学生の好奇心を守るため、人工知能時代の国際教育サミットフォーラムを開催
南都ニュース記者 楊暁通特派員 劉振珠 国際教育界は人工知能によってもたらされる課題に直面する準備ができていますか?人工知能時代の学習に生徒がよりよく適応できるようにするために、教育者と親はどのような役割を果たすべきでしょうか? 5月21日、広州外国語学校で「2023年人工知能時代の国際教育サミットフォーラム」が開催され、専門家、教育者、保護者らが集まり、教育のデジタル化を支援するための人工知能の理論的革新と実践的な探求を推進し、教育の高度化を支援した。 -質の高い開発は心を一つにします。
人工知能の時代
教師は生徒の学習意欲を積極的に導く必要があります
広州実験外国語学校および広州外国語学校の総校長、万清華氏は開会の挨拶で、「我が国の教育情報化建設はデジタル変革の重要な時期に入った。人工知能はどのように教育に貢献し、教育を実現できるのか」と述べた。もっと見る 学生や社会のニーズに応えることは、私たちが緊急に注意を払う必要があることです。このサミットフォーラムの開催は、教育のデジタル化を支援し、教育の質の高い発展を支援する上で、人工知能の理論的革新と実践的な探求を促進する上で非常に重要です。
済南大学国際関係学部教授兼副学部長の陳鼎鼎氏は、人工知能の基本概念と応用分野から始めて、理論概念としての AI の開発を詳しく説明し、多くの分野で広く使用されるようになりました。生命や科学研究などの分野。
Chen Dingding 氏はスピーチの中で、人工知能は機械的で反復的なタスクを完了できるだけでなく、創造的思考を必要とする多くのタスクも実行できると指摘しました。多くの人は、人工知能によって何百万もの雇用が失われるのではないかと心配し、人間が人工知能に取って代わられるのではないかとさえ心配しています。陳鼎鼎氏によれば、一部の仕事はAIに取って代わられつつあるが、人間が学び続け、問い続け、時代の流れを追い続けることができる限り、これは悪いことではないという。 「置き換えられるものが非効率的で反復的な作業であれば、私たちは多くの貴重な時間を解放して、他のより有意義な作業を検討できるようになります。」 「
人工知能は人間に挑戦をもたらし、教育の正確な機会も提供します。チェン・ディンディン氏は、IBM WatsonなどのAIプラットフォームを例に挙げ、パーソナライズされた学習、異文化コミュニケーション、インテリジェントな管理と監督、教科指導におけるAIの役割を強調した。同時に、Chen Dingding 氏は、教育関係者に対し、人工知能を使用する際には、コンテンツの盗用や倫理の観点から潜在的なリスクに注意を払う必要があること、教育の目標と信念と一貫性を保つことによってのみ、人工知能はその積極的な役割をより適切に果たすことができると思い出させました。
広東外国語大学留学生教育学部長の蔡宏氏は、人工知能が教育にもたらす「短期的および長期的な懸念」をミクロレベルで詳細に分析した。 「機械との雇用競争で勝つためにはどのような職業を選べばよいでしょうか?機械に取って代わられない専門家を育成するにはどのような教育が必要でしょうか?」蔡宏氏の見解では、AIの出現は教育者に原点回帰を求めているという。教育、自然。蔡宏氏は、ラテン語の「教育」という言葉には「外面的」「指導的」という意味が含まれており、本来の意味は「人間の心の中にある本来の能力を導く」であると述べた。
特に生徒の資質・能力の育成を重視する国際的な教育システムにおいては、AIの発達により教師の「指導者」としての役割と責任が強調されています。疑問を解決することは、生徒の内なる好奇心を目覚めさせることに変わり、考え、発見し、質問することを生徒に教えます。これは、外の世界と戦う子供たちの能力を向上させるだけでなく、生徒の内なる自己への熱意を刺激するものでもあります。誰もが探究できるように、生徒は自分自身のユニークな自己になります。」
総合力育成に注力
家庭と学校は子どもたちの好奇心を守るために協力する必要があります
人間が貴重な質問をする方法を知らなければ、人工知能は答えを得ることができません。ラウンドテーブルフォーラムでは、ゲスト5名が教育者の視点から人工知能時代の国際教育の指導内容やカリキュラム、考え方について議論するだけでなく、保護者の視点から見た子どもとの付き合い方についても参加者と共有しました。 、子どもたちの総合的な能力を育成する経験と理解。
円卓会議では、ほとんどのゲストが、人工知能の時代には、適応力と変化対応能力を備えた人材を育成することが学校に求められていると強調しました。広東外国語大学国際学院副学部長の柯暁玲氏は、さまざまな学校を訪問した際に、現在の中学校と高校が純粋な知識学習から、総合的な教科の質、コミュニケーション、教育への転換を図っていることを知ったとうれしそうに語った。コーディネーション、リーダーシップなど。その他の「ソフトスキル」の開発。 Ke Xiaoling 氏はまた、IB ビジュアル アート コースでの子供たちの学習成果も示しました。「子供たちがこのコースを学んでいる間、個人的な興味に基づいた学習は子供の好奇心を守るだけでなく、怪我がなくても子供たちはより積極的に集中できることがわかりました。」一つのことに集中し、さらには「フロー」状態に達することもあります。」
広州外国語学校の彭振珠理事長もこれに同意し、IB高校で提供される3科目はEE(Extended Essay)、CAS(創造性、行動、奉仕)、TOK(理論)であると付け加えた。知識)中心となる要素は、学生が自主的に考え、研究と執筆のスキルを開発し、将来の大学での学習とキャリアの基礎を築くための好奇心、批判的思考、分析スキルを開発することを奨励するように設計されています。 CAS は、学生がリーダーシップ スキル、社会的責任、チームワーク精神を養うのに役立ちます。 Peng Zhuzhen氏は、学校は生徒が自分自身を探求できるように試行錯誤する環境を作り、それによって学習への熱意と好奇心を育むべきだと付け加えた。 AI などのテクノロジーの出現により、人々が現実世界を認識し、経験する能力がより重視されるようになりました。 「人々は仮想世界に永遠に住むことはできず、ましてや現実世界とのつながりを失うことはできません。人工知能時代の到来により、教師は美的能力や感情的知性などの生徒固有の人間的スキルの育成にもっと注意を払う必要があります」 、異文化コミュニケーション。」
広東明瑞(グループ)有限公司の総経理、蔡中漢氏も、保護者の視点から、受験重視の教育と質重視の教育の概念と違いについて語った。人工知能の時代においては、世界の開発動向、技術、知識は常に更新されており、親は子供の成長を導くために常に学び、自分自身を豊かにするという心構えを持つ必要があると彼は信じています。
Chen Dingding さんは、子供たちの学校を選ぶとき、学校の総合的な雰囲気も重視したと述べました。学校では子どもたちの人格が鍛えられる必要があると彼は信じており、したがって教師は「教える」だけでなく「教育する」責任も負い、教育を通じて子どもたちの読み書き能力全体を導く積極的な役割を果たさなければならないと考えています。
彭振真氏は閉会の挨拶で、今回のサミットフォーラムは人工知能時代の国際教育について深く議論する壮大なイベントであるだけでなく、国際教育の革新と発展に重要な推進力を与えるものであると述べた。広州外国語学校は、今回のサミットフォーラムを活用し、各界の人々との交流と協力を強化していきます。 「
写真:特派員提供写真
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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。

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。

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

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

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