[爆卦]自主學習系統是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇自主學習系統鄉民發文沒有被收入到精華區:在自主學習系統這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 自主學習系統產品中有5篇Facebook貼文,粉絲數超過7萬的網紅鏞鏞甫甫親子部落格,也在其Facebook貼文中提到, 孩子學業問題多? 來看看這本👉【自主學習:10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】 . 這幾個月因為疫情的關係,許多家長"見識"到孩子自主學習的情況,在群組中,我發現多數的爸爸媽媽都抱怨孩子自主學習的動機低弱,一翻開課本就哈欠連連,實在很頭大! . 我也不例外啊! 像是鏞鏞甫甫也總是像老牛拖車一樣,...

 同時也有252部Youtube影片,追蹤數超過17萬的網紅Ms.Selena,也在其Youtube影片中提到,《打開網路就有錢》新書購買:https://www.johntool.com/books-mpm 虛擬貨幣入門秘技 https://www.freedumacademy.com/a/2147494879/JnyCAgMB 虛擬貨幣投資攻略工作坊 https://www.freedumacademy....

自主學習系統 在 李筱維?米米瘋 YouTube Instagram 的最佳貼文

2021-09-24 09:50:16

米米的育兒好物分享 Lingumi幼兒英語學習App 好不容易孩子都開學了,但疫情狀況還是相當不穩定!大家好怕得來不易的各式各樣的微幸福又消失,自上次突然大停課、父母居家上班,弄得大家雞飛狗跳、人羊馬翻,壓力山大差點夫妻失合(內容太過真實),這次我們學聰明了,提早準備好由英國牛津大學教師團隊,研...

自主學習系統 在 占星師?Patrick?|職業占星師|塔羅占卜師 Instagram 的最讚貼文

2021-09-16 09:52:37

💬水星-水瓶♒️ ⁡ 水星在水瓶的人重視思維上的自主性與獨立性 在想法及意見上是相對具有獨立性和客觀性的 雖會會廣納他人的觀點 但執行時還是堅守自己的意見(別忘了他是固定的風 所以其實他們的思考方向是全面且開闊的 只不過因為他們太聰明了 因此評估過通常最後還是會覺得自己的方法更好 但認真觀察會發...

自主學習系統 在 小魔怪與迷你妹 Instagram 的最佳解答

2021-09-16 07:40:59

🎶你睇~哆啦A夢嚟啦! #開心share優惠情報😉 【哆啦A夢陪你學英文】 🎁登記免費送《哆啦A夢ABC英語辭典》乙本 《哆啦A夢ABC英語辭典》:內附「英漢小辭典」及「迷你單字集」,收錄約640個英文單字及例句,採用生活化題材及例子,讓小朋友學會靈活運用不同英文詞彙 ✏️可以配合點讀筆使用...

  • 自主學習系統 在 鏞鏞甫甫親子部落格 Facebook 的最佳解答

    2021-09-17 17:27:32
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    孩子學業問題多? 來看看這本👉【自主學習:10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】
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    這幾個月因為疫情的關係,許多家長"見識"到孩子自主學習的情況,在群組中,我發現多數的爸爸媽媽都抱怨孩子自主學習的動機低弱,一翻開課本就哈欠連連,實在很頭大!
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    我也不例外啊! 像是鏞鏞甫甫也總是像老牛拖車一樣,非得要我說一句才會走一步,實在很累人!
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    看到了這本日本Amazon暢銷書「家庭教育」類第1名的【自主學習:10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】,就覺得是我和孩子們的救星,是該找對方法來幫助孩子培養更正向、更有效率的學習了!
    .
    明明是同班同學,為什麼成績差異那麼大? 其實關鍵就在於「大腦規格」的應用! 這本書就是利用10個超強學習關鍵字,培養10個「提問力」,可以有助於提升大腦規格喔!
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    書中升級大腦自主學習系統的10個超強學習法,我也一起分享給朋友們:
    ●原因分析力──為什麼?
    ●自我表現力──有什麼想法?
    ●問題解決力──該怎麼做才好?
    ●抽象化思考力──總而言之,重點是什麼?
    ●具體化思考力──可以舉例說明嗎?
    ●積極思考力──怎麼做才有趣?
    ●目的意識力──這麼做是為了什麼?
    ●原點回歸力─話說回來,這次的主題是什麼?
    ●假設建構力──如果……會發生什麼事(結果會如何)?
    ●問題意識力──真是如此嗎?
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    以上的超強學習法,書的內容都會詳細解釋如何進行,也會用許多例子來幫助了解這些學習法的重點! 而身為家長的我們,看完這本書後,我覺得更懂得如何幫助孩子進一步去思考學習的內容,運用這些有效的分析力、解決力、思考力.....讓知識由內而外、融會貫通,學習自然就更能水到渠成得心應手囉!
    .
    而除了超強學習法的分享之外,書籍中也提到在教養教育中NG的做法,像是「不要頻繁提問、不要在孩子思考之前說出答案....」這些NG法好像是我以前經常犯的錯誤,還好有看專家的意見,讓我更知道怎樣用正確的方式引導孩子!
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    從小培養孩子自主學習的能力,一步一腳印的提升學習品質,孩子自我的肯定感、學業的成就感也會更上一層樓喔!
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    ✅來看看更多【自主學習:10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】的書籍資訊~~
    🔹博客來: https://reurl.cc/pgGb28
    🔹金石堂: https://reurl.cc/4axDO2
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    🔹MOMO: https://reurl.cc/xGRbb4
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    時報出版
    #自主學習_10個培養孩子提高學業品質的超強學習法

  • 自主學習系統 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2020-03-15 13:54:45
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    甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化

    【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一

    在正式邁入2020年之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化:

    預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化

    自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如,自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料,自動以視覺化方式,圖形、圖表和動畫等,呈現數百萬個資料點,讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表,能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信,在雲端的推動下,這些先進技術將日益普及,走向主流。

    預測2:雲端共用的敏感性資料將擴增600倍

    如今,70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲,也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中,而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式,確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而,由於網路安全人員嚴重短缺,企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此,為了防範層出不窮的網路攻擊,企業的最佳選擇是部署自主系統,將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。

    預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術

    透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。

    預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術

    如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。

    預測5:流程的自動化將擁有更多個人化體驗

    甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。

    預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫

    物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。

    預測7:資料科學自動化程度不斷提高

    利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。

    預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業

    隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。

    預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜

    機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。

    預測10:80%的資料將與「物」相關

    在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。

    附圖:甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。

    資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml

  • 自主學習系統 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2020-03-15 06:30:00
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    甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化

    【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一

    在正式邁入2020年之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化:

    預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化

    自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如,自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料,自動以視覺化方式,圖形、圖表和動畫等,呈現數百萬個資料點,讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表,能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信,在雲端的推動下,這些先進技術將日益普及,走向主流。

    預測2:雲端共用的敏感性資料將擴增600倍

    如今,70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲,也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中,而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式,確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而,由於網路安全人員嚴重短缺,企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此,為了防範層出不窮的網路攻擊,企業的最佳選擇是部署自主系統,將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。

    預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術

    透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。

    預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術

    如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。

    預測5:流程的自動化將擁有更多個人化體驗

    甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。

    預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫

    物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。

    預測7:資料科學自動化程度不斷提高

    利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。

    預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業

    隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。

    預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜

    機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。

    預測10:80%的資料將與「物」相關

    在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。

    附圖:甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。

    資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml

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