


Bidang pendidikan membawa perubahan: Kebangkitan kecerdasan buatan akan menghapuskan guru tradisional dan kaedah pembelajaran
Perkembangan pesat kecerdasan buatan membimbangkan. Walaupun kecerdasan buatan memberikan kita kemudahan dalam kehidupan, ia telah mencipta banyak pekerjaan baharu dan juga menimbulkan ancaman kepada banyak pekerjaan.
Pendidikan adalah pautan yang tidak boleh dielakkan dan tidak boleh hilang. Perkembangan kecerdasan buatan juga telah memberi kesan kepada bidang pendidikan. Pada masa hadapan, baik kewujudan guru mahupun corak pembelajaran murid akan diubah oleh kecerdasan buatan.
Pembangunan masyarakat berkait rapat dengan pendidikan Perkara pertama yang perlu dihapuskan ialah kaedah pembelajaran lama
.Setiap generasi ada kaedah pembelajarannya sendiri Ternyata ada sedikit ilmu yang boleh dipelajari Guru boleh membantu pelajar belajar , dan mereka boleh menyiapkan kerja rumah, pembetulan dan lain-lain tugasan di sekolah dengan mudah.
Kemudian, semakin banyak mata ilmu, dan guru tidak dapat menghabiskannya dalam waktu mengajar biasa , dan pelajar mula tidak membuat kerja rumah di sekolah. Kemudian, selepas saya pulang ke rumah, saya terpaksa membuat pratonton kursus keesokan harinya untuk mengikuti perkembangan pengajaran.
Pada masa kini, mata pengetahuan sentiasa dikemas kini, dan tekanan pembelajaran semakin meningkat. Pembelajaran mesti lebih diperibadikan dan mempunyai kaedah yang lebih mudah untuk menyelesaikan tugas pembelajaran dengan lebih baik.
Jurucakap Kementerian Pendidikan berkata bahawa pelajar kini mesti mempelajari pembelajaran penyesuaian peribadi. Dalam erti kata lain, anda tidak boleh belajar dengan cara lama Anda mesti mempunyai rentak anda sendiri dan mencari kaedah dan hala tuju yang sesuai dengan anda.
Sebagai contoh, sesetengah pelajar sentiasa mendapat markah 95 atau 93 dalam peperiksaan. Nampaknya saya belajar dengan baik, tetapi saya tidak selalu dapat markah penuh dalam peperiksaan Ini membuktikan bahawa terdapat perkara yang sangat halus dalam kajian sebelum ini, yang saya tidak belajar dengan baik, atau kajian itu tidak cukup kuat.
Bagaimana untuk mencari titik ini? Sukar untuk pelajar mencari mereka, sukar untuk mencari guru, dan ibu bapa pun tidak tahu. Tetapi kecerdasan buatan boleh, dan kecerdasan buatan paling maju di negara kita yang membantu pembelajaran, boleh menjadi lebih besar.
Pengiraan data besar komputer adalah sangat besar, dan kesilapan boleh dikenal pasti melalui latihan pelajar . Melalui analisis data besar, kita boleh mengetahui mata pengetahuan yang grednya tidak diingati, dan kemudian menjalankan pembelajaran dan latihan yang disasarkan.
Kalau tak pandai berbahasa Inggeris, ada model besar dengan AI, jadi boleh berlatih bercakap secara bersemuka. Pembantu pembelajaran kecerdasan buatan, dsb., adalah semua alatan baharu untuk pelajar belajar.
Perkara yang kelihatan jauh dari kita ini sebenarnya telah berkembang selama beberapa tahun dan kini sangat matang. Hanya dalam tempoh enam bulan selepas wabak itu, ia mempunyai momentum untuk mengubah rentak pendidikan selama 200 tahun.
Di bawah model baharu ini, jika ibu bapa boleh memimpin dalam mempelajari cara menggunakan kecerdasan buatan untuk terus meningkatkan gred anak-anak mereka dan mengajar kerja rumah mereka, ia akan menjadi kerja yang mudah.
Ini bukan khabar angin yang tidak berasas ialah data yang berkaitan yang boleh dilihat dalam laporan Google tentang arah aliran pendidikan masa hadapan #Kecerdasan buatan secara beransur-ansur boleh mengubah pendidikan maju lebih baik. Jika anda stabil, anda tidak akan ditinggalkan.
Di pameran kecerdasan buatan, kami melihat keupayaan pembelajarannya. Menulis rancangan pengajaran tidak menjadi masalah Walaupun agak awal untuk mengatakan bahawa kecerdasan buatan boleh menggantikan guru sepenuhnya, ia hanya menunggu masa.
Beberapa tugas pengajaran paling asas pada masa hadapan pasti akan digantikan dengan kecerdasan buatan. Guru yang hanya tahu mengajar berada dalam bahaya Berbanding dengan kecerdasan buatan, kelebihan terbesar guru ialah mereka boleh berkomunikasi dengan lebih baik dengan pelajar.
Keupayaan pembelajaran dan kecekapan kerja mesin tidak dapat dibandingkan dengan kita . Tetapi emosi dan interaksi manusia tidak boleh digantikan oleh mesin. Jika guru ingin bekerja dengan lebih baik pada masa hadapan, adalah penting untuk belajar membaca fikiran pelajar.
Pendidikan intelektual dan persahabatan di jalan menuju pertumbuhan, ini adalah hala tuju pembangunan umum guru pada masa hadapan. Anda mesti mempunyai rasa krisis. Kecerdasan buatan berkembang dengan sangat cepat dan sedang dikemas kini dengan sangat cepat.
Dalam model pendidikan yang dikemas kini, mengikuti perkembangan dan menerima perubahan serta inovasi adalah kuncinya
Bukan sekadar kecerdasan buatan. Perkembangan banyak teknologi memberi kesan kepada sektor pendidikan. Adalah tidak dinasihatkan untuk berpuas hati dengan kejayaan kita. Apa yang perlu kita lakukan ialah mengalu-alukan perubahan ini secara aktif dalam premis pendidikan.
Hanya dengan perubahan dalam pembangunan sosial, pendidikan boleh menjadi lebih bermakna. Sama ada model pengajaran guru atau model pembelajaran pelajar, terdapat keperluan mendesak untuk berubah Hala tuju pembangunan masa depan juga mesti menggabungkan perubahan sosial dan membuat perancangan yang lebih lengkap.
Menggunakan perubahan dalam teknologi, kami boleh membantu pelajar belajar dengan lebih pantas dan lebih baik. Dalam era perubahan yang begitu pesat, seseorang boleh menggunakan kaedah lama dan belajar sedikit demi sedikit, dan seseorang boleh dengan cepat menyaring kekurangan dan memperbaikinya secepat mungkin, jurang itu akan muncul.
Pilihan pelajar dalam industri dan jurusan pada masa hadapan. Anda juga perlu belajar cara membuat saringan Beberapa jurusan pasti akan disingkirkan di tengah-tengah perubahan berterusan dalam pendidikan.
Jangan takut dengan perubahan teknologi. Bukan bala, mereka yang diganti adalah mereka yang tidak mahu berubah. Mereka yang tahu menyesuaikan diri sedang berdiri di barisan hadapan dan menjadi tuan di era baharu.
Topik hari ini: Apakah pendapat anda tentang perkara ini?
(Gambar-gambar semuanya dari Internet, jika terdapat sebarang pelanggaran, sila hubungi kami untuk memadamnya)
Atas ialah kandungan terperinci Bidang pendidikan membawa perubahan: Kebangkitan kecerdasan buatan akan menghapuskan guru tradisional dan kaedah pembelajaran. 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

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

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 |. 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 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
