近日，北京师范大学智慧学习研究院研发的智慧学习计算引擎，是基于大数据和云服务开发和部署智慧学习系统的智能化核心组件，该组件具备高感知性、高适应性、高集成性和高自动化的特征，智慧学习系统包括教育机器人、智慧教室、智能学习机和智能玩教具等。

　　随着信息技术的飞速发展，技术在教育中的应用越来越多样化，信息终端越来越多样化、智能化。传统的教育软件与系统往往是从单一学科、单一功能角度进行设计，各学科各功能之间不能相互结合，造成了软件功能单一、操作困难和资源互不兼容的问题。同时，资源分散、重复建设、标准化程度低，整合与共享难度大，缺乏系统性。北京师范大学智慧学习研究院黄荣怀教授说，“未来的教育软件将在多样化、智能化的环境下，以大数据为基础，智能感知学习情景、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具、自动记录学习过程和评测学习成果，实现跨情境、跨终端、跨平台的用户体验一致、资源数据互通共享，以促进学习者有效学习。”

　　近日，北京师范大学智慧学习研究院研发的智慧学习计算引擎，是基于大数据和云服务开发和部署智慧学习系统的智能化核心组件，该组件具备高感知性、高适应性、高集成性和高自动化的特征，智慧学习系统包括教育机器人、智慧教室、智能学习机和智能玩教具等。

　　智慧学习计算引擎基于当前热门的有无线传感器技术、学习情景识别技术、学习者建模等技术，通过传感器获取学习环境和用户数据，识别学习者特征、学习状态和学习情境，然后计算学习过程、知识路径，从而个性化向学习者推送学习资源和学习策略，并依据共性需求和个体差异，针对个人做出连续性与预测性的评价。该引擎核心功能包括识别与分析，计算与推理，推送与推荐，它能够将具有不同功能的系统进行组装，面向不同的人、终端、平台和情境提供不同的服务。

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