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2021年7月24日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關於進一步減輕義務教育階段學生作業負擔和校外培訓負擔的意見》指出：全麵壓減作業總量和時長，減輕學生過重作業負擔；同時大力提升教育教學質量，確保學生在校內學足學好。因此，就需要通過信息化手段改革教學模式，實現精準教學，提升教學質量。
備、授、測、練、研，全教學流程一體化設計，保證教學數據全麵打通，通過校級數據中台彙聚、沉澱，為各模塊數據分析提供數據支持，通過綜合分析學生的課上課下的學情數據，獲得學生全麵的個人能力畫像，支持學生個性化學習，實現以數據為驅動的大規模因材施教。包括備課中心、授課中心、測試中心、練習中心和教研中心五大模塊。
Ø 備課中心
備課模塊幫助教師在PC端進行高效備課，支持一鍵式備課資源推送和基於課前預習情況精準備課；備課與授課模塊同樣界麵，減少教師備課負擔，幫助教師進行課前教學預演。
Ø 授課中心
教師課堂授課軟件係統，安裝在教室大屏觸控一體機，可支持教師通過大屏授課。同時，結合無邊界智慧課堂的學生互動終端，可實現課堂上的師生高效互動。
Ø 測試中心
考試測驗的環節，教師可通過PC端高效選題組卷，用於正式考試、隨堂測驗、模擬練習等場景。在閱卷階段，可搭配高速掃描儀快速采集試卷數據，並基於校園AI超腦提供的能力進行智能批改。
Ø 練習中心
課後練習與作業是教學工作的重要組成環節，教師可通過大屏觸控一體機、PC端等媒介為學生布置多種類型的課後練習及微課學習資源。在校園AI超腦的加持下，通過知識圖譜、智能推送等技術為學生推送個性化的學習資源包，實現精準化教學和個性化學習。
Ø 教研中心
傳統的教研方式多依賴於教師經驗及人工統計的數據，教研中心將資源和數據進行智能化的彙集，支持教研工作的高效展開，並形成校級、教研組、個人的優質教研資產。
1. 數據驅動的大規模因材施教
以數據為核心，創新教育模式和教學方法，優化數字校園建設，構建支持個性化教與學的智慧學習環境，提供符合學習者特征的教育服務有效供給。通過綜合分析學生的課上課下的學情數據，獲得學生全麵的個人能力畫像，支持學生個性化學習，實現以數據為驅動的大規模因材施教。
2. 備授測練研一體化設計，保證數據全麵打通
備、授、測、練、研，全教學流程一體化設計，保證教學數據全麵打通，通過校級數據中台彙聚、沉澱，為各模塊數據分析提供數據支持。
3. 高效備課，所備即所得
備課模塊幫助教師高效備課，支持一鍵式備課資源推送和基於課前預習情況精準備課；備課與授課模塊同樣界麵，減少教師備課負擔，幫助教師進行課前教學預演。
4. 精準授課，個性化教學
以數據為核心，針對不同學生的個體差異進行針對性的精準授課，實現個性化教學。
5. 個性練習
通過對學生課上、課下、考試等學情數據分析得到學生個人能力畫像，學生可以獲取專屬的個性化學習資源推送；以習題為核心規劃學生完整的學習路徑，確保學生掌握每個知識點。
6. 精益教研
課前課中課後全場景數據智能分析，數據支撐教學反思，精益研究教學策略。教研成果無感知留存，積累校本專屬資源資產。
BOB登陆 為長春文理高中新校區建設“備、授、測、練、研”一體化教學場景與開放融合的架構體係，為學校打造出整體的BOB登陆 智慧校園。建設內容包含校園AI摩超腦整套軟硬件、教務拓展包、校務拓展包、交換機、無線AP、安全、UIS、存儲等。
通過數據驅動的精準教學，繪製全維度學生畫像，輔助教師進行教學，提升學校教學質量。
