新南威尔士大学(UNSW)宣布，它将开始开放其基于云的课堂平台，构建在办公室教育上，并在今年12月在Github发布它，从其人工智能驱动的聊天机器人开始。

根据新南威尔士大学机械和制造工程学院高级讲师David Kellerman博士的说法，问题是在微软的BOT框架上开发的，以帮助确保从学生那里收到的数千个在线帖子永远不会被错过。

"问题像服务票一样对待每个学生“问题”，它将他们与合适的人联系在一起。当助教[教师的帮助]进来回答这些问题时，它就注销了，它被自动读取为一个问题和回答对，"说。

Kellerman在一个学期说，问题机器人自动记录了1,000个Q&A对主题分类，然后被用作训练人工智能系统的学习工具。

”我们自动将其写入Azure认知服务问答系统...它不是自己回答问题，而是将学生重新引导到他们的对话中，让他们重新回到同龄人的身边。

有时学生们会贴照片。你如何从照片中获得背景？我开始在所有的学习材料上放置QR代码，我们使用视觉API，这样机器人就可以阅读它并说，嘿，我看到你正在处理问题4.1，然后它可以从AzureBlob存储中提取相关信息，并将学生重定向到更有价值的学习资源。”.

另请参阅：Microsoft通过一系列新的机器学习服务使Azure更智能(TechRepublic)

在Kellerman于2017年推出的一名飞行员的背后，提出了问题。它最初是由Kellerman与大学的IT团队合作，将所有学生同步到MicrosoftOffice365。

"我开始使用团队来取代我的在线学生论坛。现在，我们能够与图表、手绘数学、图片和代码片段进行通信。所有的演讲材料都直接进入团队中的通道，所有的东西都聚集在一起并存储在SharePoint上，"说。

他补充到微软办公室365的转变意味着他也可以使用团队生活事件来现场直播他的演讲，同时让学生能够写评论来实时提问和接收答案。

Kellerman周三在悉尼进行微软创新时表示，当谈到将任务交给学生时，他可以给学生提供在SharePoint上实时托管和共享的Word文档。

他说：“我拥有所有的元数据、版本历史记录，这提高了我评估的完整性。”

Kellerman声称这项技术现在允许他改进对每个考试问题每个学生的表现的预测，这有助于为所有上传至SharePoint的500名学生生成个性化的学习包。

他说这些特点有助于提高学生的总体满意度，声称四年前它只有74%，现在已经超过99%。

凯勒曼说：“人工智能允许我接触需要帮助的人，我问我的学生，‘你觉得自己是学习社区的一员吗？’他们百分之百地说是。”

Kellerman说，标记试卷也得到了改进，因为它现在是一个更自动化的过程。

“我实际结束了24,000页手工绘制的工程计算和图表。我建立了一个系统，用我的团队扫描所有的项目，数字化一切，把它变成一个在线任务。”

“使用Azure机器学习，我可以训练一个ML模型来识别关键部件，图形解决方案…，三秒钟后，一台Azure机器学习就可以识别出手绘工程图的所有关键点--现在我们正在标记时，我们已经有了人工智能建议。我们要么点击并确认，要么过滤掉一些东西，比如一个空白页面，一个人永远不会看到它。”

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