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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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有哪些免费的Ai工具可以用在信息技术学科教学中
以下是一些可用于信息技术学科教学的免费 AI 工具: 1. 讯飞智文:http://zhiwen.xfyun.cn ,可用于内容自动生成。 2. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 在软件架构设计方面,以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 9. Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
2024-10-16
生成式人工智能如何进行教学评价
生成式人工智能进行教学评价可以参考以下步骤和方法: 1. 打分维度: 语言的准确性、清晰度和规范性(5 分) 讲授的严密性和逻辑性(5 分) 语言的生动性和趣味性(5 分) 针对学生实际的可接受性和启发性(5 分) 语言的艺术性(5 分) 给出总分(满分 25 分) 2. 评价内容: 学生能否掌握课文中的重点词汇和句式,提高文言文阅读能力。 能否让学生了解阿房宫的历史,理解作者借古讽今的写作。 能否整体感知,把握作者观点(如在第二课时)。 能否涵养济世补天的精神品格。 能否理解文章重要的文言文字词和语法现象。 能否了解杜牧的创作主张与情怀。 3. 评价方式: 可以以第一人称、700 字左右,代入一位和蔼可亲的语文老师角色,针对试讲者的表现给出中肯评价,并提出鼓励和改进建议。改进建议请附带原文句子和具体时间。 对于发言、文章、主观题可根据量规进行评分和反馈。 还可以尝试让 AI 当评委,如通义听悟录音转文字,丢给自编的多个智能体出分数并填结果。例如,分数高的五位,和三位人类评委选出来的前五可能一致,只是排名可能有一位的差异。 需要注意的是,在使用生成式人工智能进行教学评价时,要提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息,以获得更准确和有效的评价结果。
2024-10-13
SD教学视频
以下为一些关于 SD 的教学视频推荐: 1. 新手从 0 入门 AI 绘画教程: 推荐系列章节教学视频: 课程内容包括:第一节课 AI 绘画原理与基础界面;第二节课 20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置;第三节课 打破次元壁,用 AI“重绘”照片和 CG;第四节课 AI 绘画模型,“画风”自由切换;第五节课 提高 AI 绘画分辨率的方式;第六节课 LoRa | Hypernetwork 概念简析;第七节课 定向修手修脸,手把手教你玩转局部重绘;第八节课 提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件;第九节课 LoRA 从原理到实践;第十节课 零基础掌握 ControlNet。 2. 教程:SD 做中文文字 持续更新中: 视频教程: 制作思路:将中文字做成白底黑字,存成图片样式;使用文生图的方式,使用大模型真实系,输入关键词和反关键词,反复刷机得到满意效果;可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果;若希望有景深效果,可打开 depth;打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数 29 60。 3. SD 从入门到大佬: 推荐跟着 Nenly 同学的【B站 第一套 Stable Diffusion 系统课程】合集走一遍,安装完 SD 后可参考。 可选的一些图片版教程:
2024-10-08
我想要生成AI辅助化学课堂教学内容
以下是关于生成 AI 辅助化学课堂教学内容的相关信息: 在教学中,可控地引导学生将部分课程和任务用 AI 辅助是可行的,但仍需限制部分课程的 AI 使用,以培养学生独立思考和解决问题的能力。很多时候人们未能很好地运用 AI 为自己赋能,并非能力欠缺,只是不知道可以这样做。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应创建像我们一样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集的信息输入开始,如正规学校教育和学徒实践。对于 AI 来说,当前的学习方式及技术人员的处理方式使在复杂情况下确定最佳答案的直觉培养面临挑战。应通过堆叠模型训练 AI,如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。就像预医学生从化学和生物学基础课程开始,设计新疗法的科学家也需多年学习,这种方式有助于培养处理细微差别决策的直觉。 您可以参考以上思路,将其中的方法和理念应用于化学课堂教学中,例如先让学生掌握化学的基础知识,再逐步引入 AI 辅助教学,同时注意培养学生的自主能力。
2024-10-06
AI对教学的影响和作用
AI 对教学具有多方面的影响和作用,主要体现在以下几个方面: 1. 辅助获取信息和学习:可以帮助解释概念,用于自学,但要注意其可能产生的幻觉,关键数据需依据其他来源仔细核查。 2. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,如 Knewton 平台,实时跟踪学生学习进度,诊断难点,提供个性化建议和资源。 3. 自动评估:利用自然语言处理技术,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,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。 4. 智能辅助教学:如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈,Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容。 5. 虚拟现实和增强现实:在 VR 和 AR 方面,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获得即时反馈。 然而,AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来了冲击,如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都是面临的重要挑战。
2024-09-25
语音实时互动教学
Inworld AI 具有以下特点和功能: 自我学习与适应:NPC 能够自我学习和适应,具有情绪智能。 长期记忆:角色以类似人类的记忆功能操作,能从闪存和长期记忆中检索信息,创造吸引玩家回归的体验。 个性塑造:通过自然语言创建不同个性,添加角色背景故事、动机和缺点等丰富细节,使角色生动。 情绪表达:角色能够对与用户的互动表达情绪,情绪可映射到动画、目标和触发器。 实时语音:内置语音设置可实现最小延迟,能配置角色的性别、年龄、音调和说话速度,也可使用 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Contextual Mesh 功能:可定制 AI 非玩家角色(NPC)的行为和知识。 可配置的安全性:能配置 NPC 的对话方式,适应不同年龄分级的游戏,在亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 知识管理:可输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息,使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识,如共享的传说、世界背景等。
2024-09-20
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
个性化学习助手
以下是关于如何利用 AI 进行个性化学习以及留学顾问可用的 AI 技术的相关内容: 利用 AI 进行数学学习: 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精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助: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。 利用 AI 进行英语学习: 想象一个由 AI 驱动的语言老师,如 Speak、Quazel 和 Lingostar,能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 利用 AI 进行个性化学习: 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡,有了 AI ,可以大规模部署个性化的学习计划,为每个用户提供一个“口袋里的老师”,理解其独特需求,并回答问题或测试技能。 留学顾问可用的 AI 技术: 1. 智能问答系统:如聊天机器人,为学生和家长提供 24/7 在线咨询服务,回答常见问题、提供留学流程指导、解释签证要求等。 2. 个性化留学规划:利用机器学习和数据分析技术,分析学生背景、兴趣、能力等信息,制定个性化的留学规划和申请策略,包括选择学校、专业、申请时机等。 3. 语言学习辅助:对于需要提高英语水平的学生,利用 AI 语言学习工具,如语音识别、自然语言处理等技术,提供个性化的语言学习辅助和练习。 4. 智能文书起草:利用自然语言生成(NLG)技术,自动生成留学申请文书、个人陈述、推荐信等文件,减少人工起草的时间和工作量。 5. 数据分析和预测:利用数据分析和预测建模技术,分析历史数据和趋势,预测不同学校和专业的录取率、就业前景等信息,为学生提供更准确的建议和指导。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-18
AI应用于信息展示除了以下这段还能写啥?人工智能对演示文稿、网页、微信公众号和Markdown工具都有影响,正重塑信息展示领域。例如,AI可以简化演示文稿设计布局的调整;通过AI能分析用户行为,优化网页内容和结构;在微信公众号利用AI实现个性化推送和智能回复,提升响应和互动质量。Markdown也可利用AI实现智能化编辑和检查。
以下是 AI 应用于信息展示的其他方面: 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览,基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型,可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成,使效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面,可综合应用 AI 工具,如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白,使用 Midjourney 生成静态分镜图片,使用 Runway 生成动态分镜片段,使用 AI 配音软件制作旁白。 3. 在写作方面,AI 可用于草拟各类初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本,以不同风格创建草稿,激发作者创作出更好的作品,以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。
2024-08-15
Midjourney图像风格个性化
Midjourney是一种AI图像生成工具,可以根据用户提供的文本提示生成图像。如果你想个性化你的Midjourney图像风格,可以尝试以下方法: 1. 提供详细的文本描述 确保你的文本提示尽可能详细和具体。描述你想要的场景、颜色、情感、风格等。例如: 场景:描述你想要的图像场景,如“一个宁静的湖边日落”。 颜色:指定你喜欢的颜色,如“温暖的橙色和红色”。 情感:表达你希望图像传达的情感,如“和平与宁静”。 风格:选择一种艺术风格,如“印象派”、“未来主义”或“赛博朋克”。 2. 使用参考图像 如果你有特定风格或元素的参考图像,可以将这些图像上传到Midjourney并附加在你的提示中。AI会参考这些图像来生成具有相似风格的作品。 3. 实验不同的关键词 使用不同的关键词组合进行多次实验。关键词的选择可以极大地影响最终的图像风格。尝试使用描述性的形容词和名词,如“复古”、“抽象”、“极简”等。 4. 使用自定义参数 Midjourney可能提供了一些自定义参数来调整图像风格。例如,你可以调整图像的分辨率、细节层次、对比度等。这些参数的使用方法可以在Midjourney的官方文档或社区论坛中找到。 5. 参与社区和交流 加入Midjourney的用户社区,查看其他用户的创作,获取灵感,并学习他们的技巧和方法。参与社区讨论和交流,可以帮助你发现新的创作方法和风格。 6. 定期调整和反馈 不断地调整你的提示和参数,记录每次生成的结果,并根据你的需求和喜好进行反馈和优化。这样可以逐步形成你个人独特的图像风格。 通过以上方法,你可以更好地个性化你的Midjourney图像风格,创造出独特且符合你审美的作品。如果有具体的图像或提示需要帮助,可以进一步提供详细信息。
2024-06-13