人工智能教育辅助软件功能扩展手册

人工智能教育辅助软件功能扩展手册
第1章用户界面优化与个性化设置 (4)
1.1 界面布局自定义 (4)
1.2 主题颜色与字体设置 (4)
1.3 用户角色与权限管理 (4)
1.4 个性化学习路径推荐 (4)
第2章教学内容智能匹配 (4)
2.1 教学资源库建设 (4)
2.2 学科知识点关联 (4)
2.3 教学进度智能调整 (4)
2.4 个性化题目推荐 (4)
第3章互动式教学辅助工具 (4)
3.1 课堂讨论区 (4)
3.2 实时问答与答疑 (4)
3.3 在线投票与问卷调查 (4)
3.4 小组合作与任务分配 (4)
第4章学习数据分析与评估 (4)
4.1 学生学习行为分析 (4)
4.2 知识掌握程度评估 (4)
4.3 学习成果可视化 (4)
4.4 教学质量评估与改进 (5)
第5章智能辅导与答疑 (5)
5.1 作业自动批改与反馈 (5)
5.2 个性化错题解析 (5)
5.3 语音与文字答疑 (5)
5.4 辅导资料智能推荐 (5)
第6章跨平台学习支持 (5)
6.1 多设备同步学习进度 (5)
6.2 移动端应用支持 (5)
6.3 电脑与平板互动教学 (5)
6.4 虚拟现实（VR）教学资源 (5)
第7章课堂管理功能扩展 (5)
7.1 学生考勤管理 (5)
7.2 课堂纪律监控 (5)
7.3 教学计划与任务安排 (5)
7.4 家长沟通与通知 (5)
第8章语音识别与自然语言处理 (5)
8.1 语音输入与识别 (5)
8.2 语音转文字与翻译 (5)
8.3 情感分析与意图识别 (5)
8.4 智能聊天与互动 (5)
第9章人工智能助教功能 (5)
9.1 自动布置与批改作业 (5)
9.2 自动出题与组卷 (5)
9.3 课堂互动与评价 (5)
9.4 教学资源共享与推荐 (5)
第10章特殊教育需求支持 (5)
10.1 辅助功能定制 (5)
10.2 可视化教学资源 (5)
10.3 语音与文字转换 (6)
10.4 情绪识别与干预 (6)
第11章教师培训与支持 (6)
11.1 教师在线培训课程 (6)
11.2 教学技巧与经验分享 (6)
11.3 教育资讯与政策动态 (6)
11.4 教师社区与互动交流 (6)
第12章家长参与与沟通 (6)
12.1 家长监控学生学习进度 (6)
12.2 家庭作业协同辅导 (6)
12.3 家长学校沟通平台 (6)
12.4 家庭教育资源推荐 (6)
第1章用户界面优化与个性化设置 (6)
1.1 界面布局自定义 (6)
1.2 主题颜色与字体设置 (6)
1.3 用户角色与权限管理 (7)
1.4 个性化学习路径推荐 (7)
第2章教学内容智能匹配 (7)
2.1 教学资源库建设 (7)
2.2 学科知识点关联 (7)
2.3 教学进度智能调整 (8)
2.4 个性化题目推荐 (8)
第3章互动式教学辅助工具 (8)
3.1 课堂讨论区 (8)
3.2 实时问答与答疑 (8)
3.3 在线投票与问卷调查 (9)
3.4 小组合作与任务分配 (9)
第4章学习数据分析与评估 (9)
4.1 学生学习行为分析 (9)
4.2 知识掌握程度评估 (10)
4.3 学习成果可视化 (10)
4.4 教学质量评估与改进 (10)
第5章智能辅导与答疑 (11)
5.1 作业自动批改与反馈 (11)
5.2 个性化错题解析 (11)
5.3 语音与文字答疑 (11)
5.4 辅导资料智能推荐 (11)
第6章跨平台学习支持 (11)
6.1 多设备同步学习进度 (11)
6.1.1 学习进度同步技术 (12)
6.1.2 典型同步场景及解决方案 (12)
6.1.3 学习进度同步的隐私与安全问题 (12)
6.2 移动端应用支持 (12)
6.2.1 移动端学习应用发展趋势 (12)
6.2.2 学习应用界面设计原则 (12)
6.2.3 移动端学习资源整合 (12)
6.3 电脑与平板互动教学 (12)
6.3.1 电脑与平板互动教学的优势 (12)
6.3.2 互动教学工具的选择与应用 (12)
6.3.3 互动教学案例分析 (12)
6.4 虚拟现实（VR）教学资源 (12)
6.4.1 虚拟现实技术在教育中的应用场景 (12)
6.4.2 虚拟现实教学资源的开发流程 (12)
6.4.3 虚拟现实教学案例分享 (12)
第7章课堂管理功能扩展 (12)
7.1 学生考勤管理 (12)
7.2 课堂纪律监控 (13)
7.3 教学计划与任务安排 (13)
7.4 家长沟通与通知 (13)
第8章语音识别与自然语言处理 (14)
8.1 语音输入与识别 (14)
8.1.1 声音信号处理 (14)
8.1.2 特征提取 (14)
8.1.3 模式匹配 (14)
8.2 语音转文字与翻译 (15)
8.2.1 语音转文字 (15)
8.2.2 语音翻译 (15)
8.3 情感分析与意图识别 (15)
8.3.1 情感分析 (15)
8.3.2 意图识别 (15)
8.4 智能聊天与互动 (15)
8.4.1 聊天 (15)
8.4.2 语音 (15)
第9章人工智能助教功能 (16)
9.1 自动布置与批改作业 (16)
9.2 自动出题与组卷 (16)
9.3 课堂互动与评价 (16)
9.4 教学资源共享与推荐 (16)
第10章特殊教育需求支持 (17)
10.1 辅助功能定制 (17)
10.2 可视化教学资源 (17)
10.3 语音与文字转换 (17)
10.4 情绪识别与干预 (17)
第11章教师培训与支持 (17)
11.1 教师在线培训课程 (17)
11.2 教学技巧与经验分享 (17)
11.3 教育资讯与政策动态 (18)
11.4 教师社区与互动交流 (18)
第12章家长参与与沟通 (18)
12.1 家长监控学生学习进度 (18)
12.2 家庭作业协同辅导 (18)
12.3 家长学校沟通平台 (19)
12.4 家庭教育资源推荐 (19)
第1章用户界面优化与个性化设置
1.1 界面布局自定义
1.2 主题颜色与字体设置
1.3 用户角色与权限管理
1.4 个性化学习路径推荐
第2章教学内容智能匹配
2.1 教学资源库建设
2.2 学科知识点关联
2.3 教学进度智能调整
2.4 个性化题目推荐
第3章互动式教学辅助工具
3.1 课堂讨论区
3.2 实时问答与答疑
3.3 在线投票与问卷调查
3.4 小组合作与任务分配
第4章学习数据分析与评估
4.1 学生学习行为分析
4.2 知识掌握程度评估
4.3 学习成果可视化
4.4 教学质量评估与改进
第5章智能辅导与答疑
5.1 作业自动批改与反馈
5.2 个性化错题解析
5.3 语音与文字答疑
5.4 辅导资料智能推荐
第6章跨平台学习支持
6.1 多设备同步学习进度
6.2 移动端应用支持
6.3 电脑与平板互动教学
6.4 虚拟现实（VR）教学资源
第7章课堂管理功能扩展
7.1 学生考勤管理
7.2 课堂纪律监控
7.3 教学计划与任务安排
7.4 家长沟通与通知
第8章语音识别与自然语言处理8.1 语音输入与识别
8.2 语音转文字与翻译
8.3 情感分析与意图识别
8.4 智能聊天与互动
第9章人工智能助教功能
9.1 自动布置与批改作业
9.2 自动出题与组卷
9.3 课堂互动与评价
9.4 教学资源共享与推荐
第10章特殊教育需求支持
10.1 辅助功能定制
10.2 可视化教学资源
10.3 语音与文字转换
10.4 情绪识别与干预
第11章教师培训与支持
11.1 教师在线培训课程
11.2 教学技巧与经验分享
11.3 教育资讯与政策动态
11.4 教师社区与互动交流
第12章家长参与与沟通
12.1 家长监控学生学习进度
12.2 家庭作业协同辅导
12.3 家长学校沟通平台
12.4 家庭教育资源推荐
第1章用户界面优化与个性化设置
1.1 界面布局自定义
为了提高用户体验，系统提供了界面布局自定义功能。

用户可以根据个人喜好和操作习惯，自由调整界面中各功能模块的位置、大小和显示顺序。

以下是界面布局自定义的相关步骤：
（1）登录系统，进入个人中心。

（2）“界面设置”或“布局设置”等类似选项。

（3）在布局设置页面，可以看到各个功能模块的预览图。

（4）通过拖拽、拉伸等方式，调整各模块的位置和大小。

（5）保存设置，使新布局生效。

1.2 主题颜色与字体设置
为了满足不同用户的审美需求，系统提供了丰富的主题颜色和字体设置。

用户可以根据自己的喜好，选择合适的主题和字体，以下为主题颜色与字体设置的相关步骤：
（1）进入个人中心，找到“主题设置”或“外观设置”等选项。

（2）在主题设置页面，选择喜欢的颜色方案。

（3）如果系统支持字体设置，还可以选择合适的字体样式和大小。

（4）预览效果，确认无误后保存设置。

（5）重新加载页面，使新主题和字体设置生效。

1.3 用户角色与权限管理
为了保障系统的安全性和数据的保密性，系统实现了用户角色与权限管理功能。

管理员可以根据企业或组织的需要，为不同角色的用户分配相应的权限。

以下是用户角色与权限管理的相关步骤：
（1）管理员登录系统，进入“用户管理”或“权限管理”模块。

（2）创建或修改用户角色，为角色分配相应的权限。

（3）将用户分配到对应的角色中，使其具备相应的操作权限。

（4）对用户进行权限调整时，需遵循最小权限原则，保证系统安全。

（5）定期检查和更新用户角色与权限设置，以保证系统安全稳定。

1.4 个性化学习路径推荐
为了提高学习效果，系统提供了个性化学习路径推荐功能。

根据用户的学习习惯、兴趣和目标，为用户推荐合适的学习内容。

以下是个性化学习路径推荐的相关步骤：
（1）用户登录系统，进入学习中心。

（2）系统根据用户的历史学习记录和兴趣，推荐相关课程和学习资料。

（3）用户可以自定义学习路径，选择感兴趣的课程进行学习。

（4）系统会根据用户的学习进度和成绩，动态调整推荐内容。

（5）用户可以随时查看和调整自己的学习路径，以满足个性化学习需求。

第2章教学内容智能匹配
2.1 教学资源库建设
信息技术的快速发展，教学资源库建设成为了教学内容智能匹配的基础。

在本节中，我们将探讨如何构建一个丰富、多样化的教学资源库。

梳理现有教学资源，包括教材、课件、视频、习题等，并进行数字化处理。

引入优质教学资源，通过筛选、评估和整合，保证资源库的质量。

鼓励教师和学生共同参与资源库的建设与维护，实现教学资源的动态更新和优化。

2.2 学科知识点关联
学科知识点关联是教学内容智能匹配的关键环节。

本节将从以下几个方面探
讨学科知识点关联的方法：梳理各学科知识点体系，明确知识点之间的逻辑关系。

利用数据挖掘和自然语言处理技术，挖掘知识点之间的潜在关联。

构建学科知识点关联模型，为教学内容智能匹配提供依据。

2.3 教学进度智能调整
教学进度智能调整旨在根据学生的学习情况，动态调整教学计划，提高教学质量。

本节将从以下几个方面介绍教学进度智能调整的方法：收集学生学习数据，包括课堂表现、作业成绩、测试成绩等。

分析学生学习情况，识别学习难点和薄弱环节。

结合学科知识点关联模型，为每个学生制定个性化的教学计划。

通过智能教学系统，实现教学进度的动态调整。

2.4 个性化题目推荐
个性化题目推荐旨在针对每个学生的特点，为其推荐适合的练习题目，提高学习效果。

本节将从以下几个方面介绍个性化题目推荐的方法：构建题目库，对题目进行分类和标签化处理。

分析学生历史答题数据，挖掘学生知识点掌握情况。

结合学科知识点关联模型，为学生推荐具有针对性和挑战性的题目。

通过智能教学系统，实现个性化题目的推荐，帮助学生查漏补缺，提高学习效果。

第3章互动式教学辅助工具
3.1 课堂讨论区
课堂讨论区作为一种重要的互动式教学辅助工具，在提高学生参与度和活跃课堂氛围方面发挥着重要作用。

通过课堂讨论区，教师可以创建不同主题的讨论板块，引导学生针对课程内容进行深入探讨。

以下是课堂讨论区的几个关键功能：（1）发布讨论主题：教师可以根据课程进度和重点，发布具有启发性的讨论主题，引导学生主动思考。

（2）学生发言：学生可以在讨论区发表自己的观点，与其他同学进行互动交流。

（3）教师点评：教师可以针对学生的发言进行点评，给予鼓励和建议，以提高学生的积极性。

3.2 实时问答与答疑
实时问答与答疑是互动式教学中不可或缺的一环。

通过实时问答，教师可以了解学生的学习进度和疑问，针对性地进行解答。

以下是实时问答与答疑的几个
关键功能：
（1）学生提问：学生在课堂上或课后可以通过问答系统向教师提问，寻求解答。

（2）教师解答：教师收到问题后，及时给予解答，帮助学生消除疑虑。

（3）互动交流：学生和教师可以在问答过程中进行互动交流，共同探讨问题，提高课堂效果。

3.3 在线投票与问卷调查
在线投票与问卷调查是一种有效的互动式教学辅助工具，可以帮助教师了解学生的观点和需求，以便调整教学策略。

以下是在线投票与问卷调查的几个关键功能：
（1）创建投票：教师可以针对某一问题或话题创建投票，让学生表达自己的观点。

（2）设计问卷：教师可以设计问卷调查，了解学生的学习需求、兴趣和满意度等。

（3）数据分析：通过分析投票和问卷调查结果，教师可以掌握学生的学习状况，为教学改进提供依据。

3.4 小组合作与任务分配
小组合作与任务分配是培养学生团队协作能力和提高课堂互动性的重要手段。

以下是小组合作与任务分配的几个关键功能：
（1）创建小组：教师可以根据课程需要，将学生分成若干小组，进行合作学习。

（2）分配任务：教师为每个小组分配不同的任务，引导学生共同完成任务。

（3）互动交流：小组成员之间可以通过在线平台进行实时沟通，共享资料，共同解决问题。

（4）成果展示：小组完成任务后，向全班展示成果，教师进行点评和指导。

第4章学习数据分析与评估
4.1 学生学习行为分析
在学习过程中，学生的学习行为是衡量学习效果的重要指标。

本章首先对学生的学习行为进行分析。

学习行为分析主要包括以下几个方面：
（1）学习时长：分析学生在不同课程、不同时间段内的学习投入时间，以了解学生的学习积极性。

（2）学习频率：分析学生登录学习平台、参与讨论、完成作业等行为的频率，以评估学生的学习习惯。

（3）学习路径：通过学生的学习路径分析，了解学生的学习策略和兴趣点。

（4）学习互动：分析学生在讨论区、小组合作等环节的互动行为，以评估学生的合作与沟通能力。

4.2 知识掌握程度评估
知识掌握程度评估是衡量学生学习成果的重要手段。

本节从以下几个方面进行评估：
（1）课堂测验：通过定期的课堂测验，了解学生对课程知识点的掌握程度。

（2）课后作业：分析学生完成课后作业的情况，评估学生对知识点的应用能力。

（3）考试成绩：对比学生的期中、期末考试成绩，评估学生的学习进步和整体掌握程度。

4.3 学习成果可视化
为了更直观地展示学生的学习成果，本节对学习成果进行可视化处理。

具体方法如下：
（1）学习进度条：以进度条的形式展示学生在各课程中的学习进度。

（2）知识图谱：通过构建知识图谱，展示学生已掌握的知识点和未掌握的知识点。

（3）成绩分布图：以图表形式展示学绩的分布情况，便于教师和学生了解整体学习状况。

4.4 教学质量评估与改进
教学质量是教育质量的核心，本节从以下几个方面进行教学质量评估与改进：
（1）学生满意度调查：通过问卷调查等方式，了解学生对教学质量的满意度，为改进教学提供依据。

（2）教学反馈：收集学生对课程、教师、教学方法等方面的反馈，促进教
学质量的持续提升。

（3）同行评价：组织同行对教学质量进行评价，借鉴优秀教学经验，提高教学质量。

（4）教学改革：根据评估结果，针对存在的问题进行教学改革，优化教学方法和手段，提高教学效果。

第5章智能辅导与答疑
5.1 作业自动批改与反馈
科技的发展，智能辅导系统在作业批改与反馈方面取得了显著的成果。

本章首先介绍作业自动批改与反馈的技术原理及其在实际应用中的优势。

通过运用自然语言处理、图像识别等技术，智能辅导系统能够快速、准确地识别学生作业中的错误，并给出针对性的改正建议，从而提高学生的学习效果。

5.2 个性化错题解析
针对学生在学习过程中遇到的错题，智能辅导系统可以提供个性化错题解析。

本节将阐述个性化错题解析的实现方法，包括对学生错题数据的收集、分析，以及根据学生的知识掌握程度和认知特点，为其量身定制解析方案。

个性化错题解析有助于帮助学生找到问题所在，提高解题能力。

5.3 语音与文字答疑
智能辅导系统中的语音和文字答疑功能，为学生提供了便捷的提问和解答途径。

本节将介绍语音与文字答疑的技术原理，以及它们在实际应用中的优势。

通过自然语言理解技术，智能辅导系统可以准确理解学生的问题，并给出专业、详细的解答，满足学生的实时答疑需求。

5.4 辅导资料智能推荐
为了帮助学生更好地利用辅导资料，智能辅导系统可以根据学生的需求、学习进度和知识掌握程度，为其推荐适合的辅导资料。

本节将探讨辅导资料智能推荐的技术实现，以及如何通过数据挖掘和推荐算法，为学生提供个性化的学习资源。

这将有助于提高学生的学习兴趣，提升学习效果。

第6章跨平台学习支持
6.1 多设备同步学习进度
科技的发展，学生们越来越习惯于使用多种设备进行学习。

为了提高学习效
率，多设备同步学习进度的功能显得尤为重要。

在本节中，我们将探讨如何实现多设备间的学习进度同步，以便让学生在不同设备上无缝切换学习。

6.1.1 学习进度同步技术
6.1.2 典型同步场景及解决方案
6.1.3 学习进度同步的隐私与安全问题
6.2 移动端应用支持
移动设备的普及使得移动端学习应用成为教育领域的重要组成部分。

本节将介绍如何为移动设备提供优质的学习支持，包括应用功能设计、用户体验优化等方面。

6.2.1 移动端学习应用发展趋势
6.2.2 学习应用界面设计原则
6.2.3 移动端学习资源整合
6.3 电脑与平板互动教学
电脑与平板的互动教学为学生提供了更加丰富的学习体验。

本节将探讨如何利用电脑与平板的互动功能，提高课堂教学效果。

6.3.1 电脑与平板互动教学的优势
6.3.2 互动教学工具的选择与应用
6.3.3 互动教学案例分析
6.4 虚拟现实（VR）教学资源
虚拟现实技术在教育领域的应用日益广泛，为学习者提供了沉浸式的学习体验。

本节将探讨如何利用虚拟现实技术开发教学资源，提高教学质量。

6.4.1 虚拟现实技术在教育中的应用场景
6.4.2 虚拟现实教学资源的开发流程
6.4.3 虚拟现实教学案例分享
通过本章的学习，希望读者能够了解跨平台学习支持的相关技术与应用，为不同设备上的学习提供有力保障。

第7章课堂管理功能扩展
7.1 学生考勤管理
学生考勤管理是课堂管理的重要组成部分。

为了更好地掌握学生的出勤情
况，我们扩展了以下功能：
（1）自动化签到：通过人脸识别技术，实现学生上课自动签到，提高考勤效率。

（2）请假管理：学生可在线提交请假申请，教师可实时审批，保证出勤数据的准确性。

（3）缺席提醒：系统自动向教师发送学生缺席提醒，便于教师关注学生的出勤情况。

（4）出勤统计：教师可查看班级学生的出勤统计报表，分析学生的出勤状况，为教学提供参考。

7.2 课堂纪律监控
为了营造良好的课堂氛围，提高教学质量，我们扩展了以下课堂纪律监控功能：
（1）实时监控：教师可通过摄像头监控学生的课堂表现，及时发觉问题并予以纠正。

（2）课堂纪律评分：教师可对学生的课堂纪律进行评分，鼓励学生自觉遵守纪律。

（3）行为预警：系统自动分析学生行为，对可能影响课堂纪律的行为进行预警，帮助教师提前防范。

（4）家长通知：将学生的课堂纪律表现及时通知家长，共同培养学生的良好习惯。

7.3 教学计划与任务安排
为了提高教学质量和效果，我们扩展了以下教学计划与任务安排功能：
（1）教学计划制定：教师可根据课程要求和学生实际情况，制定详细的教学计划。

（2）任务分解：将教学计划分解为具体的任务，明确教学目标和要求。

（3）进度跟踪：教师可实时查看教学进度，保证教学计划的有效实施。

（4）个性化调整：根据学生的学习情况和需求，教师可对教学计划进行个性化调整。

7.4 家长沟通与通知
为了加强家校合作，提高教育效果，我们扩展了以下家长沟通与通知功能：（1）信息推送：教师可通过系统向家长推送学生的课堂表现、作业情况等信息。

（2）在线沟通：教师与家长可在线进行交流，实时解答家长疑问，提高沟通效率。

（3）通知公告：学校可通过系统发布重要通知和公告，保证家长及时了解学校动态。

（4）家长会预约：家长可通过系统预约家长会，方便教师与家长面对面交流，增进了解。

第8章语音识别与自然语言处理
8.1 语音输入与识别
人工智能技术的飞速发展，语音识别技术在近年来取得了显著的成果。

语音输入与识别技术使得人们可以更加方便地与智能设备进行交互，提高了生产效率和生活品质。

本章首先介绍语音输入与识别的基本原理，包括声音信号的处理、特征提取和模式匹配等关键技术。

8.1.1 声音信号处理
声音信号处理是语音识别的基础，主要包括声音信号的采集、预处理和增强等。

声音信号的采集是通过麦克风等设备将声波转换为电信号，然后对信号进行采样、量化和编码。

预处理阶段包括去除噪音、回声消除等操作，以降低后续处理的复杂度。

信号增强则是为了提高语音信号的可懂度和清晰度。

8.1.2 特征提取
特征提取是从预处理后的声音信号中提取出对语音识别有用的信息。

常用的特征参数包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测系数（LPC）和感知线性预测（PLP）等。

这些特征参数能够有效表示语音信号的频谱特性，为后续的模式匹配提供依据。

8.1.3 模式匹配
模式匹配是将提取到的特征参数与已知语音模型进行对比，从而识别出输入语音的类别。

常用的模式匹配方法有动态时间规整（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）等。

这些方法在识别功能、计算复杂度等方面各有优势。

8.2 语音转文字与翻译
语音转文字与翻译技术是将语音信号转换为文字信息，并根据需要对文字进行翻译。

这一技术为跨语种交流提供了便利，是自然语言处理领域的重要组成部分。

8.2.1 语音转文字
语音转文字技术主要基于自动语音识别（ASR）技术。

通过构建声学模型和，将输入的语音信号转换为对应的文字。

目前深度学习技术在语音识别领域取得了显著的成果，使得语音转文字的准确率得到了很大提升。

8.2.2 语音翻译
语音翻译技术是将一种语言的语音信号转换为另一种语言的文字信息。

这涉及到跨语种语音识别和机器翻译两个关键技术。

神经机器翻译技术的发展，语音翻译的准确性和流畅性得到了很大提高。

8.3 情感分析与意图识别
情感分析与意图识别是自然语言处理技术在人机交互领域的应用。

通过对用户输入的文本或语音进行分析，识别用户的情感和意图，从而为用户提供更加智能化的服务。

8.3.1 情感分析
情感分析是对文本或语音中的情感倾向进行识别和分类。

常用的方法有基于情感词典的情感分析、基于机器学习的情感分析和基于深度学习的情感分析等。

情感分析技术在评论分析、舆情监测等方面具有广泛的应用。

8.3.2 意图识别
意图识别是分析用户输入的文本或语音，判断用户的具体意图。

这涉及到语义理解、对话管理等多个技术环节。

常用的方法有基于规则匹配的意图识别、基于机器学习的意图识别和基于深度学习的意图识别等。

8.4 智能聊天与互动
智能聊天与互动技术是基于自然语言处理技术，为用户提供人性化的交互体验。

这类技术广泛应用于智能、在线客服和虚拟等领域。

8.4.1 聊天
8.4.2 语音。