核心课程
- 数据结构与算法
- 计算机组成原理
- 操作系统
学术活动
- 获得北京大学优秀学生奖学金（2016年）
- 参与国家级大学生创新创业项目，研究基于机器学习的图像识别，提升准确率至95%以上
技能与成就
- 掌握C++、Python等编程语言，熟悉Linux系统开发
- 在校期间担任计算机协会技术部副部长，组织多次编程竞赛，培养团队协作能力
研究方向
- 专注于人工智能与大数据分析，发表论文《基于深度学习的自然语言处理优化》于核心期刊
- 完成硕士毕业设计：开发智能教育助手系统，实现自动化答疑功能，用户满意度达90%以上
实践经历
- 在百度公司实习，参与智能搜索算法优化项目，提升搜索效率20%
- 参加国际会议如ACL，展示研究成果，并与行业专家交流
专业技能
- 精通TensorFlow和PyTorch框架，熟悉分布式计算和数据库管理
- 获得微软认证Azure数据工程师专业证书，强化了云平台应用能力
工作描述
主要职责
- 协助教授准备课程材料，包括讲义、PPT和实验指导书。
- 负责批改学生作业和期中/期末考试试卷，确保评分标准的一致性。
- 组织并主持课堂复习和辅导答疑，帮助学生理解复杂物理概念，如电磁学和力学。
具体任务
- 制作在线学习资源，使用平台如雨课堂进行实时互动和答疑。
- 设计并实施小规模实验指导，例如光学实验，培养学生的实践操作能力。
- 评估学生实验报告，并提供反馈，以提升他们的数据分析和问题解决技能。
专业能力
- 运用教育心理学知识，针对性地辅导学习困难的学生，提高整体班级成绩。
- 利用数据分析工具，追踪学生学习进度，优化教学方法，强调STEM教育的创新性。
工作描述
-
协助高中数学课程的教学工作，包括备课、设计教学计划和评估学生作业，使用教育部认可的教学大纲标准。
-
提供个性化辅导，针对学生在代数、几何和微积分等领域的难点进行答疑和讲解，提升学生解题能力，参考国家课程标准进行教学。
-
开展小组辅导和在线答疑，运用教学辅助工具如Kahoot或Quizizz进行互动式学习评估，确保教学效果符合教育质量要求。
-
定期与主讲教师沟通，反馈学生学习情况，并参与课程优化，使用数据分析工具跟踪学生进步，体现专业教学辅助能力。
项目描述
项目背景
该项目旨在开发一个在线学习平台，用于辅助大学课程教学，提高学生参与度和学习效率。平台包括课程视频上传、互动测验和实时答疑功能。
技术栈
- Python (Django框架)
- JavaScript (React.js)
- 数据库：MySQL
- 其他：RESTful API、用户认证系统、前端响应式设计
我的贡献
作为助教，我负责以下工作：
- 设计和实现用户界面组件，包括课程页面和测验模块
- 编写测试用例并进行单元测试，确保系统稳定性和易用性
- 协助教授进行课程内容整合，包括上传教学资源和设置课程计划
- 处理学生查询和提供技术支持，响应平均每日10-15个问题
技术难点
- 集成第三方认证系统时遇到兼容性问题，导致用户登录失败，通过调试和查阅文档解决，最终使用OAuth 2.0协议实现。
- 优化数据库查询以提高系统性能，针对大量学生数据，采用索引优化和缓存机制，减少了查询时间30%。
项目成果
平台成功上线，覆盖超过500名学生，提高了课程参与度，学生反馈满意度达90%以上，并获得学校年度创新项目奖。
项目描述
项目背景
这是一个研究人工智能在教育领域应用的项目，旨在开发一个智能辅导系统，帮助学生个性化学习。系统通过机器学习算法分析学生表现，提供针对性反馈。
技术栈
- Python (scikit-learn、TensorFlow)
- 数据分析工具：Pandas、NumPy
- 机器学习算法：决策树、神经网络
- 其他：数据可视化库Matplotlib、教育数据集处理
我的贡献
作为助教，我参与了以下工作：
- 收集和预处理教育数据，包括学生成绩和行为数据，确保数据质量
- 实现机器学习模型并进行训练，使用TensorFlow构建神经网络模型
- 分析实验结果并撰写报告，包括性能评估和改进建议
- 协助教授指导学生进行实验，组织每周研讨会和技术培训
技术难点
- 数据清洗过程中的异常值处理，导致模型准确率下降，通过改进预处理方法（如使用中位数替代异常值）解决，提升准确率15%。
- 平衡训练数据和测试数据以避免过拟合，采用交叉验证技术优化模型参数，防止过度依赖训练集。
项目成果
研究成果发表在国际教育技术会议，项目获得国家科研基金资助，提高了团队在AI教育领域的影响力，并应用于本地多所中学。
个人总结
在教学辅助领域，我致力于为学生提供高质量的学习支持，帮助他们更好地掌握课程内容。我具备扎实的专业知识和良好的沟通能力，能够快速理解教学需求，并协助教师完成课程设计、教材准备和教学评估等工作。在工作中，我注重细节，善于发现问题并提出解决方案，确保教学过程的顺利进行。未来，我希望继续提升自己的专业能力和教学技巧，为教育事业贡献更多力量。
研究内容
本研究旨在开发一种基于深度学习的智能教育评估系统，针对高等教育中的个性化学习需求，通过分析学生的学习行为数据来优化评估方法。
研究方法
采用卷积神经网络（CNN）和自然语言处理（NLP）技术，结合教育数据挖掘，对学生的在线作业和测试数据进行实时分析。数据来源包括学习管理系统（LMS）的日志记录和反馈数据，通过监督学习算法训练模型，评估学生的学习进度和潜在问题。
研究成果
成功构建了一个原型系统，实现了90%的评估准确率提升，并在实际教学中验证了其有效性，帮助教师及时调整教学策略。发表论文一篇于国内核心期刊，获得导师认可，并为后续教育智能化研究奠定了基础。
研究内容
本研究聚焦于在线协作学习平台在大学生创新能力培养中的作用，探索如何通过团队互动和项目式学习提升学生的创新思维和问题解决能力。
研究方法
运用混合研究方法，包括定量调查（问卷和数据分析）和定性访谈，结合社会网络分析（SNA）评估团队协作动态。数据收集自多个大学的在线课程平台，使用创新评估框架（如IDEO方法）对学生的输出进行评分。
研究成果
研究发现，在线协作平台能显著提高学生的创新能力，量化指标显示创新产出提升35%。研究成果被应用于实际课程设计，并在教育年会上进行了展示，获得同行评审的正面反馈，推动了教育机构对协作工具的采纳。
英语：雅思7.0分，具备良好的听说读写能力，能流畅进行英语交流与授课。日语：N1水平，能够胜任日语辅助教学及课程翻译工作。
- TESOL国际英语教师资格证书（2022）
- 国家普通话一级甲等证书（2021）
- Teach for China教育实习证书（2023）