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教育の境界を突破して、スマートな教育で良い仕事をするにはどうすればよいでしょうか?
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学校教育の限界を突破し、教育業界において人工知能はどのような可能性を秘めているのでしょうか?

Apr 09, 2023 pm 02:31 PM
AI 教育産業

学校教育の限界を突破し、教育業界において人工知能はどのような可能性を秘めているのでしょうか?

教育、人材、科学技術は社会主義現代国家を総合的に建設するための基礎的かつ戦略的な支援です。 「賢い教育」は、時代の発展に適応し、時代のスピードに乗り遅れない、新しい時代の「賢い人材」を育成するための鍵です。新しい教室形式としての「スマート クラスルーム」は、5G、ビッグデータ、クラウド、人工知能などの新技術の応用を通じて従来の教育モデルを拡張し、教師と生徒の間の役割インタラクションをまったく新しい教育モデルにします。

教育業界のスマートな変革の鍵は、教師がさまざまなテクノロジーの特性を理解し、さまざまな指導方法や内容に応じて教育に情報テクノロジーを積極的に活用できることです。教育のあらゆる側面を深化させ続け、不可欠な役割を果たしています。今日は、教育業界における人工知能の可能性とその詳細な応用シナリオについて詳しく説明しましょう。

教育における人工知能の応用とは何ですか?

近年、人工知能技術の継続的な発展に伴い、教育業界のさまざまな分野で広く使用されており、教育分野で重要な役割を果たしています。現在、人工知能の活用により、学校の学習環境はますますインテリジェント化が進んでおり、スマート教室、スマート録音室、スマート図書館、スマートライティングシステム、キャンパス安全警告システムなどはいずれも応用の見通しが立っています。たとえば、校門に設置されたカメラで不良要素を特定したり、教室には生徒が書いたメモをデジタル化し、書き込んだものと比較できる光電子ペンが備え付けられています。上記のシナリオは、学習環境のインテリジェント化の表れであり、人工知能の魅力を反映しています。

学習環境がインテリジェントになる一方で、生徒の学習プロセスもますますインテリジェントになっています。人工知能が生徒の学習をサポートします。たとえば、データを使用して生徒の知識構造や能力構造を説明できるため、教師は生徒の学習状況をより深く理解し、ニーズに基づいて適切な学習リソースを提供できるようになります。別の例として、教室の状況を検出し、パフォーマンスを観察し、表情を分析し、疲れているかどうかを判断します。疲れすぎると学習効率が低下します。また、仮想現実を人工知能と組み合わせて、生徒に強化された仮想学習環境を提供することもできます。仮想シーンを通じて、2,000 年以上前に瞬時に戻り、当時の歴史と進化を理解することができます。ここでは、人工知能が学習環境と学習プロセスに対して優れた豊富なサポートを提供できます。

それだけでなく、AI は教師が学習プロセスを評価するのにも役立ちます。人工知能があなたの知識・基礎能力・体力・精神状態を分析し、教育評価における単教科の知識評価から総合的な総合評価を実現し、これまでの1つだけの最終評価から、プロセス、生徒の能力を評価するために学習プロセスに組み込むことができる評価。全体として、人工知能による学習プロセスの評価により、教師の仕事のプレッシャーが大幅に軽減されます。

さらに、人工知能は教師のアシスタントに相当し、教師の仕事において大きな役割を果たしています。たとえば、インテリジェントな質問設定、インテリジェントな採点、インテリジェントな採点、インテリジェントな個別指導、さまざまな評価レポート、さまざまな生徒に合わせた個別のフィードバックなどです。教師は同時に 40 ~ 50 人の生徒に対応しなければならないため、時間とエネルギーが限られているため、生徒の具体的な状況を理解することができません。人工知能テクノロジーを使用して、さまざまな問題に基づいて各生徒にパーソナライズされたフィードバックを提供し、それによって生徒へのパーソナライズされたサポートを実現し、規模とパーソナライゼーションを達成することが、中国の教育近代化2035の目標です。

教育の境界を突破して、スマートな教育で良い仕事をするにはどうすればよいでしょうか?

最近、教育部と中国ユネスコ国家委員会が主催する世界デジタル教育会議で、中国教育科学院は「中国スマート教育ブルーブック(2022)」と2022年版を正式に発表した。国内外の中国スマート教育ブルーブック、スマート教育発展指数報告書。このブルーペーパーは、人工知能の価値を肯定することに加えて、中心概念、システムアーキテクチャ、教育パラダイム、教育内容、教育ガバナンスに関して新たな指針となる意見も提唱している。

ブルーブックでは、スマート教育はデジタル時代の新しい教育形態であり、産業時代の教育形態とは質的に異なると考えています。概念レベルでは、スマート教育はテクノロジーの強化とデータドライブを通じて全方位的な方法で教育改革を推進し、教育と社会関係の新しい生態系を体系的に構築し、各学習者に適切な教育を提供し、学生を教えるという千年の夢を変えるでしょう。現実への適性に従って。システム構造の観点から見ると、スマート教育は学校教育の境界を突破し、さまざまな教育の種類、リソース、要素などの多様な組み合わせを促進し、学校、家庭、社会の間で協働する教育システムを推進します。

教育パラダイムの観点から見ると、スマート教育は物理的空間、社会的空間、デジタル空間を統合し、教育と指導のシナリオを革新し、ヒューマンスキルの統合を促進し、学年、クラス、分野を超えた教育を育成します。時空を超えた学習コミュニティを構築し、教育と個別トレーニングの有機的な組み合わせを大規模に実現します。教育内容に関しては、スマートエデュケーションは、知識ポイントの体系的な論理関係に基づいてデジタル知識マップを確立し、コンテンツの提示方法を革新し、学習を素晴らしい体験にし、学習者の高次の思考能力、総合的なイノベーション能力、生涯学習を育成します。能力。

さらに、スマート教育では、データ ガバナンスを中核とし、デジタル インテリジェンス テクノロジーを原動力として、教育管理とビジネス プロセスの全体的なリエンジニアリングを促進し、教育ガバナンス システムとガバナンス機能の最新化を強化します。 。全体として、スマート教育は人工知能とその他の関連テクノロジーを統合し、スマート教育の初期段階の現実に基づいており、中国のスマート教育の発展レベルの定量的評価を提供します。これら 5 つの側面から始めることも、スマート教育の発展を促進します。

最後に書きました

時代は発展しており、2022年、中国は国家教育情報化戦略を実施し、国家スマート教育公共サービスプラットフォームを構築し、世界最大の教育・指導リソースを構築しました。累計アクセス数は58億7,000万回、利用者は200以上の国と地域に達しており、「授業が中止になっても学習を継続する」という防疫政策の支援とデジタル・デバイドの縮小に重要な役割を果たしています。スマート教育への道を切り開く先頭に立ってきました。将来的には、ビッグデータ、人工知能、クラウドコンピューティングなどの新興テクノロジーの助けを借りて、スマート教育の発展は確実に新たな発展段階を迎えるでしょう。

以上が学校教育の限界を突破し、教育業界において人工知能はどのような可能性を秘めているのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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