


Senario Aplikasi 1 Kepintaran Buatan dalam Industri Pendidikan: Gambaran Keseluruhan
Kecerdasan Buatan (AI) ialah salah satu bidang teknikal yang paling hangat pada masa kini dan salah satu trend pembangunan masa hadapan. Kecerdasan buatan boleh digunakan dalam pelbagai bidang, termasuk perubatan, kewangan, pengangkutan, pertanian, dll. Antaranya, aplikasi kecerdasan buatan dalam industri pendidikan juga telah menarik perhatian ramai. Artikel ini akan memperkenalkan konsep, senario aplikasi, kelebihan dan cabaran kecerdasan buatan dalam pendidikan.
1. Konsep kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan
Dalam bidang pendidikan, teknologi kecerdasan buatan mempunyai prospek aplikasi yang luas. Melalui teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, kecerdasan buatan dapat merealisasikan interaksi bahasa semula jadi dan analisis teks dengan pelajar dan guru, dengan itu lebih memahami keperluan dan maklum balas pelajar dan guru, serta menyediakan perkhidmatan tunjuk ajar dan penilaian yang lebih pintar. Melalui teknologi pembelajaran mesin, kecerdasan buatan boleh menganalisis tingkah laku pembelajaran dan tabiat pembelajaran pelajar, menjana pelan pembelajaran dan cadangan kursus yang diperibadikan secara automatik serta meningkatkan kesan pembelajaran dan minat pembelajaran pelajar. Melalui teknologi perlombongan data, kecerdasan buatan boleh menganalisis tingkah laku dan hasil pembelajaran pelajar, menyediakan guru dengan kaedah pengurusan dan penilaian pengajaran yang lebih bijak dan cekap, seterusnya menggalakkan peningkatan kualiti pengajaran dan seterusnya mengoptimumkan pengurusan pendidikan.
Selain itu, teknologi kecerdasan buatan juga boleh digunakan pada realiti maya, realiti tambahan, pengajaran gamified, dsb., untuk menyediakan pelajar pengalaman pembelajaran dan kaedah pengajaran yang lebih kaya, jelas dan menarik. Pada masa yang sama, teknologi kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk pengurusan pintar dan perkongsian sumber pendidikan, dengan itu menggalakkan pengagihan yang adil dan penggunaan sumber pendidikan yang cekap dan mencapai pembangunan pendidikan yang mampan.
2. Senario aplikasi kecerdasan buatan dalam pendidikan
1 Sistem pendidikan pintar
Sistem pendidikan pintar adalah platform pendidikan dalam talian berdasarkan teknologi kecerdasan buatan yang boleh mencapai pemperibadian. Pengajaran, pengajaran penyesuaian, penilaian pintar dan fungsi lain. Pelajar boleh memilih kandungan dan kaedah pembelajaran berdasarkan minat dan kebolehan mereka sendiri Sistem ini boleh menyesuaikan strategi dan kandungan pengajaran berdasarkan situasi pembelajaran dan maklum balas pelajar, dan menyediakan perkhidmatan pembelajaran yang diperibadikan. Sistem pendidikan pintar boleh merealisasikan perkongsian sumber pengajaran dan pemindahan pengetahuan, dan meningkatkan kecekapan dan kualiti pengajaran.
2. Robot tunjuk ajar pintar
Robot tunjuk ajar pintar ialah alat bantuan pendidikan berasaskan teknologi kecerdasan buatan yang boleh menyediakan tunjuk ajar dalam talian, menjawab soalan, bimbingan belajar dan perkhidmatan lain. Robot tunjuk ajar pintar boleh menyediakan perkhidmatan tunjuk ajar diperibadikan berdasarkan situasi pembelajaran pelajar dan keperluan untuk membantu pelajar menyelesaikan masalah pembelajaran dan kekeliruan. Robot tunjuk ajar pintar boleh merealisasikan perkongsian sumber pendidikan dan perkhidmatan pintar, dan meningkatkan kualiti dan kecekapan pengajaran.
3. Reka bentuk kursus pintar
Reka bentuk kursus pintar ialah alat reka bentuk pengajaran berasaskan teknologi kecerdasan buatan yang secara automatik boleh mereka bentuk kandungan kursus dan strategi pengajaran berdasarkan keadaan dan keperluan pembelajaran pelajar, dan menyediakan Perkhidmatan pembelajaran peribadi. Reka bentuk kursus pintar boleh melaraskan kandungan kursus dan strategi pengajaran secara automatik berdasarkan data pembelajaran dan maklum balas pelajar, meningkatkan kecekapan dan kualiti pengajaran.
4. Sistem penilaian pintar
Sistem penilaian pintar ialah alat penilaian pendidikan berdasarkan teknologi kecerdasan buatan, yang boleh merealisasikan penilaian automatik, penilaian penyesuaian, penilaian peribadi dan fungsi lain. Sistem penilaian pintar secara automatik boleh menilai tahap dan kebolehan pembelajaran pelajar berdasarkan data dan prestasi pembelajaran mereka, serta menyediakan cadangan dan maklum balas pembelajaran yang disasarkan. Sistem penilaian pintar boleh memantau dan meningkatkan kualiti pendidikan serta menggalakkan perubahan dan inovasi pendidikan.
5. Alat bantu guru pintar
Alat bantu guru pintar ialah alat bantu mengajar berasaskan teknologi kecerdasan buatan yang boleh membantu guru meningkatkan kecekapan dan kualiti pengajaran. Alat bantuan guru pintar boleh memberikan cadangan dan maklum balas pengajaran berdasarkan data dan prestasi pembelajaran pelajar, membantu guru menyesuaikan strategi dan kandungan pengajaran. Alat bantu guru pintar boleh merealisasikan perkongsian sumber pengajaran dan perkhidmatan pintar, dan menggalakkan perubahan dan inovasi pendidikan.
3. Kelebihan kecerdasan buatan dalam pendidikan
1 Pendidikan peribadi
Kecerdasan buatan boleh menyediakan perkhidmatan pendidikan yang diperibadikan berdasarkan data pembelajaran dan prestasi pelajar. Pendidikan peribadi boleh mereka bentuk kandungan dan kaedah pembelajaran yang sesuai mengikut minat dan kebolehan pelajar, dan meningkatkan kesan dan kualiti pembelajaran.
2. Perkongsian sumber pendidikan
Kecerdasan buatan dapat merealisasikan perkongsian dan penyampaian sumber pendidikan serta meningkatkan kecekapan dan kualiti pengajaran. Perkongsian sumber pendidikan membolehkan pelajar dan guru berkongsi sumber dan pengetahuan pengajaran bersama-sama, menggalakkan perubahan dan inovasi pendidikan.
3. Peningkatan kecekapan pengajaran
Kecerdasan buatan boleh mengautomasikan dan meminda proses pengajaran serta meningkatkan kecekapan dan kualiti pengajaran. Kecekapan pengajaran yang lebih baik boleh menggunakan dan mengurus sumber pendidikan dengan lebih baik dan menyediakan pelajar pengalaman dan perkhidmatan pembelajaran yang lebih baik.
4. Peningkatan kualiti pengajaran
Kecerdasan buatan boleh memberikan cadangan pembelajaran dan maklum balas yang disasarkan berdasarkan data dan prestasi pembelajaran pelajar, meningkatkan kualiti dan kesan pengajaran. Meningkatkan kualiti pengajaran boleh membolehkan pelajar memperoleh pengalaman dan keputusan pembelajaran yang lebih baik, dan meningkatkan motivasi dan semangat belajar pelajar.
5. Pemantauan dan penambahbaikan kualiti pendidikan
Kecerdasan buatan dapat merealisasikan pemantauan dan peningkatan kualiti pendidikan serta meningkatkan kualiti dan kesan pendidikan. Pemantauan dan penambahbaikan kualiti pendidikan boleh membolehkan institusi pendidikan dan guru mengikuti perkembangan status dan prestasi pembelajaran pelajar, menemui dan menyelesaikan masalah dalam pengajaran, dan menggalakkan perubahan dan inovasi pendidikan.
4. Cabaran aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan
Walaupun kecerdasan buatan mempunyai banyak kelebihan dan senario aplikasi dalam bidang pendidikan, terdapat juga beberapa cabaran dan kesukaran.
1. Isu privasi dan keselamatan
Kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar data dan maklumat pembelajaran, dan data ini selalunya melibatkan privasi dan maklumat peribadi pelajar. Oleh itu, apabila kecerdasan buatan diterapkan dalam bidang pendidikan, privasi dan keselamatan maklumat pelajar perlu dijamin.
2. Isu kualiti data
Pembelajaran dan ramalan kecerdasan buatan bergantung pada sejumlah besar data, tetapi kualiti dan keaslian data ini juga telah menjadi isu penting. Kualiti data pendidikan secara langsung akan mempengaruhi kesan aplikasi dan hasil kecerdasan buatan.
3. Isu infrastruktur
Kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar sumber pengkomputeran dan penyimpanan, dan sumber ini mungkin tidak mampu dimiliki oleh banyak institusi pendidikan. Oleh itu, membina infrastruktur yang sesuai untuk aplikasi AI juga merupakan satu cabaran.
4. Perubahan pendidikan dan isu budaya
Aplikasi kecerdasan buatan memerlukan sokongan dan kerjasama institusi pendidikan dan pendidik. Perubahan pendidikan dan isu budaya merupakan kesukaran penting yang perlu diatasi apabila menggunakan kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan.
5. Kesimpulan
Sebagai teknologi termaju, kecerdasan buatan telah membawa banyak peluang dan cabaran baharu kepada bidang pendidikan. Pada masa hadapan, apabila teknologi kecerdasan buatan terus berkembang dan matang, aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan akan menjadi lebih meluas dan mendalam. Kami menantikan masa depan dan melihat teknologi kecerdasan buatan memainkan peranan yang lebih besar dalam bidang pendidikan dan memberikan sumbangan yang lebih besar kepada pembaharuan dan inovasi pendidikan.
Atas ialah kandungan terperinci Senario Aplikasi 1 Kepintaran Buatan dalam Industri Pendidikan: Gambaran Keseluruhan. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

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

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

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
