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，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)能夠被用于及時進行學習干預。
設(shè)在南加州大學(USC)的“人類應用推理和物聯(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，以支持進行個性化學習和教學，將物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)導入教育領(lǐng)域，打造真正的智能教育。
CHARIOT是由南加州大學羅西爾教育學院 (USC Rossier School of Education) 和南加州大學維特比工程學院 (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)通常會涉及學生如何學習和教師應該如何針對每位學生因材施教。
南加州大學教務長邁克爾-奎克 (Michael Quick) 表示：“我認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，“個性化學習方面的進步”是“工程學方面的十四大挑戰(zhàn)”之一。
個性化學習的一個基本要求是能夠評估像學生認知投入和情緒水平。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，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)能夠被用于及時進行學習干預。
如果傳感器的測量結(jié)果能夠仔細地與更為傳統(tǒng)的學生學習評估方式建立對應關(guān)系，那么這將讓教師知道哪位學生需要幫助，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生提供關(guān)于他們可以為提升自身學習水平采取何種行動的反饋和建議。
CHARIOT 將由南加州大學羅西爾教育學院臨床教育教授肯尼斯-耶茨 (Kenneth Yates)、南加州大學羅西爾教育學院住校執(zhí)行官拉奧-馬奇拉裘 (Rao Machiraju)、南加州大學維特比工程學院謝明研究員 (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。
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