每一个步骤得分,操作得分,操作次数,操作时长),支持对学生实验结果发表评论,支持对学生实验结果以word的形式导出。智慧教育管理平台仿真资源管理。湖州智慧教育管理平台电话多少
教学资源分散:虚拟仿真实验项目由各个学院承担建设,资源往往分布于不同的学院,每个学院自成一体的管理体系无法互相兼容;共享程度低:由于虚拟仿真教学资源承建方的不统一,建设阶段的不同,教学资源有的已经统一开放共享,有的开放共享但教学入口不同,有的甚至还不支持在线共享。很难支持学生的深入学习;教学效果不足:很多实验教学项目缺少老师的全程参与于专业指导,教学流程不完整,教学过程和教学结果不成闭环;数量链路不完整,无法进行统一分析并进行学生实验数据的大数据分析;教学可持续开发功能欠缺:由于采用定制的方式开发相关教学资源,无法将持续开发的教学资源快速、简易的配置到虚拟仿真实验教学项目中,造成虚拟仿真实验项目可持续开发的瓶颈。江西智慧教育管理平台供应商智慧教育管理平台实训用户管理。
教师可以根据班级进行搜索,支持教师查看错题详细信息,包括每一题的每一个选项选择的人数,正确答案,题目回答错误的总人数,根据错题人数从大到小进行排列,支持教师查看学生对试卷答题情况,考试成绩,支持根据学生姓名,学号进行搜索,支持教师查看学生答题的详细情况,点击查看试卷,查看学生答题的详细信息。教师可以根据实验名称对实验资源进行搜索以及查看,支持教师新增实验资源,包括实验名称,实验所属的专业,实验的开始时间,实验的结束时间,实验内容描述,上传实验封面,以及上传实验资源压缩包,支持zip格式,支持教师对已经配置完成的实验资源进行编辑,删除等功能。
虚拟仿真平台在高等教育、职业教育、智能制造等领域应用广。运用虚拟仿真技术,可以实现在实际场景中无法完成的实验,使学生对实验的全过程进行沉浸式体验,为学生创造一个真实的学习环境,对教学方法、教学手段和教学模式等产生很大影响。随着科技的发展,虚拟仿真技术在高等教育领域应用范围不断扩大。虚拟仿真技术是运用计算机、网络、多媒体等信息技术,对现实中难以实现的实验进行模拟,从而达到预期的目的。虚拟仿真技术具有以下几个特点:1.成本低、易操作:虚拟仿真实验可以在计算机上进行,可以节省大量的实验设备和仪器,有效降低实验成本。2.真实性强:虚拟仿真实验是基于现实环境中无法实现的实验而进行设计、模拟和制作的,因此虚拟仿真实验具有很强的真实性。3.内容丰富:虚拟仿真实验内容丰富,涵盖了众多专业领域的知识和技能,如机械设计、汽车设计、电路设计、计算机图形学等。4.交互性好:虚拟仿真实验能让学生更容易地学习到新知识、新技能。此外,通过互动和反馈,学生可以加深对知识的理解。智慧教育管理平台标准化。
虚拟仿真实训教学管理及资源共享平台服务器应根据各院校 具体的用户数据容量和性能要求配置。至少配置 1 台数据库缓存 服务器(64GB 内存+200GB 系统硬盘+100TB 及以上数据硬 盘)、1 台应用服务器(32GB 内存+100GB 系统硬盘+50TB 及以 上数据硬盘)、1 台文件服务器(32GB 内存+100GB 系统硬盘 +150TB 及以上数据硬盘),均采用 64 核及以上 CPU。3 台服务 器均可选用各种主流服务器,并考虑采用双机备份方式运 行,操作系统使用 Linux(如 CentOS、Ubuntu 等)。对外服务统 一通过应用服务器 80 端口提供,80 端口上同时使用 HTTP 协议和 WebSocket 协议。平台带宽应在 200M 及以上,防火墙对流量的限制也需放宽。智慧教育管理平台 vr仿真教室。宁波智慧教育管理平台定做价格
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具有题库管理功能,支持3种题型:单选题、多选题、判断题,3种题型均为客观题,答题后系统自动判断对错。除了手动新增试题外,平台支持Excel导入试题,可以根据导入格式进行编辑,录入题型、题干、选项等内容,然后批量导入,系统会自动根据格式进行识别,帮助用户快速完成题库内容建设。系统会自动根据格式进行识别,帮助用户快速完成题库内容建设;具有试题组卷功能,支持2种组卷模式,模式1:手动新建试题,和题库一样,包含3种习题;模式2:从现有的题库中进行组卷,根据题型和难度进行筛选,批量选择符合要求的试题。选择试题后,设置试卷本身的基础信息,如每题分值等。组卷可保存为模板方便重复使用。试卷可发布作业给学生,完成日常理论知识的巩固;具有作业批阅功能。湖州智慧教育管理平台电话多少
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