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日志

试题的神经元属性

热度 1已有 135 次阅读2018-8-21 22:04 |个人分类:随便聊聊|系统分类:地理新闻

试题的神经元属性

        其实当前我国的刷题之风己经演变到了一种匪夷所思的程度,极大地浪废了我们这个民族的脑力资源。作为一个极力反对过度刷题的老师,突然有一天我开窍了,既然作为对立面你无法撼动这大势,你能不能换个思路:顺势而为,与狼共舞,去敌人的心脏瓦解敌人。所谓小隐隐于野,大隐隐于朝也是这个意思。

        所以我要投身题海,以改良的题海来阻止非理性的过度刷题。

       第一个想法是:试题是有神经元属性的,一道试题就是一个神经元。

        传统的试题基本是孤立的,至少是弱联系的,信息技术下表达的一道试题就只是数据库中的一条孤立的纪录。但是神经元却是有着丰富的相互联系,具体由数量上可以成千上万的输入信号的树突和输出信号的轴突构成。对试题而言,代表输入信息的树突意味着试题的相关预备知识点丶相关知识资源丶相关试题等。而代表输出信息的轴突则意味着知识图谱的能力等级丶继续深入的相关试题、后续的学习资源等。

        这样试题的联结属性内容将远远超过试题本身。

        这样的试题将会是具备人工智能的试题,才是有生命力的试题。它的理论基础与现代人工智能的深度学习(也是阿尔法狗的理论基础)高度契合。

        IDEA简单,技术实现就难了,我会尽力而为。

发表评论 评论 (1 个评论)

回复 geonet 2018-8-22 06:39
希望文老师能够带领大家一起来做。独乐乐不如众乐乐。

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