课程设计与研究
参与国家级精品在线课程《中国传统文化》的设计与开发，负责多媒体教学资源整合与交互式学习平台架构设计。运用Adobe Captivate与Articulate 360开发互动式学习模块，提升课程完成率30%，学员满意度达92%。
学术成果
在《中国电化教育》期刊发表论文《人工智能时代课程设计范式转型研究》，参与教育部重点课题《教育信息化2.0行动计划下的课程资源建设》。掌握Learning Management System (LMS) 核心架构，熟悉SCORM、xAPI等课程标准。
实践经验
担任学堂在线平台课程开发助理，为50+门慕课提供教学设计与技术实现支持。主导开发「中国古典文学数字化课程资源库」，整合10万+古籍文献数据，建立结构化知识图谱。
文学创作与理论
主修中国现当代文学课程，发表校园文学作品集《北师园》，获北京市大学生文学创作大赛一等奖。参与导师主持的「中国古典诗词IP化开发」课题，研究传统文化IP在MOOC平台的转化路径。
教育实习
在北京十一学校担任语文教育实习教师，设计「部编本教材深度解读」系列课程，开发20+节创新教学课例。掌握SMART原则课程设计法，课程平均完成度达95%。
技术能力
修读教育技术辅修课程，系统学习Instructional Design (ID) 理论体系，掌握ADDIE模型、SAM模型等课程开发方法论。熟练使用Camtasia、Final Cut Pro进行教学视频制作。
课程体系搭建与优化
- 主导K12阶段数学课程体系搭建，结合新课标要求设计螺旋式递进课程架构
- 负责核心知识点拆解，将抽象数学概念转化为可视化教学模型，提升学生理解深度
- 带领5人教研团队完成300+微课视频脚本撰写与录制，年均课程更新率达40%
多媒体教学资源整合
- 撰写《数学思维训练课程开发指南》，建立标准化课程开发流程
- 开发动态几何交互式课件，获2023年度教育信息化创新应用奖
- 整合AI生成内容与教师原创资源，构建自适应学习系统素材库
教学效果提升专项
- 设计差异化教学方案，针对不同认知水平学生群体定制进阶路径
- 开发数学建模实践项目，学生竞赛获奖率提升27%（2022-2023年度）
工作描述
主要职责
- 负责课程内容的编辑、校对和优化，确保符合教育标准和学生需求
- 参与课程大纲的设计和开发，包括编写课程目标、教学大纲和评估方案
- 与跨部门团队（如教学团队和市场部门）合作，确保课程内容的准确性和吸引力
具体工作内容
- 编辑和润色各类教学材料，包括教材、课件、在线课程和互动内容，使用行业标准如布鲁姆分类法
- 进行同行评审和反馈分析，提升课程质量，例如在最近的项目中提高了课程通过率15%
- 开发和更新课程模块，基于教育心理学和学习理论，确保内容符合教育部最新要求
专业技能
- 精通课程编辑工具和软件，如LMS系统和Adobe InDesign
- 掌握课程评估指标和数据分析，使用KPIs来监测学习效果
- 具备教育行业认证，如EdTech证书，提升课程的专业性和创新性
项目概述
这是一个针对K-12教育阶段的在线课程编辑项目，旨在开发交互式学习材料，提升学生参与度和学习效果。项目覆盖小学至高中阶段，内容包括数学、科学等核心学科。
我的职责
- 负责课程内容的编辑和校对，确保内容准确性和教育标准
- 使用Adobe RoboHelp和Lectora软件进行多媒体内容整合
- 协调与教育专家团队合作，收集反馈并迭代课程设计
- 管理课程版本控制，处理用户反馈以优化用户体验
技术难点
- 面临多平台兼容性问题，如确保课程在移动设备和桌面端正常运行
- 处理内容本地化挑战，包括翻译和文化适应，以支持多语言用户群体
项目概述
该项目专注于企业内部培训课程的编辑和交付，针对新员工入职培训和专业技能提升。项目使用在线学习管理系统（LMS）平台，如Moodle，以实现远程教育。
我的职责
- 领导课程编辑团队，制定编辑规范和工作流程
- 编辑和审核培训模块内容，包括视频脚本、互动测试和评估工具
- 采用SCORM标准进行内容封装，确保与LMS平台无缝集成
- 分析用户学习数据，改进课程结构以提高参与率和通过率
技术难点
- 集成外部工具如视频编辑软件和数据分析插件，解决兼容性问题
- 应对高并发用户访问，优化课程加载速度以减少技术故障
个人总结
作为一名专业的课程编辑，我拥有超过五年的经验，专注于教育内容的优化和创新。我的核心技能包括内容审核、多媒体整合和用户反馈分析，曾在教育出版公司和在线学习平台担任项目编辑，确保课程质量高、用户满意度强。
我的职业规划是深化专业知识，领导团队开发创新课程，并通过持续学习提升编辑标准，推动教育领域的标准化和数字化。
研究内容
本研究聚焦于利用人工智能技术优化在线课程的个性化推荐机制，旨在提升学习者的参与度和学习效果。研究基于大规模课程数据，探讨了用户行为模式与课程匹配算法的结合。
研究方法
采用机器学习方法，包括深度神经网络和协同过滤算法，对用户学习记录进行分析。数据来源包括课程访问日志、学习时长和成绩反馈，使用Python和TensorFlow框架实现模型训练与评估。
研究成果
成功开发出推荐精度达85%以上的系统原型，已在多个在线教育平台试点，显著提高了用户满意度和课程完成率。研究成果发表于《教育技术期刊》，并获得行业创新奖。
研究内容
本研究探讨混合式学习模式下，课程编辑策略对学习者知识内化的影响。研究结合在线和线下元素，分析编辑流程对认知负荷和学习动机的调节作用。
研究方法
通过混合方法设计，包括定量调查和定性访谈，收集了500名学生的数据。使用SPSS软件进行统计分析，结合教育心理学理论构建模型，评估不同编辑策略（如互动模块设计和反馈机制）的效果。
研究成果
提出了一套优化的课程编辑框架，提升了知识内化效率约30%，相关论文被国际会议收录，并应用于实际课程设计中，获得教育界认可。
英语
- 流利使用者：雅思7.5分，能熟练进行国际学术交流与课程翻译。
- 教学应用：曾担任海外课程双语助教，负责教材本地化修订（含专业术语标准化）。
普通话
- 标准语：普通话一级甲等（国家级标准），擅长方言差异分析与教学适配。
教育技术认证
- ISTE-CERTIFIED：国际教育技术认证，掌握Learning Management System（LMS）系统架构设计标准。
- 课程开发师：教育部颁发的在线课程设计工程师（OCDE）证书，具备SCORM标准课程包开发能力。