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AI加教育的最新进展

回答

以下是 AI 加教育的最新进展：

  • 案例方面：
    • “AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献。
    • “未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。
    • “化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。
    • “翻译：怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文？”，介绍了 8 种方法。
  • 对未来的预判：
    • 个性化学习时代已到来，AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作，为孩子提供不同的学习体验，如混合式教学、定制学习路径等。
    • 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴，更多关注孩子的全人发展，如创造力和社交智慧。
    • 未来 3 年，提升人机协作效率的领域，如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等，对教育从业者蕴藏着巨大机遇。
  • 探索实践：
    • 过去半年多，梳理教学和育儿工作流，每个环节与 AI 协作可大幅提升效率，但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|AI赋能教师全场景|来自MQ老师的投稿贡献，图中有老师的微信，欢迎交流沟通|MQ老师|教育|[AI赋能教师全场景](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MDxEwtzIfivcZ6kM8nEcHFPAnqe?table=tblZPbdb7NgLbxew&view=vewJuuzsne)||2023/11/29|<br>|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。|赛博禅心|教育|[未来教育的裂缝：如果教育跟不上AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZqmpwkZA3iB5GNklO4mcirhhnKd)||2023/11/30|<br>|化学：使用大型语言模型进行自主化学研究|文章地址：[https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0)<br>nature前几天发来王炸，论文标题《Autonomous chemical research with large language models》，趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。|[乐谷说](http://javascript:void(0);)|教育|[化学：使用大型语言模型进行自主化学研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JW9UwFYaEi2JhckNflecygdRnne)||2023/12/24|<br>|翻译：怎么把一份英文PDF完整地翻译成中文？|这里介绍了8种方法|ShowMeAI|教育|[翻译：怎么把一份英文PDF完整地翻译成中文？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LGXewBoueiW32skIe2tcv2l0n1f)||2023/12/25|

MQ：AI + 教育 | 实践与探索

2023年起，每个教育工作者，每个父母都应该意识到，我们孩子将要面对的世界，对教和学的要求，已经完全不一样了。真正的个性化学习时代已经到来。请回想一下，我们小时候的学习路径：从小到大在同一个大班（40-70人）接受同一个老师授课，学习同样的教材，完成同样的作业。而2016年，我去美国湾区访校，每个学校的管理层都在讨论如何为孩子提供personalized learning（个性化学习）。比如Khan Lab School（可汗学院旗下的K12学校），允许在孩子准备好的时候随时申请跳级，或者觉得自己没有ready，可以申请停留在之前的年级。7年前的访校给我带来了极大的认知震撼。虽然早就听说过项目制学习，个性化学习，但是看到每个学校积极落地的形态，带来的冲击完全不一样。7年后的今天，随着生成式AI智力崛起，个性化学习将逐渐普及到每个孩子。在未来教育的演变中，AI将作为教育生态系统的一部分，与人类教师共同协作，为孩子们提供完全不一样的学习体验。我们可能逐渐会看不同形态的AI +混合式教学，比如，让逝去的先贤和学生圆桌对谈。在那时，孩子们能够制定自己的学习节奏，根据自己的兴趣和目标和AI Tutor协商定制学习路径和学习材料。他们还可以用「费曼学习法」把学到的东西教给AI，从AI tutor处获得即时反馈。教育工作者不再仅仅是知识的传授者，而是成为学习的引导者以及支持学生在AI元年成长的伙伴。我们将有更多的时间和精力去关注孩子的全人发展，比如培养他们的创造力和社交智慧等。越是AI时代，这些有人味儿的元素可能会更珍贵。未来3年，对于教育从业者来说，任何能提升人机协作效率的点都蕴藏着巨大的机遇，比如AI作业批改，AI备课，AI定制教育规划，AI学前启蒙等。用4.0 V批改阅读理解题

MQ：AI + 教育 | 实践与探索

[title]MQ：AI +教育|实践与探索[heading2]二、AI +教育的探索实践过去半年多，我梳理了教学和育儿的工作流，尝试在每个节点上和AI协作。越用越心惊。因为每个环节的效率可以提升2倍至120倍，这些增益叠加在整个工作流中会被进一步放大，常年累月产生的复利更是难以想象。AI看似降低了获取知识的门槛。实际上，它正在加剧知识获取的不平等，从而拉大会用和不会用的人之间的差距。今天，我想尽力磨平在教育场景下「会用」的门槛。从家长的「育」，老师的「教」和学生的「学」来为大家拆解我和身边的妈妈们，老师们和孩子们做过的落地实践。

其他人在问
AI表格数据处理
以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息： 人工智能的分类： AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能）。ANI 得到巨大发展，可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务；AGI 则能做任何人类可以做的事，但目前还未取得巨大进展。 机器学习与数据： 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合，每一列代表特定变量，每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队，以协助梳理。数据分为结构化数据（可放在巨大表格中）和非结构化数据（如图片、视频、文本，机器处理更难）。 Excel 中的 AI 工具： 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件，如 Excel Labs（基于 OpenAI 技术，新增生成式 AI 功能）、Microsoft 365 Copilot（整合办公软件，通过聊天形式完成任务）、Formula Bot（提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能）、Numerous AI（支持 Excel 和 Google Sheets，可生成公式、文本内容等）。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，提高工作效率和智能化水平。 表格 Top10 的 AI 产品数据： |排名|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145|
2024-11-05
ai将颠覆很多模式，那有什么是未来十年二十年不变的部分？
以下是关于您所提出问题的相关分析： 在未来十年二十年，可能存在一些相对不变的部分： 1. 创造力和想象力的重要性：在游戏创作等领域，尽管技术门槛降低，但独特的创意和想象力仍将是珍贵的。 2. 行业竞争的本质：在初创企业和现有大公司的竞争中，各自的优势和挑战依然存在，关键在于如何利用自身特点吸引用户和应对变革。 3. 科技对经济的推动作用：如 AI 这样的新技术仍将对全行业的进步产生积极影响，为经济发展提供新动力。 然而，需要注意的是，由于科技发展的不确定性，对于哪些部分绝对不变难以给出确切的定论。
2024-11-05
如何用ai更好的指导高考志愿填报以及职业规划
以下是关于如何用 AI 更好地指导高考志愿填报以及职业规划的相关内容： 对于高考志愿填报和职业规划，AI 可以从以下几个方面提供帮助： 1. 职业趋势分析：基于最新的市场数据和行业报告，协助考生分析自身专业或职业的前景，了解未来的职业趋势。 2. 技能评估与提升：通过测评工具评估考生当前的职业兴趣，提供针对性的学习资源和课程建议，帮助提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐：根据考生的兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化的职业建议。 4. 职业发展规划：结合考生的个人情况和市场需求，制定详细的职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助考生在快速变化的就业市场中找到自己的职业定位。 在实际应用中，学生可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自己的兴趣和技能，选择合适的职业路径，并制定详细的职业规划。同时，根据职业目标，获得个性化的学习建议和资源，提升在 AI 领域的技能，为未来的就业做好准备。 对于职场新人和职业转换者，AI 可以提供职业发展指导和职业转型支持。职场新人可以根据自身的职业目标和市场需求，制定职业发展计划，明确短期和长期的职业目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，AI 可以提供详细的转型路径和必要的技能培训资源，帮助他们顺利转型。 企业可以利用 AI 评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适的候选人。同时，可以为现有员工提供职业发展规划和技能提升的建议，培养内部 AI 人才，为员工制定个性化的职业发展计划，提供持续的职业指导和培训，提升员工的职业满意度和留任率。 教育机构可以将 AI 职业规划产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径，提升就业率。还可以根据市场需求和学生的职业规划，优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用 AI 为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务的质量和效率。基于 AI 提供的市场数据和职业趋势分析，咨询师可以为客户提供更加全面和前瞻性的职业指导。 需要注意的是，不能简单地依赖所谓的“热门”专业，专业的选择应更多地根据孩子的个人价值观、兴趣、能力来决定。比如，在不同的时代，热门专业会有所变化，80 后、90 后的热门专业在如今的就业形势可能已不同。
2024-11-05
如何用ai赋能高报行业
以下是关于如何用 AI 赋能高报行业的一些信息： 1. 金融服务方面： 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程，简化日常工作。例如，它可以帮助回答财务问题，从更多数据源获取数据，自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 能帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，发现模式并为预测建议输入。 能自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析。 能在会计和税务方面提供帮助，如综合、总结税法和潜在扣除项的可能答案。 能在采购和应付账款方面自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 2. 教育方面：生成式 AI 可以通过创建资源来支持教育工作者部署 AI 赋能的教育工具，例如学校中的个性化辅导，从而改变教育。 3. 劳动力方面： 制定原则和最佳实践，以减轻 AI 对工人的危害并最大化其益处，解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。 制作关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告，并研究和确定加强联邦对面临劳动力中断（包括因 AI 导致）的工人的支持的选项。 此外，拜登签署的 AI 行政命令还涉及以下方面： 1. 催化美国各地的 AI 研究，通过国家 AI 研究资源的试点为研究人员和学生提供关键的 AI 资源和数据，并扩大在医疗保健和气候变化等重要领域的 AI 研究资助。 2. 促进公平、开放和竞争的 AI 生态系统，为小型开发者和企业家提供技术援助和资源，帮助小企业将 AI 突破商业化，并鼓励联邦贸易委员会行使其职权。 3. 利用现有权力，通过现代化和简化签证标准、面试和审查，扩大高技能移民和在关键领域有专长的非移民在美国学习、停留和工作的能力。 4. 在国际上： 扩大双边、多边和多利益相关方的合作，建立强大的国际框架来利用 AI 的益处并管理其风险和确保安全。 与国际伙伴和标准组织加速关键 AI 标准的开发和实施，确保技术安全、可靠、可信和可互操作。 促进国外安全、负责和肯定权利的 AI 开发和部署，以解决全球挑战，如推进可持续发展和减轻对关键基础设施的危险。 确保政府负责任和有效地使用 AI 。
2024-11-05
如何用ai锻炼自己的能力
以下是一些利用 AI 锻炼自己能力的方法： 1. 借助专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练，如 InterAlia 帮助搭配服装、Prodigy AI 提供职业建议、Poised 提升沟通能力等，以获得针对不同方面的支持和指导，实现如更多锻炼、改善财务状况等目标。 2. 利用大语言模型加速认知提升，将生物大脑和机器智能一同进化，从而有更多时间进行高阶思维的锻炼，如计划、评估、决策、抽象和创造。 3. 学会提问，未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题，好的思考带来好的问题，批判性思维和好奇心是思考的前提。 4. 学会广泛而深入地思考，重点培养结构化思维，将复杂问题分解成更小、更易管理的部分，并通过逻辑和有条理的步骤解决。 5. 利用自然语言表达和整理思维，形成清晰的“人类级别”叙述，通过算法和逻辑解决问题的编程思维模式，帮助更好地结构化思考。 6. 在学习中，如语文学习，可通过与 AI 互动，掌握重点词汇和句式，提高文言文阅读能力，了解历史和作者的创作主张与情怀，理解重要的文言文字词和语法现象等。同时，与学生约定善用工具提升自身能力，在小组里提供服务，不断提出要求和检查效果。
2024-11-05
国内免费且实用的app或者网页版的AI前10有哪些
以下是国内免费且实用的部分 AI 相关的 app 或者网页版： 1. Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，能一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 2. 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑。 3. 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。 此外，还有以下一些应用： 1. 盒马鲜生 APP：AI 菜谱食材采购平台，能根据菜谱推荐食材并提供采购渠道。 2. 沪江网校社区：AI 语言学习社区平台，能为语言学习者提供交流平台。 3. 猫眼专业版 APP：AI 电影票房预测系统，可预测电影票房，为电影行业提供参考。 4. 联想设备管理平台：AI 办公设备管理系统，能管理办公设备，提高设备利用率。 在国内总榜中排名较前的部分相关应用有： 1. SEO 优化精灵：通用写作类，4 月访问量 64.6 万。 2. 虎课网免费在线视频教程：AI 学习类，4 月访问量 62.9 万。 3. Glasp：会议总结类，4 月访问量 60.7 万。 4. aippt：PPT 类，4 月访问量 59.6 万。 5. 帆软战略：电商类，4 月访问量 59.5 万。 6. 帆软数据：数据分析类，4 月访问量 59.5 万。 7. 讯飞听见：转录类，4 月访问量 56.2 万。 8. Pixso AI：设计工具类，4 月访问量 54.9 万。 9. ToonMe（卡通头像）：图像生成类，4 月访问量 53.6 万。 10. edrawsoft：思维导图类，4 月访问量 53.5 万。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-05
Ai最新进展
AI 技术的发展历程如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，例如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，包含自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，包括强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，有量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，绿洲资本张津剑认为 AI 技术正在加速发展，并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少，但 AI 的实际进展非常迅速。
2024-09-03
LLM写ABAP代码的最新进展
大型语言模型（LLM）在编写ABAP代码方面的能力正在不断提升。ABAP（高级业务应用编程）是SAP系统的编程语言，专门用于开发企业资源规划（ERP）软件。以下是一些LLM编写ABAP代码的最新进展： 1. 代码生成：LLM可以基于自然语言描述生成ABAP代码片段，帮助开发者快速实现特定功能。 2. 代码补全：通过机器学习技术，LLM能够预测并补全ABAP代码，提高开发效率。 3. 代码审查：LLM可以分析ABAP代码，识别潜在的错误和不规范的编程实践。 4. 文档生成：LLM能够根据ABAP代码自动生成文档，包括函数描述、参数说明等。 5. 模式识别：LLM可以识别ABAP编程中的常见模式和最佳实践，并在代码生成时应用这些模式。 6. 交互式学习：一些LLM提供交互式学习环境，帮助开发者通过实例学习ABAP编程。 7. 集成开发环境（IDE）插件：LLM技术被集成到ABAP开发工具中，提供智能代码提示和错误检测。 8. 自动化测试：LLM可以生成测试用例，帮助自动化ABAP代码的测试过程。 9. 性能优化：LLM可以分析ABAP代码的性能瓶颈，并提出优化建议。 10. 跨语言能力：一些LLM能够理解多种编程语言的概念，并将其应用于ABAP代码的编写。 然而，尽管LLM在编写ABAP代码方面取得了进展，但它们仍然面临一些挑战，例如： 领域特定知识：ABAP是一种领域特定的语言，需要对SAP系统有深入的理解。 复杂逻辑处理：企业级应用的逻辑可能非常复杂，LLM需要能够处理这些复杂性。 代码维护性：自动生成的代码需要易于理解和维护。 随着技术的发展，LLM在ABAP编程领域的应用将越来越广泛，但它们可能仍然需要与人类开发者合作，以确保生成的代码既高效又可靠。
2024-08-05
GPT4最新进展
GPT4是OpenAI开发的大型多模态语言模型，它能够接受图像和文本输入，并产生文本输出。以下是GPT4的一些最新进展： 1. GPT4 Turbo的发布：OpenAI推出了GPT4 Turbo的预览版，这是一个更强大的模型，它了解截至2023年4月的世界事件。GPT4 Turbo具有128K的上下文窗口，可以处理相当于300多页文本的输入。相比于GPT4，GPT4 Turbo在性能上进行了优化，提供了更低的价格，输入token价格降低了3倍，输出token价格降低了2倍。 2. 功能和性能提升：GPT4 Turbo支持多模态API调用，包括视觉功能和DALL·E 3 API。它还在指令跟随和JSON模式方面进行了改进，提供了更高的准确性和更有效的JSON格式输出。 3. 可重复输出和对数概率：GPT4 Turbo引入了新的seed参数，允许模型返回大部分时间一致的完成，这对于调试请求和编写单元测试非常有用。OpenAI还计划推出一个功能，返回最可能输出的令牌的对数概率，这将对构建搜索体验中的自动完成等功能非常有用。 4. GPT3.5 Turbo更新：除了GPT4 Turbo之外，OpenAI还发布了GPT3.5 Turbo的新版本，支持16K的上下文窗口，并改进了指令跟随、JSON模式和并行函数调用。 5. 助手API和新模态：OpenAI发布了助手API，允许开发者在自己的应用程序中构建Agent类体验。GPT4 Turbo可以通过Chat Completions API接受图像输入，实现生成标题、详细分析现实世界的图像以及阅读带有图表的文档等功能。 6. 技术报告：OpenAI发布了GPT4的技术报告，详细介绍了模型的开发、性能、能力和局限性。GPT4在多项专业和学术基准测试中展现出人类水平的表现，包括通过模拟律师资格考试并在SAT考试中取得高分。 7. 安全性和可靠性：尽管GPT4在性能上取得了显著进步，但它仍然存在一些局限性，例如可能产生不准确的信息（俗称“幻觉”）和有限的上下文窗口。OpenAI在模型开发过程中注重安全性，以减少潜在的风险。 8. 企业级服务：Azure OpenAI服务发布了企业级可用的GPT4国际预览版，允许企业构建自己的应用程序，并利用生成式AI技术提高效率。 9. 价格降低和速率限制提高：OpenAI降低了API价格，以将节省的费用传递给开发者，并提高了每分钟的令牌限制，以帮助开发者扩展应用程序。 10. 版权保护：OpenAI推出了版权保护措施，如果客户面临版权侵权的法律索赔，OpenAI将介入保护客户并支付相关费用。 这些进展显示了GPT4在多模态能力、性能优化、安全性和企业级应用方面的持续发展和创新。随着GPT4的不断改进和新功能的推出，它在自然语言处理领域的应用潜力将进一步扩大。
2024-04-22
家长如何结合 AI 教育小学生
以下是关于家长如何结合 AI 教育小学生的一些建议： 1. 把 AI 作为追问、反问、问答、交流的工具，让孩子在解题过程中通过与 AI 交流来学习，而不是直接获取答案。但要注意避免孩子过度依赖，比如不能让孩子拍照解题。 2. 家长要了解 AI 的有限和缺点，引导孩子正确使用。例如，在绘画方面，鼓励孩子先做构思创意，让计算机完善，或者计算机出创意，孩子完善细节，实现人和计算机合作作画。 3. 利用 AI 作为立规矩小助手，输入孩子的年龄和需要立规矩的场景，AI 就能生成孩子能听懂的规则、沟通原因以及鼓励和赞赏的具体话术。 4. 认识到 AI 能链接专家方法论和家庭个性化需求，提升教育环节的效率，但也可能加剧知识获取的不平等，所以家长要学会使用，降低“会用”的门槛。
2024-11-05
AI 在教育中的应用
AI 在教育中的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 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，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP），如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，自动批改学生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。 3. 智能辅助教学：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，提高学习动机和知识掌握程度。 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，如 Labster 的虚拟实验室平台，安全进行实验操作并获得 AI 系统反馈。 同时，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，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成为了重要挑战。 在教育的发展历程中，从口传时代的言传身教，到手抄时代的背诵领会，再到印刷时代的讲授说理，以及电子媒体和数字媒体时代的多样化教学方式，AI 的融入正在为教育带来颠覆性的改变。例如在教学场景、教材与教法、教育思想和教育组织形态等方面，都产生了深远的影响。
2024-10-30
生成教育图片
以下是关于生成教育图片的相关信息： 图形认知题： 图形认知题是一种用于儿童早期教育的活动或测试，旨在帮助孩子识别、区分和理解不同图形和图案，促进视觉和认知发展。 特点包括图形识别（如圆形、正方形、三角形等基本二维图形）、颜色识别、大小和比较、排序和分类、图形与现实世界的关联、空间关系以及图形的绘制与再现。 图形认知题不仅能增强儿童视觉识别能力，还有助于在数学和逻辑推理方面打下基础。 图片生成方法： 可以先让 GPT 根据场景生成五个场景中常见的事物。 对于 DALL·E ，可使用特定的提示词，如“Painting:Mention the kind of paint,texture of canvas,and shape/texture of brushstrokes.”等，并遵循相关规则和默认设置。 对于“城市狂想”，点击开始想象按钮，粘贴提示词，等待生成图片。生成的图片一次性会有 4 张，可选择喜欢的图片进行操作，常用操作有变化、高清、重塑、扩图等。变化会生成 4 张新图片，高清分为直接和强烈两种方式，重塑有细微和强烈两种方式。
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
我想做一个关于AI工具在教育中的应用的视频，能给点建议吗？用那个工具较好介绍
以下是关于制作 AI 工具在教育中应用的视频的一些建议： 1. 可以参考拜登签署的 AI 行政命令中有关塑造 AI 在教育方面潜力的内容，例如创建资源以支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具，如学校中的个性化辅导。 2. 从“教育：云朵老师们一起交流 AI 2024 年 3 月 19 日”的相关内容中获取灵感，如会议讨论的人工智能技术在教学中的各种应用，包括大语言模型、绘画模型、博物学家等的应用和实践。 3. 关注使用 AI 工具时的一些要点，如与大语言模型和图像模型交互时设定角色、表述清晰、调整框架，注意上下文长度、产生幻觉等问题，可选择国产工具。 4. 了解与 AI 对话的多种方式，如让 AI 扮演角色、仿写、成为小助理、激发好奇心等。 5. 探索利用人工智能工具进行创意和创作的方法，例如使用提示词生成图片、视频、音乐，使用自然语言描述生成剧本和分镜等。 至于具体的工具选择，国产工具可以考虑，但需要根据您的具体需求和使用场景进一步确定。
2024-10-20
请问在哪里可以学习关于教育方面的ai的应用
以下是一些可以学习关于教育方面的 AI 应用的途径： 您可以参考，其中提到了 AI 在教育科技中的早期应用。 阅读，了解人工智能用于教学以及帮助教师的相关内容。 还可以查看，其中涵盖了自适应学习、智慧课程、AI 助教等方面的内容。 同时，您在使用人工智能获取信息时，因为其可能会产生幻觉，所以要根据其他来源仔细检查关键数据。
2024-10-20