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个性化教学和个别化教学

回答

个性化教学和个别化教学在教育领域正借助 AI 技术得到新的发展和应用:

  • 在作业方面,AI 除了排版外,生成率可达 100%。教育部新课程标准提到开展差异化教学和加强个别指导,但一线教师因行政任务繁重难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型,个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属,教师拥有 AI 就有了真题库,学生有了错题练习库。
  • 借助大型语言模型,人工智能生成的角色可作为数字教师,如让牛顿授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事。能实现一对一辅导,让学生参与感更高,还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,提高教育效率和质量,缓解教育资源不平等问题。
  • 在数学学习中,可利用自适应学习系统(如 Khan Academy)提供个性化学习路径和练习题;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提供解答和解题步骤;虚拟教学助手(如 Socratic)解答问题、提供教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。结合 AI 技术和传统学习方法,能更高效、个性化地学习数学。但需注意甄别 AI 生成的内容。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

MQ:AI + 教育 | 实践与探索

先上几张作业单截图,请大家先猜猜这个作业单有多少是AI生成的。嗯,除了排版,AI率为100%。2022年教育部颁布的新课程标准里提到「开展差异化教学」,「加强个别指导」。这个愿望是美好的,但是一线教师有着繁重的行政任务,根本不可能有精力去为每个学生量身定制。但现在,我们借助大模型使得个性化学习、定制化作业变得不再是部分家庭的专属。只要提示词到位,示例清晰,AI非常善于模仿测试题(高学段理科可能还够呛)。我试过让它模仿中高考,托福雅思,SAT(美国高考),GRE(美国研究生入学考),都模仿得有模有样。这意味着,教师拥有AI就拥有了源源不断的真题库。学生也拥有了源源不断的错题练习库。我以一种题型为例。

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

古时候的苏格拉底、孔子等传道授业解惑,采用的是对话式、讨论式、启发式的教育方法。他们通过向学生提问,引导学生思考和总结出一般性的结论,从而培养学生的批判性思维和创造性思维。如今,借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师。例如,让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。你可以与任何历史人物进行对话交流,知识的获取不再受时空限制。这些人工智能生成的角色博学多能、善解人意,不受情绪左右,基本上可以实现一对一的辅导,让学生的参与感更高。这种技术的发展不仅可以提高教育的效率和质量,还可以让学生更加生动地了解历史和文化,拓宽视野,增强学习兴趣。个性化的数字教师可以根据学生的学习情况、学习兴趣和学习偏好提供定制化的学习计划和学习资源,真正实现因材施教,更好地满足学生的学习需求,提高学习效率和学习成果。数字教师的个性化教育也有望缓解教育资源不平等的问题,让更多的学生有机会接触到优质的教育资源。

问:如何用 AI 进行英语学习和数学学习

1.自适应学习系统:使用自适应学习系统(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。1.智能题库和作业辅助:利用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。1.虚拟教学助手:使用虚拟教学助手(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。1.交互式学习平台:参与交互式学习平台(如Wolfram Alpha)的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。通过结合AI技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行英语学习和数学学习,并取得更好的学习效果。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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我想要翻译最准确的教学领域的AI
以下是关于生成式人工智能在教学领域应用的相关内容: 生成式人工智能在教学中的应用包括: 央馆数 20 万长上下文联网总结。 如 Perplexity 这类付费且高质量的工具。 教师根据不同教学场景设计恰当提示词,用其辅助教学,例如宝⽟ XP 的翻译提示词不断迭代。 常见的应用有 AI 搜索总结、AI 思维导图、AI PPT 制作、AI 论文润色、AI 专业翻译、AI 摘要重点、AI 会议纪要、AI 公文撰写等。 可以收集整理语料,将蓝色字体替换成不同语种和场景。 教学应用举例:收集整理语料。 自适应学习、智慧课程清华的探索、AI 助教帮助精准回答学生问题。 涉及不同时代的教育特点,如口传时代传授生存技能传承部落文化,通过口诀、歌谣、神话故事等在生活场景和部落仪式中口耳相传、言传身教;手抄时代掌握典籍知识培养识字写字能力;印刷时代的启蒙教育、专业教育等;电子媒体时代的多学科知识实用技能等。 不同时代的教育组织形态和教学方式也有所不同,如私塾、官学、书院等,以及背诵领会、注疏评点等方式。
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我想要了解AI在高校基础医学教学中的应用案例
以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例: 教学:帮助学生做好组会准备,使用了 Claude + Gamma.app,Claude 能节省绝大部分时间。 医疗:蛋白质结构预测和蛋白质合成,用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研:用特定 prompt ,2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研:用 ChatGPT 做调研。 医疗:健康生物制药的研究,AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外,为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 应像人类一样学习,例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践,AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ,有以下建议: 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具,探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。
2024-11-07
我该如何让ai生成一篇教学设计
以下是一些让 AI 生成教学设计的方法: 1. 对于教师,可以利用如沃顿商学院提供的提示词库。首先,AI 作为教学助理向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次,等待回复。然后请老师上传教学大纲(若有)或详细描述课程内容,再根据老师的反馈提供针对性帮助。 2. 对于教育工作者,可尝试以下方式: AI 辅助教案设计:使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料的想法。 个性化学习路径:利用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及对社会的影响。 3. 教师可根据不同教学场景设计恰当的提示词,用生成式人工智能辅助教学,例如收集整理语料,不断迭代和更新提示词以提升效果。还可以利用 AI 进行搜索总结、制作思维导图、PPT 制作、论文润色、专业翻译、摘要重点提取、会议纪要撰写、公文撰写等。
2024-11-06
推荐一个生成高中教学ppt的AI
以下为您推荐一些可生成高中教学 PPT 的 AI 工具: 免费工具:讯飞智文(http://zhiwen.xfyun.cn) 付费工具:百度文库(https://wenku.baidu.com)、Gamma.app 这些工具具有以下特点: 内容自动生成,可根据反馈多次修改。 可以自定义格式模板,实现格式自动调整。 有的网站,如 tome、gamma,配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。 呈现 AI 生成的 PPT 结果,用户不满意可以自行选择模版。 AI 辅助制作 PPT 具有以下优势: 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容,减轻人写内容的工作。 能够为文章生成 PPT,帮忙摘要内容,生成大纲列表。 能根据主题扩充成大纲列表,乃至具体内容。 在特定场景下,如学生快速为小组展示配 PPT 时,不用修改可直接使用。
2024-10-29
人工智能视阈下高校设计学科教学 改革的新路径研究
以下是为您整合的相关内容: 在高校设计学科教学改革方面,相关法案提到了对人工智能领域的支持,包括支持跨学科研究、教育和培训项目,以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习,并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时,在高等教育中,有人认为大型语言模型(LLMs)可能会对其产生显著的积极影响,特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性,与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外,还有法案涉及推动机器学习的发展,支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。
2024-10-28
AI赋能教育教学
AI 在教育教学领域具有广泛的应用和巨大的潜力: 1. 数字教师:借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以像历史人物一样授课,如让牛顿亲自讲授《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。这些数字教师博学多能、善解人意,不受情绪左右,基本能实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高教育效率和质量,缓解教育资源不平等问题。 2. 辅助自学:可以要求人工智能解释概念,获取良好的学习效果,但要注意对关键数据根据其他来源仔细检查,以防人工智能产生幻觉。 3. 教育资源支持:拜登签署的 AI 行政命令中提到要塑造 AI 改变教育的潜力,为教育工作者部署支持个性化辅导等的 AI 教育工具创造资源。
2024-10-23
有什么AI工具可以生成个性化带货视频吗
以下是一些可以生成个性化带货视频的 AI 工具: 1. 虚拟数字人结合产品做视频: 步骤:添加产品/介绍背景(可使用自身素材或搜索添加);扣像结合背景(在剪映中操作);添加字幕和音乐(智能识别字幕,可搜索或手动添加音乐)。可用于带货、讲解产品,应用于直播可能收费,短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或购买会员版。 2. Flair、Booth、Bloom:帮助品牌创建引人注目的产品照片,预期用途将极度个性化,如展示沙发在您公寓中的照片。 3. AdCreative、Pencil:制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 4. Frase、Writesonic:编写经过 SEO 优化的产品描述。 5. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 6. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 7. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 8. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 9. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-07
AI 打造个性化学习路径
以下是关于 AI 打造个性化学习路径的相关内容: 在教育领域,AI 的应用带来了颠覆性的改变。个性化学习平台通过集成算法和大数据分析,能实时跟踪学生学习进度、诊断学习难点并提供个性化建议和资源。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。 AI 在自动评估方面也有显著进展,如利用自然语言处理技术的 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能自动批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 智能辅助教学工具使课堂教学更丰富互动,如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 可创建定制学习内容。 在虚拟现实和增强现实方面,AI 技术不断推动边界。如 Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 生成式人工智能在教学中的应用包括: 个性化学习计划:分析学生表现,根据知识差距和个人学习风格创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸:生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通:与新的 AI 工具结合,为学生提供更好的准备工具。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法和建议: 英语学习: 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习: 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获取个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,能更高效、个性化地进行学习并取得更好效果。但需注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
AI赋能个性化研究生教学。
以下是关于 AI 赋能个性化研究生教学的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要通过创建资源来支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,例如在学校中进行个性化辅导,以塑造 AI 改变教育的潜力。 在教育实践方面,2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师因繁重行政任务难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型,个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属。教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库,学生也拥有了源源不断的错题练习库。例如在英语学科的选词填空出题方面,提示词的逻辑可迁移到语文学科。 留学顾问可以利用多种 AI 技术来提高服务效率和质量,实现个性化服务。如智能问答系统提供 24/7 在线咨询服务;利用机器学习和数据分析技术制定个性化留学规划;利用 AI 语言学习工具辅助语言学习;利用自然语言生成技术起草文书;利用数据分析和预测技术提供准确建议;利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务等。
2024-10-23
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型: 1. Character.ai:更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求,与 ChatGPT 侧重不同,后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney:今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习,需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p',或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能,会随着进行更多的成对排名而变化,且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练?
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括: 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数,在训练数据一致情况下,模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型(LLM)的开发是一个系统性的过程,需要涵盖多个方面的知识和技能: 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用预训练框架,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域,深度学习是机器学习的一个子领域,大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一,具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
公司数字化转型对于客户服务增值有什么好处?如何平衡技术和个性化,人性化服务
公司数字化转型对客户服务增值的好处包括: 1. 个性化服务:利用 AI 分析客户行为数据,深入了解客户需求和偏好,为其提供定制化的产品推荐和服务,如电子商务网站根据用户购物历史和浏览习惯推荐相似产品,在线零售商利用客户购买数据推荐新产品或补充产品,从而提升客户体验和忠诚度。 2. 定制化沟通和推广:通过更具针对性的沟通和营销活动加强与客户的关系,提高忠诚度。根据客户偏好和行为数据定制营销活动,在客户支持和沟通中采用个性化方法,定期收集客户反馈并用于优化服务和产品,监控效果并不断优化推荐和营销策略。 3. 提升操作效率:Token 化在自然语言处理中应用,将大段文本分解成小块处理单元,便于管理和分析复杂文本数据,使 AI 模型快速识别关键信息,加速决策过程,提升业务响应速度。 4. 优化客户服务:Token 化使客户服务自动化成为可能,通过自动响应系统快速准确处理客户请求,极大提升客户满意度和品牌忠诚度。 5. 个性化营销:利用 Token 化分析用户行为和偏好,提供高度个性化的营销内容,增加销售转化率。 在平衡技术和个性化、人性化服务方面,可以采取以下措施: 1. 深入挖掘客户数据,同时注重保护客户隐私和数据安全。 2. 结合人工干预和监督,确保服务的人性化和温度。 3. 持续收集客户反馈,根据反馈调整技术应用和服务策略。 4. 培训员工,使其在运用技术的同时能够提供贴心的服务。
2024-10-16