


Lorsque l'intelligence artificielle entrera dans la salle de classe, quels changements se produiront dans le processus d'enseignement ?
Avec l'application de la technologie de l'intelligence artificielle, le contenu des cours, les méthodes d'enseignement et les relations enseignant-élève changent tous. L'utilisation de l'intelligence artificielle peut permettre de créer un système d'enseignement plus ouvert et plus flexible et de promouvoir l'intégration systématique de l'intelligence artificielle, de l'éducation et de l'enseignement lorsque l'intelligence artificielle est intégrée dans le modèle d'enseignement et que le modèle d'enseignement se concentre désormais sur les « personnes » ; eux-mêmes, une nouvelle ère d’enseignement intelligent va également commencer.
La technologie de l’intelligence artificielle est progressivement promue tant auprès des enfants que des jeunes. La nouvelle ère a mis en avant de nouvelles exigences en matière d'enseignement et d'éducation des gens, à savoir comment passer d'une approche centrée sur l'enseignant à une approche centrée sur l'élève ; comme Internet et l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle confère à l’éducation de nouvelles fonctions et répond aux besoins d’apprentissage personnalisé à l’ère du big data.
Enseigner aux élèves en fonction de leurs aptitudes et promouvoir un apprentissage personnalisé
Dans l'enseignement traditionnel en classe, l'enseignant est l'autorité absolue et l'allocation des ressources pédagogiques est basée sur le contrôle de l'enseignant. L'enseignement en classe est une méthode de communication dans laquelle les enseignants allouent des ressources pédagogiques appropriées, puis les mettent en place grâce à des interactions entre enseignants et élèves. En raison d'une énergie personnelle limitée, afin de faciliter la gestion, les enseignants étiquetteront inconsciemment les élèves avec les étiquettes d'identité correspondantes, même si ce n'est pas subjectif, et l'enseignement en classe complètera mécaniquement l'infusion des connaissances. L'émergence de l'intelligence artificielle peut soulager la pression des enseignants, accorder davantage d'attention aux étudiants eux-mêmes et promouvoir leur apprentissage personnalisé.
Avec l'intervention de l'intelligence artificielle, le problème selon lequel les enseignants étaient incapables de prêter attention à chaque élève dans le passé et d'enseigner aux élèves en fonction de leurs aptitudes sera facilement résolu. La technologie de l'intelligence artificielle peut enregistrer et analyser l'état d'apprentissage de chaque élève de manière concomitante et dresser un portrait complet des élèves. Sur la base de l'analyse des mégadonnées, le statut académique des étudiants est diagnostiqué et analysé pour découvrir les faiblesses d'apprentissage des étudiants et les corriger en temps opportun. Dans le même temps, les bonnes habitudes d'apprentissage des étudiants peuvent être découvertes et promues auprès des étudiants qui conviennent. ce type de méthode d’apprentissage grâce à l’analyse de données. L'intelligence artificielle est utilisée pour former une méthode d'apprentissage personnalisée pour les étudiants, et il est vraiment possible d'utiliser des personnes pour recommander des questions, afin que les étudiants ne puissent apprendre que ce dont ils ont besoin et poser uniquement les questions qu'ils devraient poser, et mettre fin à réponse aveugle et pratique inefficace.
Équité dans les ressources éducatives
L'enseignement traditionnel en classe a toujours été confronté à des différences de qualité d'enseignement causées par des facteurs défavorables tels que les contraintes de temps et d'espace. En termes de facteurs temporels, dans le processus d'enseignement traditionnel en classe, il y a moins de temps d'interaction entre les enseignants et les étudiants et de temps de discussion entre les étudiants ; en termes de facteurs spatiaux, la structure spatiale des salles de classe traditionnelles est fixe en raison des limitations des sièges fixes ; , les élèves doivent faire attention les uns aux autres en classe. La force et la capacité à accepter les connaissances seront forcément affectées.
L'émergence de l'intelligence artificielle a brisé les limitations de temps et d'espace de l'enseignement traditionnel en classe, permettant aux étudiants d'étudier à tout moment et n'importe où, éliminant des facteurs tels que la réduction de l'attention en classe due au fait de s'asseoir. Dans un environnement d'intelligence artificielle, les étudiants peuvent utiliser la réalité virtuelle et d'autres moyens techniques pour observer et expérimenter le processus de fission nucléaire, la structure interne des moteurs et l'application de la technologie biomédicale dans le monde virtuel, ce qui est difficile à réaliser dans l'enseignement traditionnel en classe. . L'environnement d'intelligence artificielle peut plonger les étudiants dans des situations pédagogiques basées sur des scénarios et leur offrir une expérience personnelle plus intuitive et réelle grâce à des images holographiques et dynamiques. Cela peut, dans une certaine mesure, aider les élèves à modifier leur développement déséquilibré causé par des différences dans des facteurs tels que les styles cognitifs et l'imagination.
Amélioration des méthodes d'enseignement
Dans l'enseignement traditionnel en classe, les enseignants sont occupés à diverses tâches telles que la préparation du matériel pédagogique, la rédaction des plans de cours, la gestion des classes, la correction des devoirs, etc., ce qui fait que leur évaluation des élèves ne s'arrête qu'au niveau de Les réserves de connaissances des étudiants en termes d'examen manquent d'exhaustivité et de scientificité. À l'ère de l'intelligence artificielle, la technologie de l'intelligence artificielle maîtrise une énorme quantité d'informations et de connaissances et peut aider les gens à résoudre certains problèmes. Avec la maturité de la reconnaissance vocale, de la technologie de traitement d'image et de la technologie AR/VR, l'interaction homme-machine est devenue plus harmonieuse et inclusive. Certaines des tâches qualifiées et répétitives des enseignants traditionnels ont été largement remplacées par des robots à intelligence artificielle. se concentrer davantage sur l’enseignement en classe lui-même et améliorer les méthodes d’enseignement existantes.
L'intelligence artificielle aide à transformer l'interaction enseignant-élève traditionnelle basée sur le discours en une interaction basée sur la scène. Dans l'enseignement en classe, les enseignants peuvent utiliser l'AR/VR et d'autres moyens techniques pour concevoir et produire des scènes pédagogiques tridimensionnelles et holographiques que les élèves pourront apprécier et apprendre. L'intelligence artificielle convertit les connaissances statiques et le texte des manuels scolaires en texte numérique grâce à des fonctions de reconnaissance vocale et d'image, et les présente aux étudiants via diverses méthodes numériques. Ce faisant, les étudiants peuvent acquérir des expériences multidimensionnelles telles que visuelles et auditives, les transformant ennuyeuses. connaissances en Il s’agit d’un affichage vivant semblable à une scène.
Évaluation de l'enseignement scientifique
La salle de classe est le domaine dans lequel les étudiants acquièrent des connaissances, qui correspondent à tous les aspects du processus d'enseignement de l'enseignant. L'apprentissage des étudiants va de la compréhension initiale des connaissances à l'application et à la compréhension compétentes des connaissances jusqu'à la conclusion sur les connaissances. d'autres cas. Ce processus inclut non seulement l'apprentissage et la consolidation des connaissances des manuels scolaires, mais implique également des changements dans la cognition, les émotions et d'autres aspects des élèves au cours du processus d'apprentissage. Par conséquent, les étudiants doivent être évalués sur la base de plus que de simples connaissances.
Dans l'enseignement en classe, l'introduction de l'intelligence artificielle peut permettre de réaliser des évaluations scientifiques de tous les aspects de l'enseignement en classe. Les situations d'enseignement en classe varient considérablement, les situations des élèves varient aussi bien que légèrement, et leurs forces et faiblesses sont également incohérentes. Dans le passé, le développement émotionnel, la responsabilité, la capacité de réflexion logique et d'autres aspects du développement des élèves ont été ignorés, mais l'application de l'analyse des données de l'intelligence artificielle, de la reconnaissance de la parole et de l'image et d'autres applications techniques peuvent évaluer avec précision la différenciation de « l'enseignement et de l'apprentissage ». ". Par exemple, le système de supervision des enseignants des écoles en ligne s'appuie sur l'intégration des technologies de reconnaissance vocale et de reconnaissance d'expression pour évaluer les performances pédagogiques des enseignants à travers des dimensions telles que l'affinité et la clarté des performances des enseignants en classe. (Compilé par Yao Kunsen)
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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

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.

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

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

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.

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
