有哪些可供高校教师使用的AI助力教育的工具

以下是一些常见的阅读新闻的 AI 工具： Elicit：可以让用户直接向文章本身提出问题，有助于在不阅读整篇文章的情况下了解其是否涉及所提问题。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面的写作辅助，包括阅读相关的应用。 此外，还有一些常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了阅读和文章处理的各个环节，可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。

以下是一些适合辅助教学的 AI 助手和提示词相关的内容： 教师的 AI 减负指南中提到，提示词技能是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词技能指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能，其内容决定了 AIGC 生成内容的质量。提示词设计公式为 RTFC，包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务、概述任务需要遵守的规则、标准和实现的结果，以及提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如，生成式人工智能教学应用举例中，教师可以设计提示词“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”等。 对于 SD 新手，有一些提示词相关的资源，如 Majinai： 等。 沃顿商学院给教师和学生提供了提示词库，教师专用提示中提到，作为教学助理，要协助教师规划课程，先向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次，等待回复。然后根据老师的情况，如是否有教学大纲等，进行后续的沟通和建议。

以下是最近一个月的一些重要 AI 动态： 2024 年 4 月第二周：谷歌发布了一堆 AI 能力和升级，AI 音乐生成工具 Udio 发布，Open AI 发布 GPT4 Turbo 正式版，AI 画图应用 Ideogram 发布模型更新。 2024 年 4 月第三周：Meta 正式发布 Llama3 8B、70B 模型，Open AI 的 Assistants API 更新等，Reka Core 发布，一个 GPT4 级别的多模态 LLM，Mixtral8X22B 模型开源。 2024 年 4 月第四周：Open AI 的动态包括企业服务、起初研究和 ChatGPT 体验优化。 2024 年 5 月第一周：Claude 推出移动应用以及团队版计划，突然爆火的两款 SD 图像风格，亚马逊推出了 Amazon Q AI 助手。 2024 年 5 月第二周：Open AI 高强度预热发布会，Open AI 宣布和 Stack Overflow 达成合作，Controlnet 作者敏神发布 ICLight 光线融合生成项目。 此外，在过去的一段时间里，人工智能行业发展迅速。在过去 12 个月里，人工智能行业是重要的技术发展之一。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月，研究的工具访问量大幅增长。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始，炒作持续攀升，直到 2023 年 5 月达到峰值，之后虽有回落，但人们的兴趣仍然巨大。 另外，关于如何使用 AI 做事，目前似乎没有完善的用户文档，相关指南多通过 Twitter 影响者获得。作者基于自身经验为学生和读者准备的人工智能入门指南也需不断修改。

以下是关于 AI 工作流的相关内容： 目前使用 AI 的一些固定和优化的工作流包括： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，并进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项方面，如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面，有 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot，以及将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 6. 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库待命输出。 7. 未来计划把整个公司业务搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约，可能让所有流量口 bot 也介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 生成式 AI 的人机协同分为 3 种产品设计模式：Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理），不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 Agentic Workflow 驱动角色工作流变革，使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 重塑工作流时，可从原子能力层思考，抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 在获取信息方面，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人目标一致，如 Kimi Chat 会在互联网上检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程运行。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架为“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”，其中大模型 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进。

AI 在未来的应用领域非常广泛，包括但不限于以下方面： 1. 交通领域： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域：用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域：开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域：优化能源的使用，提高能源效率。 6. 数字人领域： 家庭中有数字人管家，全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师，为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购，为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域： 执行更复杂的技术任务，如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是，人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 的应用领域非常广泛，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，帮助做出贷款决策。 投资分析，辅助投资者决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，还有众多具体的 AI 应用产品，如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手等；推荐与规划方面的 AI 图像识别商品推荐、旅游行程规划器等；监控与预警方面的 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统等；优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等；销售与交易方面的 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

以下是一份关于 AI 助力大学生学习的讲座教案： 一、引言 教育科技长期以来在有效性和规模之间存在权衡，但 AI 的出现改变了这一状况。现在可以大规模部署个性化的学习计划，为大学生提供“口袋里的老师”。 二、AI 在学科学习中的应用 1. 语言学习 像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用能够提供实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习 Photomath 和 Mathly 等应用可以指导学生解决数学问题。 3. 历史学习 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 三、AI 在作业中的辅助 1. 写作方面 Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. 其他内容形式 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 四、不同时代教育与技术的关系 1. 口传时代 传授生存技能，传承部落文化，通过口诀、歌谣、神话故事等方式，在生活场景和部落仪式中，以口耳相传、身体力行示范等方法进行教学。 2. 手抄时代 掌握典籍知识，培养识字写字能力，学习经学典籍、礼仪、历史等，在私塾、官学、书院中，通过手抄本，采用背诵领会、注疏评点等方式教学。 3. 印刷时代 进行启蒙教育和专业教育，为科举考试准备，学习四书五经、史地文学等，在学校、课堂、图书馆中，利用印刷书籍，通过讲授说理、考试评价等方式教学。 4. 电子媒体时代 开展基础教育、职业教育、成人教育，学习多学科知识和实用技能，在课堂、演播室、函授、远程教育中，使用广播电视教材、函授讲义等，通过程序教学、自学辅导等方式教学。 5. 数字媒体时代 借助互联网等数字媒体，实现更个性化、多样化的学习。 五、AI 对教育的影响与思考 1. 优势 提供个性化学习计划，满足每个学生的独特需求。 节省时间，提高学习效率。 2. 挑战与思考 如何防止 AI 取代人类思考。 如何确保学生在使用 AI 辅助学习时，真正掌握知识和技能，而不是依赖工具。 六、总结与展望 AI 为大学生学习带来了诸多机遇，但也需要合理利用，以实现更好的教育效果。 以上教案仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和完善。

以下是关于 AI 助力中小企业的相关内容： 一、提高效率和自动化流程 1. 业务流程优化 通过利用 AI 工具，中小企业可以显著提高工作流程的效率和有效性。 AI 工具在识别和解决流程中的问题方面具有前所未有的准确性和深度，有助于企业实现更精细化的管理。 二、数据驱动决策 1. 数据分析和洞察 中小企业能够借助 AI 将大量数据转化为实际的商业价值，更精确地定位市场和客户，优化产品和服务。 利用 AI 进行数据分析和洞察可帮助企业做出更明智的决策，并快速适应市场变化。 此外，生成式 AI 对于中小企业也是一个重要的助力。工具服务小型企业将是生成式 AI 的一个杀手级用例。在美国，有 3200 万家小型企业，它们自 2000 年以来创造了超过一半的净新增工作岗位。它们在经济中至关重要，但往往人手不足且工作繁重，尤其是在近期劳动力短缺的情况下。AI 工具可以为许多这样的企业带来即时的影响，例如：Sameday 可以接电话并预约；Truelark 可以处理短信、电子邮件和聊天；Osome 可以管理后台办公室；Durable 可以创建一个完整的专业网站。

目前市面上结合信息科技课堂项目教学、助力信息课堂教学的 AI 辅助工具有以下几种： 数学学习方面： 1. 自适应学习系统，如 Khan Academy，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助工具，如 Photomath，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手，如 Socratic，利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台，如 Wolfram Alpha，参与其数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 制作 PPT 方面： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，用户可根据需求选择不同风格和主题的模板，快速打造出适合多种场合的 PPT。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列的智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还包括一些互动元素和动画效果，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://www.mindshow.fun/ 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对于 AI 小白来说，要使用 AI 工具助力办公效率，可以参考以下内容： 1. 认识到目前大多数人零碎使用 AI 工具存在的问题，比如在挑选和切换工具时浪费时间，导致整体效率未提升甚至下降，需要形成一套完整且适合自己的 AI 工作方法论和流程。 2. 可以使用如 OppenheimerGPT 这样的创新工具，它是 MacOS 菜单栏应用程序，能同时使用 ChatGPT 和 Bard AI 模型，集成在一个用户友好的界面中，节省时间提高效率。 3. 参考他人的 AI 工作流心得，例如： 起床让 AI 为自己排 TODO 优先级，做私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组互相改，提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 优化包括使用 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot；将知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护；筛选多个生产力 AI 放在工具库待命。 未来可将整个公司业务搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约。

AI 助力英语口语学习 随着科技的发展，AI 工具在英语口语学习中发挥着越来越重要的作用。以下是一些受欢迎的 AI 工具，可以帮助 4 岁儿童练习英语口语： 1. LingoDeer：一款使用游戏和互动活动来教孩子英语的应用程序。它提供各种课程，涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。LingoDeer 还具有家长仪表板，让您可以跟踪孩子的进度并设置学习目标。 2. Busuu：另一个流行的语言学习应用程序，它提供英语和其他多种语言的课程。Busuu 使用各种教学方法，包括音频课程、视频课程和互动练习。它还具有一个社区功能，可以让孩子们与来自世界各地的其他孩子练习他们的英语口语。 3. Memrise：一款使用抽认卡和游戏来教孩子英语的应用程序。它提供各种课程，涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧。Memrise 还具有社交功能，可以让孩子们与朋友和家人一起学习。 4. Rosetta Stone：一种语言学习程序，它使用沉浸式方法来教孩子英语。这意味着孩子们将学习在自然环境中使用英语，而不是通过语法规则和词汇表。Rosetta Stone 还具有语音识别功能，可以帮助孩子们练习他们的发音。 对于求职外企的人来说，以下是一些 AI 工具可以帮助您提高英语口语能力： 1. Speak：这是一款 AI 英语学习 APP，利用世界最先进的 AI 语言学习技术，提供全面的实时反馈，帮助用户流利掌握语言。Speak 提供个性化学习体验，并帮助用户随时随地练习口语。 2. Duolingo：Duolingo（多邻国）提供了一个游戏化的学习平台，通过 AI 辅助的教学方法，帮助用户学习新词汇和短语。它的口语练习功能可以帮助您练习发音和口语表达。 3. Call Annie：她可以在发音的过程中，能根据发言调整自己的表情和动作，让你感觉仿佛在和真人对话。我们可以随时和 Call Annie 通过视频或语音进行英语对话，是一个完美的英语口语练习帮手。 总的来说，AI 工具可以帮助英语学习者提高口语能力，但需要结合实际的对话练习和持续的实践。

AI技术在质性研究方法中的应用正在不断创新，为研究者提供了新的工具和方法来处理复杂的数据、提取有价值的信息以及提高研究效率。以下是AI助力质性研究方法的几种创新路径： 1. 自然语言处理 自然语言处理技术可以帮助研究者分析大量的文本数据，从中提取关键主题、情感和趋势。 自动编码：NLP工具可以自动标注和编码文本数据，减少手动编码的工作量。例如，使用工具如NVivo或ATLAS.ti进行文本分析和编码。 主题建模：LDA（潜在狄利克雷分配）等算法可以帮助识别文本数据中的主要主题，揭示隐藏的结构和模式。 情感分析：通过情感分析技术，可以自动检测文本中的情感倾向，帮助理解研究对象的情感状态和态度。 2. 机器学习 机器学习算法可以用于模式识别和预测，为质性研究提供更深层次的分析。 分类和聚类：机器学习算法（如Kmeans、DBSCAN）可以对文本或其他数据进行分类和聚类，帮助研究者发现不同数据组之间的关系。 预测分析：利用机器学习模型预测未来趋势或行为，辅助质性研究的结果分析和验证。 3. 计算机视觉 计算机视觉技术可以用于分析图像和视频数据，拓展质性研究的范畴。 图像识别：自动分析和标注图像中的内容，提取视觉数据中的信息。例如，在社交媒体研究中分析图片中的情感和活动。 视频分析：对视频数据进行自动编码和分析，识别关键事件和行为模式。 4. 智能辅助工具 AI驱动的辅助工具可以帮助研究者在数据收集、分析和报告的各个阶段提高效率。 虚拟助手：如AI助手可以帮助安排访谈、记录笔记、管理日程等，减轻研究者的工作负担。 自动摘要：AI工具可以自动生成文本数据的摘要，帮助快速了解大量数据的核心内容。 语音转录：自动将音频访谈转录为文本，提升数据处理速度。 5. 数据可视化 AI技术可以生成复杂数据的可视化表示，帮助研究者更直观地理解和展示研究结果。 动态图表：使用AI生成互动式和动态图表，展示数据中的变化和趋势。 网络分析：通过AI技术生成社交网络图，展示不同个体或群体之间的关系和互动模式。 6. 智能搜索和信息提取 AI可以帮助从大量文献和数据中提取有价值的信息，支持文献综述和数据分析。 语义搜索：利用语义搜索技术，从海量数据中找到与研究主题高度相关的文献和数据。 信息提取：自动提取文献中的关键信息，如作者观点、研究方法、结论等，辅助文献综述工作。 案例示例 1. 主题分析： 使用NLP工具（如GPT4）对访谈文本进行主题分析，自动提取出主要讨论的主题和子主题。 工具如“Word2Vec”可以帮助理解词语之间的关系和共现模式。 2. 情感分析： 利用情感分析技术分析社交媒体评论，了解用户对某一事件或产品的情感态度。 使用工具如“VADER”进行情感得分计算，分类出正面、负面和中性评论。 3. 视频数据分析： 使用计算机视觉技术分析焦点小组讨论的视频，自动识别参与者的情绪变化和互动模式。 工具如“OpenPose”可以用于人体姿态识别，分析参与者的肢体语言。 未来展望 多模态分析：结合文本、图像、音频和视频的多模态分析，提供更全面的质性研究视角。 实时数据分析：AI技术将使得实时数据收集和分析成为可能，帮助研究者快速响应和调整研究方法。 个性化助手：更加智能化和个性化的AI助手将为质性研究提供全方位支持，从数据收集到最终报告生成。 通过这些创新路径，AI不仅能够提高质性研究的效率，还能开拓新的研究方法和视角，使研究者能够更深入地理解复杂的社会现象和人类行为。

智谱·AI 提供了开源模型，您可以在以下平台进行下载： 智谱·AI 还开源了以下模型： |模型|介绍|代码链接|模型下载| ||||| |WebGLM10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|| |WebGLM2B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|| |MathGLM2B|在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。|| |MathGLMLarge|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|| |MathGLM10B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|| |MathGLMChatGLM6B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。|| |