


Comment utiliser des stratégies d'intelligence artificielle pour atténuer l'insécurité des étudiants
Il y a un certain malaise quant à savoir si les étudiants apprennent et se développent bien, mais il existe peu de chiffres clairs permettant d'identifier les « différences importantes ». Les situations numériques font généralement référence à des situations dans lesquelles il y a une « bonne » ou une « mauvaise » réponse (semblable au bouton marche/arrêt d'un ordinateur portable). Si les données ne sont pas interprétées correctement, certaines procédures statistiques conventionnelles peuvent soutenir l'idée qu'une « différence » peut être trouvée dans une analyse comparant les scores de deux groupes d'élèves (par exemple, oui/non p ≤ 0,05 ?). Cependant, aucune conclusion ne peut être convaincante à elle seule, car l’apprentissage et le développement des élèves sont un processus complexe qui va bien au-delà de la sophistication de l’analyse numérique.
Le but de l'analyse des données est d'identifier les modèles et les anomalies dans l'apprentissage et le développement des élèves. L’apprentissage et le développement des élèves sont un processus graduel qui nécessite la prise en compte globale de plusieurs facteurs. En conséquence, les universités et les établissements d’enseignement supérieur adoptent des stratégies d’intelligence artificielle et de « simulation » pour analyser les données afin d’acquérir une perspective plus globale. Ces outils de simulation peuvent créer des options pratiquement illimitées, allant de rien à tout le reste, pour aider les établissements à mieux comprendre l'apprentissage et le développement des étudiants.
Même en tenant compte du fait que différents sous-groupes d'étudiants ont des scores plus similaires plutôt que différents, c'est une situation simulée car nous réalisons qu'il n'y a pas de bonne réponse unique qui s'applique à tous les étudiants du campus. Afin d'expliquer pourquoi l'apprentissage et le développement des élèves sont si complexes, nous devons élargir notre perspective et comprendre l'influence de tous les facteurs pertinents, y compris, mais sans s'y limiter, les aspects liés aux antécédents, à la culture, à l'éducation et à la vie familiale des élèves.
Par conséquent, nous avons besoin d’une compréhension plus approfondie des processus d’apprentissage et de développement des étudiants, plutôt que de nous fier uniquement aux résultats de procédures statistiques conventionnelles. En utilisant l’intelligence artificielle et des outils de simulation pour analyser les données, nous pouvons obtenir une vision plus complète et plus complète de l’apprentissage et du développement des étudiants.
Les sciences du développement, y compris la psychologie du développement, les sciences cognitives et les neurosciences, ne se concentrent pas seulement sur « l'âge et le stade » de développement des enfants, mais se concentrent davantage sur l'exploration de la « trajectoire » des élèves. Les changements dans ces trajectoires sont déterminés par de nombreux facteurs, et pas seulement par ceux prédits par des caractéristiques démographiques immuables et les résultats scolaires antérieurs. La trajectoire de développement est le chemin de vie d’un étudiant influencé par le passé, le présent et le futur, qui détermine l’orientation future de son développement. Par conséquent, comprendre les changements et les facteurs dans les trajectoires des étudiants est essentiel pour élaborer des plans d’éducation et de développement individualisés.
Nous avons examiné quinze ensembles de données longitudinales, combinant différents systèmes d'information informatiques et évaluations basées sur les performances pour collecter des données sur l'apprentissage et le développement des élèves. Ces ensembles de données datent de 2007 et chaque ensemble de données longitudinales contient plus de 1,9 million de points de données individuels. En utilisant des techniques d’apprentissage automatique et l’analyse cognitive de l’IA, nous avons construit des modèles prédictifs pour identifier les modèles et les anomalies dans les données collectées sur la réussite des étudiants dans ces études de cohorte longitudinales. Nous avons également utilisé le logiciel statistique SPSS pour les analyses de régression logistique linéaire et binaire, et AMOS pour la modélisation d'équations structurelles. En utilisant différentes méthodes analytiques, nous avons confirmé les résultats et sommes arrivés aux mêmes résultats, augmentant ainsi la confiance dans les résultats.
Dans nos recherches, nous avons constaté que les changements dans les trajectoires des étudiants peuvent être considérés comme une déviation consciente, et que les étudiants peuvent apporter des changements à leur chemin de vie attendu grâce à l'auto-ajustement. Par exemple, un étudiant peut être placé sur une trajectoire menant à la réussite universitaire mais décider de se réorienter vers une trajectoire différente qui mène à l’abandon scolaire. Nos recherches montrent également que les changements dans les trajectoires des étudiants sont déterminés par divers facteurs, tels que la personnalité de l'étudiant, son environnement familial, son niveau d'éducation, son état psychologique, etc. Par conséquent, l’élaboration de plans d’éducation et de développement personnalisés doit tenir compte de manière globale de ces facteurs pour aider les étudiants à trouver la trajectoire qui leur convient le mieux et à réaliser leur plus grand potentiel.
Des résultats similaires ont été obtenus en utilisant des techniques telles que l'apprentissage automatique, l'analyse cognitive de l'IA et les statistiques traditionnelles. Dans un article de 2017, « Utilisation de machines à vecteurs de support pour prédire les résultats de l'obtention du diplôme des étudiants », il a été présenté comment appliquer la technologie d'apprentissage automatique pour prédire l'obtention du diplôme des étudiants. Le document a exploité plus de 100 fonctionnalités pour créer un modèle prédictif, comprenant un ensemble de facteurs permettant de mesurer l'apprentissage et le développement des élèves. Les résultats de la recherche confirment la conclusion de l'analyse cognitive de l'IA : les antécédents d'admission des étudiants ne déterminent pas leur avenir, mais leurs expériences d'apprentissage et de développement après l'admission sont plus importantes pour prédire la réussite scolaire et l'obtention du diplôme. L'application de stratégies d'IA fournit les informations les plus utiles. Les parcours des étudiants sont complexes, mais l’IA peut gérer cette complexité.
La collecte de données sur l’apprentissage et le développement des étudiants contribue à stimuler la pensée « analogique », car la science du développement considère toutes les expériences d’un étudiant sur le campus et au fil du temps dans le même cadre. Les stratégies d’IA sont utiles pour analyser toutes les données « fragmentées » sur l’apprentissage et le développement des élèves.
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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

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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

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.

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

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
