Workshop & Trạm hoạt động
TeachFORGE.ai
Workshop / Dữ liệu
Station Dữ liệu
Nhập CSV hoặc JSON, phân tích các cột, tạo quy trình biến đổi, khớp đường cong và lập kế hoạch kích thước mẫu khảo sát — sau đó đưa dữ liệu đã làm sạch vào bảng giảng dạy, biểu đồ hoặc thống kê.
AI có thể soạn thảo. Bạn quyết định điều gì lớp học sẽ thấy.
Dữ liệu là gì
Dữ liệu là Trạm để đưa các bảng tính thực tế vào bài học. Nhập CSV, TSV hoặc JSON, phân tích các cột, chạy các quy trình biến đổi, khớp đường cong và lập kế hoạch kích thước mẫu khảo sát — sau đó xuất kết quả đã làm sạch để giảng dạy.
Điều này quan trọng vì các con số thực tế tốt hơn các bài tập được bịa ra. Người học nên xem việc làm sạch, phân hồ sơ và khớp mô hình như một phần của câu chuyện — chứ không phải là một bí ẩn xảy ra ở nơi khác.
Tại sao giáo viên sử dụng Dữ liệu
Nhập và làm sạch
Dán, tải lên hoặc lấy bộ dữ liệu của lớp và hiển thị các kiểu dữ liệu cùng các giá trị ngoại lai.
Khớp đường cong cho phòng thí nghiệm
Khớp tuyến tính, đa thức, mũ, logarit và lũy thừa với các phần dư mà bạn có thể thảo luận.
EDA hiển thị cấu trúc
Các dạng biểu đồ phân tán, tương quan và hộp giúp chuẩn bị cho cuộc trò chuyện thống kê sâu hơn.
Kích thước mẫu khảo sát
Lập kế hoạch n tối thiểu từ biên sai số, độ tin cậy và tỷ lệ — trước khi tiến hành khảo sát.
Trên TeachForge, Dữ liệu là một Trạm Workshop — xử lý dữ liệu ở đây, sau đó chuyển sang Thống kê hoặc Trình tạo Biểu đồ khi bước giảng dạy tiếp theo cần đến chúng.
Bên trong Trạm Dữ liệu
Giống như phần còn lại của Workshop, Dữ liệu giữ việc sáng tạo và xem trước gần nhau — được tổ chức như một bàn làm việc rõ ràng.
- Các tab cho Bộ dữ liệu, Hồ sơ, Quy trình, Khớp đường cong và Công cụ Khảo sát
- Đường dẫn nhập — dán, tải lên, lấy URL và ép kiểu dữ liệu dựa trên schema
- Quy trình biến đổi với xuất CSV đã làm sạch và các công cụ hỗ trợ cho giá trị ngoại lai / đơn vị
- Mô hình khớp bao gồm chế độ giảng dạy thủ công “đoán đường thẳng”
- Gói tham số hóa cho khởi đầu khớp mô hình và kích thước mẫu khảo sát
- Xuất và chuyển tiếp sang Thống kê và Trình tạo Biểu đồ, cùng gửi tới Whiteboard
Cách một bảng trở thành thông tin
Nạp hoặc dán bộ dữ liệu và xác nhận kiểu dữ liệu của các cột
Bắt đầu từ dữ liệu lớp thực tế hoặc hạt giống giảng dạy.
Phân hồ sơ, làm sạch, khớp hoặc lập kế hoạch khảo sát
Chọn tab phù hợp với bước giảng dạy.
Xuất kết quả hoặc chuyển tiếp tiếp
Đưa dữ liệu đã làm sạch vào biểu đồ, thống kê, câu hỏi hoặc bảng.
Một bộ dữ liệu. Mọi phiên bản giảng dạy của nó.
Dữ liệu hỗ trợ các gói tham số hóa cho khớp mô hình và công cụ khảo sát, cùng JSON bộ dữ liệu và quy trình đã lưu — vì vậy câu chuyện làm sạch hoặc mô hình khớp giống nhau có thể mở lại cho lớp tiếp theo mà không cần xây dựng lại quy trình làm việc.
Thay đổi khi bạn giảng dạy
Đổi mô hình, chỉnh sửa bước quy trình hoặc điều chỉnh tham số khảo sát trực tiếp.
Giữ quy trình, thay đổi bảng
Tái sử dụng cấu trúc làm sạch và khớp mô hình giống nhau cho bộ dữ liệu của ngày mai.
Chuyển giao trơn tru
Chuyển sang Thống kê hoặc Trình tạo Biểu đồ thay vì làm lại công việc trong một công cụ mới.
Ở gần đánh giá
Xuất kết quả vào các câu hỏi, phòng thí nghiệm và giải thích sử dụng các con số thực tế.
Các bài kiểm tra suy luận và mô phỏng phân phối nằm trong Thống kê. Dữ liệu chịu trách nhiệm về xử lý, phân hồ sơ, làm sạch, khớp mô hình và lập kế hoạch khảo sát.
Các khởi điểm có sẵn để mở
Mở một gói catalogue hoặc mẫu khởi đầu, sau đó đưa bảng của bạn vào:
| Lĩnh vực | Bạn có thể mở gì |
|---|---|
| Thư mục khớp mô hình | Tuyến tính; Đa thức; Mũ; Logarit; Lũy thừa |
| Thư mục khảo sát | Máy tính kích thước mẫu |
| Mẫu khởi đầu | Hồ sơ bộ dữ liệu; Quy trình làm sạch; Khớp tuyến tính; Tăng trưởng mũ; Máy tính kích thước mẫu |
Hỗ trợ AI, theo cách của bạn
Cần bản nháp đầu tiên? Sử dụng AI như một trợ lý — sau đó xem xét, chỉnh sửa và phê duyệt trước khi bất cứ điều gì đến tay người học.
Sao chép prompt
Tạo một prompt có sẵn và dán nó vào công cụ trò chuyện bạn đã đang sử dụng.
Sử dụng GPU của riêng bạn
Kết nối một điểm cuối mô hình cục bộ trong cài đặt của bạn và chạy tạo trên phần cứng bạn kiểm soát.
Sử dụng khóa API của riêng bạn
Thêm khóa nhà cung cấp của bạn trong cài đặt, chọn mô hình và tạo bằng tài khoản của chính bạn.
AI có thể sai. Đó chính là lý do tại sao một giáo viên vẫn phải tham gia vòng lặp.
Đưa phân tích đến nơi diễn ra việc giảng dạy
- Whiteboard — đặt nó lên bảng trực tiếp và điều chỉnh nó trước mặt lớp
- Quest Ladder — thả nó vào các câu hỏi và lời giải thích
- Virtual Lab — tái sử dụng nó bên trong các bài thực hành phòng thí nghiệm tương tác
- Cộng đồng — chia sẻ những gì bạn đã xây dựng, và xây dựng dựa trên những gì các nhà giáo dục khác đã chia sẻ