对《Scratch 社区数据分析与智能系统》的回复

种瓜,如果要对Scratch社区的数据做分析,相比关注用户,我更倾向于关注作品。将作品作为分析对象,如哪些作品被喜欢收藏的次数最多、哪些主题相关的作品最多增长最快、动态变化趋势,这些是相对简单基本的分析。另外,通过提取Instructions、Notes中的关键词,是不是还能对作品进行一些更复杂的分析(如关于作品的内容或类型)。甚至有没有可能通过机器学习对作品封面的图片进行分析,识别不同的风格等。。。分析整理后的结果呈现在社区中,让用户自己对社区的内容有整体动态的认识和把握。如果工作流程固定下来了,甚至可以教用户自己去维护,类似数据分析与汇报委员会。系统本身不针对每位用户个人做定制化个性化的推荐,只是把信息挖掘呈现出来,让用户自己去看去寻找兴趣方向。每个作品背后都有一个作者,这个过程中自然会有人际互动与联结。

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CodeLab Adapter 接入 Teachable Machine

通过教计算机怎样思考,孩子们开始探索自己的思考方式。这种体验颇不寻常,甚至很多成年人也很难拥有–思考关于思考的问题。 – Seymour Papert 《Mindstorms》

CodeLab Adapter的目标之一是:

连接一切,降低建构和创造的门槛。

Teachable Machine是全球最酷的AI项目之一,所以我们准定接入它。

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FAQ

你先来个自我介绍吧

自我介绍一直放在博客里,自己点开好啦: about me

太啰嗦了

自我介绍太啰嗦了, 怎么里头还有书单? 我对你喜欢什么书一点都没有兴趣,简单说说过去阳光灿烂或乌云密布的日子里,都在折腾什么?

好的!我过去主要在折腾技术和教育,开源拥趸, 常年混迹于开源社区。Open edX Authors之一、Open edX国内社区发起人之一、人工智能学术社区PaperWeekly联合创始人。Github和博客地址分别是

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CodeLab Adapter 深度连接 micro:bit 生态

前言

因为开放性和出色的基础工作,micro:bit 现在拥有无与伦比的生态。

上周参加了Maker Faire shenzhen,现场有各类新的 STEM 教育套件,大多数基于 micro:bit: DIY 编程套件、类乐高编程套件、各类拓展板、麦克纳姆轮遥控车、可穿戴手表、循迹小车、平衡小车、机械臂…

去淘宝上搜一搜,琳琅满目。

时间回退到几年前,Maker Faire 上的编程/STEM 套件,几乎被 arduino 统治。去年,两者不相伯仲,而今年,micro:bit 生态已经明显胜出。micro:bit 似乎正处于 STEM 编程套件领域的中心。

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