人工知能はデジタル時代の教師の変革を促進します
2021 年人工知能と教育に関する国際会議は、人工知能と教育および教育の深い統合を促進し、人工知能を使用してすべての人の生涯学習を促進し、デジタル変革、インテリジェントなアップグレード、教育における統合イノベーションの促進に努めることを提案しています。を目指し、質の高い教育システムの構築を加速します。教育のデジタル化と人工知能は、教師の変革の背景であるだけでなく、課題に対処し、教師の変革を促進するための重要な方法と手段でもあります。
教師の変革は避けられない傾向であり、現在の教育改革の客観的な要件です。オンラインとオフラインのハイブリッド教育と人間とコンピューターのコラボレーションが、将来の教育の新たな常態となるでしょう。教師は、デジタル学習環境におけるイノベーション、設計、指導、分析、学習能力を備えている必要があります。知識を与える者から学習者に変わる必要があります。デザイナー、ガイド、サポーター。
現在、我が国の教育チームの構築は、教師の能力不足、非効率な研修、不均等な育成、不正確な評価、不十分な支援などの問題に依然として直面しています。近年のさまざまな場所での実践から判断すると、人工知能支援教師チーム構築は、1 つの含意、2 つの変更、3 つの焦点、および 4 つの実装パスを把握する必要があります。
その意味合いは、教師を解放し、彼らの知恵と主観性を刺激することです。デジタル時代における教師の変革を促進する人工知能の意味合いは、機械とテクノロジーの「知性」を利用して教師を困難で反復的な作業から解放し、その過程で教師の知恵と専門能力開発をより完全に解放して刺激することです。教育実践と専門能力開発の主観性により、生徒の知恵をより集中的かつ効果的に開発します。
モデルの変更とパラダイムの変更は、教師の変革を支援する人工知能の 2 つの重要な移行点です。一方で、教師の実践と育成における能力不足、非効率な研修、不均一な育成などの困難な問題を解決するために、教師の指導モデル、研修モデル、評価モデル、その他のモデルの革新と改革を促進します。経験主導型からデータ主導型への教師の能力開発を促進し、教師の実践と能力開発における不正確な評価や不十分なサポートなどの困難な問題を解決します。
人工知能は、環境設備、基本法、革新的な応用という 3 つの焦点を把握することで、教師の変革を支援します。私たちは、インテリジェントテクノロジーが教師の変革のために提供する新しい環境、新しいツール、新しいプラットフォームだけでなく、教育法や学習法、教師の法などの基本法を深く探求し説明するためにインテリジェントテクノロジーが提供するサポートにも注意を払う必要があります。デジタル時代の専門学習法則人工知能主導のアプリケーションモデルの革新を積極的に探求する必要がある。
人工知能は、教師が特定の実装パスに沿って変革するのに役立ちます。1 つ目は、教育要素間の関係を再構築し、人間と機械が統合された教育と学習の新しいモデルを探索することです。 デジタル時代の教師は、インテリジェントなツールの適用を習得するだけでなく、新しい教育と教育環境に適応し、教師の知恵と主観を最大限に活用し、どのように教えるかを積極的に考え、模索する必要があります。新しい学習空間と要素の関係の下で、教育モデルのトップレベルの設計と再設計により、人間とコンピュータを統合する新しい教育モデルと学習モデルを模索します。
2 つ目は、インテリジェントなトレーニング モデルを革新し、教師のインテリジェントな指導能力の向上を促進することです。 インテリジェントテクノロジーの利点を最大限に活用し、教師の専門能力開発における領域別のニーズ、動的なニーズ、個人化されたニーズを正確に特定し、教師の専門的ニーズを設計の出発点とし、教師の専門的な学習ルールを使用します。教師が新しい能力を開発し、デジタル時代の新しい要件に適応できるように、教育現場と深く統合された新しい教師の専門能力開発モデルを作成します。
3 つ目は、教師の能力の変革と向上を支援する理論的手法とツールのサポートを強化することです。 デジタル時代における教師の専門能力開発のための新しい理論、新しいルール、新しい方法、新しい事例やツールのサポートを教師に提供し、教師自身の知的な指導能力とデジタルリテラシーを向上させ、教師をデザイナーとして昇進させる必要がある、研究者、ファシリテーター トリプルアイデンティティの開発はトレーニングの質を向上させ、教師が知的な教育能力を向上させるためのモデルとして機能します。
4つ目は、基本法の研究を深め、技術ツールの教育的意味合いを強化することです。 デジタル時代の教育と学習の法則、教師の専門的な学習の法則については、現時点ではまだ理解が不十分であり、人工知能技術を活用して基本法則の研究を深めていく必要があります。一方では、教師の教育実践と専門能力開発の科学的指導を強化し、他方では、インテリジェントテクノロジーツールの教育的意味合いを強化し、インテリジェントツールの教育効果と解釈可能性を向上させ、インテリジェントな教育者の権限付与を強化します。教師変革の基本法レベルのテクノロジー。
以上が人工知能はデジタル時代の教師の変革を促進しますの詳細内容です。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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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。

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。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
