학교교육의 경계를 뛰어넘어 교육산업에서 인공지능은 어떤 잠재력을 갖고 있을까?
교육과 인재, 과학기술은 사회주의현대화국가를 종합적으로 건설하기 위한 기본적이고 전략적인 지원입니다. '스마트 교육'은 시대의 발전에 적응하고, 시대의 흐름을 따라가고, 새로운 시대의 '스마트 인재'를 육성하는 열쇠입니다. 새로운 교실 형식인 '스마트 교실'은 5G, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 신기술 적용을 통해 기존 교육 모델을 확장하여 교사와 학생 간의 역할 상호 작용을 새로운 교육 모델로 만듭니다.
교육 산업의 스마트한 변혁의 핵심은 교사가 다양한 기술의 특성을 숙지하고 다양한 교수 방법과 내용에 따라 교육에 정보 기술을 적극적으로 활용할 수 있다는 것입니다. 그중 인공 지능 기술은 계속해서 모든 측면에 침투하고 있습니다. 교육현장에서 없어서는 안 될 역할을 담당하고 있습니다. 오늘은 교육 산업에서 인공 지능의 잠재력과 심층적인 적용 시나리오에 대해 심도 있게 논의해 보겠습니다.
교육에 인공지능을 적용하는 방법은 무엇인가요?
최근 인공지능 기술의 지속적인 발전으로 교육산업의 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 교육현장에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 요즘에는 인공 지능의 도움으로 학교 학습 환경이 점점 더 지능화되고 있습니다. 스마트 교실, 스마트 녹음실, 스마트 도서관, 스마트 필기 시스템 및 캠퍼스 안전 경고 시스템은 모두 좋은 응용 가능성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 학교 정문에 설치된 카메라는 불량 요소를 식별할 수 있으며, 교실에는 학생들이 작성한 메모를 디지털화하고 이를 작성한 내용과 비교할 수 있는 광전 펜이 장착되어 있습니다. 위의 시나리오는 점점 더 지능화되는 학습 환경의 표현이며 인공 지능의 매력을 반영합니다.
학습 환경이 지능화되는 동안 학생들의 학습 과정도 점점 더 지능화되고 있습니다. 인공지능은 학생들의 학습을 지원할 것입니다. 예를 들어, 데이터를 사용하여 학생의 지식 구조와 능력 구조를 설명할 수 있으므로 교사는 학생의 학습 상태를 더 잘 이해하고 학생의 필요에 따라 적절한 학습 리소스를 제공할 수 있습니다. 또 다른 예를 들어, 교실 상황을 감지하고, 성과를 관찰하고, 표정을 분석하고, 피곤하지 않은지 확인하십시오. 너무 피곤하면 학습 효율성이 떨어집니다. 또한 가상현실과 인공지능을 결합해 학생들에게 향상된 가상 학습 환경을 제공할 수도 있다. 가상 장면을 통해 2,000여년 전으로 즉시 돌아가 당시의 역사와 진화를 이해할 수 있습니다. 여기서 인공지능은 학습 환경과 학습 과정에 대해 훌륭하고 풍부한 지원을 제공할 수 있습니다.
그뿐만 아니라 AI는 교사가 학습 과정을 평가하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다. 인공지능은 자신의 지식, 핵심능력, 체력, 정신상태를 분석하여 교육평가의 단일교과 지식평가를 과거 단 한번의 최종평가에서 종합종합평가로 실현할 수 있습니다. 스타일 평가를 학습 과정에 포함시켜 학생의 능력을 평가할 수 있습니다. 전반적으로 인공지능의 학습 과정 평가는 교사의 업무 부담을 크게 줄일 수 있습니다.
또한 인공지능은 교사의 조교에 버금가는 교사 업무에서 큰 역할을 합니다. 예를 들어 지능형 질문 설정, 지능형 채점, 지능형 채점, 지능형 튜터링, 다양한 평가 보고서 및 다양한 학생을 위한 맞춤형 피드백 등이 있습니다. 우리 교사들은 제한된 시간과 에너지로 인해 동시에 40-50명의 학생들을 다루어야 하기 때문에 그들의 구체적인 상황을 이해할 수 없습니다. 인공 지능 기술을 사용하여 다양한 문제를 기반으로 각 학생에게 개인화된 피드백을 제공함으로써 학생들을 위한 맞춤형 지원을 달성하고 규모와 개인화를 달성하는 것이 중국 교육 현대화 2035가 달성하는 목표입니다.
교육의 경계를 허물다, 스마트교육은 어떻게 할 것인가?
최근 교육부와 유네스코 중국 국가위원회가 주최한 세계 디지털 교육 컨퍼런스에서 중국 교육과학원은 '중국 스마트 교육 블루북(2022)'과 2022년 중국 스마트 교육 발전 보고서를 공식 발표했습니다. 국내외 지수 보고서입니다. 인공 지능의 가치를 확인하는 것 외에도 이 청서는 핵심 개념, 시스템 아키텍처, 교육 패러다임, 교육 콘텐츠 및 교육 거버넌스 측면에서 새로운 지침 의견을 제시합니다.
블루북은 스마트 교육이 산업시대의 교육 형태와 질적으로 다른 디지털 시대의 새로운 형태의 교육이라고 믿습니다. 개념적 수준에서 스마트 교육은 기술 역량 강화와 데이터 구동을 통해 교육 개혁을 전면적으로 강화하고, 교육 및 사회적 관계의 새로운 생태계를 체계적으로 구축하고, 각 학습자에게 적합한 교육을 제공하며, 학생들을 가르치는 새천년의 꿈을 바꿀 것입니다. 현실에 대한 적성에 따라. 시스템 구조 측면에서 스마트 교육은 학교 교육의 경계를 뛰어넘어 다양한 교육 유형, 자원, 요소 등의 다양한 결합을 촉진하고 학교, 가족, 사회 간의 협력 교육 시스템을 촉진할 것입니다.
교육 패러다임 측면에서 스마트 교육은 물리적 공간, 사회적 공간 및 디지털 공간을 통합하고, 교육 및 교육 시나리오를 혁신하고, 사람과 기술의 통합을 촉진하고, 학년 간, 학급 간, 학문 간 및 교차를 육성합니다. -시공간 학습 커뮤니티를 통해 대규모 교육과 맞춤형 교육의 유기적 결합을 실현합니다. 교육 콘텐츠 측면에서 스마트 교육은 지식 포인트의 체계적인 논리적 관계를 기반으로 디지털 지식 지도를 구축하고, 콘텐츠 제시 방식을 혁신하며, 학습을 멋진 경험으로 만들어 학습자의 고차원적 사고력, 종합적 혁신 능력, 평생 학습 능력을 함양한다. 능력.
또한 스마트 교육은 데이터 거버넌스를 핵심으로 디지털 지능 기술을 원동력으로 삼고 교육 관리 및 비즈니스 프로세스의 전반적인 리엔지니어링을 촉진하며 교육 거버넌스 시스템 및 거버넌스 역량의 현대화를 강화할 것입니다. 전반적으로 스마트 교육은 인공 지능 및 기타 관련 기술을 통합하고 스마트 교육 초기 단계의 현실을 기반으로 하며 중국의 스마트 교육 발전 수준에 대한 정량적 평가를 제공합니다. 이 5가지 측면에서 시작하면 스마트 교육의 발전도 촉진될 것입니다.
마지막에 작성
시대가 발전하고 있습니다. 2022년 중국은 국가 교육 정보화 전략을 시행하고 국가 스마트 교육 공공 서비스 플랫폼을 구축했으며 세계 최대의 교육 및 교육 자원을 구축했습니다. 58억 7천만 명, 사용자 200개 이상의 국가와 지역을 포괄하며 '수업이 중단되더라도 지속적인 학습'이라는 방역 전략을 지원하고 디지털 격차를 줄이는 데 중요한 역할을 해 왔으며, 스마트 교육으로 가는 길. 앞으로 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등 신기술의 도움으로 스마트 교육의 발전은 반드시 새로운 발전 단계를 열게 될 것입니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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