Libre-Edu

编程与数据传输二

「编程和数据处理 II」科目概览（高中）。包含所有评价标准、操作性描述指标、关键能力、基础知识以及课时安排。

编程与数据传输Ⅰ

「编程和数据处理 I」科目概览（高中）。包含所有评价标准、操作性描述指标、关键能力、基础知识以及课时安排。

数字化

「数字化」科目概览（ESO 4）。包含所有评价标准、操作性描述指标、关键能力、基础知识以及课时安排。

数字和多媒体环境

「数字和多媒体环境」科目概览（ESO 1）。包含所有评价标准、操作性描述指标、关键能力、基础知识以及课时安排。

数字资源一

「数字资源 I」科目概览（ESO 2）。包含所有评价标准、操作性描述指标、关键能力、基础知识以及课时安排。

数字资源二

「数字资源 II」科目概览（ESO 3）。包含所有评价标准、操作性描述指标、关键能力、基础知识以及课时安排。

布鲁姆层级表

学习更好学习的视觉指南。不要只是死记硬背，而是要了解如何开始分析信息并确定其优先顺序，以使您的学习更加有效。

帮助学生与家长了解我们如何学习与评估。

为什么选择 Libre-Edu

概念图探讨了使用和创建开放免费教育内容的动机和好处。

黑客攻击、网络风险和隐私

用于了解计算机安全、在线危险以及课堂数字隐私重要性的资源。

人工智能

概念超图，用于可视化人工智能领域的不同领域和关键概念。

AI 时代的判断扭曲

互动概念图，介绍让我们的判断走偏的八种扭曲（权威、紧迫感、误导性数字、重复、AI 的流畅性、依赖 AI、确认偏误和过度自信），以及抵御它们的四步流程。分七个年龄层级（从 12 岁到大学），包含真实案例、测验和课堂活动建议。

专注于你的任务和项目

遮盖式看板，帮助你在不堪重负之前理清头绪：只选一两个步骤（★），其余都被遮住。作为通用学习设计（UDL）的支持工具，面向执行功能有困难的人。免费，无需账号，数据只保存在你的浏览器中。

个性化学习

学习情境 (LS) 重点关注人工智能如何帮助创建个性化的教育体验。

AI 请求（提示）指南

学习如何有效地与人工智能交互的完整指南。通过实际示例和高级技巧，了解如何创建清晰且结构化的提示以获得最佳结果。

自由软件

超图格式的视觉指南，用于理解自由软件的基本概念和哲学。

超地图的优点

面向教师的材料，解释了在课堂上使用概念超图的教学优势。

为困难的课堂注入活力

这是一种视觉和实用的策略，通过 5 分钟的简短活动来开始课程，以激发积极性。

为他们设计的项目

这是关于与不断被开除或逃课的学生一起开展活动，以改善他们的福祉和未来的可能性。

如何进行需求分析？

一个可视化地图，可逐步指导对任何项目执行需求分析的过程。

如何制作视频？

详细介绍规划和创建优质视频的关键步骤和注意事项的图形资源。

在人工智能的帮助下编写文档

一个超级图，用于学习如何在完成智力工作后使用人工智能作为改进工具，确保学习和流程的完整性。

神经分歧集

关于神经分歧、多动症、执行功能和相关教学策略的概念图和视觉材料的集合。

职业培训与中学术语

交互式概念超图，阐明职业培训 (VET) 中使用的术语并将其与中等教育术语联系起来。