希冀

希冀–信息类专业教学与科研一体化平台（以下简称“希冀平台”）是一个专为信息类专业打造的教学与科研综合服务平台。以下是对该平台的详细介绍：

一、平台概述

希冀平台是一个融合课程管理、自动评判、在线实验、代码查重、作业考试、比赛闯关、在线答疑、MOOC课堂等多种功能于一体的大型综合教学实验科研平台。它旨在通过提供一站式的教学与科研支持，提升信息类专业的教学质量和科研水平。

二、核心功能

1. 课程管理：支持各类题型（填空、选择、判断、文件上传、简答、编程等）、在线作业、在线考试、在线答疑等课程管理功能，具备完善的MOOC功能，可开展各类在线教学活动。
2. 自动评判：基于自动评测技术，可解决大规模训练量下的教师人工评阅与答疑的瓶颈问题，结合精准评测报告反馈机制，提升学生实验参与度，降低学生学习挫败感。
3. 在线实验：提供虚拟桌面实验系统、Jupyter笔记实验环境等多种在线实验环境，支持学生随时随地开展实验，无需配置环境直接动手练习。
4. 代码查重：支持代码、文档查重，提高实践环节教学质量，严格客观的监督机制，结合IP监控等反作弊技术，督促学生独立完成训练。
5. 比赛与闯关：所有课程都可以独立开展比赛，支持人工智能、大数据、程序设计等各类比赛和闯关活动，激发学生的学习兴趣和创新能力。
6. 科研支持：提供科研全流程的环境/工具支持，包括数据准备、运行环境、训练/计算、成果归档/复用等，促进科研成果的转化和合作。

三、技术特点

1. B/S架构：基于B/S架构的开放式实验平台，使得“任何学生在任何时间和任何地点”都可开展实验，提供丰富、稳定、流畅的实验环境。
2. 个性化学习：为每门课程设计了包含不同程度、覆盖教学各个知识点的实验体系，从基本原理到复杂工程问题梯度递进，引导学生逐步掌握并熟练运用相关理论及工程知识。
3. 高质量实验训练体系：提供面向工程能力培养的高质量实验训练体系，结合Git实现复杂工程项目的托管、代码版本控制、科学化管理以及团队协作。
4. 数据整合与分析：完整汇集学生在整个培养阶段的学习过程数据、项目实践数据、考试成绩数据，解决教育大数据的体系化和完备性问题。

四、应用场景

1. 高校教学：适用于计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、人工智能等信息类专业的课程教学和实验。
2. 科研支持：为信息类专业的科研活动提供算力资源管理与调度、数据标注、模型训练、成果归档等全流程支持。
3. 竞赛培训：支持各类信息类专业竞赛的培训和选拔活动，如程序设计类竞赛、人工智能竞赛等。

五、市场反响与发展前景

希冀平台自推出以来，受到了广大高校师生和科研机构的广泛关注和好评。它有效提升了信息类专业的教学质量和科研水平，推动了人工智能、大数据等信息技术的普及和应用。随着信息技术的不断发展和普及，希冀平台有望在未来发挥更加重要的作用，为信息类专业的教育教学和科研活动提供更加全面、高效的支持。