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ai 在教育领域可以用来做什么

回答

AI 在教育领域可以用来做以下事情:

  1. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生的学习进度,诊断学习难点,提供个性化的学习建议和资源。
  2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP),机器可以自动批改学生的作文和开放性答案题。
  3. 智能辅助教学:AI 教师能够引导学生通过对话进行学习,解答学生的疑问,并提供即时反馈。
  4. 虚拟实验室:学生可以通过 VR 头盔进入一个虚拟的实验室,安全地进行实验操作,并得到 AI 系统的反馈。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

但更令人兴奋的是,使用人工智能来帮助教育的可能性,包括帮助我们学习。[我写过关于人工智能如何用于教学](https://www.oneusefulthing.org/p/assigning-ai-seven-ways-of-using),并[帮助教师的生活更轻松,课程更有效](https://oneusefulthing.substack.com/p/using-ai-to-make-teaching-easier),但它也可以用于自学学习。你可以要求人工智能解释概念并获得非常好的结果。这个[提示是一个很好的自动导师](https://twitter.com/emollick/status/1669434927761313807?s=20),可以[在这里](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)找到一个[直接链接来激活ChatGPT中的导师](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)。因为我们知道人工智能可能会产生幻觉,所以明智的做法是(小心!)根据其他来源仔细检查任何关键数据。

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用,为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中,具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。以个性化学习平台为例,通过集成算法和大数据分析,这些平台可以实时跟踪学生的学习进度,诊断学习难点,提供个性化的学习建议和资源。如知名的Knewton平台,它利用数据分析来构建个性化的学习路径,使学生能够根据自己的节奏学习。在这个平台上,一个具体的数据示例是,通过对数百万学生的行为模式进行分析,它可以精准预测学生在学习过程中可能遇到的难点,并提前给出解决方案,从而大幅提升学习效率。除了个性化教学外,AI在自动评估领域也取得了显著进展。例如,通过自然语言处理技术(NLP),机器可以自动批改学生的作文和开放性答案题。Pearson的Intelligent Essay Assessor便是这样的一个工具,它能够分析和理解学生的写作内容,给出准确的评分和反馈。这项技术的应用,大大减轻了教师的批改负担,提高了评估的效率和一致性。

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

智能辅助教学工具的推出,使得课堂教学变得更为丰富和互动。例如,AI教师能够引导学生通过对话进行学习,解答学生的疑问,并提供即时反馈。Google的AI教育工具AutoML被用于创建定制的学习内容,让学生能够通过有趣的方式加深对学科概念的理解。这种方式既提高了学习动机,又使知识掌握变得更为深刻。在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)方面,AI技术也在不断推动边界。学生可以通过VR头盔进入一个虚拟的化学实验室,不仅安全地进行实验操作,还能够立即得到AI系统的反馈。例如,Labster的虚拟实验室平台,它提供了一系列的高科技实验室场景,学生可以在这些场景中亲自尝试复杂的实验流程,比如基因编辑或量子物理实验,而无需昂贵的实验设备或专业实验室环境。然而,正如AI技术在教育领域的应用日益广泛,其对传统教育体系的冲击也愈加显著。教育体系内部的惯性,教师的技能更新,课程内容的适时调整,评估和认证机制的改革等问题,正在成为AI教育创新面临的重要挑战。接下来,我们将探讨现有教育体系在适应技术变革方面的挑战。

其他人在问
用AI解决复杂的教育领域的问题
以下是关于用 AI 解决复杂的教育领域问题的相关内容: 1. Character.ai :每个人都可定制自己的个性化 AI 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能,帮助完成各种任务。 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。 借助大型语言模型,人工智能生成的角色可作为数字教师,如牛顿授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,实现知识获取不受时空限制,提高教育效率和质量,增强学生学习兴趣。 个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,实现因材施教,缓解教育资源不平等问题。 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴,促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 生成式 AI :下一个消费者平台 教育科技长期在有效性和规模间权衡,AI 改变了这种状况,可大规模部署个性化学习计划,提供“口袋里的老师”。 已有如 Speak、Quazel、Lingostar 等产品提供语言教学和反馈,Photomath、Mathly 等应用指导数学问题,PeopleAI、Historical Figures 模拟杰出人物聊天教授历史。 学生在作业中利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题,提升写作水平,处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 3. 北京大学教育学院教授汪琼观点 教育领域数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上,需要新解决方案,综合运用数据来设计新教学流程,技术创新应用和数据整合挖掘是关键。 AI 正成为教与学的伙伴,2023 年申请到相关重大研究课题,未来三年将研究其对教育的影响,探索人机协同的新学习方式和数字化教学新理论。 迎接 AI 发展挑战时要注意“信息茧房”危害,平衡其潜力与局限,注意技术引入的全局影响。
2024-10-14
AI在性教育领域可以怎么应用呢
以下是关于 AI 在性教育领域应用的相关信息: 拜登签署的行政命令中提到,AI 可以通过创造资源来支持教育工作者部署启用 AI 的教育工具,例如在学校提供个性化辅导,这可能对性教育产生影响。 目前的资料中未直接提及 AI 在性教育领域的具体应用方式,但在其他领域,如医疗保健、打击犯罪等,AI 展现出了一定的作用和潜力。例如在医疗保健中,AI 可能通过元学习更快地获得知识并促进进步;在打击儿童性虐待犯罪方面,AI 可用于识别受害者和犯罪者。 需要注意的是,目前关于 AI 在性教育领域的明确和具体应用的相关内容较少。
2024-10-14
AI在教育领域的应用
以下是 AI 在教育领域的应用: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式的分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解学生写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备和专业环境。 同时,需要注意的是,AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了对传统教育体系的冲击,如教育体系内部惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题。目前,人工智能教育已基本覆盖“教、学、考、评、管”全链条,并在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育、教育决策等各类细分赛道加速落地。教育类 AI 应用的主要方向包括自适应/个性化学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育和基于虚拟现实/增强现实的场景式教育。
2024-08-22
我在中国互联网哪里可以学到很好的ai技术
在中国互联网上,您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文,了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍:查找与 AI 相关的专业书籍,深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程: 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区: 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区,与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站,了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库:在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目,了解其应用和实现。 6. 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例,了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI,您可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到初学者课程,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-18
ai数字人直播
以下是关于 AI 数字人直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接卖数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管,市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料。不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最好,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司,售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务,会绑定商家,竞争难度大。 数字人简介: 数字人是指运用数字技术创造出来的人,虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能,但已在生活各类场景中出现,且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义,一般根据技术栈不同分为两类: 1. 真人驱动的数字人:重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,主要应用于影视行业及直播带货,表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步,在无昂贵动捕设备时,也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息,达到不错效果。
2024-10-18
AI在科研领域中的应用有哪些,以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛,特别是在医疗健康方面: 抗癌方面:AI 能够提前诊断胰腺癌,如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物,其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的研究中,利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法:如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比: 在医疗 AI 领域,中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%,中国约 7%。美国医生独立行医,有独立决策权,议价能力和意愿较强;中国政府和医院集采议价能力强,采购流程复杂。此外,由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题,中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中,“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”,机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
AI在科研当中的运用
AI 在科研中的运用十分广泛,特别是在医疗领域: 抗癌方面:AI 能够提前三年诊断胰腺癌,有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的第一个症状出现前几年,就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面:亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外,在新工业革命中,AI 正在使生物制药和医疗保健产业化,被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景,如: 金融服务:包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(此处未给出具体应用,您可补充更多相关问题以获取更详细的信息)
2024-10-18
我打算用AI创业,你有什么建议吗
以下是关于用 AI 创业的一些建议: 1. 关注数据飞轮效应:如果打算做 ToC 场景的创业,要重视数据飞轮带来的正反馈效应,因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型:有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在,很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向:大模型产品可以朝着个性化(给它装上“记忆”,成为工作助理或陪伴者)和场景化(给它装上“手”和“眼睛”)两个方向发展。 4. 及早行动:现在就开始探索生成性 AI,提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白:市场地图的某些部分已经拥挤,而其他区域仍空旷,应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议: 技术爱好者:从小项目开始,探索 AI 编程工具,参与 AI 社区,构建 AI 驱动的项目。 内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴,建立 AI 写作流程,探索多语言内容,优化 SEO。 7. 注重实践和迭代:AI 的学习和应用,用起来、有效迭代大于一切,形成正确的底层工作逻辑,按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构:AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏:在当下 AI 火热的状态,创始人要把握好融资节奏。
2024-10-18
有什么比较好的AI制作视频的AI工具
以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外,还有以下文字生成视频的 AI 产品: 1. Pika:擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片,除了使用相关工具,还需要考虑故事来源。比如通过原创(直接经验),基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等;或者通过改编(间接经验),对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面,虽然编剧有一定门槛,但短片创作相对简单,可从自身或朋友经历改编入手,也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。
2024-10-18