突破学校教育的边界,人工智能在教育行业有哪些潜力?
教育、人才、科技是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。“智慧教育”是顺应时代发展,紧跟时代步伐,培养新时代的“智慧人才”的关键。作为新型的课堂形式,“智慧课堂”通过5G、大数据、云、人工智能等新技术的应用,拓宽了传统的教学模式,使教师与学生之间的角色互动成为一种全新的教学模式。
教育行业智慧转型的关键,在于教师能够熟练掌握不同技术的特点,并在教学中按照不同的授课方式、授课内容主动运用信息技术,其中,人工智能技术不断深入教育领域的各个环节,并扮演者不可或缺的角色。今天,我们一起来深入探讨人工智能在教育行业有哪些潜力,又有哪些深入应用场景。
人工智能在教育领域有哪些应用?
近几年,随着人工智能技术的不断发展,它已经被广泛地应用于教育产业的各个领域,并且在教育领域中扮演着举足轻重的角色。如今,在人工智能的助力下,学校学习环境越来越智能化,智慧教室、智慧录播室、智慧图书馆、智慧书写系统、校园安全预警系统都有了很好的应用前景。例如,在校门口安装摄像头,可以识别不良分子;教室配备光电笔,能将学生所写的笔记进行数字化处理,并把它们与所写的内容进行比较。上述情景正是学习环境日益智能化的表现,并体现了人工智能的魅力。
在学习环境智能化的同时,学生的学习过程也越来越智能化。人工智能将为学生们的学习提供支持。例如,可以用数据来描述学生的知识结构和能力结构,让教师能够更好的了解学生的学习状况,并根据学生的需要,为他们提供合适的学习资源。再例如,检测你的课堂状况,观察你的表现,分析你的表情,判断你有没有累,如果你太累了,你的学习效率就会下降。还有就是,可以将虚拟现实与人工智能相结合,为学生提供一个增强虚拟的学习环境。通过虚拟的场景,可以瞬间回到2000多年前,进而了解当时的历史与演变。在这里,人工智能能够为学习环境、学习过程提供既多又好的支持。
不仅如此,AI也可以辅助教师对学习过程进行评价。人工智能可以分析你的知识、核心能力、身体素质、精神状态,实现对教育评估的单一学科知识评估向全面的综合性评价,能够让我们从以往的仅有的一次期末考核转变为一种过程式的评估,而且可以被嵌入到你的学习进程中,评估学生的能力。整体来看,人工智能对学习过程的评价可以大幅度减轻老师的工作压力。
此外,在教师的工作中,人工智能起到了很大的作用,相当于教师的助理。比如,智能出题目、智能评分、智能评分、智能辅导、各类评估报告,以及针对不同的学生,给出个性化的反馈。我们的教师要同时应付40-50个同学,由于他们的时间和精力有限,无法了解他们的具体状况。利用人工智能技术,针对不同的问题,为每个学生提供个性化的反馈,从而达到对学生的个性化支持,从而达到规模和个性化的目的,这就是中国教育现代化2035所要达到的。
突破教育边界,如何做好智慧教育?
近日,在教育部与中国联合国教科文组织全国委员会举办的世界数字教育大会上,中国教育科学研究院正式向海内外发布《中国智慧教育蓝皮书(2022)》与2022年中国智慧教育发展指数报告。该蓝皮出除了肯定人工智能的价值外,也从核心理念、体系架构、教学范式、教育内容、教育治理等方面提出新的指导性意见。
蓝皮书认为,智慧教育是数字时代的教育新形态,与工业时代教育形态有着质的差别。在理念层面,智慧教育通过科技赋能和数据驱动,将全方位赋能教育变革,系统性建构教育与社会关系新生态,为每个学习者提供适合的教育,让因材施教的千年梦想变成现实。在体系结构上,智慧教育将突破学校教育的边界,推动各种教育类型、资源、要素等的多元结合,推进学校家庭社会协同育人的体系。
在教学范式上,智慧教育将融合物理空间、社会空间和数字空间,创新教育教学场景,促进人技融合,培育跨年级、跨班级、跨学科、跨时空的学习共同体,实现规模化教育与个性化培养的有机结合。在教育内容上,智慧教育基于系统化的知识点逻辑关系建立数字化知识图谱,创新内容呈现方式,让学习成为美好体验,培养学习者高阶思维能力、综合创新能力、终身学习能力。
此外,智慧教育将以数据治理为核心、数智技术为驱动,整体推进教育管理与业务流程再造,提升教育治理体系和治理能力现代化水平。整体来看,智慧教育融合了人工智能等相关技术,立足智慧教育起步阶段的实际,并对中国智慧教育发展水平的量化评估。从这五大方面入手,也将推动智慧教育的发展。
写在最后
时代在发展,2022年中国实施了国家教育信息化战略,建设了全国智慧教育公共服务平台,建设了全球最大的教育和教学资源,累计访问量达58.7亿次,用户覆盖200多个国家和地区,在支撑抗疫“停课不停学”、缩小数字鸿沟等方面发挥了重要作用,率先开启了迈向智慧教育之路。未来,在大数据、人工智能、云计算等新兴技术的助力下,智慧教育发展必将迎来新的发展阶段。
以上是突破学校教育的边界,人工智能在教育行业有哪些潜力?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
