Jadual Kandungan
Memecah sempadan pendidikan, bagaimana untuk melakukan pendidikan pintar dengan baik?
Ditulis pada penghujung
Rumah Peranti teknologi AI Menerobos sempadan pendidikan sekolah, apakah potensi kecerdasan buatan dalam industri pendidikan?

Menerobos sempadan pendidikan sekolah, apakah potensi kecerdasan buatan dalam industri pendidikan?

Apr 09, 2023 pm 02:31 PM
AI Industri pendidikan

Menerobos sempadan pendidikan sekolah, apakah potensi kecerdasan buatan dalam industri pendidikan?

Pendidikan, bakat, dan sains dan teknologi ialah sokongan asas dan strategik untuk membina negara sosialis moden secara menyeluruh. "Pendidikan pintar" adalah kunci untuk menyesuaikan diri dengan perkembangan zaman, mengikuti rentak masa, dan memupuk "bakat pintar" di era baru. Sebagai format bilik darjah baharu, "bilik darjah pintar" meluaskan model pengajaran tradisional melalui aplikasi teknologi baharu seperti 5G, data besar, awan dan kecerdasan buatan, menjadikan interaksi peranan antara guru dan pelajar sebagai model pengajaran serba baharu.

Kunci kepada transformasi pintar industri pendidikan ialah guru dapat menguasai ciri-ciri teknologi yang berbeza dan aktif menggunakan teknologi maklumat dalam pengajaran mengikut kaedah dan kandungan pengajaran yang berbeza Antaranya, teknologi kecerdasan buatan terus mendalami Semua aspek pendidikan dan memainkan peranan yang amat diperlukan. Hari ini, mari kita bincangkan secara mendalam potensi kecerdasan buatan dalam industri pendidikan dan senario aplikasinya yang mendalam.

Apakah aplikasi kecerdasan buatan dalam pendidikan?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan berterusan teknologi kecerdasan buatan, ia telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang industri pendidikan dan memainkan peranan penting dalam bidang pendidikan. Pada masa kini, dengan bantuan kecerdasan buatan, persekitaran pembelajaran sekolah menjadi lebih pintar. Bilik darjah pintar, bilik rakaman pintar, perpustakaan pintar, sistem penulisan pintar dan sistem amaran keselamatan kampus semuanya mempunyai prospek aplikasi yang baik. Sebagai contoh, kamera yang dipasang di pintu pagar sekolah boleh mengenal pasti unsur-unsur buruk bilik darjah dilengkapi dengan pen fotoelektrik yang boleh mendigitalkan nota yang ditulis oleh pelajar dan membandingkannya dengan apa yang telah mereka tulis. Senario di atas adalah manifestasi persekitaran pembelajaran yang semakin pintar dan mencerminkan daya tarikan kecerdasan buatan.

Sementara persekitaran pembelajaran menjadi pintar, proses pembelajaran pelajar juga menjadi lebih pintar. Kecerdasan buatan akan menyokong pembelajaran pelajar. Sebagai contoh, data boleh digunakan untuk menerangkan struktur pengetahuan dan struktur keupayaan pelajar, supaya guru lebih memahami status pembelajaran pelajar dan menyediakan sumber pembelajaran yang sesuai mengikut keperluan pelajar. Untuk contoh lain, mengesan situasi bilik darjah anda, memerhati prestasi anda, menganalisis ekspresi anda dan tentukan sama ada anda letih Jika anda terlalu letih, kecekapan pembelajaran anda akan berkurangan. Juga, realiti maya boleh digabungkan dengan kecerdasan buatan untuk menyediakan pelajar dengan persekitaran pembelajaran maya yang dipertingkatkan. Melalui adegan maya, anda serta-merta boleh kembali ke lebih 2,000 tahun yang lalu dan memahami sejarah dan evolusi pada masa itu. Di sini, kecerdasan buatan boleh memberikan sokongan yang baik dan banyak untuk persekitaran pembelajaran dan proses pembelajaran.

Bukan itu sahaja, AI juga boleh membantu guru dalam menilai proses pembelajaran. Kecerdasan buatan boleh menganalisis pengetahuan anda, kebolehan teras, kecergasan fizikal dan keadaan mental, dan merealisasikan penilaian pengetahuan subjek tunggal bagi penilaian pendidikan kepada penilaian komprehensif yang komprehensif. Ia boleh membolehkan kita mengubah daripada satu-satunya penilaian akhir pada masa lalu kepada satu proses penilaian gaya dan boleh dimasukkan ke dalam proses pembelajaran anda untuk menilai kebolehan pelajar. Secara keseluruhannya, penilaian kecerdasan buatan terhadap proses pembelajaran dapat mengurangkan tekanan kerja guru dengan ketara.

Selain itu, kecerdasan buatan memainkan peranan yang besar dalam kerja guru, setaraf dengan pembantu guru. Contohnya, penetapan soalan pintar, penggredan pintar, pemarkahan pintar, tunjuk ajar pintar, pelbagai laporan penilaian dan maklum balas yang diperibadikan untuk pelajar yang berbeza. Guru kami perlu berurusan dengan 40-50 pelajar pada masa yang sama Kerana masa dan tenaga mereka yang terhad, mereka tidak dapat memahami situasi khusus mereka. Menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk memberikan maklum balas yang diperibadikan untuk setiap pelajar berdasarkan masalah yang berbeza, dengan itu mencapai sokongan yang diperibadikan untuk pelajar, dan mencapai matlamat skala dan pemperibadian, inilah yang ingin dicapai oleh Pemodenan Pendidikan China 2035.

Memecah sempadan pendidikan, bagaimana untuk melakukan pendidikan pintar dengan baik?

Baru-baru ini, di Persidangan Pendidikan Digital Dunia yang dianjurkan oleh Kementerian Pendidikan dan Suruhanjaya Kebangsaan China untuk UNESCO, Akademi Sains Pendidikan China secara rasmi mengeluarkan "Buku Biru Pendidikan Pintar China (2022)" dan 2022 China Laporan Indeks Pembangunan Pendidikan Bestari. Di samping mengesahkan nilai kecerdasan buatan, kertas biru ini juga mengemukakan pendapat panduan baharu dari segi konsep teras, seni bina sistem, paradigma pengajaran, kandungan pendidikan, dan tadbir urus pendidikan.

Buku Biru percaya bahawa pendidikan pintar adalah satu bentuk pendidikan baharu dalam era digital, yang berbeza secara kualitatif daripada bentuk pendidikan pada era industri. Pada peringkat konsep, pendidikan pintar akan memperkasakan pembaharuan pendidikan secara menyeluruh melalui pemerkasaan teknologi dan pemacu data, membina ekologi baharu pendidikan dan perhubungan sosial secara sistematik, menyediakan pendidikan yang sesuai untuk setiap pelajar, dan mengubah impian milenium untuk mengajar pelajar. sesuai dengan kebolehan mereka menjadi realiti. Dari segi struktur sistem, pendidikan pintar akan menembusi sempadan pendidikan sekolah, menggalakkan gabungan pelbagai jenis pendidikan, sumber, elemen, dll., dan menggalakkan sistem pendidikan kolaboratif di kalangan sekolah, keluarga dan masyarakat.

Dari segi paradigma pengajaran, pendidikan pintar akan mengintegrasikan ruang fizikal, ruang sosial dan ruang digital, menginovasi senario pendidikan dan pengajaran, menggalakkan integrasi manusia dan kemahiran, memupuk gred silang, merentas kelas, merentas disiplin, dan komuniti pembelajaran merentas masa dan ruang, dan mencapai skala besar Gabungan organik pendidikan dan latihan peribadi. Dari segi kandungan pendidikan, pendidikan pintar mewujudkan peta pengetahuan digital berdasarkan hubungan logik yang sistematik bagi mata pengetahuan, menginovasi kaedah penyampaian kandungan, menjadikan pembelajaran pengalaman yang indah, dan memupuk keupayaan pemikiran aras tinggi pelajar, keupayaan inovasi yang komprehensif, dan pembelajaran sepanjang hayat kebolehan.

Selain itu, pendidikan pintar akan mengambil tadbir urus data sebagai teras dan teknologi kecerdasan digital sebagai pemacu, menggalakkan kejuruteraan semula pengurusan pendidikan dan proses perniagaan secara menyeluruh, dan meningkatkan pemodenan sistem tadbir urus pendidikan dan keupayaan tadbir urus. Secara keseluruhannya, pendidikan pintar mengintegrasikan kecerdasan buatan dan teknologi lain yang berkaitan, berdasarkan realiti peringkat awal pendidikan pintar, dan menyediakan penilaian kuantitatif tahap pembangunan pendidikan pintar di China. Bermula daripada lima aspek ini juga akan menggalakkan pembangunan pendidikan bestari.

Ditulis pada penghujung

Zaman semakin berkembang Pada tahun 2022, China melaksanakan strategi pemformatan pendidikan kebangsaan, membina platform perkhidmatan awam pendidikan pintar negara, dan membina sumber pendidikan dan pengajaran terbesar di dunia. . Ia telah dikunjungi 5.87 bilion kali dan mempunyai pengguna di lebih daripada 200 negara dan wilayah Ia telah memainkan peranan penting dalam menyokong dasar anti-wabak "meneruskan pembelajaran walaupun kelas digantung" dan mengecilkan jurang digital menerajui dalam membuka jalan ke arah pendidikan bestari. Pada masa hadapan, dengan bantuan teknologi baru muncul seperti data besar, kecerdasan buatan dan pengkomputeran awan, pembangunan pendidikan pintar pastinya akan membawa kepada peringkat baharu pembangunan.

Atas ialah kandungan terperinci Menerobos sempadan pendidikan sekolah, apakah potensi kecerdasan buatan dalam industri pendidikan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles