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L'intelligence artificielle favorise la transformation des enseignants à l'ère numérique
L'intelligence artificielle favorise la transformation des enseignants à l'ère numérique
La Conférence internationale 2021 sur l'intelligence artificielle et l'éducation a proposé de promouvoir l'intégration approfondie de l'intelligence artificielle et de l'éducation et de l'enseignement, d'utiliser l'intelligence artificielle pour promouvoir l'apprentissage tout au long de la vie pour tous, de s'efforcer de promouvoir la transformation numérique, la mise à niveau intelligente et l'innovation intégrée dans l'éducation. , et accélérer la construction d’un système éducatif de qualité. La numérisation de l’éducation et l’intelligence artificielle ne sont pas seulement la toile de fond de la transformation des enseignants, mais aussi des méthodes et moyens importants pour relever les défis et promouvoir la transformation des enseignants.
La transformation des enseignants est une tendance inévitable et une exigence objective de la réforme actuelle de l'enseignement. L'enseignement hybride en ligne et hors ligne et la collaboration homme-machine deviendront la nouvelle norme de l'enseignement futur. Les enseignants doivent posséder des capacités d'innovation, de conception, d'orientation, d'analyse et d'apprentissage dans un environnement d'apprentissage numérique. Ils doivent passer du statut de transmetteur de connaissances à celui d'apprenant. Concepteur, guide, supporter.
À l'heure actuelle, la construction de l'équipe enseignante de notre pays est toujours confrontée à des problèmes tels que des capacités insuffisantes des enseignants, une formation inefficace, un développement inégal, une évaluation inexacte et un soutien insuffisant. À en juger par la pratique observée dans divers endroits ces dernières années, la construction d'équipes d'enseignants assistée par l'intelligence artificielle devrait avoir une connotation, deux changements, trois points centraux et quatre voies de mise en œuvre.
La connotation est de libérer les enseignants et de stimuler leur sagesse et leur subjectivité. La connotation de l'intelligence artificielle dans la promotion de la transformation des enseignants à l'ère numérique est d'utiliser « l'intelligence » des machines et de la technologie pour libérer les enseignants des tâches ardues et répétitives, et libérer et stimuler plus pleinement la sagesse et le développement professionnel des enseignants dans le processus. de la pratique pédagogique et du développement professionnel, afin de développer la sagesse des étudiants de manière plus ciblée et plus efficace.
Le changement de modèle et le changement de paradigme sont les deux points de transition clés pour que l'intelligence artificielle aide les enseignants à se transformer. D'une part, il promeut l'innovation et la réforme des modèles d'enseignement, des modèles de formation, des modèles d'évaluation et d'autres modèles pour résoudre des problèmes difficiles tels que des capacités insuffisantes, une formation inefficace et un développement inégal dans la pratique et le développement des enseignants ; , il favorise le développement des enseignants d'un changement de paradigme axé sur l'expérience à un changement de paradigme axé sur les données et résout des problèmes difficiles tels qu'une évaluation inexacte et un soutien insuffisant dans la pratique et le développement des enseignants.
L'intelligence artificielle accompagne la transformation des enseignants en saisissant les trois points centraux que sont les équipements environnementaux, les lois fondamentales et les applications innovantes. Nous devons non seulement prêter attention au nouvel environnement, aux nouveaux outils et aux nouvelles plates-formes que la technologie intelligente fournit pour la transformation des enseignants, mais également au soutien que la technologie intelligente apporte à l'exploration et à l'interprétation en profondeur des lois fondamentales telles que les lois sur l'enseignement et l'apprentissage et lois sur la formation professionnelle des enseignants à l'ère numérique. Il est nécessaire d'explorer activement l'innovation des modèles d'application basés sur l'intelligence artificielle.
Sur le parcours spécifique de mise en œuvre de l'intelligence artificielle aidant les enseignants à se transformer, Il s'agit d'abord de reconstruire la relation entre les éléments pédagogiques et d'explorer de nouveaux modèles d'enseignement et d'apprentissage intégrés homme-machine. À l'ère du numérique, les enseignants doivent non seulement maîtriser l'application d'outils intelligents, mais également s'adapter à la nouvelle écologie de l'éducation et de l'enseignement, faire jouer pleinement la sagesse et la subjectivité des enseignants, et réfléchir et explorer de manière proactive la conception de haut niveau. sur la façon d'enseigner dans le nouvel espace d'apprentissage et les relations entre les éléments. Repenser le modèle d'enseignement et explorer de nouveaux modèles d'enseignement et d'apprentissage qui intègrent l'humain et l'ordinateur.
La deuxième consiste à innover dans des modèles de formation intelligents pour promouvoir les capacités pédagogiques intelligentes des enseignants. Tirer pleinement parti des avantages de la technologie intelligente, identifier avec précision les besoins territoriaux, les besoins dynamiques et les besoins personnalisés du développement professionnel des enseignants, prendre les besoins professionnels des enseignants comme point de départ de la conception et utiliser les règles d'apprentissage professionnel des enseignants comme base de conception et explorer activement les combinaisons en ligne et hors ligne. Un nouveau modèle de développement professionnel des enseignants profondément intégré à la scène pédagogique aide les enseignants à développer de nouvelles capacités à l'ère numérique et à s'adapter aux nouvelles exigences.
Le troisième est de renforcer les méthodes théoriques et le support outils pour aider les enseignants à transformer et à améliorer leurs capacités. Il est nécessaire de fournir aux enseignants de nouvelles théories, de nouvelles règles, de nouvelles méthodes, de nouveaux cas et outils de soutien pour le développement professionnel des enseignants à l'ère numérique, d'améliorer leurs propres capacités d'enseignement intelligent et leur culture numérique, et de promouvoir la triple identité des enseignants en tant que concepteurs, chercheurs et facilitateurs Le développement du système améliore la qualité de la formation et sert de modèle aux enseignants pour améliorer leurs capacités d'enseignement intelligent.
Le quatrième est d'approfondir la recherche sur les lois fondamentales et de renforcer la connotation pédagogique des outils techniques. À l’heure actuelle, notre compréhension des lois de l’enseignement et de l’apprentissage à l’ère numérique et des lois de la formation professionnelle des enseignants est encore insuffisante. Nous devons utiliser la technologie de l’intelligence artificielle pour approfondir la recherche sur les lois fondamentales. D'une part, il renforce l'orientation scientifique de la pratique pédagogique et du développement professionnel des enseignants ; d'autre part, il renforce la connotation pédagogique des outils technologiques intelligents, améliore l'efficacité pédagogique et l'interprétabilité des outils intelligents et renforce l'autonomisation des outils technologiques intelligents. la technologie au niveau de la loi fondamentale de la transformation des enseignants.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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.
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.
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
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
