목차
학생의 적성에 맞춰 가르치고 맞춤형 학습을 촉진합니다
교육 자원의 공정성
교수법 개선
과학적 교육 평가
기술 주변기기 일체 포함 인공지능이 교실에 들어오면 수업 과정에는 어떤 변화가 일어날까요?

인공지능이 교실에 들어오면 수업 과정에는 어떤 변화가 일어날까요?

Apr 09, 2023 pm 04:31 PM
일체 포함

인공지능이 교실에 들어오면 수업 과정에는 어떤 변화가 일어날까요?

인공지능 기술이 적용되면서 수업 내용, 교수법, 교사-학생 관계 등이 모두 변화하고 있습니다. 인공지능의 활용은 보다 개방적이고 유연한 교육 시스템을 실현할 수 있으며, 인공지능이 교육 모델에 통합되고 교육 모델의 초점이 '사람'에 초점을 맞추는 경우 인공지능과 교육의 체계적인 통합을 촉진할 수 있습니다. 스마트 교육의 새로운 시대도 시작될 것입니다.

인공지능 기술은 어린이와 청소년 모두를 대상으로 점차 홍보되고 있습니다. 새로운 시대는 사람을 가르치고 교육하는 데 있어 새로운 요구를 제기했습니다. 즉, 교사 중심에서 학생 중심으로 전환하는 방법은 인터넷, 인공 지능과 같은 새로운 기술을 사용하여 스마트 교육 모델을 실현하는 방법입니다. 인간 컴퓨터 상호 작용. 인공지능은 교육에 새로운 기능을 부여하고 빅데이터 시대의 맞춤형 학습 요구를 충족시킵니다.

학생의 적성에 맞춰 가르치고 맞춤형 학습을 촉진합니다

전통적인 교실 수업에서는 교사가 절대적인 권위를 갖고 교사의 통제에 따라 수업 자원이 할당됩니다. 교실 수업은 교사가 적절한 교육 자원을 할당하고 교사와 학생 간의 상호 작용을 통해 이를 확립하는 의사소통 방법입니다. 개인적인 에너지가 제한되어 있기 때문에 관리를 용이하게 하기 위해 교사는 주관적이지 않더라도 무의식적으로 학생에게 해당 ID 라벨을 붙일 것이며 교실 수업은 기계적으로 지식 주입을 완료할 것입니다. 인공지능의 출현은 교사의 부담을 덜어주고, 학생들 자신에게 더 많은 관심을 기울이고, 학생들의 맞춤형 학습을 촉진할 수 있습니다.

인공지능의 개입으로 과거에 교사들이 모든 학생에게 주의를 기울이지 못하고 학생의 적성에 맞춰 가르칠 수 없었던 문제가 쉽게 해결될 것입니다. 인공 지능 기술은 각 학생의 학습 상태를 동시에 기록 및 분석하고 학생의 초상화를 종합적으로 설명할 수 있습니다. 빅데이터 분석을 기반으로 학생의 학업상태를 진단, 분석하여 학생의 학습 약점을 찾아 적시에 교정하는 동시에 학생의 좋은 학습 습관을 발굴하여 적합한 학생으로 육성할 수 있습니다. 데이터 분석을 통한 학습 방법입니다. 인공지능을 활용해 학생들을 위한 맞춤형 학습 방법을 형성하고, 사람을 이용해 질문을 추천하는 것이 정말 가능해 학생들이 배워야 할 것만 배우고, 해야 할 질문만 하면 끝이 난다. 맹목적인 대답과 비효율적인 연습.

교육 자원의 공정성

기존의 교실 수업은 시간과 공간의 제약 등 불리한 요인으로 인해 항상 교육의 질이 달라져 왔습니다. 시간적 요인의 측면에서 볼 때 전통적인 교실 수업 과정에서는 교사와 학생 간의 상호 작용 시간이 적고 공간적 측면에서 볼 때 전통적인 교실의 공간 구조는 고정된 좌석의 한계로 인해 고정되어 있습니다. , 학생들은 수업 시간에 서로에게 주의를 기울여야 합니다. 힘과 지식을 받아들이는 능력은 영향을 받을 수밖에 없습니다.

인공지능의 출현으로 전통적인 교실 수업의 시간과 공간적 한계가 무너져 학생들이 언제 어디서나 공부할 수 있게 되었고, 좌석으로 인한 교실 주의력 감소와 같은 요인이 제거되었습니다. 인공지능 환경에서 학생들은 VR 및 기타 기술적 수단을 활용하여 기존 교실 수업에서는 달성하기 어려운 핵분열 과정, 엔진 내부 구조, 생체의학 기술의 가상 세계 적용을 관찰하고 경험할 수 있습니다. . 인공 지능 환경은 학생들을 시나리오 기반 교육 상황에 몰입시키고 홀로그램 및 동적 사진을 통해 학생들에게 보다 직관적이고 실제적인 개인 경험을 제공할 수 있습니다. 이는 학생들이 인지 스타일, 상상력 및 기타 요인의 차이로 인해 발생하는 불균형한 발달을 바꾸는 데 어느 정도 도움이 될 수 있습니다.

교수법 개선

전통적인 교실 수업에서 교사는 교재 준비, 수업 계획 작성, 교실 관리, 숙제 수정 등 다양한 문제로 바쁘기 때문에 학생에 대한 평가는 수준에 그치게 됩니다. 학생들의 지식 보유량은 시험 측면에서 포괄성과 과학성이 부족합니다. 인공지능 시대의 맥락에서 인공지능 기술은 엄청난 양의 정보와 지식을 습득했으며 사람들이 일부 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 음성 인식, 이미지 처리 기술, AR/VR 기술의 성숙으로 인간과 컴퓨터의 상호 작용은 더욱 조화롭고 포괄적이 되었습니다. 기존 교사의 숙련되고 반복적인 작업 중 일부가 인공 지능 로봇으로 대체되어야 합니다. 교실 수업 자체에 더 집중하고 기존 교수법을 개선합니다.

인공 지능은 전통적인 담론 기반의 교사-학생 상호 작용을 장면 기반 상호 작용으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 교실 수업에서 교사는 AR/VR 및 기타 기술 수단을 사용하여 학생들이 감상하고 학습할 수 있는 3차원 및 홀로그램 교육 장면을 설계하고 제작할 수 있습니다. 인공지능은 교과서의 정적인 지식과 텍스트를 음성 및 이미지 인식 기능을 통해 디지털 텍스트로 변환하고, 이를 다양한 디지털 방식을 통해 학생들에게 제시하며, 이 과정에서 학생들은 지루함을 탈바꿈시키는 시각, 청각 등 다차원적인 경험을 얻을 수 있습니다. 지식을 생생한 장면과 같은 디스플레이입니다.

과학적 교육 평가

교실은 학생들이 지식을 배우는 분야로, 교사의 교육 과정의 모든 측면에 해당합니다. 학생들의 학습은 지식에 대한 초기 이해부터 지식의 숙련된 적용 및 이해, 추론 도출까지 이루어집니다. 다른 경우. 이 과정에는 교과서 지식의 학습과 통합이 포함될 뿐만 아니라 학습 과정에서 학생들의 인지, 감정 및 기타 측면의 변화도 포함됩니다. 그러므로 학생들은 단순한 지식 이상의 것을 바탕으로 평가되어야 합니다.

교실 수업에 인공지능을 도입하면 교실 수업의 모든 측면을 과학적으로 평가할 수 있습니다. 교실 수업 상황은 매우 다양하며, 학생들의 상황도 크게 다르지만 약간씩 다르며, 학생들의 강점과 약점도 일관되지 않습니다. 과거에는 학생들의 정서적 발달, 책임감, 논리적 사고 능력 및 기타 발달 측면이 무시되었지만 인공 지능 데이터 분석, 음성 및 이미지 인식 및 기타 기술 응용 프로그램을 적용하면 "교수 및 학습"의 차별화를 정확하게 평가할 수 있습니다. ". 예를 들어, 온라인 학교의 교사 감독 시스템은 음성 인식과 표현 인식 기술의 통합을 통해 교사의 수업 성과에 대한 친밀감, 명확성 등의 차원을 통해 교사의 교육 성과를 평가합니다. (야오 쿤센 편집)

위 내용은 인공지능이 교실에 들어오면 수업 과정에는 어떤 변화가 일어날까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

R.E.P.O. 에너지 결정과 그들이하는 일 (노란색 크리스탈)
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 최고의 그래픽 설정
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 아무도들을 수없는 경우 오디오를 수정하는 방법
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공 Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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.

미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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.

7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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.

대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. 대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교 당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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.

SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합 SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다. AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다. Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G

See all articles