Daripada VR kepada AI: Teknologi transformatif dalam edtech
Dalam dunia pendidikan moden yang dinamik, teknologi pendidikan (Edtech) memainkan peranan penting dalam membentuk pengalaman pembelajaran secara aktif. Ia adalah kedua-dua mengubah kaedah pengajaran dan meningkatkan hasil pelajar melalui aplikasi sistematik proses dan sumber teknologi. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyepaduan teknologi seperti realiti maya (VR) dan kecerdasan buatan (AI) telah membantu pelajar memperoleh pengalaman pembelajaran yang lebih diperibadikan dan menarik. Selain itu, ia menyediakan alat inovatif kepada pendidik untuk meningkatkan keberkesanan kaedah pengajaran mereka. Pakar industri percaya bahawa pembelajaran dipacu AI akan bermula pada 2023 dan menjejaki jejak pada 2024. Tahun ini dijangka menjadi era keemasan peningkatan kemahiran kolektif, membolehkan para pendidik untuk memanfaatkan potensi penuh kecerdasan buatan dengan lebih berkesan.
Merevolusikan pendidikan melalui pengalaman pembelajaran yang diperibadikan dan mendalam
Realiti maya dan kecerdasan buatan membawa banyak faedah dan merevolusikan sistem pendidikan. VR menempatkan pelajar dalam persekitaran tiga dimensi interaktif yang melangkaui sempadan tradisional dan menampung pelbagai kaedah pembelajaran. Selain itu, AI menggunakan algoritma untuk menilai pangkalan data yang besar, membolehkan pemperibadian kandungan pendidikan berdasarkan corak dan pilihan pembelajaran individu. Mereka bekerjasama untuk mencipta sinergi, dengan AI meningkatkan pengalaman VR melalui maklum balas masa nyata, laluan pembelajaran adaptif dan ramalan yang diperibadikan. Gabungan ini merevolusikan landskap pendidikan dengan menyediakan peluang pembelajaran yang menarik, boleh disesuaikan dan bersambung secara global yang mengatasi kaedah pendidikan tradisional.
Membuka masa depan pendidikan
Selain meningkatkan pembelajaran dan penglibatan pelajar, integrasi ini menawarkan pelbagai faedah. Pengalaman pembelajaran yang diperibadikan memenuhi keperluan individu, menghasilkan perjalanan pendidikan yang lebih berkesan dan cekap. Penilaian penyesuaian berpandukan algoritma kecerdasan buatan mencerminkan dengan tepat perkembangan setiap pelajar dengan mencipta laluan pembelajaran yang menyokong dan diperibadikan. Automasi pentadbiran mengukuhkan ekosistem pendidikan dengan mengautomasikan tugas rutin, membolehkan pendidik menumpukan lebih banyak masa untuk pengajaran yang berkesan. Realiti maya dalam pendidikan membolehkan pelajar belajar dari mana-mana sahaja di dunia, menjadikan pembelajaran lebih menarik dan boleh disesuaikan. Automasi pentadbiran dengan itu mengukuhkan ekosistem pendidikan dengan mengautomasikan tugas rutin, membolehkan pendidik menumpukan lebih banyak masa kepada pengajaran yang berkesan. Teknologi realiti maya dalam pendidikan membolehkan pelajar belajar dari mana-mana sahaja di dunia, menjadikan pembelajaran lebih menarik dan boleh disesuaikan.
Cabaran
Sambil mengiktiraf faedah mengintegrasikan realiti maya dan kecerdasan buatan ke dalam pendidikan, terdapat juga keperluan untuk menangani cabaran dan kebimbangan yang berkaitan dengannya. Keterjangkauan nampaknya menjadi penghalang yang ketara, dan perancangan kewangan yang teliti diperlukan untuk menjadikan teknologi ini tersedia kepada khalayak yang lebih luas. Untuk memastikan kemasukan, jurang digital mesti ditangani, terutamanya dalam komuniti yang mempunyai akses terhad kepada teknologi. Pertimbangan etika seperti privasi data dan kecenderungan algoritma memerlukan rangka kerja yang kukuh untuk membimbing pembangunan. Penyepaduan teknologi AI dalam pendidikan boleh dipertingkatkan melalui pendekatan sistematik yang mempertimbangkan penyepaduan keberkesanan kos, kebolehcapaian dan implikasi etika.
Trend Masa Depan
Menurut Pasaran dan Pasaran, masa depan teknologi pendidikan ditandai dengan pertumbuhan yang dinamik, dan nilainya diramalkan mencecah AS$125.3 bilion menjelang 2027, dengan kadar pertumbuhan tahunan kompaun kira-kira 13.4%. Ramalan ini menunjukkan pengaruh teknologi yang semakin meningkat dalam membentuk landskap pendidikan. Teknologi pendidikan dijangka menerima pakai secara meluas kecerdasan buatan untuk mencapai pengalaman pembelajaran yang diperibadikan, dan penggabungan teknologi realiti maya akan meningkatkan kandungan pendidikan pengalaman dan pembangunan berterusan bilik pendidikan pintar untuk menyesuaikan diri dengan trend yang semakin meningkat dalam pembelajaran dalam talian dan jarak jauh yang dipacu oleh kemajuan teknologi Ia akan merevolusikan pendidikan, menjadikannya lebih mudah disesuaikan, mudah diakses dan responsif kepada pelbagai keperluan pelajar. Didorong oleh kemajuan teknologi, pembangunan pendidikan sudah pasti memerlukan perubahan lengkap dalam konotasi dan keupayaannya untuk bertindak balas kepada pelbagai keperluan pelajar untuk lebih menyesuaikan diri dengan kepelbagaian pelajar dan bertindak balas terhadap keperluan pembelajaran yang berkembang.
Kepintaran buatan dan teknologi realiti maya mempunyai kuasa untuk mengubah dunia pendidikan. Kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran penyesuaiannya menyediakan perjalanan pendidikan yang disesuaikan yang mengoptimumkan proses pembelajaran berdasarkan keperluan individu. Realiti maya, sebaliknya, melibatkan pelajar dalam persekitaran tiga dimensi interaktif, membolehkan mereka belajar melalui pengalaman dan memecahkan halangan lama. Gabungan kecerdasan buatan dan realiti maya boleh membawa era baharu inovasi dan keberkesanan pendidikan, menjadikan pendidikan lebih menarik, mudah dan diperibadikan untuk memenuhi pelbagai keperluan pelajar.
Atas ialah kandungan terperinci Daripada VR kepada AI: Teknologi transformatif dalam edtech. 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

Acara Meta Connect 2024 ditetapkan pada 25 hingga 26 September, dan dalam acara ini, syarikat itu dijangka memperkenalkan set kepala realiti maya mampu milik baharu. Dikhabarkan sebagai Meta Quest 3S, set kepala VR nampaknya telah muncul pada penyenaraian FCC. cadangan ini

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

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
