“汪丹华”版本间的差异
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| + | [[User:Echothu|Echothu]] ([[User talk:Echothu|talk]]) 02:23, 14 September 2015 (CST) | ||
2015年9月13日 (日) 20:23的版本
我的词条
搜寻与学习的词条
Echothu (talk) 02:23, 14 September 2015 (CST)
我的创建
活动
- 9月12日上午，中国宁波泛太平洋酒店，第二届中国智慧教育高层论坛。演讲题目：智慧学习的国际发展趋势。
- 9月12日下午，16:00开始清华大学新雅书院通识课程教师座谈会并工作餐；19:00-20:30 2015级新雅书院新生入学典礼。
学习体会
- 1. 智慧学习存在于微观、介观、宏观三个层次，相同点是运用信息技术记录、反馈与修正学习方法和过程。
- 2. XLP为不同学习场景和格式提供相同的数据处理引擎。而学习过程的修正，是在四力架构下自治形成，或调整四力而达到。
- 3. XLP关于数据处理方面的发展阶段与方向：
- 3.1 已基本明确微观（个人）、介观（学习组织）的学习过程数据的采集方式和内容，也已基本上完成了数据可视化（各类图表、Gourse、Netlogo仿真等）。
- 3.2 宏观数据已有来源，但并没有主动进行设计采集。
- 3.3 三个层面的数据采集内容和方式需进一步完善、稳定和优化，数据分析需进一步开展。
- 3.4 进一步观察反馈之后的修正过程是如何发生的，并用数据来验证。
- 4. 1936年，将近80年前，Alan Turing 提出了一种抽象的计算模型——Turing Machine 图灵机。1985年，30年前，牛津大学物理学家David Deutsch提出了Quantum Turing Machine 量子图灵机的概念。让我大胆的猜想，在全球网络化的未来，群体智慧的产生和非数字时代有什么差别？是否会有全球大脑全球智慧？而不同规模群体智慧产生和修正的过程，是否有一种抽象的计算模型？
