


Untuk melindungi rasa ingin tahu pelajar, Forum Sidang Kemuncak Pendidikan Antarabangsa dalam Era Kepintaran Buatan telah diadakan
Wartawan Berita Nandu Yang Xiaotong Koresponden Liu Zhenzhu Adakah komuniti pendidikan antarabangsa bersedia untuk menghadapi cabaran yang dibawa oleh kecerdasan buatan? Apakah peranan yang harus dimainkan oleh pendidik dan ibu bapa untuk menyediakan pelajar dengan lebih baik untuk pembelajaran dalam era kecerdasan buatan? Pada 21 Mei, Forum Sidang Kemuncak Pendidikan Antarabangsa 2023 dalam Era Kecerdasan Buatan telah diadakan di Sekolah Bahasa Asing Guangzhou, para pendidik dan ibu bapa berkumpul untuk mempromosikan inovasi teori dan penerokaan praktikal pendigitalan pendidikan yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan, dan untuk membantu. pendidikan Pembangunan berkualiti tinggi menyatukan minda.
Era Kepintaran Buatan
Guru perlu membimbing secara aktif semangat pelajar untuk belajar
Wan Qinghua, pengetua umum Sekolah Bahasa Asing Eksperimen Guangzhou dan Sekolah Bahasa Asing Guangzhou, berkata dalam ucapan perasmiannya bahawa pembinaan pemformatan pendidikan negara saya telah memasuki tempoh transformasi digital yang penting Bagaimana kecerdasan buatan boleh memberi pendidikan dan pendidikan lebih Memenuhi keperluan pelajar dan masyarakat adalah perkara yang perlu kita beri perhatian segera. Mengadakan forum sidang kemuncak ini amat penting dalam menggalakkan inovasi teori dan penerokaan praktikal kecerdasan buatan dalam membantu pendigitalan pendidikan, dan dalam membantu pembangunan pendidikan berkualiti tinggi.
Chen Dingding, profesor dan timbalan dekan Sekolah Perhubungan Antarabangsa Universiti Jinan, bermula dari konsep asas dan bidang aplikasi kecerdasan buatan, dan menghuraikan pembangunan AI sebagai konsep teori sehingga ia digunakan secara meluas dalam banyak bidang seperti kursus kehidupan dan penyelidikan saintifik.
Dalam ucapannya, Chen Dingding menegaskan bahawa kecerdasan buatan bukan sahaja dapat menyelesaikan tugas mekanikal dan berulang, tetapi juga boleh melakukan banyak tugas yang memerlukan pemikiran kreatif. Ramai orang bimbang bahawa kecerdasan buatan akan menyebabkan kehilangan berjuta-juta pekerjaan, malah bimbang sama ada manusia akan digantikan oleh kecerdasan buatan. Menurut Chen Dingding, walaupun AI menggantikan beberapa pekerjaan, ini bukanlah perkara yang buruk selagi manusia boleh terus belajar dan bertanya soalan, dan mengikuti trend zaman. "Jika apa yang digantikan adalah kerja yang tidak cekap dan berulang, kami akan dapat membebaskan banyak masa berharga untuk meneroka perkara lain yang lebih bermakna." ”
Kecerdasan buatan adalah manusia yang mencabar dan juga menyediakan peluang yang tepat untuk pendidikan. Chen Dingding mengambil platform AI seperti IBM Watson sebagai contoh dan menekankan peranan AI dalam pembelajaran diperibadikan, komunikasi silang budaya, pengurusan dan penyeliaan pintar, dan pengajaran mata pelajaran. Pada masa yang sama, Chen Dingding turut mengingatkan para pendidik bahawa apabila menggunakan kecerdasan buatan, mereka perlu memberi perhatian kepada potensi risiko dari segi plagiarisme kandungan dan etika Hanya dengan konsisten dengan matlamat dan kepercayaan pengajaran boleh memainkan peranan positifnya dengan lebih baik.
Cai Hong, dekan Sekolah Pendidikan Pelajar Antarabangsa di Universiti Pengajian Asing Guangdong, memberikan analisis mendalam tentang "kebimbangan jangka dekat dan jangka panjang" yang dibawa oleh kecerdasan buatan kepada pendidikan dari peringkat mikro. "Profesi apakah yang harus saya pilih untuk menang dalam persaingan pekerjaan dengan mesin? Apakah jenis pendidikan yang kita perlukan untuk memupuk profesional yang tidak akan digantikan oleh mesin Pada pandangan Cai Hong, kemunculan AI menyeru para pendidik untuk kembali?" pendidikan. Cai Hong menyebut bahawa perkataan "pendidikan" dalam bahasa Latin mengandungi makna "keluar" dan "memimpin", dan makna asalnya ialah "untuk membimbing kebolehan asal dalam fikiran manusia."
Terutama dalam sistem pendidikan antarabangsa yang memfokuskan kepada pemupukan kualiti dan kebolehan pelajar, pembangunan AI telah menekankan peranan dan tanggungjawab guru sebagai "pembimbing". berdakwah dan mengajar' Menyelesaikan keraguan telah berubah menjadi membangkitkan rasa ingin tahu dalaman pelajar, mengajar pelajar berfikir, menemui dan bertanya soalan Ini bukan sahaja untuk meningkatkan keupayaan kanak-kanak untuk melawan dunia luar, tetapi untuk merangsang semangat pelajar untuk kendiri. penerokaan, supaya semua orang boleh Seorang pelajar menjadi dirinya yang unik”
.Fokus pada penanaman kebolehan menyeluruh
Rumah dan sekolah perlu bekerjasama untuk melindungi rasa ingin tahu kanak-kanak
Jika manusia tidak tahu cara bertanya soalan yang berharga, kecerdasan buatan tidak akan dapat memberikan jawapan. Dalam forum meja bulat itu, lima tetamu bukan sahaja membincangkan kandungan pengajaran, kurikulum dan konsep pendidikan antarabangsa dalam era kecerdasan buatan dari sudut pendidik, malah turut berkongsi dengan peserta cara bergaul dengan anak-anak dari perspektif ibu bapa. . , pengalaman dan pemahaman memupuk kebolehan menyeluruh kanak-kanak.
Di forum meja bulat, kebanyakan tetamu menekankan bahawa era kecerdasan buatan memerlukan sekolah untuk memupuk bakat dengan kebolehsuaian dan mengubah keupayaan tindak balas. Ke Xiaoling, timbalan dekan Kolej Antarabangsa Universiti Pengajian Asing Guangdong, berkata dengan gembira bahawa semasa lawatan ke pelbagai sekolah, beliau mengetahui bahawa sekolah menengah rendah dan sekolah menengah sekarang telah berubah daripada pembelajaran pengetahuan tulen kepada kualiti subjek yang komprehensif, komunikasi dan penyelarasan, kepimpinan, dsb. Pembangunan "kemahiran insaniah" lain. Ke Xiaoling juga menunjukkan hasil pembelajaran anak-anaknya dalam kursus Seni Visual IB, “Semasa anak-anak saya mempelajari kursus ini, saya mendapati bahawa pembelajaran berdasarkan minat peribadi bukan sahaja dapat melindungi rasa ingin tahu kanak-kanak daripada Kanak-kanak boleh lebih terlibat dan fokus pada satu perkara, malah mencapai keadaan 'aliran'."
Peng Zhenzhu, pengetua eksekutif Sekolah Bahasa Asing Guangzhou, turut bersetuju dengan perkara ini. Beliau menambah bahawa tiga mata pelajaran EE (Esai Lanjutan), CAS (Kreativiti, Tindakan, Perkhidmatan) dan TOK (Teori Pengetahuan) yang ditawarkan di sini. Peringkat sekolah menengah IB ialah: Elemen teras direka bentuk untuk menggalakkan pelajar berfikir secara bebas, membangunkan kemahiran penyelidikan dan menulis pelajar, dan mengembangkan rasa ingin tahu, pemikiran kritis dan kemahiran analitikal untuk meletakkan asas bagi pengajian dan kerjaya universiti masa depan. CAS membantu pelajar membangunkan kemahiran kepimpinan, tanggungjawab sosial dan semangat kerja berpasukan. Peng Zhuzhen menambah bahawa sekolah harus mewujudkan persekitaran percubaan dan kesilapan untuk membolehkan pelajar meneroka diri mereka sendiri, sekali gus memupuk semangat dan rasa ingin tahu untuk belajar. Kemunculan teknologi seperti AI telah memberi penekanan yang lebih besar kepada keupayaan orang ramai untuk melihat dan mengalami dunia sebenar. "Manusia tidak boleh hidup di alam maya selama-lamanya, apatah lagi kehilangan pautan ke dunia nyata. Dengan kemunculan era kecerdasan buatan, guru perlu memberi lebih perhatian untuk memupuk kebolehan estetik, kecerdasan emosi, komunikasi silang budaya pelajar. dan kemahiran manusia lain yang unik."
Cai Zhonghan, pengurus besar Guangdong Mingrui (Group) Co., Ltd., turut membincangkan konsep dan perbezaan antara pendidikan berorientasikan peperiksaan dan pendidikan berorientasikan kualiti dari perspektif ibu bapa. Beliau percaya dalam era kecerdasan buatan, trend pembangunan dunia, teknologi dan pengetahuan dikemas kini pada bila-bila masa, dan ibu bapa harus sentiasa mempunyai minda untuk belajar dan memperkayakan diri untuk membimbing pertumbuhan anak-anak mereka.
Chen Dingding menyebut ketika memilih sekolah untuk anak-anaknya, beliau turut mementingkan suasana sekolah yang menyeluruh. Beliau percaya bahawa perwatakan kanak-kanak perlu dipupuk di sekolah Oleh itu, selain "mengajar", guru juga mesti memikul tanggungjawab "mendidik" dan memainkan peranan positif dalam membimbing literasi kanak-kanak secara keseluruhan melalui pendidikan.
Peng Zhenzhu berkata dalam ucapan penutupnya bahawa forum sidang kemuncak ini bukan sahaja perbincangan mendalam tentang pendidikan antarabangsa dalam era kecerdasan buatan, tetapi juga memberikan dorongan penting untuk inovasi dan pembangunan pendidikan antarabangsa. Sekolah Bahasa Asing Guangzhou akan mengambil kesempatan daripada forum sidang kemuncak ini untuk mengukuhkan pertukaran dan kerjasama dengan orang ramai dari semua lapisan masyarakat. ”
Gambar: Foto disediakan oleh wartawan
Atas ialah kandungan terperinci Untuk melindungi rasa ingin tahu pelajar, Forum Sidang Kemuncak Pendidikan Antarabangsa dalam Era Kepintaran Buatan telah diadakan. 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
