


Apabila kecerdasan buatan memasuki bilik darjah, apakah perubahan yang akan berlaku kepada proses pengajaran?
Dengan penerapan teknologi kecerdasan buatan, kandungan kursus, kaedah pengajaran dan hubungan guru-pelajar semuanya berubah. Penggunaan kecerdasan buatan dapat merealisasikan sistem pengajaran yang lebih terbuka dan fleksibel dan menggalakkan integrasi sistematik kecerdasan buatan dan pendidikan dan pengajaran Apabila kecerdasan buatan disepadukan ke dalam model pengajaran dan fokus model pengajaran beralih kepada fokus kepada "orang". sendiri, era baru pengajaran pintar juga akan bermula.
Teknologi kecerdasan buatan secara beransur-ansur dipromosikan kepada kanak-kanak dan golongan muda. Era baharu telah mengemukakan tuntutan baharu untuk mengajar dan mendidik manusia, iaitu bagaimana mengubah daripada berpusatkan guru kepada berpusatkan pelajar bagaimana menggunakan teknologi baharu seperti Internet dan kecerdasan buatan untuk merealisasikan model pengajaran pintar; interaksi manusia-komputer. Kecerdasan buatan memberikan pendidikan fungsi baharu dan memenuhi keperluan pembelajaran diperibadikan dalam era data besar.
Ajar pelajar mengikut kebolehan mereka dan menggalakkan pembelajaran diperibadikan
Dalam pengajaran bilik darjah tradisional, guru adalah pihak berkuasa mutlak, dan peruntukan sumber pengajaran adalah berdasarkan kawalan guru. Pengajaran bilik darjah ialah kaedah komunikasi di mana guru memperuntukkan sumber pendidikan yang sesuai dan kemudian mewujudkannya melalui interaksi antara guru dan pelajar. Oleh kerana tenaga peribadi yang terhad, untuk memudahkan pengurusan, guru secara tidak sedar akan melabelkan pelajar dengan label identiti yang sepadan, walaupun ia tidak subjektif, dan pengajaran bilik darjah akan melengkapkan penyerapan pengetahuan secara mekanikal. Kemunculan kecerdasan buatan boleh melegakan tekanan guru, memberi lebih perhatian kepada pelajar sendiri, dan menggalakkan pembelajaran peribadi pelajar.
Dengan adanya intervensi kecerdasan buatan, masalah guru pada masa dahulu tidak dapat memberi perhatian kepada setiap murid dan mengajar murid mengikut kebolehan mereka akan dapat diselesaikan dengan mudah. Teknologi kecerdasan buatan boleh merekod dan menganalisis setiap status pembelajaran pelajar secara serentak, dan menggariskan potret pelajar secara menyeluruh. Berdasarkan analisis data besar, status akademik pelajar didiagnos dan dianalisis untuk mengetahui kelemahan pembelajaran pelajar dan membetulkannya tepat pada masanya Pada masa yang sama, tabiat pembelajaran pelajar yang baik dapat ditemui dan dipromosikan kepada pelajar yang sesuai kaedah pembelajaran jenis ini melalui analisis data. Kecerdasan buatan digunakan untuk membentuk kaedah pembelajaran yang diperibadikan untuk pelajar, dan ia benar-benar mungkin untuk menggunakan orang untuk mengesyorkan soalan, supaya pelajar hanya boleh mempelajari perkara yang perlu mereka pelajari dan melakukan hanya soalan yang sepatutnya mereka lakukan, dan menamatkan menjawab buta dan amalan tidak berkesan.
Kesaksamaan dalam sumber pendidikan
Pengajaran bilik darjah tradisional sentiasa menghadapi perbezaan dalam kualiti pengajaran yang disebabkan oleh faktor yang tidak menguntungkan seperti kekangan masa dan ruang. Dari segi faktor masa, dalam proses pengajaran bilik darjah secara tradisional, masa interaksi antara guru dan pelajar kurang dan masa perbincangan di kalangan pelajar dari segi faktor ruang, struktur ruang kelas tradisional adalah tetap , pelajar perlu memberi perhatian antara satu sama lain di dalam kelas Kekuatan dan keupayaan untuk menerima pengetahuan pasti akan terjejas.
Kemunculan kecerdasan buatan telah memecahkan had masa dan ruang pengajaran bilik darjah tradisional, membolehkan pelajar belajar pada bila-bila masa dan di mana-mana, menghapuskan faktor seperti mengurangkan perhatian bilik darjah akibat tempat duduk. Dalam persekitaran kecerdasan buatan, pelajar boleh menggunakan VR dan cara teknikal lain untuk memerhati dan mengalami proses pembelahan nuklear, struktur dalaman enjin, dan aplikasi teknologi bioperubatan dalam dunia maya, yang sukar dicapai dalam pengajaran bilik darjah tradisional. . Persekitaran kecerdasan buatan boleh melibatkan pelajar dalam situasi pengajaran berasaskan senario dan memberi pelajar pengalaman peribadi yang lebih intuitif dan sebenar dengan gambar holografik dan dinamik. Ini boleh, pada tahap tertentu, membantu pelajar mengubah perkembangan tidak seimbang mereka yang disebabkan oleh perbezaan dalam gaya kognitif, imaginasi dan faktor lain.
Penambahbaikan kaedah pengajaran
Dalam pengajaran bilik darjah tradisional, guru sibuk dengan pelbagai urusan seperti menyediakan bahan pengajaran, menulis rancangan pengajaran, mengurus bilik darjah, membetulkan kerja rumah dan sebagainya yang membuat penilaian mereka. pelajar sahaja Ia hanya tertumpu kepada peperiksaan rizab ilmu pelajar yang kurang komprehensif dan saintifik. Dalam konteks era kecerdasan buatan, teknologi kecerdasan buatan telah menguasai sejumlah besar maklumat dan pengetahuan serta boleh membantu orang ramai menyelesaikan beberapa masalah. Dengan kematangan pengecaman pertuturan, teknologi pemprosesan imej, dan teknologi AR/VR, interaksi manusia-komputer telah menjadi lebih harmoni dan inklusif Beberapa tugas yang mahir dan berulang-ulang guru tradisional telah digantikan dengan robot kecerdasan buatan lebih menumpukan kepada pengajaran bilik darjah itu sendiri dan menambah baik kaedah pengajaran sedia ada.
Kecerdasan buatan membantu mengubah interaksi guru-murid berasaskan wacana tradisional kepada interaksi berasaskan adegan. Dalam pengajaran bilik darjah, guru boleh menggunakan AR/VR dan cara teknikal lain untuk mereka bentuk dan menghasilkan adegan pengajaran tiga dimensi dan holografik untuk dihayati dan dipelajari oleh pelajar. Kecerdasan buatan menukarkan pengetahuan dan teks statik dalam buku teks kepada teks digital melalui fungsi pengecaman pertuturan dan imej, dan menyampaikannya kepada pelajar melalui pelbagai kaedah digital Dalam proses itu, pelajar boleh memperoleh pengalaman berbilang dimensi seperti visual dan pendengaran, mengubah kebosanan pengetahuan ke dalam Ia adalah paparan seperti pemandangan yang jelas.
Penilaian pengajaran saintifik
Bilik darjah ialah medan di mana pelajar mempelajari ilmu, yang bersesuaian dengan semua aspek proses pengajaran guru, pembelajaran pelajar bermula dari pemahaman awal ilmu hingga ke kecekapan pengetahuan. Ia adalah satu proses aplikasi dan pemahaman dan kemudian membuat inferens. Proses ini bukan sahaja merangkumi pembelajaran dan pemantapan pengetahuan buku teks, tetapi juga melibatkan perubahan dalam kognisi, emosi dan aspek-aspek lain pelajar semasa proses pembelajaran. Oleh itu, pelajar harus dinilai berdasarkan lebih daripada pengetahuan.
Dalam pengajaran bilik darjah, pengenalan kecerdasan buatan boleh membuat penilaian saintifik bagi semua aspek pengajaran bilik darjah. Situasi pengajaran bilik darjah berbeza secara meluas, situasi pelajar sangat berbeza tetapi juga sedikit, dan kekuatan dan kelemahan mereka juga tidak konsisten. Pada masa lalu, perkembangan emosi pelajar, tanggungjawab, keupayaan pemikiran logik dan aspek pembangunan lain telah diabaikan, tetapi aplikasi analisis data kecerdasan buatan, pengiktirafan pertuturan dan imej serta aplikasi teknikal lain dapat menilai dengan tepat pembezaan "pengajaran dan pembelajaran. ". Sebagai contoh, sistem penyeliaan guru sekolah dalam talian bergantung pada penyepaduan teknologi pengecaman pertuturan dan pengecaman ekspresi untuk menilai prestasi pengajaran guru melalui dimensi seperti pertalian dan kejelasan prestasi bilik darjah guru. (Disusun oleh Yao Kunsen)
Atas ialah kandungan terperinci Apabila kecerdasan buatan memasuki bilik darjah, apakah perubahan yang akan berlaku kepada proses pengajaran?. 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

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

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

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

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

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
