


Welche Veränderungen ergeben sich für den Unterrichtsprozess, wenn künstliche Intelligenz in den Unterricht Einzug hält?
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz verändern sich Kursinhalte, Lehrmethoden und Lehrer-Schüler-Beziehungen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann ein offeneres und flexibleres Lehrsystem verwirklichen und die systematische Integration von künstlicher Intelligenz und Bildung und Lehre fördern, wenn künstliche Intelligenz in das Lehrmodell integriert wird und sich der Fokus des Lehrmodells auf den „Menschen“ verlagert. Auch für sie selbst wird eine neue Ära des intelligenten Unterrichtens beginnen.
Die Technologie der künstlichen Intelligenz wird sowohl bei Kindern als auch bei Jugendlichen nach und nach gefördert. Die neue Ära hat neue Anforderungen an das Lehren und Erziehen von Menschen gestellt, das heißt, wie man sich von einer lehrerzentrierten zu einer schülerzentrierten Ausrichtung wandelt; wie man neue Technologien wie das Internet und künstliche Intelligenz nutzt, um ein intelligentes Lehrmodell zu verwirklichen; Mensch-Computer-Interaktion. Künstliche Intelligenz verleiht der Bildung neue Funktionen und erfüllt die Anforderungen des personalisierten Lernens im Big-Data-Zeitalter.
Unterrichten Sie die Schüler entsprechend ihrer Eignung und fördern Sie personalisiertes Lernen.
Im traditionellen Klassenzimmerunterricht ist der Lehrer die absolute Autorität, und die Zuteilung der Unterrichtsressourcen basiert auf der Kontrolle des Lehrers. Präsenzunterricht ist eine Kommunikationsmethode, bei der Lehrer geeignete Bildungsressourcen zuweisen und diese dann durch Interaktionen zwischen Lehrern und Schülern etablieren. Aufgrund der begrenzten persönlichen Energie werden Lehrer, um die Verwaltung zu erleichtern, den Schülern unbewusst entsprechende Identitätsetiketten zuweisen, auch wenn dies nicht subjektiv ist, und der Unterricht im Klassenzimmer wird die Wissensvermittlung automatisch vervollständigen. Das Aufkommen künstlicher Intelligenz kann den Druck der Lehrer verringern, den Schülern mehr Aufmerksamkeit schenken und das personalisierte Lernen der Schüler fördern.
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz wird das Problem, dass Lehrer in der Vergangenheit nicht in der Lage waren, auf jeden Schüler einzugehen und die Schüler entsprechend ihrer Eignung zu unterrichten, leicht gelöst. Mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz kann der Lernstand jedes einzelnen Schülers gleichzeitig erfasst und analysiert sowie ein umfassendes Schülerporträt erstellt werden. Basierend auf einer Big-Data-Analyse wird der akademische Status der Studierenden diagnostiziert und analysiert, um die Lernschwächen der Studierenden herauszufinden und diese rechtzeitig zu korrigieren. Gleichzeitig können gute Lerngewohnheiten der Studierenden entdeckt und bei geeigneten Studierenden gefördert werden Diese Art der Lernmethode durch Datenanalyse. Künstliche Intelligenz wird verwendet, um eine personalisierte Lernmethode für Schüler zu entwickeln, und es ist tatsächlich möglich, Menschen dazu zu nutzen, Fragen zu empfehlen, sodass Schüler nur das lernen können, was sie lernen müssen, und nur die Fragen stellen können, die sie stellen sollten, und damit Schluss machen blinde Antworten und ineffektive Praxis.
Gerechtigkeit bei den Bildungsressourcen
Traditioneller Präsenzunterricht war schon immer mit Unterschieden in der Unterrichtsqualität konfrontiert, die durch ungünstige Faktoren wie Zeit- und Platzbeschränkungen verursacht wurden. In Bezug auf Zeitfaktoren gibt es im traditionellen Unterrichtsprozess weniger Interaktionszeit zwischen Lehrern und Schülern und in Bezug auf Raumfaktoren ist die Raumstruktur traditioneller Klassenzimmer aufgrund der Einschränkungen fester Sitzplätze festgelegt , müssen die Schüler im Unterricht aufeinander achten. Kraft und die Fähigkeit, Wissen anzunehmen, werden zwangsläufig beeinträchtigt.
Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz hat die zeitlichen und räumlichen Beschränkungen des traditionellen Präsenzunterrichts durchbrochen und ermöglicht es den Schülern, jederzeit und überall zu lernen, wodurch Faktoren wie eine verringerte Aufmerksamkeit im Klassenzimmer aufgrund von Sitzgelegenheiten beseitigt wurden. In einer Umgebung mit künstlicher Intelligenz können Studierende mithilfe von VR und anderen technischen Mitteln den Prozess der Kernspaltung, den inneren Aufbau von Motoren und die Anwendung biomedizinischer Technologie in der virtuellen Welt beobachten und erleben, was im traditionellen Präsenzunterricht nur schwer möglich ist . Die Umgebung mit künstlicher Intelligenz kann Schüler in szenariobasierte Unterrichtssituationen eintauchen lassen und den Schülern mit holografischen und dynamischen Bildern ein intuitiveres und realeres persönliches Erlebnis bieten. Dies kann den Schülern bis zu einem gewissen Grad dabei helfen, ihre unausgeglichene Entwicklung zu ändern, die durch Unterschiede in Faktoren wie kognitiven Stilen und Vorstellungskraft verursacht wird.
Verbesserung der Lehrmethoden
Im traditionellen Klassenzimmerunterricht sind Lehrer mit verschiedenen Angelegenheiten wie der Vorbereitung von Unterrichtsmaterialien, dem Schreiben von Unterrichtsplänen, der Verwaltung von Klassenzimmern, der Korrektur von Hausaufgaben usw. beschäftigt, was dazu führt, dass ihre Bewertung der Schüler nur auf der Ebene von endet Den Wissensreserven der Studierenden mangelt es an Vollständigkeit und Wissenschaftlichkeit. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz beherrscht die Technologie der künstlichen Intelligenz eine große Menge an Informationen und Wissen und kann Menschen bei der Lösung einiger Probleme helfen. Mit der Reife der Spracherkennung, der Bildverarbeitungstechnologie und der AR/VR-Technologie ist die Mensch-Computer-Interaktion harmonischer und integrativer geworden. Einige der qualifizierten und sich wiederholenden Aufgaben traditioneller Lehrer wurden weitgehend durch Roboter mit künstlicher Intelligenz ersetzt Konzentrieren Sie sich stärker auf den Unterricht selbst und verbessern Sie bestehende Lehrmethoden.
Künstliche Intelligenz hilft dabei, die traditionelle diskursbasierte Lehrer-Schüler-Interaktion in eine szenenbasierte Interaktion umzuwandeln. Im Klassenzimmerunterricht können Lehrer AR/VR und andere technische Mittel nutzen, um dreidimensionale und holografische Unterrichtsszenen zu entwerfen und zu produzieren, damit die Schüler sie schätzen und lernen können. Künstliche Intelligenz wandelt statisches Wissen und Text in Lehrbüchern durch Sprach- und Bilderkennungsfunktionen in digitalen Text um und präsentiert es den Schülern durch eine Vielzahl digitaler Methoden. Dabei können die Schüler mehrdimensionale Erfahrungen wie visuelle und auditive, langweilige Transformationen sammeln Wissen in Es ist eine lebendige, szenenartige Darstellung.
Wissenschaftliche Unterrichtsevaluation
Das Klassenzimmer ist der Bereich, in dem Schüler Wissen lernen, das allen Aspekten des Lehrprozesses des Lehrers entspricht, vom anfänglichen Wissensverständnis über die geschickte Anwendung und das Verständnis des Wissens bis hin zum Ziehen von Schlussfolgerungen andere Fälle. Dieser Prozess umfasst nicht nur das Erlernen und Festigen von Lehrbuchwissen, sondern beinhaltet auch Veränderungen in der Wahrnehmung, den Emotionen und anderen Aspekten der Schüler während des Lernprozesses. Daher sollten Studierende nicht nur auf der Grundlage ihres Wissens bewertet werden.
Im Präsenzunterricht können durch den Einsatz künstlicher Intelligenz sämtliche Aspekte des Präsenzunterrichts wissenschaftlich evaluiert werden. Die Unterrichtssituationen im Klassenzimmer sind sehr unterschiedlich, die Situationen der Schüler variieren sowohl stark als auch geringfügig, und auch ihre Stärken und Schwächen sind uneinheitlich. In der Vergangenheit wurden die emotionale Entwicklung, das Verantwortungsbewusstsein, die Fähigkeit zum logischen Denken und andere Entwicklungsaspekte der Schüler ignoriert, aber die Anwendung von Datenanalysen mit künstlicher Intelligenz, Sprach- und Bilderkennung und anderen technischen Anwendungen kann die Differenzierung von „Lehren und Lernen“ genau bewerten ". Beispielsweise basiert das Lehrerüberwachungssystem von Online-Schulen auf der Integration von Spracherkennungs- und Ausdruckserkennungstechnologien, um die Unterrichtsleistung der Lehrer anhand von Dimensionen wie Affinität und Klarheit der Unterrichtsleistungen der Lehrer zu bewerten. (Zusammengestellt von Yao Kunsen)
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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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