基于云服务的基础架构和大数据分析的核心理念，支持听、说、读、写、译全题型的智能评分，将日常教学、自主学习和测试评估有效结合，为构建多维度评价体系、进行数字化教学评估、创新教学模式等奠定基础。

混合式教学包含教学准备、知识构建及内化、知识应用、教学评价4个部分。本平台可为教师创新教学模式、记录教学过程性数据、打造混合式金课提供技术支撑。

实验平台由2D和3D视觉单元、SCARA机器人、输送线和计算机组成， 针对图像处理、机器视觉和机器人等课程的教学需要， 配置多个基础类、提高类和应用类实验，帮助学生由浅入深 ，逐步掌握机器视觉和机器人的相关知识。

以虚拟云概念大数据为基础，以物联网络为支撑，构建一个基础教育（小学，初中，高中）的智能化校园综合管理平台，以优质教育教学资源共建、共享、相互应用、资源整合为中心，融入到教学、学习、管理、生活等综合领域，最终实现教育公平、教育互助、教育互动、提高教育质量目标，推动教育教学改革的发展。   一、智慧教育的核心理念就是充分利用当前社会最前沿的信息技术，建立了多层次、创新型、开放式、互动式的现代学校，提高了办学的质量和效益。以新的人才观、教学观和管理理论为指导，超越传统的教育模式，以便于培养适应信息社会要求的科技创新型人才。 二、智慧教育具体体现在以下四个方面： 1.在教学方面，利用多媒体（交互式一体机、班班通视讯设备）、网络技术（基础网、城域网、互联网）实现高质量教学资源、信息资源和智力资源的共享与传播，并同时促进高水平的师生互动，促进主动式、协作式、研究型的学习，从而形成开放、高效的教学模式，更好地培养学生的信息素养以及问题解决能力和创新能力。 2.在管理方面，利用信息技术实现职能信息管理的自动化，实现上下级部门之间更迅速便捷的沟通，实现不同职能部门之间的数据共享与协调，提高决策的科学性和民主性，减员增效，形成充满活力的新型管理机制。 3.在公共服务体系方面，建立覆盖学校教学、科研、管理、招生等各个区域的宽带高速网络环境，提供面向全体师生的基本网络服务和软件服务；要在校园内建立电子身份及统一认证系统，从而为学校高水平的教学和管理等提供强有力的支撑。 4.在学校社区服务方面，适应后勤社会化改革的需要开展了各种网络化服务项目，包括电子消费，电子医疗等，为师生员工提供便捷、高效、集成、健康的生活和休闲娱乐服务，形成智能型的社区服务体系。 某县市智慧教育综合系统平台项目，系统包含:教育虚拟云平台、网络传输系统、平安校园综合报警控制系统、电子书包、多媒体电教室、触控式班班通等智慧教育综合管理平台。

农业物联网云平台结合了最先进的物联网、云计算、传感器、自动控制等技术，在浏览器或手机客户端实时显示大棚、大田、温室、茶园等温度、湿度、PH值、光强度、CO2含量，或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。 平台架构： 农业物联网架构可分为三层：感知层、传输层和应用层。 感知层：采用各种传感器，如温湿度传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、风向传感器、风速传感器、雨量传感器、土壤温湿度传感器等来获取植物的各类信息。 传输层：由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，负责传递和处理感知层获取的信息，能将温度、湿度、PH值、光强度、CO2数据远传到云端数据服务器中，也可以将数据进行本地存储，具有远程查询，断点续传的特点，确保系统的数据完整性。 应用层：物联网和用户的接口，它与行业需求相结合，实现物联网的智能应用。平台可灵活配置实时画面，展现趋势图、报表、告警等，如温湿度、光照参数等，收集每个节点的数据，进行存储和管理实现整个测试点的信息动态显示，并根据各类信息进行自动灌溉、施肥、喷药、降温补光等控制。对异常信息进行自动报警。 平台监测功能（以茶树为例）： （1）PH值监测 茶树是喜酸性土壤的作物，它只能在酸性土壤中才能生存，要求土壤PH值在4~6.5之间，以4.5~5.5之间最适合茶树生长。当酸度不在正常范围时，可通过施肥改变土壤酸碱性； （2）水分监测 茶树要求土壤相对含水量在60%~90%之间，以70%~80%为宜，保证茶树水分的补给，满足生长要求； （3）湿度监测 茶树生长的相对湿度以80%~0%为宜，在空气湿度较高，土壤水分适当的情况下，新叶的持嫩性强，叶质柔软，叶面富有光泽，角膜层薄，品质更加精良； （4）雨量监测 茶树虽喜潮湿，但也不能长期积水，茶树最适合的年降水量在1500mm左右。茶园中应设排水沟和滴灌装置，一旦雨量超出正常范围，可及时采取措施； （5）温度监测 茶叶最适合的温度是15~35℃。10℃以下生长缓慢或停止；10℃左右开始发芽；35℃以上嫩叶灼伤，生长受限；-13℃，茶树冻枯甚至死亡； （6）光照监测 茶树耐阴，但也需要一定光照使其产生营养物质，根据光照分析叶片光合作用效率，避免在茶树适合生长的光照条件下采摘，避开生长期，完成采摘工作； （7）害虫监测 病虫害发生，是导致茶叶欠收和品质影响的重大因素，同时也是茶农使用农药，导致农药残留超标的罪魁祸首。对病虫害进行监测和防治，采用科学防治技术，不仅可以保证茶园的生态环境，更能保证茶叶质量； （8）数据分析 通过茶园安装的监测装置将茶树生长的环境实时传输到后台管理中心，对所有采集的数据进行分析识别； （9）数据推送 后台对茶园采集的数据进行大数据分析后，当某一数值超出设定范围时，后台管理中心会向茶农发送报警信息提示茶农； （10）自动控制 后台管理中心监控到茶树的土壤水分或者湿度等数值偏离适合茶树生长的范围时，自动控制系统会打开茶园相应的水阀实施喷灌或者滴灌，当达到适应值时自动关闭水阀。

基于教学名师、行业资深技术工程师联合开发丰富的实践课程资源，提供完整课程教学大纲、课程实践内容，名师课程配套教学PPT及完整讲解视频，结合美林数据上千个项目行业实践经验，以应用能力培养核心，打造真实行业应用案例库，为学生实训提供案例支撑，让学生了解行业最新实践与应用场景的同时，培养数据思维和解决问题的能力。 以“大数据技术学习路线”为核心，平台围绕大数据技术与分析应用相关技术体系，设置“两个基础一个链条”的专业课程体系，包含Hadoop技术序列、基础编程两个内容，以及从数据采集、数据管理、数据预处理到数据分析应用全链条的相关知识内容。打造专业、全面的课程体系，满足大数据相关专业教学需求。 针对每一个实训案例，平台都将项目落地全过程进行深度剖析，在具体业务场景中，将业务问题数据化，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。课程资源可在Tempo云社区内查看，访问地址：edu.asktempo.com。

平台为教师和学生提供在线编码、命令行、云桌面等多种实践模式，满足不同类型专业课程知识、技能的在线实践需求。提供实验指导手册、实验关卡设置、自动化实验结果评测，让实践过程更流畅、学习体验更友好。针对教学团队的个性化教研需求，平台提供完整的实验自定义开发功能，支持教师自定义实验课程与实验内容，打造1+N的“成长型"平台。 1、 实验方式支持云端编程、远程桌面、远程命令行等多种实验方式，根据不同实验目标、实验内容和实验难易度，匹配不同实验方式。2、实践元子课平台引入了“元子课”的概念，将专业课程的知识点“元子化”，让学生从基础原理、特性到最终应用，层层递进，快速将知识元子融会贯通。搭配每个知识点的关卡任务，用闯关的模式引导学生学习和实践，激发学生学习兴趣。3、实践手册平台内置的实践元子课中每一项关卡任务都提供了实践手册，从理论知识、考核要点、实践任务、实践方法等多个维度进行系统描述，明确实践课程中每一个知识点，让学生能够清晰了解学习内容并掌握实践目标，并能根据手册指导，完成自主实践操作。4、在线实践平台内置丰富的在线实践关卡，涵盖选择题、判断题、代码实践题等多种题型，可根据不同的课程需要，自动创建不同类型的在线实践环境，为学生提供了灵活、开放、不受时间地域限制的教育形式，学生可以边学习边实践，直接在线提交实践成果，平台自动评测打分。对于代码实践题，支持重置在线实践环境，防止学生在实践过程中输入错误指令对实践环境造成不可逆影响。平台中还内置了多组评测数据和判题脚本，可以根据学生提交的程序和编码进行自动评测，通过多组评测数据的判定才能顺利完成评测，有效提高了学生的代码质量。5、自定义实践平台中内置的多种实践环境，可供教师自主进行实践课程创建，根据不同课程的教学需求，教师可以自行设置判断题、选择题、代码实践题三种不同类型的题目，创建属于自己的定制化课程，帮助教师面对不同层次的学生，都能做到因材施教，提升教学有效性。自己创建的课程除了可以应用于自身教学课堂外，也可共享至系统实践资源库，将自己创建的课程成果分享供其他教师复用，在教师间建立了资源共享平台，减轻了教师备课压力，也能让优秀课程发挥更大的价值。

随着媒体技术的发展，直播、短视频等新媒体技术已经深入到各行各业，因此对传媒高校的全媒体技术培训有着越来越高的要求，校园教学信息技术化的发展，使校园实训系统这一新型的教学方法也逐步进入高校，为高校的教学活动添光增彩。实训练习不单是传统教学模式的重要补充，更是完善教学体系、提高学生实操能力，动手能力的重要途径。趣看院校实训平台应运而生，方案满足基础和高阶视频制作的实训需求，覆盖融媒体生产的所有环节，学生在老师的指导下充分地实践与专业媒体机构生产相似的全过程。

涵盖工业通信领域三大主流技术：工业以太网、工业总线、工业无线，分别选用了能耗监测，生产管理，物流监管三个应用场景辅助工业通信教学平台教学。

仿真现实的工业设备和自动化生产线，帮助学生快速掌握自动化生产线关键技术、智能装备与产线智能化、PLC虚拟组态和仿真、工业数字孪生技术和工业场景应用等知识。