Lapan cara kecerdasan buatan digunakan dalam pendidikan
Walaupun kecerdasan buatan telah lama berada dalam bidang teknologi pendidikan, aplikasinya agak perlahan. Walau bagaimanapun, semasa pandemik COVID-19, pembelajaran dalam talian telah memaksa peralihan dalam industri. Kecerdasan buatan membantu pelajar menyelaraskan proses pendidikan, menyediakan kursus yang sesuai, meningkatkan komunikasi dengan tutor dan memberi mereka lebih masa untuk memberi tumpuan kepada aspek lain dalam kehidupan mereka.
Kecerdasan buatan menambah baik pemperibadian rancangan dan kursus pembelajaran pelajar, memudahkan tunjuk ajar dengan membantu pelajar memperbaiki kelemahan dan meningkatkan kemahiran, memastikan guru dan pelajar memberi respons yang cepat dan menambah baik peluang pembelajaran sepanjang masa. Pendidik boleh menggunakan AI untuk mengautomasikan tugas termasuk tugas pentadbiran, menilai corak pembelajaran, kertas penggredan, menjawab pertanyaan umum dan banyak lagi. Berikut ialah 8 cara kecerdasan buatan digunakan dalam pendidikan.
1. Mencipta kursus
Mencipta kursus pembelajaran melalui jabatan pusat memerlukan banyak masa dan wang. Penggunaan kecerdasan buatan memudahkan penciptaan kursus, mempercepatkan proses dan mengurangkan kos. Sama ada menggunakan templat pra-dibuat atau bermula dari awal, perisian AI untuk mencipta kursus boleh membantu mencipta kandungan interaktif dengan lancar. Juga bekerjasama secara berkesan dengan seluruh pasukan anda dengan ulasan dalam apl daripada penyemak dan kolaborator untuk mencipta bahan latihan yang sempurna.
Kecerdasan Buatan memudahkan dan mempercepatkan pembangunan kursus. Dengan menilai sejarah pembelajaran dan kebolehan pelajar, AI memberi guru idea yang jelas tentang kursus dan mata pelajaran yang perlu dinilai semula. Guru mengubah pelajaran untuk menangani jurang pengetahuan umum dengan menilai keperluan khusus setiap pelajar. Ini membolehkan guru membangunkan rancangan pembelajaran terbaik untuk semua pelajar.
2. Menyediakan pembelajaran yang diperibadikan
Pemperibadian ialah trend penting dalam pendidikan. Kecerdasan buatan menyediakan pelajar kaedah pembelajaran tersuai berdasarkan keutamaan dan pengalaman unik mereka. Kecerdasan buatan boleh menyesuaikan tahap pengetahuan setiap pelajar, matlamat yang diingini dan kelajuan pembelajaran untuk membantu mereka mencapai hasil pembelajaran yang maksimum. Selain itu, penyelesaian AI boleh menilai sejarah pembelajaran pelajar, mengenal pasti kelemahan dan menyampaikan pelajaran yang sesuai untuk penambahbaikan, memberikan banyak peluang untuk pengalaman pembelajaran yang diperibadikan.
3. Mencapai popularisasi
Kecerdasan buatan memecahkan halangan antara sekolah dan gred tradisional. Melalui alatan AI, bilik darjah boleh digunakan oleh pelajar di seluruh dunia, termasuk mereka yang mempunyai masalah penglihatan atau pendengaran, atau yang bercakap bahasa yang berbeza. Dengan menggunakan pemalam PowerPoint seperti PresentationTranslator, pelajar boleh mendapatkan sari kata masa nyata bagi semua yang guru katakan, menyediakan peluang baharu untuk pelajar yang perlu belajar pada tahap yang berbeza, ingin mempelajari subjek di luar sekolah atau tiada kelas .
4. Kenal pasti bidang untuk penambahbaikan dalam kurikulum
Guru tidak sentiasa mengetahui jurang dalam bahan pendidikan dan kuliah mereka, yang mungkin Ia boleh menyebabkan pelajar keliru tentang konsep tertentu. Kecerdasan buatan menyediakan cara untuk menyelesaikan masalah ini. Coursera, sebagai contoh, sudah menggunakan ini. Apabila ramai pelajar memberikan jawapan yang salah pada tugasan, sistem memberitahu guru dan menyediakan bakal pelajar mesej tersuai yang memberikan petunjuk tentang jawapan yang betul.
Sistem ini mengisi kekosongan dalam penerangan kursus dan memastikan setiap pelajar membina asas konsep yang serupa. Daripada menunggu untuk mendengar daripada guru, pelajar mendapat maklum balas segera yang membantu mereka memahami konsep dengan lebih baik.
5. Automasi tugas
Guru biasanya mempunyai banyak perkara yang perlu diselesaikan, termasuk kelas dan tugas pentadbiran dan organisasi yang lain. Mereka menilai peperiksaan, menilai kerja rumah, mengisi kertas kerja yang diperlukan, menghasilkan laporan kemajuan, mengatur sumber dan bahan kuliah, mengurus bahan pengajaran dan banyak lagi. Ini bermakna mereka mungkin menghabiskan banyak masa untuk aktiviti bukan pengajaran yang membebankan mereka. Dengan bantuan alat dan penyelesaian automasi, pendidik boleh mengautomasikan proses manual, memberikan mereka lebih masa untuk memberi tumpuan kepada kecekapan kritikal pengajaran.
6. Menyediakan sokongan tunjuk ajar
Sistem tunjuk ajar pintar, termasuk chatbot dan tutor AI, serta program tunjuk ajar yang direka untuk mengendalikan satu sama lain Maklum balas dan bimbingan yang disesuaikan untuk pengajaran. Namun, mereka tidak boleh menggantikan guru kerana mereka tidak cukup maju untuk mengajar seperti manusia. Mereka boleh membantu dalam situasi di mana guru tidak dapat menawarkan sesi pengajaran dan penilaian dalam talian.
Kecerdasan buatan ialah alat yang berkesan yang boleh digunakan oleh platform e-pembelajaran untuk mengajar geografi, bahasa Cina, litar, pengaturcaraan komputer, diagnosis perubatan, fizik, matematik, kimia, genetik, dll. . Mereka mempunyai keupayaan untuk mempertimbangkan penglibatan, metrik pemarkahan dan pemahaman. Alat AI membantu pelajar meningkatkan kemahiran mereka sambil memperbaiki kawasan yang lemah di luar bilik darjah.
7. Galakkan pembelajaran dalam talian
Persekitaran pembelajaran dalam talian boleh menyediakan pengalaman pendidikan kumpulan, menyediakan perkhidmatan kaunseling kepada pelajar dan menggalakkan pengalaman pembelajaran yang mengasyikkan. Melalui teknologi VR, pelajar boleh menyambung terus komputer riba atau peranti mudah alih untuk mengakses kandungan. Menggunakan set kepala VR, pelajar dengan ADHD/ADD boleh mengelakkan gangguan dan meningkatkan rentang perhatian mereka. Di samping itu, pelajar boleh membantu orang lain dengan bimbingan kemahiran insaniah, pembangunan diri dan kemahiran hidup melalui simulasi interaktif.
8. Cipta kandungan pintar
Kandungan pintar mungkin termasuk panduan digital, buku teks, video, klip pengajaran dan AI yang boleh disesuaikan berdasarkan objektif dan Strategi membangunkan persekitaran tersuai untuk organisasi pembelajaran. Pemperibadian dalam pendidikan ialah trend masa depan di dunia dan boleh dicapai dengan mengenal pasti kawasan di mana penyelesaian kecerdasan buatan akan memainkan peranan. Sebagai contoh, institusi pendidikan boleh membina persekitaran pembelajaran berasaskan AR/VR dan kursus berasaskan web.
Kecerdasan buatan telah merevolusikan industri pendidikan. Kita harus membiasakan diri dengan cara ini di mana kecerdasan buatan digunakan dalam pendidikan.
Atas ialah kandungan terperinci Lapan cara kecerdasan buatan digunakan dalam pendidikan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
