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在AI时代,基础教育改革应该从哪些方面着手?

回答

在 AI 时代,基础教育改革可以从以下几个方面着手:

教育政策的改革

  • 重新审视教育目标,从传统的知识灌输转向培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。
  • 使教育政策更具灵活性,以迅速适应技术和市场的变化。
  • 政府设立教育科技发展基金,鼓励和支持校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术。
  • 建立多学科交叉课程,如结合人工智能与人文学科,培养学生的宽广视野。

AI 技术融入教育体系

  • 打破传统教育和高科技之间的隔阂,教师在教学中运用 AI 制定个性化学习计划、追踪学习进度并提供辅导建议。
  • 学生学会与 AI 互动,如使用 AI 辅助工具探索复杂学术概念。
  • 学校与技术公司合作,定期更新硬件设施,保持软件平台的与时俱进。
  • 加大对教师的 AI 培训力度,使其成为教育融合 AI 的关键促进者。

社会层面的应对

  • 解决当下教育体系存在的惯性,避免政策更新滞后,减少教育与技术发展的脱节。
  • 弥合技术快速发展与劳动市场需求之间的不匹配,缩小技能差距,降低对社会经济结构和个体心理的负面影响。
  • 缓解全球范围内教育资源分配不均的问题,减少教育不平等,促进全球生产力和长远发展。

我们正处于新的十字路口,必须找到与 AI 相适应的教育模式。期望这样的变革不仅是技术创新,更能推进教育公平和普及,革新人才培养模式,服务于全人类的持续进步与发展。同时,要思考如何利用 AI 技术减少教育差距,避免技术普及造成新的不平等。在这一进程中,教育不仅是知识传授,更是激发创新、批判思维和人类价值观的关键领域。

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参考资料

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

在AI的强劲推动下,我们面临着一个关键时刻:教育体系必须变革以适应未来。以下是几个关键策略的探讨。教育政策的改革建议首先,我们必须从政策层面重新审视教育的目标。传统的知识灌输已不适应时代发展,教育应当着力于培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。此外,政策也应更加灵活,能够迅速适应技术和市场的变化。政府应该设立教育科技发展基金,鼓励和支持校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术。同时,建立多学科交叉课程,比如结合人工智能与人文学科,使学生能够在多领域交叉融合中形成宽广的视野。AI技术融入教育体系的路径对于AI技术与教育的结合,需要打破传统教育和高科技之间的隔阂。这要求教师在教育工作中加入AI的使用,如利用AI来个性化学习计划,及时追踪学生的学习进度,并给出相应的辅导建议。同时,学生也需要学会如何与AI互动,如使用AI辅助工具来探索复杂的学术概念。在实施层面,学校应与技术公司合作,定期更新硬件设施,并保持软件平台与时俱进。此外,加大对教师的AI培训力度,使之成为教育融合AI的关键促进者。社会层面的应对措施

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

始终需要担忧的是:当下的教育体系,是否能适应新的技术变革?毕竟当下的教育体系存在着明显的惯性,这种惯性导致了政策更新的滞后,使得教育与技术发展之间出现了脱节。此外,技术的快速发展与劳动市场需求之间的不匹配,加剧了技能差距,对社会经济结构和个体心理产生了深远的影响。全球范围内,教育资源的分配不均更加剧了教育不平等,这直接关系到全球的生产力和长远发展。我们正站在一个新的十字路口,因为AI,我们必须找到与之相应的教育模式。从长远来看,我们期望这样的变革不单是技术层面的创新,更能推进教育的公平和普及,以及人才培养模式的革新,从而服务于全人类的持续进步与发展。如何利用AI技术减少教育差距,如何保证技术的普及不会造成新的不平等,这些都是我们面临的重要课题。而在这一进程中,教育不仅仅是知识的传授,更是激发创新、批判思维和人类价值观的关键领域。

其他人在问
去ai味
要去除 AI 味,可以从以下几个方面入手: 1. 对于聊天 AI,使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化,比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等,让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语(相对于书面语)的使用,不过增加网络语言语料库需谨慎,以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音,若语速慢有 AI 味儿,可使用剪映的音频变速功能加速配音,以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复,避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式,可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药,要想让其更有趣,可让它在回复中加点感情,比如用括号补充动作,营造特定环境等。
2024-09-19
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台: 1. 飞书软件:例如“通往 AGI 之路”,您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze:在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem:如 https://get.mem.ai/ ,它可以保存组织中每次会议的记录,并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员,节省时间。 4. GPT:通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案,可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库,但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
notion ai的功能
Notion AI 具有以下功能: 直接在 Notion 中接入 AI 的能力,能让工作更迅速,写作更出色,思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式,让人们摆脱繁琐的信息组织工作,用户只需简单地将信息丢到 Notion 中,就可以通过各种方式进行检索。
2024-09-19
PopAI的功能
PopAI 是一款办公效率工具,具有以下功能: 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具,如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好,能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互,在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充,还会配合相关图片,必要时绘制流程图。
2024-09-19
popai 的功能
Poe 是一个 AI 聊天网站,支持与多个智能 AI 机器人(如 GPT4 等)进行实时在线交流。注册账号后可免费使用,部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点,可根据需求选择使用。总体而言,Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是:https://poe.com/ ,在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外,Poe 平台还推出了其他多种功能,比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频,该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为,为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考:https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/
2024-09-19
可用于记笔记的ai有哪些
以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品: 1. MeetRecord:这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录,能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话,提供会议内容的关键词和主题分析,自动生成会议纪要和行动项;还有个性化辅导计划,能生成个性化的辅导计划,模仿表现最好的销售人员,并实施自动呼叫评分系统;此外,还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中,提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性,例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中,指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆,成为更好的概念思考者。
2024-09-19
chatgpt4.0.1有什么新功能,比chatgpt4先进在哪些方面
ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处: 1. 大大减少了幻觉,在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高,比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进,在 70.2%的提示中,产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优,包括低资源语言。 4. 知识更新方面,ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月,而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是,尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势,但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性,如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等,在使用其输出时应谨慎。
2024-09-14
数据标注会涉及哪些方面?以及现在哪些类型、行业的数据更需要标注?
数据标注涉及以下方面: 1. 从量到质的转变:早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能,如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,如文本、图像、声音等,这使数据标注过程更细致复杂,需要更高水平的理解和分析能力,不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解:大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语,还需要能被模型理解的标注方式,可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解:目前数据服务依赖于标注员对业务的理解,通用型数据需求减少,更多是公司内部独有的数据内容和词语,能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括: 1. 多模态模型相关的数据,如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中,还需注意数据隐私与安全问题,如数据加密与计算效率的权衡等。
2024-09-12
AI在法律行业中可以应用到哪些方面呢
AI 在法律行业中有以下应用方面: 1. 案例检索: 最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 Prompt 指令词示例: 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例,分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准,为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决,总结对雇主有利的判决趋势,为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例,特别是涉及工业废弃物处理的法律责任,为客户提供合规处理建议,以降低潜在的法律风险。 预计效果:AI 系统将检索相关数据库,找出符合要求的判例,并提炼出关键判决理由和结果,形成摘要报告。 2. 提供法律建议: 可以采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构,例如使用 SWOT 分析法来评估一个商业合同的优势、劣势、机会和威胁,从而帮助客户完成更明智的交易。 从多个角度进行思考,比如在分析一个商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手的行为、战略规划、财务状况以及市场前景等多个角度来思考诉讼策略,以确保为客户提供全面且深入的法律建议。 用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项,例如概括出 5 点关于案件处理的核心观点,并列出 7 点在案件推进中需要特别注意的事项。 使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt,让建议更有条理,通过 AI 给到更优质的信息。 赋予 AI 角色,比如“你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析”,以更有效地利用其数据处理和模式识别能力,提升律师的工作效率。 3. 处理信息检索与整理任务:律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,迅速获得案件准备所需的素材,花更多时间进行法律分析。 4. 自动化处理文档:律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同,例如给出 prompt “根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”,在保证合同质量的同时,大幅减少在文档起草和修订上的工作量。 5. 辅助整理案件事实和证据:在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中,律师依靠自己的专业进行分析,发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度,利用 AI 来辅助整理案件事实和证据,减少大量工作时间。
2024-09-10
AI可以能改变普通人哪些方面
AI 可以在以下方面改变普通人的生活: 1. 提供个性化服务:如通过 Character.ai ,每个人都能拥有像钢铁侠中 Javis 一样的人工智能助手,帮助完成各种任务,重构如授课教师、游戏玩家、情感伴侣等各种服务。 2. 改变日常互动方式:像 iPhone 一样,生成式 AI 将改变我们与技术的日常互动方式,催生新的产品,如 Uber、DoorDash 和 Airbnb 等,并对现有产品进行超级增强,改善消费者体验和扩展性。 3. 降低智慧成本:人类的智慧成本高昂,而 AI 能够大幅降低这一成本。例如,最富有的人能雇佣专业医生和高素质家教,AI 则有可能让更多人获得类似的服务。 4. 应对全球性问题:AI 有潜力在应对气候变化、流行病等方面提供更智能的指导,改变各行各业,带来更长寿、健康和充实的生活。
2024-09-10
我要向一个做母婴大健康MCN公司的老板介绍我能用AI做什么,可以从哪些方面介绍
对于向母婴大健康 MCN 公司的老板介绍您能用 AI 做的事情,可以从以下几个方面展开: 1. 内容创作与优化 利用 AI 生成吸引人的母婴健康相关的文章、故事和科普内容,提高内容产出效率。 通过 AI 对已有的内容进行语法和逻辑检查,优化文案质量。 2. 个性化推荐 借助 AI 算法,根据用户的浏览历史、偏好和行为数据,为母婴用户精准推荐适合的产品、服务和内容。 3. 客户服务与支持 部署 AI 聊天机器人,能够实时回答常见的母婴健康问题,提供快速准确的服务。 4. 数据分析与洞察 运用 AI 技术对大量的用户数据进行分析,挖掘潜在的市场趋势、用户需求和消费行为模式,为公司的决策提供有力支持。 5. 营销与推广 利用 AI 进行广告创意生成和优化,提高营销活动的效果。 6. 视频制作与编辑 借助 AI 工具进行视频的剪辑、特效添加和字幕生成,提升视频制作的效率和质量。 7. 社交媒体管理 通过 AI 监测社交媒体平台上的舆论动态,及时发现和处理负面信息,维护品牌形象。 8. 预测与规划 基于 AI 的预测模型,对市场需求、销售趋势等进行预测,帮助公司制定更合理的业务规划。
2024-08-31
我要给公司分享AI相关的课程,我该从哪些方面进行科普宣传
以下是为您整理的在公司进行 AI 科普宣传可以考虑的方面: 一、AI 的基本概念和特点 强调 AI 与云计算、大数据的不同之处,指出 AI 与全体员工相关,需要全员进行科普和普及。 二、AI 在企业中的应用 1. 举例说明 AI 在企业各个部门和业务流程中的实际应用,如提高工作效率、创新业务模式等。 2. 分享成功的企业案例,展示 AI 为企业带来的显著成果。 三、消除员工对 AI 的误解和恐惧 1. 解释 AI 不会导致员工离职,而是辅助员工更好地完成工作。 2. 强调 AI 是为了提升企业整体竞争力,而非剥削员工。 四、AI 相关的学习资源 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 2. 专业书籍:查找相关的专业书籍,了解 AI 在不同领域的应用和案例。 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 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等,与专业人士交流学习。 5. 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的 AI 相关项目,如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在不同领域的应用。 6. 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 应用方面的案例,了解实际效果。 希望以上内容对您有所帮助,祝您科普宣传顺利!
2024-08-19
ai入门可以从哪些地方着手
以下是 AI 入门的着手点: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: 根据自己的兴趣选择特定的模块(比如图像、音乐、视频等)进行深入学习。 4. 对于不会代码的情况: 学习 Python 的属性和方法,包括如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 了解继承和多态,包括类之间的继承关系以及如何实现多态。 理解异常处理,包括异常的概念、异常处理的方式(如使用 try 和 except 语句)。 掌握文件操作,包括文件读写、文件与路径操作。 了解 AI 背景知识基础理论,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 熟悉数学基础,包括统计学基础(如均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(如向量、矩阵等基本概念)、概率论(如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,包括监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)和无监督学习(如聚类、降维)。 5. 中学生学习 AI: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。
2024-08-20
智能体引用知识库效果不好,可以从哪些方面来着手调整
智能体引用知识库效果不好,可以从以下方面着手调整: 1. 整理知识库文档阶段: 确定包含的文档类型,如政策原文文档、业务积累的 QA、操作指引、产品说明等,并进行预处理。 注重知识库本身质量,因为这是大模型生成回答的原始语料。 优化文档格式,实践中根据场景测试 PDF 或.docx 等格式,一般 PDF 文档效果较好,因其格式信息简洁,对大模型干扰少。 规范文档命名,尽量控制在 10 字左右,涵义简洁明了,避免无意义的数字、符号或缩写。 统一文档语言,避免中英文、繁简体混杂。 优化文档内容,设置清晰的一二级标题,对难以处理的图片、表格、公式、超链接、附件、架构图、代码等进行特殊处理。 2. 调优实践: 更换大模型,如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b,针对特定场景可能提升性能。 更换 embedding 模型,如将 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh。 测试不同 Top k 的值,如比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果,可能发现 Top 10 时效果最优。 处理文档名称,人工重命名文件,上传相同文件构建知识库,同时在构建时勾选【开启中文标题加强】选项,虽重命名文件效果不明显,但勾选该选项后回答的无关信息减少,效果有所提升。
2024-08-19