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Huit façons dont l'intelligence artificielle est utilisée dans l'éducation
Huit façons dont l'intelligence artificielle est utilisée dans l'éducation
Bien que l'intelligence artificielle soit présente dans le domaine des technologies éducatives depuis un certain temps, son application a été lente. Cependant, pendant la pandémie de COVID-19, l’apprentissage en ligne a forcé un changement dans l’industrie. L'intelligence artificielle aide les étudiants à rationaliser le processus éducatif, à proposer des cours appropriés, à améliorer la communication avec les tuteurs et à leur donner plus de temps pour se concentrer sur d'autres aspects de leur vie.
L'intelligence artificielle améliore la personnalisation des plans d'apprentissage et des cours des étudiants, facilite le tutorat en aidant les étudiants à améliorer leurs faiblesses et leurs compétences, assure une réponse rapide entre les enseignants et les étudiants et améliore les opportunités d'apprentissage 24 heures sur 24. Les enseignants peuvent utiliser l'IA pour automatiser des tâches, notamment des tâches administratives, l'évaluation des modèles d'apprentissage, la notation des devoirs, la réponse à des questions générales, etc. Voici 8 façons dont l’intelligence artificielle est utilisée dans l’éducation.
1. Créer des cours
Créer des cours d'apprentissage via un service central demande beaucoup de temps et d'argent. L'utilisation de l'intelligence artificielle simplifie la création de cours, accélérant le processus et réduisant les coûts. Qu'il s'agisse d'utiliser des modèles prédéfinis ou de partir de zéro, les logiciels d'IA de création de cours peuvent aider à créer du contenu interactif de manière transparente. Travaillez également efficacement avec toute votre équipe grâce aux commentaires intégrés à l'application des réviseurs et des collaborateurs pour créer des supports de formation parfaits.
L'intelligence artificielle simplifie et accélère le développement des cours. En évaluant l’historique d’apprentissage et les capacités des élèves, l’IA donne aux enseignants une compréhension claire des cours et des matières qui doivent être réévalués. Les enseignants modifient les leçons pour combler les lacunes courantes dans les connaissances en évaluant les besoins spécifiques de chaque élève. Cela permet aux enseignants d’élaborer les meilleurs plans d’apprentissage pour tous les élèves.
2. Offrir un apprentissage personnalisé
La personnalisation est une tendance importante dans l'éducation. L'intelligence artificielle offre aux étudiants des méthodes d'apprentissage personnalisées basées sur leurs préférences et expériences uniques. L'intelligence artificielle peut ajuster le niveau de connaissances de chaque élève, les objectifs souhaités et la vitesse d'apprentissage pour les aider à obtenir des résultats d'apprentissage optimaux. De plus, les solutions d’IA peuvent évaluer l’historique d’apprentissage d’un élève, identifier ses faiblesses et proposer des leçons susceptibles d’être améliorées, offrant ainsi de nombreuses opportunités pour une expérience d’apprentissage personnalisée.
3. Parvenir à la vulgarisation
L'intelligence artificielle brise les barrières entre les écoles et les classes traditionnelles. Grâce aux outils d’IA, les salles de classe peuvent être utilisées par des étudiants du monde entier, y compris ceux ayant une déficience visuelle ou auditive, ou qui parlent différentes langues. En utilisant un plug-in PowerPoint tel que PresentationTranslator, les apprenants peuvent obtenir des sous-titres en temps réel de tout ce que dit l'enseignant, offrant ainsi de nouvelles opportunités aux apprenants qui doivent étudier à différents niveaux, souhaitent étudier des matières en dehors de l'école ou manquent des cours. .
4. Identifier les points à améliorer dans le cours
Les enseignants ne sont pas toujours conscients des lacunes de leur matériel pédagogique et de leurs cours, ce qui peut dérouter les apprenants sur certains concepts. L'intelligence artificielle offre un moyen de résoudre ce problème. Coursera, par exemple, l'applique déjà. Lorsque de nombreux étudiants donnent des réponses incorrectes à un devoir, le système alerte les enseignants et fournit aux futurs étudiants des messages personnalisés qui fournissent des conseils sur les réponses correctes.
Ce système comble les lacunes dans l'explication du cours et garantit que chaque étudiant construit une base conceptuelle similaire. Au lieu d’attendre l’avis d’un enseignant, les élèves reçoivent un retour immédiat qui les aide à mieux comprendre les concepts.
5. Automatiser les tâches
Les enseignants ont généralement beaucoup de choses à gérer, notamment les cours et d'autres tâches administratives et organisationnelles. Ils notent les examens, évaluent les devoirs, remplissent les documents nécessaires, produisent des rapports de progression, organisent les ressources et le matériel de cours, gèrent le matériel pédagogique, et bien plus encore. Cela signifie qu’ils peuvent consacrer beaucoup de temps à des activités non pédagogiques qui les submergent. À l’aide d’outils et de solutions d’automatisation, les enseignants peuvent automatiser les processus manuels, leur donnant ainsi plus de temps pour se concentrer sur les compétences essentielles de l’enseignement.
6. Fournir un soutien pédagogique
Système de tutorat intelligent, comprenant des chatbots et des tuteurs IA, et des programmes de tutorat conçus pour gérer des commentaires et des conseils personnalisés pour un enseignement individuel. Pourtant, ils ne peuvent pas remplacer les enseignants car ils ne sont pas suffisamment avancés pour enseigner comme les humains. Ils peuvent aider dans les situations où les enseignants ne sont pas en mesure de proposer des séances d’enseignement et d’évaluation en ligne.
L'intelligence artificielle est un outil efficace que les plateformes d'e-learning peuvent utiliser pour enseigner la géographie, le chinois, les circuits, la programmation informatique, le diagnostic médical, la physique, les mathématiques, la chimie, la génétique, etc. Ils ont la capacité de prendre en compte l’engagement, les indicateurs de notation et la compréhension. Les outils d’IA aident les élèves à améliorer leurs compétences tout en améliorant les points faibles en dehors de la classe.
7. Promouvoir l'apprentissage en ligne
Les environnements d'apprentissage en ligne peuvent offrir des expériences d'éducation de groupe, fournir des services de conseil aux étudiants et promouvoir des expériences d'apprentissage immersives. Grâce à la technologie VR, les apprenants peuvent connecter directement des ordinateurs portables ou des appareils mobiles pour accéder au contenu. Grâce aux casques VR, les étudiants atteints de TDAH/TDA peuvent éviter les distractions et améliorer leur capacité d'attention. De plus, les étudiants peuvent aider les autres grâce à un coaching de compétences générales, de développement personnel et de compétences de vie grâce à des simulations interactives.
8. Créer du contenu intelligent
Le contenu intelligent peut inclure des guides numériques, des manuels, des vidéos, des clips pédagogiques et une IA qui peuvent développer des environnements personnalisés pour les organisations apprenantes en fonction d'objectifs et de stratégies. La personnalisation de l’éducation est une tendance future dans le monde et peut être réalisée en identifiant les domaines dans lesquels les solutions d’intelligence artificielle joueront un rôle. Par exemple, un établissement d’enseignement peut créer un environnement d’apprentissage basé sur AR/VR et des cours en ligne.
L'intelligence artificielle a complètement changé le secteur de l'éducation. Nous devrions nous familiariser avec ces manières dont l’intelligence artificielle est utilisée dans l’éducation.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
