Canvas LMS 开源项目教程
1. 项目介绍
Canvas LMS 是一个现代的、开源的学习管理系统(LMS),由 Instructure Inc. 开发和维护。它旨在为教育工作者和学生提供一个简单、直观的平台,用于管理和参与教学活动。Canvas LMS 支持从小学到大学以及企业培训的各种教育场景,提供了丰富的功能,如课程管理、作业提交、成绩管理、讨论板和视频会议等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下软件:
- Ruby 2.7.x
- Node.js 14.x
- Yarn
- PostgreSQL 12.x
- Redis
2.2 克隆项目
首先,克隆 Canvas LMS 的 GitHub 仓库到本地:
git clone https://github.com/instructure/canvas-lms.git
cd canvas-lms
2.3 安装依赖
安装项目所需的 Ruby 和 JavaScript 依赖:
bundle install
yarn install
2.4 配置数据库
创建并配置 PostgreSQL 数据库:
cp config/database.yml.example config/database.yml
编辑 config/database.yml 文件,配置您的数据库连接信息。
2.5 初始化数据库
运行数据库迁移和种子数据:
bundle exec rake db:create db:initial_setup
2.6 启动应用
启动 Rails 服务器:
bundle exec rails server
现在,您可以在浏览器中访问 http://localhost:3000 来查看 Canvas LMS 的运行情况。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 教育机构
Canvas LMS 被广泛应用于全球的各类教育机构,包括小学、中学、大学和职业培训机构。它提供了一个统一的教学平台,帮助教师和学生更好地进行在线教学和学习。
3.2 企业培训
许多企业使用 Canvas LMS 进行内部培训和员工发展。通过 Canvas,企业可以轻松创建和管理培训课程,跟踪员工的学习进度,并提供个性化的学习路径。
3.3 最佳实践
- 定制化学习路径:利用 Canvas 的 Mastery Paths 功能,为学生创建个性化的学习路径,根据他们的学习进度和成绩动态调整课程内容。
- 集成第三方工具:Canvas 支持与多种第三方工具集成,如 Google Workspace、Microsoft Teams 和 Adobe Creative Cloud,增强教学和学习体验。
- 数据驱动决策:通过 Canvas 的分析工具,教育者和管理者可以获取详细的学习数据,帮助他们做出基于数据的决策,优化教学策略。
4. 典型生态项目
4.1 Canvas Studio
Canvas Studio 是一个视频平台,允许教育者创建和分享互动视频内容。它与 Canvas LMS 无缝集成,提供了一个强大的工具来增强教学和学习体验。
4.2 Canvas Catalog
Canvas Catalog 是一个课程目录管理系统,允许教育机构发布和管理在线课程。它可以帮助机构更好地推广和组织课程,简化学生的选课流程。
4.3 Canvas Credentials
Canvas Credentials 是一个数字徽章和证书管理系统,允许教育者和机构颁发和验证学生的学习成果。它提供了一个透明和可信的方式来展示学生的技能和成就。
通过这些生态项目,Canvas LMS 构建了一个全面的教学和学习生态系统,满足不同教育场景的需求。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00