线上上课app(线上课程软件哪个好)

好的在线答题软件有哪些功能

在这个信息化、网络化的时代，在线答题软件已经成为学习、教育、企业考核等多个领域的重要工具。

在线答题软件对于实现远程同步考试、练习，提高考务工作效率，保证考试结果的公平、公正、科学和及时性具有重要意义。

在线答题软件是基于互联网的应用程序，具备题库、组卷、练习、监考、评分等丰富的功能，下面就详细地说说好的在线答题软件具备哪些功能：

便捷地试题管理，随心自定义题库

在线答题软件能够多层级创建试题分类，精准管理试题；可以使用模板导入、单个新增试题、批量新增试题的方式导题，添加单选题、多选题、判断题、填空题、问答题、组合题、音频题、视频题等等类型的试题，还可以对试题库中的试题进行批量修改、批量删除、试题查重和导出。

多种答题模式，多元化场景应用

在线答题软件有考试、章节练习、模拟练习、错题练习、闯关答题、限时竞答等多种答题模式，可以实现、练习场景的需求。

1、在线考试：有固定试卷、抽题试卷、随机试卷三种试卷大题类型，可自由选择试卷大题设计试卷结构，发布一场考试，只需要：

首先，创建考试，填写考试名称、分类，从免登录、口令+免登录、账号登录中选择适合的考生参加方式；

然后，选择试卷大题设计试卷结构，添加试题，设置试题分数；

最后，设置考试的时间、答题次数、作答时长、防作弊等配置项，发布考试通知考生参加。

2、章节练习：按照知识点章节自定义创建父子章节进行答题，一场练习对应海量试题，支持一边答题一边查看。

3、模拟练习：以考试的形式做练习，答题结束后可以查看和解析，加强对试题的记忆。

4、错题练习：系统自动记录错题形成专属的错题本，对已经掌握的错题可手动移除。

5、闯关答题：可限制答错试题的数量，答题过程中不可回退，答错试题数量超过设置的数量，系统自动提交试卷。

6、限时竞答：可以为每道试题设置作答的时间，在作答的过程中，只要超过设定的时间系统就会自动进入下一题，并且无法退回到上一道试题。

丰富的配置项，个性化场景设计

在线答题软件可以根据考试场景的需要，自主设置考试时间、及格分数、答题时间、考试次数、答题设备、试卷模式、试题显示等考试参数，有防切屏、规定时间无操作交卷、禁止考生复制粘贴剪切、试题乱序、选项乱序、人脸实名认证、考试定时抓拍监考、三路音视频监考的防作弊措施，防止考生在考试过程中的作弊行为，确保线上考试公平公正。

智能评分判卷，公正准确反馈答题结果

在线答题软件通过精密准确的算法，可以将考生的答案与标准答案进行比较，从而快速判断考生答案和分数的正确性；不同的题型能设置不同的判分规则，如问答题可以设置关键词和得分比例精准判分、填空题可设置模糊答案判分、多选题可设置漏选判分等；此外，还能进行人工阅卷，考试发起人可手动批改试卷，也可以邀请他人协助进行评卷。

详尽的数据统计，一目了然学习进度

在线答题软件会对考生的得分、用时、正确率、得分率等数据进行统计分析，生成考试成绩、答题统计、练习统计等多维度的考试报表。

猿辅导推出一款智能自习App，要做STEM版“Duolingo”？

继少儿学习内容斑马、在线辅导猿辅导、小猿口算、猿编程、小猿搜题五大线上应用之后，猿辅导正在大力发展一款AI学习助手产品“海豚自习”App。

近日2023年中国国际服务贸易交易会上，猿辅导亮相其智能学习产品海豚自习App。该款应用是其AI技术打造的个性化自主学习平台，提供1-6年级数学，7-9年级数学、物理、英语的自习规划和内容，帮助小学、初中阶段用户高效自习。

Edu指南从海豚自习App近期披露的信息中了解到，作为一款“面向未来的学习产品”，其将拥有很多创新“功能和场景”。该应用当前已成为猿辅导旗下“大力发展的战略项目之一”，其将“依托前沿的AI技术能力，探索教育行业大模型落地应用，并通过游戏引擎技术，增强学习内容可交互性”等。

详细看其产品功能，个性化规划功能上，海豚自习App提供适配用户水平的个性化自习规划功能，支持同步校内进度的学习内容更新。根据介绍，该功能将根据学生过往的学习数据，智能生成定制化学习计划，匹配学校的学习进度以及根据学生学习能力调节难度。

在个性化练习与薄弱点攻克上，该应用包含海量资料，支持用户自主练习——基于用户学习数据及学情分析，为用户个性化推荐相关练习与资料内容。海豚自习当前还提供智能错题本功能，帮助用户归纳错题、定位薄弱项、定向提升。此外海豚自习App还支持社区互助功能，为用户提供线上答疑的连接。

在学习内容呈现上，该应用通过“电影质感”、沉浸式的互动动画视频，为用户提供知识点讲解。 据悉，其视频内容由院线动画电影获奖班底团队设计，目标是将复杂抽象知识点直观可视化。

从被动学习到主动学习

个性化规划、校内同步学、个性化练习和错题攻克是海豚自习App的应用功能，据官方信息，其在更长远的愿景是帮助培养孩子“从被动学到主动学习”。

在教育学上，主动学习是“一种学生主动或体验式参与学习过程的学习方法”。与之相反的是被动学习，该学习方式通常涉及听讲座或读书，大多数情况被动学习是通过教师或学习内容单向流向学习者。

效用上，主动学习将推动学生更高效地进行学习理解和记忆。它之所以有效，是因为主动学习利用了大脑在学习过程中如何运作的基本特征。这些特征被数千项实证研究记录下来，并被组织成一套原则，其中包括：

促进知识的分块：将信息收集到有组织的单元中；

以先前的关联为基础：将新信息与先前存储的信息连接起来；

首先呈现基础材料：提供基本信息作为结构“脊柱”，新信息可以附加在其上；

利用适当的例子：在多个上下文中提供相同想法的例子；

依靠原则，而不是死记硬背：明确描述现象背后的维度、因素或机制；

创建关联链：将信息块排序为故事等。

在具体落地策略上，主动学习有多种选择，例如：通过游戏学习、基于技术的学习、基于活动的学习、小组工作、基于项目的方法等。

而海豚自习App通过其个性化学习规划、个性化练习、通过游戏式通关学习、错题智能归纳等功能，匹配用户大脑学习过程的、相对更高效学习的原则，实施基于技术的学习、推动游戏化学习、（归纳错题）项目式学习策略，从而推动“从被动到主动学习”。

此外值得关注的还有，当前该应用首先落地的自习内容科目是数学、物理、英语。在数学、物理等STEM学习训练上，美国一项研究发现：“数学、科学和工程课程中的传统讲座与主动学习进行比较分析时，主动学习将失败率从 32% 降低到 21%，并将学生在课程评估和概念清单上的表现提高了 0.47 个标准差。”此外早在2012 年一项题为“Engage to Excel”美国研究报告中，该国科学技术顾问委员会描述了如何改进教学方法，其中报告描述的一项研究发现，与使用主动学习技术授课的学生相比，传统讲座课程的学生离开工程学的可能性是前者的两倍，完全退学的可能性是后者的三倍。在另一项引用的研究中，根据测试结果衡量，使用主动学习方法的物理课上的学生学到的知识是传统课程中学生的两倍。”

上述研究分析主要在教师授课对应理学科目时，学生主动学习行为产生的正面效果。而当前利用技术创新推出线上应用产品，匹配到对应的科目时，未来将如何提升学习效率和效果，仍有待接下来的用户数据与反馈。

一款智能自习应用，要做STEM+英语版“Duolingo”？

对于消费者家庭用户而言，海豚自习的学习体验其实与智能语言学习应用Duolingo是有显著相似点：无论是其学习规划前的知识水平诊断、学习过程中的知识点游戏化闯关、闯关后解锁下一个知识点/章节、错题知识强化、支持碎片化时间随时学习等。就上述的学习内容和交付方式来看，海豚自习当前更像是STEM+英语版本的“Duolingo”。

付费方式上，Duolingo采用的是付费订阅方式，其月订阅费用6.99美元~30美元不等，其最新整合GPT-4大模型技术的Duolingo Max订阅产品年订阅费用为168美元（约为1233元）。

海豚自习应用当前亦采取订阅付费模式，或考虑到学习内容的刚需程度等因素，其定价上高于Duolingo。根据当前官方应用显示，其面向小学阶段自习用户的订阅产品，每学年定价为2799元，两学年定价为5299元。该订阅版本包括1-6年级数学自习内容。初中版权益（含小学和初中内容）每学年定价为3399元，两学年定价为6299元，初中版订阅包含数学、物理、英语等自习内容。

运营进展上，据官方信息，海豚自习App当前已出海美国、英国、德国、法国、澳大利亚、新加坡等超过60个国家。

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十大深度学习工具

*深度学习工具是在构建深度学习模型*过程中使用的软件，涉及模型创建、加载数据、训练、评估和预测等所有步骤。

以下是开发人员用来创建和训练模型的一些最佳*深度学习工具。*要学习深度学习以创建更好的人工智能应用程序，您应该已经探索过以下深度学习工具。

1.TensorFlow\

Tensorflow是Python和C++的免费开源库，用于机器学习，但它主要用于深度学习，被认为是创建AI应用程序的最佳深度学习工具之一。由于其编译时间更快，它被用于创建具有多层的大规模神经网络。它主要用于图像识别等对象检测，并允许您为计算机视觉、文本分类、图像处理和语音识别创建*ANN*和*CNN模型。*它拥有大量社区支持。许多大型公司都使用 TensorFlow，例如*Airbnb*、*Uber*和*eBay*。

*特征*处理复杂和大规模数据的可*扩展性*高性能，效率高，计算速度快各种用例的设计和实施的灵活性易于部署并集成到各种环境中大型*社区支持*2. Pytorch

Pytorch 是一个基于 Torch 库的免费开源*Python 框架，*用于*机器学习*和*深度学习*。它用于深度学习的应用，例如计算机视觉和自然语言处理。Pytorh 采用张量，并可以轻松地将它们移动到 GPU 以便更快地处理，同时在创建 AI 应用程序的过程中创建模型并训练神经网络。这个深度学习工具在使用 Python 和 Numpy 堆栈时更加灵活。

*特征*动态计算图用户友好的API社区支持和大量资源与其他库无缝集成易于使用的分布式训练3.Keras

*Keras 是一个Python*开源库，它提供了一个令人惊叹的界面来创建*深度学习模型*。它在后端使用 Tensorflow 或 Theano。它提供了高级抽象来构建神经网络并创建更准确和快速的模型。因为它的界面更简单，并且在提供错误反馈方面更有用。该深度学习工具支持循环神经网络和卷积神经网络。Keras 库还包括用于各种计算机视觉任务的预训练模型，称为 Keras 应用程序。

*特征*灵活地使用多个后端和架构。用于各种任务的大量预训练模型。与 Tensorflow 和其他框架简单轻松的集成。用于构建深度学习模型的用户友好的高级 API。丰富的资源和社区支持。4.OpenNN

OpenNN 是一个免费的开源\C++库，用于实现神经网络并创建、训练深度学习模型以及寻找决策模式。它在更快的内存分配和执行方面也更加高效。该*深度学习工具*提供了广泛的功能来支持不同类型的神经网络，例如前馈神经网络和径向基函数网络。这种多样性使用户能够涵盖广泛的机器学习任务，例如分类、回归和时间序列预测。

*特征*全面支持各类人工神经网络。强调通过优化实现高性能和高效率。灵活覆盖不同的机器学习任务。数据预处理和后处理。社区规模大，资源丰富。5.Theano

Theano 是一个 Python 库，用于计算数学表达式和矩阵值表达式。并且，这些计算是使用 NumPy 式语法来表达的。它通常用于制作基于深度学习的应用程序。与 CPU 相比，它在 GPU 上的执行速度更快。这种深度学习工具非常受欢迎，因为它被广泛用于处理大型神经网络算法所需的不同类型的计算。

*特征*高效灵活的符号数学表达式库。与 NumPy 无缝集成进行数值计算。支持GPU加速，实现高性能计算。深度学习和神经网络实现的优化。开源机器学习框架。6.H2O.ai

H2O 是一种可扩展的开源深度学习工具，是 H2O.ai 开源机器学习平台的一部分。它是使用*Java*作为其核心技术构建的。我们还可以将 H2O.ai 与*Apache Hadoop*和*Spark*等其他产品集成。它非常易于使用，允许任何人实施机器学习和预测分析，企业可以通过从旧数据中查找模式并做出必要的决策来解决困难和复杂的问题。它对于实时数据评分非常有用。

*特征*可扩展且高效的分布式机器学习平台。完整的机器学习算法和工具包。交互式数据可视化。与大数据框架和数据源无缝集成。用户友好的界面。7.DeeplearningKit

DeeplearningKit是一个深度学习的开源框架，兼容多种操作系统，并使用Metal进行GPU加速。这个深度学习工具是用Swift开发的，可以执行低延迟的深度学习计算。它也支持卷积神经网络。未来还可以支持其他深度学习工具。

*特征*对流行的神经网络架构和模型的广泛支持。对 CPU 和 GPU 进行有效训练以实现更快的计算。与 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 无缝集成。用于模型监控和分析的交互式可视化工具。8. Caffe

Caffe 是一个用 C++ 构建的开源深度学习框架，但有一个 Python 接口。它用于计算机视觉、自然语言处理和多媒体等深度学习应用。Caffe 速度非常快，使用单个 NVIDIA K40 GPU 每天可以处理超过 6000 万张图像。它非常易于使用，并且在大多数情况下不需要编码。对于大多数情况，都有预先训练的模型和现成的网络模板。

*特征*具有 GPU 加速支持的高性能深度学习框架。用于各种计算机视觉任务的大量预训练模型的集合。灵活的模块化架构，可轻松进行模型设计和实验。积极的社区支持。与C++和Python无缝集成，实现高效开发。9. CNTK

CNTK 也称为*Microsoft Cognitive Toolkit*，是一个免费开源的商业级工具包，用户可以使用它来学习深度学习系统。借助这种深度学习工具，数据科学家可以创建多个高效的神经网络来做出决策，其中一些类型是卷积神经网络和前馈神经网络。微软在人工智能市场提供了全面的工具，帮助开发人员构建更准确的模型和网络。

*特征*微软开发的可扩展深度学习框架高效多GPU和高性能计算的分布式训练支持多种编程语言和操作系统丰富的内置神经网络层和优化器库与 Microsoft Azure 和其他 Microsoft 服务顺利集成10.MXNet

Apache MXnet 是一个开源深度学习框架，用于在创建大规模人工智能应用程序的过程中训练和部署神经网络。企业借助这种深度学习工具创建这些应用程序，通过使用大量过去的数据训练网络来做出关键决策，以便模型轻松发现模式。它支持多种编程语言来创建模型，并且还包含预训练的模型。

*特征*可扩展性和高效性能。多语言支持。可以部署在多个平台上。适用于多种架构的灵活神经网络。包括自动微分以方便模型训练。结论

如您所知，人工智能和机器学习呈指数级增长，其领域之一近年来也获得了巨大的关注，那就是深度学习，它创建了经过大量数据训练的神经网络，可以像人脑一样工作。如果您是一名数据科学家或希望在深度学习领域工作的开发人员，那么您应该了解顶级深度学习工具，以创建更好、更高效的人工智能应用程序。