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Briser les frontières de l'éducation, comment faire une éducation intelligente ?
Écrit à la fin
Maison Périphériques technologiques IA Au-delà des frontières de l'enseignement scolaire, quel potentiel l'intelligence artificielle a-t-elle dans le secteur de l'éducation ?

Au-delà des frontières de l'enseignement scolaire, quel potentiel l'intelligence artificielle a-t-elle dans le secteur de l'éducation ?

Apr 09, 2023 pm 02:31 PM
人工智能 教育行业

Au-delà des frontières de l'enseignement scolaire, quel potentiel l'intelligence artificielle a-t-elle dans le secteur de l'éducation ?

L'éducation, le talent, la science et la technologie constituent le soutien fondamental et stratégique pour la construction globale d'un pays socialiste moderne. « L'éducation intelligente » est la clé pour s'adapter à l'évolution de son temps, suivre le rythme de son temps et cultiver des « talents intelligents » dans la nouvelle ère. En tant que nouveau format de classe, la « classe intelligente » élargit le modèle d'enseignement traditionnel grâce à l'application de nouvelles technologies telles que la 5G, le big data, le cloud et l'intelligence artificielle, faisant de l'interaction entre les enseignants et les élèves un tout nouveau modèle d'enseignement.

La clé de la transformation intelligente du secteur de l'éducation est que les enseignants peuvent maîtriser les caractéristiques des différentes technologies et utiliser activement les technologies de l'information dans l'enseignement selon différentes méthodes et contenus pédagogiques. Parmi eux, la technologie de l'intelligence artificielle continue de pénétrer dans tous les aspects. du domaine de l’éducation et jouent un rôle indispensable. Aujourd’hui, discutons en profondeur du potentiel de l’intelligence artificielle dans le secteur de l’éducation et de ses scénarios d’application approfondis.

Quelles sont les applications de l’intelligence artificielle en éducation ?

Ces dernières années, avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, elle a été largement utilisée dans divers domaines de l'industrie de l'éducation et joue un rôle central dans le domaine de l'éducation. De nos jours, grâce à l'intelligence artificielle, l'environnement d'apprentissage scolaire devient de plus en plus intelligent. Les salles de classe intelligentes, les salles d'enregistrement intelligentes, les bibliothèques intelligentes, les systèmes d'écriture intelligents et les systèmes d'alerte de sécurité sur les campus ont tous de bonnes perspectives d'application. Par exemple, des caméras installées aux portes des écoles peuvent identifier les éléments défectueux ; les salles de classe sont équipées de stylos photoélectriques capables de numériser les notes écrites par les élèves et de les comparer avec ce qu'ils ont écrit. Le scénario ci-dessus est une manifestation d’un environnement d’apprentissage de plus en plus intelligent et reflète le charme de l’intelligence artificielle.

Alors que l’environnement d’apprentissage devient intelligent, le processus d’apprentissage des étudiants devient également de plus en plus intelligent. L’intelligence artificielle soutiendra l’apprentissage des étudiants. Par exemple, les données peuvent être utilisées pour décrire la structure des connaissances et la structure des capacités des élèves, afin que les enseignants puissent mieux comprendre l'état d'apprentissage des élèves et leur fournir des ressources d'apprentissage appropriées en fonction de leurs besoins. Pour un autre exemple, détectez votre situation en classe, observez vos performances, analysez votre expression et déterminez si vous êtes fatigué. Si vous êtes trop fatigué, votre efficacité d'apprentissage diminuera. De plus, la réalité virtuelle peut être combinée à l’intelligence artificielle pour offrir aux étudiants un environnement d’apprentissage virtuel amélioré. Grâce à des scènes virtuelles, vous pouvez instantanément remonter il y a plus de 2 000 ans et comprendre l’histoire et l’évolution de cette époque. Ici, l’intelligence artificielle peut fournir un soutien à la fois efficace et abondant à l’environnement et au processus d’apprentissage.

De plus, l’IA peut également aider les enseignants à évaluer le processus d’apprentissage. L'intelligence artificielle peut analyser vos connaissances, vos capacités de base, votre forme physique et votre état mental, et réaliser l'évaluation des connaissances sur un seul sujet de l'évaluation pédagogique en une évaluation complète et complète. Elle peut nous permettre de passer d'une seule évaluation finale dans le passé à une évaluation globale. un processus d’évaluation du style et peut être intégré à votre processus d’apprentissage pour évaluer les capacités des élèves. Dans l’ensemble, l’évaluation du processus d’apprentissage par l’intelligence artificielle peut réduire considérablement la pression de travail des enseignants.

De plus, l’intelligence artificielle joue un rôle important dans le travail des enseignants, équivalent à celui des assistants enseignants. Par exemple, la définition intelligente de questions, la notation intelligente, la notation intelligente, le tutorat intelligent, divers rapports d'évaluation et les commentaires personnalisés pour différents étudiants. Nos professeurs doivent s'occuper de 40 à 50 étudiants en même temps. En raison de leur temps et de leur énergie limités, ils ne peuvent pas comprendre leurs situations spécifiques. Utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour fournir des commentaires personnalisés à chaque élève en fonction de différents problèmes, obtenant ainsi un soutien personnalisé aux étudiants et atteignant l'échelle et la personnalisation, tel est l'objectif de la modernisation de l'éducation de la Chine 2035.

Briser les frontières de l'éducation, comment faire une éducation intelligente ?

Récemment, lors de la Conférence mondiale sur l'éducation numérique organisée par le ministère de l'Éducation et la Commission nationale chinoise pour l'UNESCO, l'Académie chinoise des sciences de l'éducation a officiellement publié le « China Smart Education Blue Book (2022) » et le China Smart Education Development 2022. Index au pays et à l'étranger Rapport. En plus d’affirmer la valeur de l’intelligence artificielle, ce livre bleu propose également de nouvelles opinions directrices en termes de concepts fondamentaux, d’architecture du système, de paradigmes pédagogiques, de contenu éducatif et de gouvernance éducative.

Le Livre Bleu estime que l'éducation intelligente est une nouvelle forme d'éducation à l'ère numérique, qualitativement différente de la forme d'éducation à l'ère industrielle. Au niveau conceptuel, l'éducation intelligente permettra une réforme globale de l'éducation grâce à l'autonomisation de la technologie et à la gestion des données, construira systématiquement une nouvelle écologie de l'éducation et des relations sociales, fournira une éducation adaptée à chaque apprenant et transformera le rêve du millénaire d'enseigner aux étudiants. selon leurs aptitudes dans une réalité. En termes de structure du système, l'éducation intelligente brisera les frontières de l'éducation scolaire, favorisera la combinaison diversifiée de divers types d'éducation, ressources, éléments, etc., et promouvra un système d'éducation collaborative entre les écoles, les familles et la société.

En termes de paradigme pédagogique, l'éducation intelligente intégrera l'espace physique, l'espace social et l'espace numérique, innovera dans les scénarios d'éducation et d'enseignement, favorisera l'intégration des personnes et des compétences, cultivera une approche inter-niveaux, inter-classes, inter-disciplines et inter-disciplinaires. -Communauté d'apprentissage dans le temps et dans l'espace, et réaliser une éducation à grande échelle et une combinaison organique de formation personnalisée. En termes de contenu éducatif, l'éducation intelligente établit une carte des connaissances numériques basée sur des relations logiques systématiques entre les points de connaissance, innove dans les méthodes de présentation du contenu, fait de l'apprentissage une expérience merveilleuse et cultive la capacité de réflexion de haut niveau, la capacité d'innovation globale et l'apprentissage tout au long de la vie des apprenants. capacité.

En outre, l'éducation intelligente prendra la gouvernance des données comme noyau et la technologie de l'intelligence numérique comme force motrice, favorisera la réingénierie globale de la gestion de l'éducation et des processus commerciaux, et améliorera la modernisation du système de gouvernance de l'éducation et des capacités de gouvernance. Dans l'ensemble, l'éducation intelligente intègre l'intelligence artificielle et d'autres technologies connexes, est basée sur la réalité de la phase initiale de l'éducation intelligente et fournit une évaluation quantitative du niveau de développement de l'éducation intelligente en Chine. Partir de ces cinq aspects favorisera également le développement d’une éducation intelligente.

Écrit à la fin

Les temps évoluent. En 2022, la Chine a mis en œuvre la stratégie nationale d'informatisation de l'éducation, construit une plate-forme nationale de service public d'éducation intelligente et construit les plus grandes ressources éducatives et pédagogiques au monde, avec un nombre cumulé de visites de 5,87 milliards d'utilisateurs et couvrant plus de 200 pays et régions, il a joué un rôle important dans le soutien de la stratégie anti-épidémique consistant à « continuer l'apprentissage même si les cours sont suspendus » et à réduire la fracture numérique, et a pris les devants dans l'ouverture du chemin vers une éducation intelligente. À l’avenir, avec l’aide des technologies émergentes telles que le big data, l’intelligence artificielle et le cloud computing, le développement de l’éducation intelligente marquera sûrement le début d’une nouvelle étape de développement.

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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag 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 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 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.

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