首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用SCORM API从Brightspace LMS检索值

SCORM(Sharable Content Object Reference Model)是一种标准,用于在线学习内容和学习管理系统(LMS)之间的互操作性。Brightspace LMS是一个流行的学习管理系统,它支持SCORM标准,允许内容开发者创建可以在不同LMS平台上运行的学习模块。

基础概念

SCORM API是一组JavaScript对象和方法,用于在SCORM兼容的学习内容和LMS之间传递数据。这些API允许内容开发者读取和写入LMS中的数据,例如学生的进度、成绩和其他相关信息。

优势

  1. 互操作性:SCORM标准确保了学习内容可以在不同的LMS系统之间无缝转移。
  2. 跟踪学习进度:LMS可以跟踪学生的学习进度和成绩。
  3. 可重用性:开发者可以创建一次性的学习模块,并在多个课程中重复使用。

类型

SCORM标准有几个版本,包括SCORM 1.2和SCORM 2004。每个版本都有其特定的API集和功能。

应用场景

  • 企业培训:企业可以使用SCORM兼容的内容来培训员工。
  • 在线教育:教育机构可以使用SCORM标准来创建和管理在线课程。
  • 军事和政府培训:这些领域经常使用SCORM标准来确保培训内容的一致性和可追踪性。

使用SCORM API从Brightspace LMS检索值的步骤

  1. 初始化API:首先,你需要确保SCORM API已经加载并且可用。
代码语言:txt
复制
var scorm = pipwerks.SCORM.init();
  1. 读取数据:使用GetValue方法从LMS中检索特定的值。
代码语言:txt
复制
var studentName = scorm.GetValue("cmi.core.student_name");
console.log("Student Name: " + studentName);
  1. 处理错误:在调用API时,应该检查返回的状态码以确保操作成功。
代码语言:txt
复制
if (scorm.GetLastError() !== "0") {
    console.error("Error retrieving value from LMS: " + scorm.GetErrorString(scorm.GetLastError()));
}

遇到问题的原因及解决方法

问题:无法从Brightspace LMS检索值。

可能的原因

  • SCORM API未正确初始化。
  • 请求的值在LMS中不存在或未设置。
  • 网络问题或LMS服务器问题。

解决方法

  1. 确保SCORM API脚本已经正确加载并且在调用init()方法之前没有错误。
  2. 检查请求的值是否正确,并且确实在LMS中有相应的设置。
  3. 使用浏览器的开发者工具检查网络请求,查看是否有任何错误或异常。
  4. 如果问题持续存在,联系Brightspace LMS的技术支持以获取帮助。

示例代码

代码语言:txt
复制
// 初始化SCORM API
var scorm = pipwerks.SCORM.init();

// 尝试检索学生姓名
var studentName = scorm.GetValue("cmi.core.student_name");

if (studentName) {
    console.log("Student Name: " + studentName);
} else {
    // 检查是否有错误发生
    if (scorm.GetLastError() !== "0") {
        console.error("Error retrieving value from LMS: " + scorm.GetErrorString(scorm.GetLastError()));
    } else {
        console.log("Student Name not set in LMS.");
    }
}

通过以上步骤和代码示例,你应该能够从Brightspace LMS检索值,并且能够诊断和解决可能出现的问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

每日论文速递 | NLP大佬们联合发文,倡导使用检索增强模型RA-LMs

为了应对这些挑战,论文提倡使用检索增强型语言模型(Retrieval-Augmented Language Models, RA-LMs)作为下一代语言模型。...kNN LM (Khandelwal et al., 2020): 通过输出插值直接检索连续的标记或短语,而不需要额外的训练。...., 2023b): 使用大型预训练语料库(如The Pile)作为数据存储库,展示了在更广泛的语言理解任务上的有效性。...增强检索器和语言模型之间的互动(C2): 新的架构设计:开发超越输入增强的更专业的、集成的架构,如输出插值或中间融合。...新的架构设计:开发新的RA-LM架构,以实现更深层次的检索器与语言模型之间的互动,例如通过输出插值或中间融合。

17810

对语言模型能否替代知识图谱的再思考

从LAMA开始,许多研究都围绕现代LM如何熟练地对世界知识编码,以及如何有效地检索知识进行。这些工作揭示了现代LMs通过提示学习、上下文学习等技术提炼特定知识的能力。...为了实现LMs和KGs之间的对等,评估这些属性是至关重要的。例如下图中,在KGs中,分类信息(如层次)被广泛用于有效的补全和检索。...如图2所示,我们的评估框架将样本中的每个三元组从给定基准转换为一个语句,然后使用该语句作为查询来提示LM查找被屏蔽的tokens。...GPT-3我们使用OpenAI API进行文本补全。为了与其他模型进行公平的比较,我们使用[MASK]作为提示符中的目标实体。然后,我们扩展提示以包含GPT-3的任务描述。...还使用logprobs作为输入参数来检索生成文本的前5个预测结果。然后,我们使用这些分数将生成的文本与真实实体进行比较。 GPT-4与GPT-3类似。

35020
  • 这篇论文,透露谷歌团队构想的“未来搜索”

    现存和预想的系统之间的重要区别是统一模型取代了索引、检索和排序组件。 从本质上看,它之所以被称为基于模型是因为除了模型什么都没有。 这展现了一种与 IR 系统完全不同的思考方式。...以 “The sky is blue” 为例,LMs 本质上可以从语料库中学习这句话,但却无法学习术语和单个文档之间的关联。...与目前广泛使用的基于纯术语的 LMs 相比,这样的设置显然会提供更强的灵活性。 (3)零样本或少样本学习 大型预训练模型的另外一个优点是,在零样本学习和少样本学习情况下表现较好。...此外,相关反馈可以被认为是少样本学习,因为用户手动为一个或多个文档提供标签,系统可以使用这些标签来提高其排名。...(4)响应生成 使用类似于 T5 的设置或更一般的任何编码 - 解码器模型,可以利用该模型生成广泛的潜在输出类型。

    25810

    分享几个有趣的大模型(LLMs)应用场景,涉及金融分析、物联网、招聘、战术分析等

    那么,今天给大家盘点了几个比较有趣的大模型(LLMs)应用场景,其中主要包括招聘面试、代码精细化、物联网感知、金融决策、战术分析、假新闻检测、检索QA问答等。...在体育领域推进AI的发展可能在许多领域产生影响,从电脑游戏和机器人技术,到交通协调等方面。...大型语言模型(LMS)因其在自然语言处理领域的卓越表现,被探索用于新闻事实核查。 本文提出了FactAgent,一种无需训练即可使用LMS识别假新间的新方法。...检索QA问答 https://arxiv.org/pdf/2404.19705 本文探讨了大模型(LMS)如何学习使用信息检索(IR)系统进行问答,尤其是在需要额外上下文时。...实验显示,新方法改进了模型在PopOA数据集上的表现,模型能够智能地决定何时使用内置记忆,何时使用IR系统,且在仅使用内置记忆时准确度很高。

    67410

    【好玩的开源项目】使用Docker部署LMS轻量级音乐服务器

    一、 LMS介绍 1.1 LMS 轻量级音乐服务器简介 LMS(Logitech Media Server)是一个自托管的音乐流媒体软件,允许用户通过一个直观的网页界面从任何地方访问和管理他们的音乐收藏...Subsonic/OpenSubsonic API支持:兼容Subsonic协议,方便与其他第三方应用程序和服务进行集成。...root@jeven01:~# docker compose version Docker Compose version v2.19.1 四、下载LMS镜像 从docker hub拉取LMS镜像 root.../data/lms/data:/var/lms 5.3 创建LMS容器 使用docker-compose.yaml文件创建LMS容器 root@jeven01:/data/lms# docker compose...七、总结 通过使用Docker部署LMS轻量级音乐服务器,我们不仅简化了安装和配置过程,还确保了环境的一致性和移植性。

    35110

    Kotaemon:本地 Graph RAG UI,用Graph RAG 和 Hybrid RAG与文档畅聊(支持Ollama)

    接着,我们迎来了目前最好的RAG引擎——Hybrid RAG,它能够简单地结合知识图谱和向量检索。 HybridRAG:混合 RAG 引擎 - 知识图谱 + 向量检索!比 GraphRAG 更好!...你还可以组织LMS和嵌入模型,这非常实用。它支持本地和基于API的模型,并且兼容本地LMS和一些流行提供商,例如ollama、Groq、 OpenAI。...你甚至可以让它支持多种索引和检索策略,包括所有不同的索引流水线作为示例,甚至还计划支持其他策略。...它会开始对你的文件进行索引,这意味着它会开始分块并使用你选择的Graph技术,以获得最佳检索结果。 索引完成后,你可以在这里看到上传的文件列表,然后你可以进入聊天选项卡开始与它聊天。...你还需要进入资源选项卡,添加你的LMMS, 配置并添加API密钥,选择你想要使用的模型,然后点击保存。你还可以实现OpenAI嵌入,因为你在使用OpenAI模型。

    64910

    ChatGPT之后何去何从?LeCun新作:全面综述下一代「增强语言模型」

    例如,有一项工作是通过增加从「相关外部文件中提取的信息」计算相关度来规避LLM的有限语境尺寸的问题。...通过为LMs配备一个检索模块,从数据库中检索出给定语境下的此类文档,从而实现与更大规模LM的某些能力相匹配,同时拥有更少的参数。 需要注意的是,现在产生的模型是非参数化的,因为它可以查询外部数据源。...工具可以用来收集外部信息,或者对虚拟或物理世界产生影响(一般由ALM感知):比如说文件检索器可以用来作为获取外部信息的工具,或者用机器臂对外部影响进行感知。...工具可以在训练时或推理时被调用,更一般地说,模型需要学习与工具的互动,包括学习调用其API 行为Act 对于ALM来说,调用一个对虚拟或物理世界有影响的工具并观察其结果,通常是将其纳入ALM的当前上下文...这篇survey中介绍的一些工作讨论了在网络中搜索(seraching the web),或者通过LMs进行机械臂操纵。

    41720

    微服务架构下数据如何存储?有考虑过吗?

    前言 微服务架构下,很适合用 DDD(Domain-Drive Design)思维来设计各个微服务,使用领域驱动设计的理念,工程师们的关注点需要从 CRUD 思维中跳出来,更多关注通用语言的设计、实体以及值对象的设计...从开源以及可部署高可用性集群的方面来看,MySQL 和 PostgreSQL 都是不错的选择。...这个 k-v 结构的存储结构又叫 Memtable,因为 Memtable 的 key 也是有序的,所以为了实现内存快速检索,Memtable 本身可以使用红黑树、平衡二叉树、skip list 等数据结构来实现...下面以 Cassandra 为例介绍下 LMS-tree 的典型数据流。...BTree、B + Tree BTree 和 B + Tree 比较适合磁盘文件的检索,一般用于关系型数据库的索引数据的存储,如 Mysql-InnoDB、PostgreSQL。

    4.1K10

    基于大型语言模型的文本属性图特征

    在这篇论文中,作者明确区分了“LMs”(语言模型)和“LLMs”(大型语言模型)。“LMs”指那些相对较小的语言模型,这些模型可以在学术实验室的预算下进行训练和调整。...为了解决这个问题,LLMs通常通过语言模型即服务(LMaaS)提供,这使得开发者能够在不需要大量计算资源或专业知识的情况下使用LLMs。作者的目标是以一种与LMaaS兼容的方式从LLM中提取信息。...为了说明这一点,请观察图1中的解释(黄色框),它突出并扩展了文本中的关键有用信息,以及文本识别与信息检索之间的关系,这得益于LLM的通用知识。这表明这些解释作为丰富的特征可以增强TAG流程的下游阶段。...然后,微调LM使其能够学习从解释中提取最有用和任务相关的特征。 实验结果 作者在三个文本属性图(TAG)数据集上评估了基于LLM的流程——Cora、PubMed和ogbn-arxiv。...对于LMs,作者尝试了两种方法:1)微调DeBERTa(表示为LMfinetune),以及2) 使用与作者方法相同的提示的零样本ChatGPT(gpt-3.5-turbo)(表示为LLM)。

    32810

    Mentor-KD 方法解决LLM推理蒸馏挑战,高效将多步推理能力灌输给小模型!

    然而,这种推理能力只体现在具有数百亿参数的语言模型(LMs)上,这需要大量的计算资源或昂贵的API调用,限制了它们在资源受限场景中的部署。...反过来,最近的研究实践了推理蒸馏,使得较小的 LMs(学生)通过使用 LLM 教师生成的理由来执行多步推理,类似于 LLMs,而不是软标签。...王等人(2023)迭代地使用 LLM 提供了实时反馈,该反馈专门针对学生的生成。康等人(2023); 赵等人(2024)利用信息检索系统来增强学生在知识密集型任务上的推理的真实性。...作者使用 OpenAI API 上的 gpt-3.5-turbo 作为作者的教师模型。...作者将损失插值超参数λ设置为0.3,并将蒸馏温度τ设置为{1.0, 2.0}。作者报告了来自四个随机种子的平均测试准确率结果。

    9100

    魔方第五步式视频教程_fpga滤波算法

    (MDK) 49.7 实验例程说明(IAR) 49.8 总结 ---- 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器,推荐使用归一化方式,因为归一化方法的步长更容易设置...对于一些应用来说,由于事先并不知道需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够”学习”未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法,根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...另外从误差值波形中,我们可以看到原始波形跳变的地方,误差值也会有一个跳变,然后向0趋近。这是自适应滤波器特性决定的,不断的调节滤波器系数中。...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息: 波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

    61930

    【STM32F429的DSP教程】第49章 STM32F429的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)

    实验例程说明(IAR) 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器,推荐使用归一化方式,因为归一化方法的步长更容易设置。...对于一些应用来说,由于事先并不知道需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法,根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...另外从误差值波形中,我们可以看到原始波形跳变的地方,误差值也会有一个跳变,然后向0趋近。这是自适应滤波器特性决定的,不断的调节滤波器系数中。...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息: 波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

    91130

    【STM32H7的DSP教程】第49章 STM32H7的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)

    实验例程说明(IAR) 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器,推荐使用归一化方式,因为归一化方法的步长更容易设置。...对于一些应用来说,由于事先并不知道需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法,根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...另外从误差值波形中,我们可以看到原始波形跳变的地方,误差值也会有一个跳变,然后向0趋近。这是自适应滤波器特性决定的,不断的调节滤波器系数中。...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息: 波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

    93910

    【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现,无需Matlab生成系数(支持实时滤波)

    实验例程说明(IAR) 49.8 总结 49.1 初学者重要提示 1、 ARM DSP库提供了LMS最小均方自适应滤波和归一化最小均方自适应滤波器,推荐使用归一化方式,因为归一化方法的步长更容易设置...对于一些应用来说,由于事先并不知道需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。...49.3 LMS最小均方介绍 LMS 最小均方自适应滤波器能够"学习"未知的传输特性。LMS滤波器使用梯度下降方法,根据瞬时错误信号更新滤波系数。自适应滤波器常用于通信系统、均衡器和降噪。...另外从误差值波形中,我们可以看到原始波形跳变的地方,误差值也会有一个跳变,然后向0趋近。这是自适应滤波器特性决定的,不断的调节滤波器系数中。...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息: 波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1。

    64010

    问诊白求恩 - RAC 节点参数不一致引发的悲剧

    编辑手记:在Oracle RAC中,有一些参数是数据库级别的,所有实例都使用同一个参数值,有些参数是实例级别的,实例间可以设置不一样的值。...节点间LMS不一致引发的故障 LMS进程主要负责节点之间的数据交互,是RAC中最忙碌是一个进程。其默认值由系统的CPU数量计算得出,不同版本中的计算方法有差异。...进程会通知FG进程从disk 读取block到local buffer cache中 节点之间的等待如此长,是不是节点流量过大所以产生等待呢?...此处的数据为系统运行最慢的时候的,那么对比运行正常的时候发现,正常情况下,流量控制的值为0.8. 所以,16.28 vs 0.8.这是问题的关键!...最后,我们手动修改了gcs_server_process 参数,使得LMS进程数量一致。问题得到解决。 白求恩,从架构到细节,全方位诊断系统安全与健康,比你更了解你的数据库。

    1.5K70

    全新Self-RAG框架亮相,自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2,提升事实性与引用准确性

    为了解决这一问题,之前的研究人员提出了检索增强生成(RAG),它通过检索相关知识来增强 LMs 的效果,尤其在需要大量知识的任务,如问答中,表现出色。...然而,依赖这种专有的 LLM 可能会提高 API 成本并降低可重复性,通过促使 GPT-4 生成反射标记来创建监督数据,然后将其知识提炼为内部 C:{Xsample,Ysample}∼{X,Y}。...以” 检索” 为例。向 GPT-4 发送了一条特定类型的指令(” 给定指令,请判断从网络上查找一些外部文档是否有助于生成更好的回复。”)...3、推理阶段Self-RAG 通过学习生成反思令牌,使得在不需要训练 LMs 的情况下为各种下游任务或偏好量身定制模型行为。...在生成过程中,作者使用期望的批评令牌概率的线性插值进行 segment 级的 beam search,以在每一个时间步骤中确定最佳的 K 个续写方案。

    1.7K12

    从零实现一个时序数据库

    数据模型 & API 文档 数据模型定义 // Point 表示一个数据点 (ts, value) 二元组 type Point struct { Ts int64 // in seconds...string IsRegx bool } // LabelMatcherSet 表示 LabelMatcher 组合 type LabelMatcherSet []LabelMatcher API...这里的内核空间是指操作系统本身使用的内存空间,而用户空间则是提供给各个进程使用的内存空间。...写文件: 用户进程发起 write(2) 系统调用,从用户态切换到内核态,将数据从用户空间缓冲区复制到内核空间缓冲区,接着 write(2) 系统调用返回,同时进程从内核态切换到用户态,数据从内核缓冲区写入到磁盘...索引设计 TSDB 的查询,是通过 Label 组合来锁定到具体的时间线进而确定分块偏移检索出数据。 Sid(MetricHash/-/LabelHash) 是一个 Series 的唯一标识。

    1.5K20

    VLM:Meta AI & CMU提出任务无关视频语言模型视频理解预训练VLM,代码已开源!(ACL 2021)

    如上图所示,这种与任务无关的单一编码器方法有几个优点:(1) 它通过多种损失和模型降低了预训练的复杂性;(2) 与基于检索的预训练相比,它对接近下游任务的假设较少,并且与经典LMs一样通用(3) 它鼓励模态间的特征共享...通过这种方式,我们的模型学习了视频和文本token从输入到输出的联合嵌入空间。这允许直接从任何现有LMs预训练单个编码器,唯一需要初始化的层是MLP层。...这解决了编码器可能会使用来自其模态的附近token进行预测的问题,仅仅因为来自单个模态的token更接近,如上图中较低的两个子图所示,我们要么mask视频或文本的整个模态,以便可以从另一模态“生成”该模态...04 微调 4.1 Text-Video Retrieval 在单个编码器上进行预训练的一个主要挑战是,如何使这样的模型适应联合空间检索,而不使用单峰编码器进行任务特定的对比损失预训练。...作者使用MSR-VTT QA来评估多选择QA任务的实验结果,上表展示了实验结果。从结果上看,VLM的性能优于其他baseline。

    1.2K10
    领券