一种基于适应性学习的网上课堂教学系统的设想
利用自适应学习系统个性化辅助教师的教学设计与实施
利用自适应学习系统个性化辅助教师的教学设计与实施通过利用自适应学习系统，个性化辅助教师的教学设计与实施在现代教育中，个性化教学已经成为一种趋势，它能够根据学生的特点和需求进行个性化的教学设计和实施。
随着科技的发展，自适应学习系统逐渐应用于教育领域，为个性化辅助教师的教学设计和实施提供了新的可能性。
本文将探讨如何利用自适应学习系统来个性化辅助教师的教学设计和实施。
一、自适应学习系统的概念和原理自适应学习系统是一种根据学生的特点和需求来进行个性化教学的系统。
它通过分析学生的学习数据和行为，根据学生的学习风格、兴趣爱好、学习能力等方面的特点，来个性化地进行教学设计和实施。
自适应学习系统的核心原理是基于学习分析和特征提取，通过人工智能和机器学习的技术来实现。
二、利用自适应学习系统进行个性化辅助教师的教学设计1. 学生特点的分析与评估自适应学习系统通过分析学生的学习数据，如作业成绩、课堂表现等，来评估学生的学习特点，包括学习风格、兴趣爱好、学习能力等。
根据这些评估结果，辅助教师可以更好地了解学生的需求，进行个性化的教学设计。
2. 教学内容的个性化定制基于学生的学习特点评估结果，自适应学习系统可以根据学生的能力和兴趣，定制个性化的教学内容。
例如，对于学习能力较强的学生，可以提供更深入的学习材料和挑战性的问题；对于学习能力较弱的学生，可以提供更简单和易于理解的教学内容。
3. 学习进度的个性化调整自适应学习系统可以根据学生的学习情况和进度，来个性化地调整学习的节奏和难度。
根据学生的学习表现，系统可以提供相应的反馈和提示，帮助学生更好地理解和掌握知识。
三、利用自适应学习系统进行个性化辅助教师的教学实施1. 实时监控学生的学习进度自适应学习系统可以实时监控学生的学习进度和学习情况。
教师可以通过系统获得学生的学习数据和反馈，及时了解学生的学习情况，发现学生的问题和困难，及时进行干预和指导。
2. 提供个性化的学习资源和支持自适应学习系统可以提供个性化的学习资源和支持，根据学生的学习特点和需求，提供相应的学习材料、习题和练习。
面向在线教育的自适应学习系统设计与实现
面向在线教育的自适应学习系统设计与实现当前，在线教育受到越来越多的关注和重视，利用互联网技术、多媒体技术和智能化技术开展在线教学已经成为教育的一种趋势。
然而，由于每个学生的学习能力、学习习惯和学习目标都不同，如何让每个学生都能在在线教育中获得自身所需的学习成果成为了一个亟待解决的问题。
这时候，自适应学习系统就应运而生，它能够根据学生的不同特征，自动地调整学习内容和难度，以提高学生的学习效果和学习效率。
本文将重点探讨面向在线教育的自适应学习系统的设计与实现。
一、自适应学习系统的概念和特点自适应学习系统是指通过对学生的学习特征进行获取和分析，自动调节学习过程中的难度和内容，以帮助学生达到个体化的学习目标的一种学习系统。
其主要特点包括：1）个性化：具有个性化、差异化和定制化的学习特点；2）自动化：通过智能化技术和算法实现自动化的学习成效评估和自适应学习调整；3）高效性：通过自适应调整，提高学生的学习效果和效率；4）灵活性：面向不同的学科、领域和学习场景，可以实现灵活的自适应调整。
二、面向在线教育的自适应学习系统的功能面向在线教育的自适应学习系统的主要功能包括以下方面：1、学习情境的识别和建模：利用大数据分析和挖掘算法，对学生的学习情境、学习过程和学习成果进行自动化识别和描述，为后续的自适应学习调整提供基础数据。
2、学习目标的确定和管理：根据教师设置的学习目标和学生的学习特征，自动化地制定个性化的学习计划和学习路线，并在学习过程中进行目标管理和评估。
3、学习难度的自适应调整：通过动态学习路径和内容的设置，自适应地调节学生学习过程中的难度和深度，并在学习过程中进行调整和反馈。
4、学习成果的自动化评估：结合智能化技术，对学生的学习成果进行自动化评估和分析，并提供个性化的评估结果和建议。
5、学习过程的监控和反馈：利用个性化的监控和反馈机制，对学生与系统的交互进行实时监控和反馈，提供有针对性的指导和支持。
三、面向在线教育的自适应学习系统的设计与实现针对面向在线教育的自适应学习系统的设计与实现，需要从以下方面入手：1、数据收集和分析：通过互联网技术和智能化数据分析工具，收集和分析学生的学习数据，建立个性化的学习数据模型。
基于机器学习的智能课堂教学辅助平台设计
基于机器学习的智能课堂教学辅助平台设计智能课堂教学辅助平台是基于机器学习的一种创新教育工具，通过结合最新的人工智能技术和教育理论，旨在提供课堂教学的更高效率和个性化学习体验。
本文将重点介绍基于机器学习的智能课堂教学辅助平台的设计原则、功能以及对教育领域的影响。
一、设计原则基于机器学习的智能课堂教学辅助平台的设计应遵循以下原则：1. 个性化学习：平台应根据学生的学习情况、学习风格和兴趣爱好，为每个学生提供个性化的学习推荐和教学内容。
2. 实时反馈：平台应能够及时监测学生的学习进度和理解情况，并给予实时反馈和指导，帮助学生更好地掌握知识。
3. 自适应教学：平台应能根据学生的学习表现和反馈数据，自动调整教学策略和内容，提供更符合学生需求的教学方法。
4. 多渠道互动：平台应提供多种互动方式，如语音交流、文字聊天和在线讨论等，以促进师生间和同学间的互动与合作。
二、功能介绍基于机器学习的智能课堂教学辅助平台应具备以下功能：1. 学习数据分析：平台应能够根据学生的历史学习数据进行分析，并根据学习情况进行评估和预测，提供针对性的学习建议和辅导。
2. 视频课程管理：平台应提供视频课程管理功能，包括上传、管理和分享视频课程，方便教师根据实际教学需要进行课程调整和更新。
3. 试题生成与评估：平台应能够根据学生的学习情况，自动生成适合学生水平的试题，同时提供自动评估和反馈功能，帮助学生改进学习方法和提高成绩。
4. 在线资源库：平台应提供丰富的在线资源库，包括教学视频、习题、学习资料等，供学生自主选择学习资源，提升学习效果。
5. 学习进度跟踪：平台应记录学生的学习进度和完成情况，帮助教师及时发现学生的学习问题和困难，提供精准的帮助和支持。
三、对教育领域的影响基于机器学习的智能课堂教学辅助平台将对教育领域产生积极的影响：1. 提高教学效果：平台通过个性化学习和实时反馈，能够根据学生的需求和水平提供精准的教学内容和辅导，提高学习效果。
在线教育系统的设计与实现
在线教育系统的设计与实现随着互联网的发展，教育已经由传统的课堂教学逐渐向线上教学转变。
在线教育逐渐走进人们的日常生活，成为人们学习的重要方式之一。
因此，在线教育系统的设计与实践备受关注。
本文将从如何设计在线教育系统的角度探讨在线教育的相关问题。
一、在线教育系统设计的目标在线教育系统是一种基于互联网的教育平台，可以让学生在任何时间和地点获得高质量的教育资源。
因此，设计在线教育系统的目标应该是为了提高学习效率和降低学习成本。
这个目标可以通过以下方式实现：1. 具有完整的在线学习流程体系在线教育系统应该设计一个完整的在线学习流程体系，包括在线学习的各个阶段，如课程设计、课程内容制作、学生学习、作业提交、测试测评等。
2. 提供多样化的学习资源在线教育系统提供多种学习资源，例如视频、音频、文字材料、互动课堂和实践操作等，以满足学生的不同学习需求。
3. 个性化的学习体验在线教育系统应该能够根据学生的学习情况和学习进度，提供个性化的学习体验，包括为学生推荐适合他们的学习资源和适合他们的学习方式等。
4. 学生评估和反馈在线教育系统应该能够及时进行学生评估和反馈，以帮助学生改进学习方法，提高学习效率。
同时，教师也应该可以根据学生的学习情况及时调整和优化教学。
二、在线教育系统的设计思路1. 以学生为中心在线教育系统的设计应该以学生为中心，以学生的学习需求和学习体验为出发点，从而为学生提供一个高效且易于操作的学习平台。
2. 平台可扩展性在线教育系统应该具有高度的可扩展性，以应对不同的教学场景和教学需求。
例如，设计师可以根据不同的学科特点和教学重点，定制不同的学习资源和学习效果等。
3. 教学资源的丰富性和质量性在线教育系统应该提供丰富和高质量的教学资源，如高质量的课程视频、课程材料、互动课堂、实践操作等。
同时，学习资源的制作应该具有标准化、规范化和创新性的特点。
4. 互动性和个性化在线教育系统应该注重互动性，为学生提供可以互动交流的平台，增加学生学习的乐趣和兴趣。
基于适应性思维的培养—课堂教学设计实践研究开题
基于适应性思维的培养—课堂教学设计实践研究开题一、研究背景互联网的迅速发展对教育领域产生了深远的影响，传统的课堂教学方式和内容已经不能适应现代学生的需求。
面对这一挑战，教育工作者需要不断地改进和创学模式，以培养学生适应未来社会发展的能力。
适应性思维作为一种重要的思维方式，意味着学生能够灵活调整自己的思维方式和研究策略，以适应不断变化的情境和任务。
二、研究目的本研究旨在通过实践教学，探索如何有效地培养学生的适应性思维能力。
具体目标如下：1. 分析适应性思维的定义和特点，明确其在课堂教学中的重要性。
2. 研究不同教学策略对学生适应性思维的影响，找到有效的教学方法。
3. 设计一套符合适应性思维培养要求的课堂教学方案，实施并评估其效果。
三、研究内容和方法本研究将采用实证研究方法，包括文献综述、实地观察、实验设计和问卷调查等。
1. 文献综述：对适应性思维的概念进行深入理解，分析国内外相关研究成果，了解适应性思维在教育领域的应用现状。
2. 实地观察：选择几所中小学，观察不同教师在课堂上如何引导学生培养适应性思维能力，分析不同教学策略的效果和问题。
3. 实验设计：设计一系列课堂教学实验，通过引入不同的教学方法和研究活动，观察学生的反应和研究效果，分析不同教学策略对学生适应性思维的影响。
4. 问卷调查：设计针对学生和教师的问卷调查，收集并分析关键数据，了解教师和学生对适应性思维的认知和需求，并根据反馈结果对课堂教学方案进行优化。
四、研究意义和预期结果本研究对于教育改革和教学实践具有重要意义，其预期结果主要包括：1. 深入理解适应性思维的概念和特点，掌握适应性思维在课堂教学中的运用方法。
2. 发现有效的教学方法，帮助学生提高适应性思维能力，培养灵活的思维方式和研究策略。
3. 构建一套符合适应性思维培养要求的课堂教学方案，提供给教育工作者参考。
4. 提高学生的研究成绩和综合素养，培养具备适应未来社会发展要求的人才。
网络教学中适应性学习策略研究
网络教学中适应性学习策略研究随着互联网技术的高速发展，网络教学已经成为现代教育中不可或缺的一部分。
网络教学的便利性和灵活性为学生提供了更多的学习选择和自主空间，但同时也带来了一些新的挑战。
在传统的课堂教学中，老师可以根据学生的学习情况随时进行调整和介入，而在网络教学中，学生往往独立完成学习任务，很难得到及时的帮助和指导。
如何在网络教学中引入适应性学习策略，帮助学生更好地适应学习环境，提高学习效果，成为一个亟待解决的问题。
适应性学习策略是指根据学习者的个体差异和学习特点，有针对性地设计和调整教学内容、学习任务和教学方法，以满足学生不同的学习需求和发展水平。
在传统的教学环境中，教师可以通过观察学生的学习情况和及时反馈来调整教学策略，但在网络教学中，学生往往需要更多地依靠自己进行学习，因此适应性学习策略的设计和实施就显得尤为重要。
适应性学习策略需要关注学生的个体差异。
在网络教学中，学生的学习背景、学习风格、学习习惯等都可能会影响其学习效果，因此教师需要在设计教学内容和任务时充分考虑学生的个体差异，为不同类型的学生提供相应的学习资源和支持。
对于喜欢图像和音频学习的学生，可以提供更多的多媒体教学资源；对于喜欢文字和逻辑学习的学生，可以提供更多的阅读材料和思维导图等学习工具。
适应性学习策略需要关注学生的学习进度和学习效果。
在网络教学中，学生往往需要更多地依靠自主学习，因此教师需要在设计学习任务和评价标准时充分考虑学生的学习进度和学习效果，并及时调整教学策略。
可以通过在线作业、测验和讨论等方式及时了解学生的学习情况，对学习效果好的学生给予更多的挑战性任务和扩展学习机会，对学习进度慢的学生给予更多的辅导和帮助。
网络教学中的适应性学习策略应该是一个多方面的综合体系，既要关注学生的个体差异，又要关注学生的学习进度和学习效果，更要关注学生的学习动机和学习态度。
只有在这些方面做到充分考虑和有效实施，才能真正帮助学生更好地适应网络教学环境，提高学习效果，实现个性化发展。
基于自适应技术的智能教学系统设计与实现
基于自适应技术的智能教学系统设计与实现智能教育系统是一种基于先进技术的新型教学方式，旨在通过计算机技术和教育技术的深度融合，将人工智能技术应用于教学场景中，以实现教学的快速有效和个性化定制。
随着教学模式的不断升级，智能教育系统已成为当前教学领域中最为重要的趋势之一。
一、智能教育系统的发展历程智能教育系统的发展历程可以追溯到上世纪七十年代。
早期的研究集中于开发一些计算机绘图课程，以及为学生提供学习资料和测试材料等教育工具。
这些工具虽然比传统的教学方式更为先进，但在智能化方面还很有限。
随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，智能教育系统得以不断完善。
二十世纪九十年代，智能教育系统开始将人工智能技术应用于学习策略的制定和学生智力的测量。
随着互联网的普及，智能教育系统也逐步发展成为一个综合性的教学平台，为学生和教师提供了更为多样化和个性化的教学方式。
目前，智能教育系统已广泛应用于各级教育领域，且不断改进和完善。
二、自适应技术的意义自适应技术是智能教育系统中非常重要的一个部分。
自适应技术可以根据学生的学习状态、学习特点、学历水平、个性化需求等因素，对教育内容进行智能化的自适应调整。
自适应技术的实现可以通过利用计算机技术和大数据技术等手段获取和分析学生行为数据，以实现个性化的量身定制。
自适应技术的意义在于，它可以为教师提供有效的教学方案和数据支持；同时，也可以帮助学生根据自身特点，更加高效地修订自己的学习计划。
应用了自适应技术的智能教育系统，不仅可以满足学生个性化学习的需求，也可以提高教师的教学质量，提高学生的学习效果，对提高整个教育水平具有不可替代的重要意义。
三、基于自适应技术的智能教育系统设计基于自适应技术的智能教育系统设计需要考虑以下几个方面。
首先，需要考虑教学内容的选择与设计，包括课程设置、学习对象、教学内容、教学习惯等因素，这是系统设计的核心。
其次，需要考虑学生行为数据的获取与分析，以智能化调整教育内容。
网络教学中适应性学习策略研究
网络教学中适应性学习策略研究随着互联网的发展，网络教学已经成为一种常见的教学方式。
在网络教学中，学生们面临着不同的学习环境和学习内容，他们需要适应性的学习策略来应对这些挑战。
本文将探讨网络教学中适应性学习策略的研究，从而帮助学生更好地适应网络学习环境。
一、网络教学的特点我们需要了解网络教学的特点。
网络教学具有以下特点：1. 灵活性：学生可以根据自己的时间和地点进行学习，不受时间和地点的限制。
2. 多样性：网络教学可以提供多种形式的学习资源，如文字、图片、视频等，丰富了学习内容。
3. 个性化：根据学生的学习情况和兴趣爱好，网络教学可以为学生提供个性化的学习内容和学习方式。
并不是所有学生都能够很好地适应网络教学的特点，有些学生可能会面临学习困难和挑战，因此需要适应性的学习策略来帮助他们更好地适应网络教学环境。
二、适应性学习策略的重要性适应性学习策略是指学生根据自己的学习情况和学习目标，灵活地选择合适的学习策略和方法，以提高学习效果和适应学习环境。
在网络教学中，适应性学习策略尤为重要，因为网络教学的环境和内容相对复杂多样，学生需要根据自己的情况做出相应的调整和选择，以更好地适应网络学习。
1. 提高学习效果：通过灵活地选择适合自己的学习策略，学生可以更加高效地进行学习，提高学习效果。
2. 减轻学习压力：适应性学习策略可以缓解学生的学习压力，让学生更加轻松地适应网络学习环境。
适应性学习策略在网络教学中具有重要的意义，可以帮助学生更好地适应网络学习环境，提高学习效果和学习兴趣。
目前，国内外已经对网络教学中的适应性学习策略进行了一定的研究。
研究表明，学生在网络教学中面临的学习需求和困难各不相同，需要根据不同的学习情况和目标制定适应性的学习策略。
1. 学习目标导向的策略学习目标导向的策略是指学生根据自己的学习目标，制定相应的学习计划和策略。
学生可以根据自己的学习目标和时间安排，选择适合自己的学习内容和学习方式，同时合理分配学习时间，提高学习效果。
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一种基于适应性学习的网上课堂教学系统的设想
摘要：传统的教育模式主要是以教师为中心，不利于每个学生各自地学习和发展，教学方法和教学内容缺乏个性化；现代教育模式强调了学生的“学”，而忽略了教师在教学中的作用，缺乏师生间的情感交流。
经过深入研究了适应性学习理论，查询了国内外理论调查反馈，提出了一种以学生为主题、教师为辅助的适应性学习的网上课堂教学系统的设想。
该系统针对学生测试出的不同学习能力，为其动态制定学习内容，或者进行知识拓展，或者进行基础弥补，教师与学生进行交流、点评和引导，利于学生提高学习兴趣，进而提高学习成绩。
该系统采用B/S的结构，方便访问和操作，同时利用SQL和ASP技术支持。
关键词：教育模式；适应性学习理论；适应性学习的网上课堂教学系统
百年大计，教育为本。
教育是培养新生一代准备从事社会生活的整个过程，也是人类社会生产经验得以继承发扬的关键环节。
在这个过程中，涉及到教与学的角色扮演问题。
通过教学，教师有目的、有计划、有组织地引导学生积极自觉地学习和加速掌握文化科学基础知识和基本技能，促进学生多方面素质全面提高，使他们成为社会所需要的人。
一、教育模式
传统的教育模式主要是通过教师的口述和讲解让学生理解书本上的知识。
面对着黑板，教师将一些难点、重点、疑点一一展现在黑板上，将一个个铅字化作学生理解层面的语言输入到学生思维中。
传统的教育模式主要是以教师为中心，学生倾听为辅的教与学模式。
这种教育模式的优点是教师能尽情地发挥主导作用，和学生能进行直接地互动交流，课堂情感氛围浓厚，但是学生的大部分时间都在倾听，掌握知识的情况不能快速反映，也不利于学生创新、发散思维的培养。
随着科技地不断进步，教育模式也在不断探索和改变。
现代的教育模式不仅是书本和黑板的双重利用，更是教学方法和工具地逐渐创新。
项目法逐渐流行，由教师布置一个新项目，学生通过自己学习或者查阅网络资料来完成任务。
多媒体的发展也在推动着教育模式地发展。
那些色彩绚丽、图文并茂的视频能取代教师讲课，观看视频就是课堂的主要教学手段。
现代科技产品的辅助，使课堂变得生动、有趣。
但是这种现代教育模式强调了学生的“学”，而忽略了教师在教学中的作用，缺乏师生间的情感交流，不能及时掌握学习进度，反而不能把握教学。
如果将学生的主动学习、积极学习配上协作引导型教学模式，那么就能利用现代网络创造一个学习平台，既能根据学生自己的学习水平获取相应的知识量，又能随时随地和教师进行交流。
这种教学模式能提供给学生图文并茂的课件教材，又能针对不同的学习基础和学习能力的学生，采用不同的教学内容和控制机制。
二、适应性学习概念及理论支持
2.1适应性学习系统
适应性学习系统（Adaptivel earning System）主要由“知识媒体”所组成，通过自身原有的知识经验与适应性学习系统进行交互活动来获取知识、获得能力的过程。
在此过程中，学习者能自我组织、制定并执行学习计划，自主选择学习策略，并能控制整个学习过程，对学习进行自我评估。
在这个适应性学习系统中，学生能根据自己的学习水平获得个性的学习辅导和复习，从而得到有效的巩固。
系统有如下特点：
（1）按人分配学习内容和学习量。
教学内容的组织和呈现符合个别特征；整个学习的过程是在网上不断地发现和补充的学习过程。
（2）主动学习，教师为辅。
教师只是学习的指导者，建议者，而不是学习过程的主宰者。
教师的主要工作是规划教学目标，学习的辅导和咨询，教学资源组织和编译，学习环境的创设与维护。
（3）自我建构，自我提高。
学生在学习环境中的探索和交互时，不仅要掌握所学的知识，更重要的是要掌握学习的方法，进行自我知识的更新。
（4）反馈及时，提高学习效率。
学生必须从教师处得到快速的反馈，这样可以让学生从不同角度去认识所学的知识，丰富自己的认知结构，对情感、态度等方面也有良好的促进作用。
2.2理论支持
适应性学习理论在早期就有了雏形，它们的存在也成为了铸起新理论的一块块基石。
2.2.1行为主义学习理论
美国-心理学家-约翰•华生在20世纪初创立了行为主义学习理论，认为学习是刺激与反应之间的联结，他们的基本假设是：行为是学习者对环境刺激所做出的反应。
他们把环境看成是刺激，把伴而随之的有机体行为看作是反应，认为所有行为都是习得的。
在学校教育实践上，学生可以进行个性化地学习，也可以像传统课堂一样，经常得到教师的鼓励和指导。
而教师通过学生给予的反应，及时加以引导，使学生正确地学习，提高学生学习的积极性。
2.2.2认知主义理论
认知主义理论源自于德国格式塔心理学派的完形理论，其理论重视人在学习
活动中的主体价值，充分肯定了学习者的自觉能动性，重视强化的功能，把人的学习看成是一种积极主动的过程。
学生在学习时，获得一次又一次强化，增强了自信心，能够更积极主动地学习。
2.2.3建构主义理论
建构主义的教学观认为，教学不能无视学习者的已有知识经验，简单强硬地从外部对学习者实施知识的“填灌”，而是应当把学习者原有的知识经验作为新知识的生长点，引导学习者从原有的知识经验中，生长新的知识经验。
教师不单是知识的呈现者，而应该重视学生的认识能力和程度，倾听他们时下的看法，思考他们这些想法的由来，并以此为据，引导学生丰富或调整自己的解释。
2.3国内对对适应性学习的研究
最近几年，国内外对适应性学习的研究和调查更加频繁。
一位教育学者对广州一小学学习适应性现状进行了调查后，又对广州一中学初一年级到高三年级的305名学生（男生166名，女生139名）进行调查发现，学生学习适应性和各大因素的发展水平，对其学习成绩有非常显著的影响。
改善学习环境，将提高学习适应性，进而提高学习成绩。
另一位教育学者采用华东师大心理系周步成等人修订的调查问卷对北京市某城区小学随机抽取的110名（3个班）五年级学生进行调查，发觉学生通过良好的自主学习加上教师的不断鼓励和支持，能更好地培养习兴趣，养成学习习惯，构建更强的心理素质。
三、新教学模式的设想
适应性学习的网上课堂教学系统的出发点在于：不仅仅是教师在网上发布教学课件或者其他教学资料，而是更多地发觉学生的不足，引导学生去改进，教师提供学生更多地评价，促使学生和教师有更多的交流和沟通。
本文将以《计算机应用基础》课程为例子，进行讲解。
《计算机应用基础》课程是结合理论和操作的文化课程。
在理论课上，教师出练习卷给测试学生是否掌握本章节知识；在操作课上，教师分配给每个学生一定的操作练习，以巩固知识点。
但是每个学习水平不一样的学生却接受了同一中教学模式，最后期末的成绩不一定都是优秀。
所以，新的教学模式萌生出了一个基于Web的B/S结构模型，后台数据库选用Microsoft Access2003。
在机房的局域网中，教师机作为应用服务器和数据库服务器，每台学生机都能访问教师机（如图3-1）。
图3-1适应性学习的网上课堂教学系统的架构
3.1功能模块分析
适应性学习的网上课堂教学系统的功能模块包括：
1、前台（如图3-2）：
1）注册及登陆：每个学生都拥有自己的帐号，这样才能有针对性地进行个性化学习，同时通过正确登陆后，才能追踪学生的学习历程。
2）适应性测验：学生通过找到相应章节，点选小测验，最后获得分数，为下一步学习提供依据。
根据分数所在范围，系统动态提供学生进行相应等级的知识弥补或者进阶拓展。