BTIM虚拟仿真教学支撑平台是什么?

BTIM是由北京中物汇智科技有限公司自主研发的面向高校教育领域的一体化智慧教学平台,平台遵循教学形式虚拟化、教学内容仿真化及学习过程数字化理念,将海量实训内容库、教学内容自构建与AI技术、教学大数据有机结合,为新时代背景下高校新工科、新商科等多学科提供深度教学服务。

系统由Builder“创”系统、TIA“学”平台 、IRT“联”服务 、MATIS“析”系统四个板块构成,提供了零门槛虚拟仿真系统构建、海量基础教学内容及创新服务。系统是完整的闭环实训链:不同实验模块之间可相互关联,在多人参与互动情况下,实现设计、实操、实验、试验、决策、博弈、验证全过程;同时具备高度开放性:可兼容高校原有教学系统,进行软硬件桥接,激活教学旧资产;此外系统可对学生实训全过程进行数据采集分析并可视化呈现,验证学生学习情况,助力教师科研项目开展,满足在教学改革、“双一流”、“双高”建设要求下的教学及科研需求,提供整体解决方案。

Builder——创系统

便捷获取一切教学资源,所有学生可零门槛掌握系统应用,面向教学及科研需求,像PPT一样快速构建教学内容及仿真系统。


Builder系统操作界面

资源模版丰富:内置2000+物流装备,蓝图和系统等教学资源模版,全部以企业在用专业设备、自动化装置、系统为原型,1:1建模还原(AS/RS,AGV,自动分拣机器人、无人机等),并具备相应自动化功能,涵盖物流供应链全场景教学,可以通过拖拽等方式快速构建虚拟系统(可视化编程),满足现代化物流业务的构建需求。

数据开放性高:系统提供了大量虚拟IOT底层数据采集组件,如光电传感器、RFID等设备,可实现虚拟数据的采集与输出,满足不同业务、流程的数据采集与展现需求。

系统开放性高:系统提供了开放性的集成架构,支持外部系统通过TCP/IP等通讯技术进行数据通信,满足仿真系统的数据输入、系统柔性集成等需求,为高校科研、学生毕业设计等方面提供支持。

学生学习自主性强:软件极具互动性,操作便捷,可零编程基础快速掌握软件使用,快速进入沉浸式状态,在学习过程中易获得趣味性和成就感,爱上专业教育。

TIA(Teaching Intelligence Assistant Platform)——学平台

高校教学内容的可视化交互及知识付费平台

TIA学平台案例-电商物流VR实训

知识体系完整:针对物流供应链学科领域,涵盖生产、仓储、运输、配送等全流程,电商、冷链、海港、空港、医药等多场景,完整覆盖教学需求,同时已经签约外部行业专家300+,均来自知名企业实战从业人员,在平台分享前沿实践经验。

教学内容充实:教学内容知识密度大,具备充沛的实训课时时间,通过先行组织预教学、数个小循环、小测试等环节充实实训环节。同时与教材的知识体系与内容架构进行深度匹配,符合教学曲线,并可根据学校教材,灵活调整教学体系顺序。

完整闭环实训:实现多种类型供应链(冷链、电商、应急供应链等)全流程(规划、仓储、配送等)的实训内容。同时平台可进行多人协同演练,在系统内进行决策、博弈、流程运营、资源优化等操作,可反复实验推演,实现深度教学及闭环实训的目的。

理念先进:教学内容来自阿里、京东、顺丰、亚马逊等国内外一线公司前沿应用,将科技热点应用与学科理论相关联,同时将菜鸟、国药、京东等企业场景与案例进行提取,反哺教学内容。

IRT( Information Router)——联服务

连接体系内外教学实训软硬件资源,可拼接重构实训课程,服务当代高校教学柔性需求。

IRT联服务系统界面

激活旧资产:变废为宝,在接口条件许可下,可结合实验室传统系统与硬件,纳入BTIM虚拟化教学整体体系中,产生新的实训内容;也可将虚拟化手段,局部的集成进传统实训流程体系中。

桥接软硬件:通过IRT以及配套服务,能够将智能物流硬件与虚拟化应用环境对接,实现情景教学训练的完美呈现,可集成条码、RFID、ZIGBEE、WSN传感网络、PLC等智能技术与虚拟化场景的结合,提升物流信息技术以及智能物流技术的实训效率。

拼接重组实训板块:通过IRT用户可自定义教学实训体系,全面盘活系统内外实训内容教学潜力,可将多个实训内容根据教学需求拼接重组为新的实训内容。

MATIS(Mine And Teaching Intelligence Sys)——析系统

教学及科研通用的大数据智能分析系统,可智慧辅导教学,亦可实现科研算法、模型的应用与呈现。

MATIS析系统界面

AI教师辅助教学管理:匹配课改方向,教学数据综合分析,可给出每名学生的学习曲线、学习态度等信息,同时会自动为全班每一名同学提供单独个性化的实训辅导指导,推荐教师使用符合不同学生特点的实训课程补充安排,进行因材施教。

支撑教师科研:可视化学生全部学习过程数据,支撑教师在教学领域的研究;同时可帮助高校教师可视化分析物流等学科模型,进行算法应用与呈现,同时系统配合大数据爬虫或资源包,可构成行业大数据分析系统。

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