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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
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
中国关于AIGC的法律
目前，我国对 AIGC 的监管框架主要由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》等共同监管 AIGC 行业。 涉及 AIGC 的数据隐私问题，主要可以参考《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》《电信和互联网用户个人信息保护规定》以及《数据出境安全评估办法》等。AIGC 服务提供者使用数据不可避免涉及数据脱敏、储存、传输等环节，服务提供者往往通过与使用者签订服务条款明确权利义务，而协议的合法性、可履行性则需要进一步检验。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体，我有几个问题：1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体？ 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合？也就是说回答100%能够正确，不会瞎说； 3.你有什么建议？
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
AIGC伦理检查清单
以下是一份关于 AIGC 伦理检查清单的相关内容： AIGC 概述： GenAI（生成式 AI）是能够从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（AIGenerated Content）。 我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成共同监管形势。 AIGC 的分类及应用： 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。 语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 触发的法律与道德风险： 重伦理道德，主要体现在两方面： 国家安全：不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度，危害国家安全和利益、损害国家形象，煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定，宣扬恐怖主义、极端主义。 伦理道德：不得宣扬民族仇恨、民族歧视，暴力、淫秽色情，以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。 GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体，我有几个问题：1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体？ 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合？也就是说回答100%能够正确，不会瞎说； 3.你有什么建议？
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面，一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而，要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的，因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议： 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库，例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样，将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤，明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑，将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤，使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
2024-11-21
我想要一个能上传pdf文件的ai
以下是一些能够上传 PDF 文件的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外，还有以下相关信息： AI PDF（与免费帐户。它消除了重复上传文件的需要。PRO 版本可以搜索 1000 个 PDF 和 OCR 文档。为冗长的文档提供上级摘要。 TXYZ 网站：是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-21
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
我是一个教育机构，我想使用ai代替我的家教老师团队，对学生进行1v1的辅导，包括：根据学生当天学习的课程出题，定时监督并整理错题，有什么ai工具，可以帮助我
目前在市场上，还没有能够完全替代家教老师团队进行 1v1 辅导，包括根据学生当天学习课程出题、定时监督并整理错题等全方位功能的单一 AI 工具。但您可以考虑结合使用以下几种 AI 相关的技术和工具来部分实现您的需求： 1. 智能学习管理系统：这类系统可以根据学生的学习进度和表现生成一些练习题，但可能无法完全针对当天学习的课程精准出题。 2. 自然语言处理工具：帮助分析学生的学习情况和问题，为后续的辅导提供一定的参考。 需要注意的是，AI 工具在教育中的应用仍处于不断发展和完善的阶段，不能完全替代人类教师的情感支持、个性化引导和灵活应变能力。
2024-11-18
我是一个教育机构，我想使用ai代替我的家教老师团队，对学生进行1v1的辅导，包括：根据学生当天学习的课程出题，定时监督并整理错题
目前的情况来看，使用 AI 代替家教老师团队进行 1v1 辅导，包括出题、监督和整理错题等工作，虽然具有一定的可行性，但也面临一些挑战。 从出题方面，AI 可以根据学生当天学习的课程内容，利用其强大的数据分析和算法能力生成相关题目。但需要确保题目质量和针对性，能够准确覆盖重点知识点，并适应学生的学习水平。 在监督方面，AI 可以通过设定时间提醒等方式，督促学生按时完成任务。然而，它可能无法像人类教师那样敏锐地察觉学生的情绪和学习状态变化，及时给予鼓励和支持。 对于整理错题，AI 能够快速分类和分析错题，但在解释错题原因和提供个性化的学习建议上，可能不如人类教师那么深入和灵活。 总之，虽然 AI 可以在一定程度上辅助这些工作，但完全替代家教老师团队可能还不太成熟，或许可以将 AI 与人类教师相结合，以达到更好的辅导效果。
2024-11-18
ai+教育相关
以下是一些与“AI + 教育”相关的案例和内容： 学习：用 AI 做播客笔记，干货为主的播客可用此方式做笔记，还能顺便学英语。 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：用这条 prompt，2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告，先确定调研报告大纲目录。 做调研：用 ChatGPT 做调研，研究其如何帮助创建用户体验调查或其他调查。 书籍推荐：三本神经科学书籍，AI 是多学科交叉产物，基础学科知识能为运用 AI 打开新天地。 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，人工智能融入教育领域为教学模式带来颠覆性改变。 化学：使用大型语言模型进行自主化学研究。 医疗：健康生物制药的研究，AI 加速医疗健康生物制药研究，在抗癌等方面有重要作用。 AI 洞察：一线医生如何实际使用 ChatGPT，再现 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 笔记：与 AI + 教育前辈聊天，让某人主动学习 AI 的有效方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。 数学：OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性。
2024-11-18
AI教育软件或者平台
以下为您介绍一些 AI 教育软件或者平台： 对于中学生学习 AI： 建议从编程语言入手，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，也可以探索面向中学生的平台，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（如机器学习、深度学习等）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编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考其对未来社会的影响。 100 个 AI 应用中的相关平台： 500px 摄影社区：AI 摄影比赛平台，利用图像识别、数据分析技术，举办摄影比赛，展示优秀作品。 Logic Pro X 教学软件：AI 音乐制作教学平台，运用机器学习、音频处理技术，为用户提供个性化教学服务。 鲁班到家 APP：AI 家居维修服务平台，通过数据分析、自然语言处理技术，为用户推荐附近维修人员。 雪球财经 APP：AI 金融投资教育平台，借助数据分析、自然语言处理技术，为用户提供个性化金融投资教育服务。 AI 在教育领域的应用： 个性化学习平台，如 Knewton 平台，利用算法和大数据分析跟踪学生学习进度，诊断难点，提供个性化建议和资源。 自动评估领域，如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 智能辅助教学工具，如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 在虚拟现实（VR）和增强现实（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反馈。
2024-11-16
AI 在教育行业的落地场景有哪些
AI 在教育行业的落地场景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，提供定制化的学习建议和资源。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP），如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，自动批改学生的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：例如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，创建定制的学习内容，引导学生通过对话学习，提供即时反馈，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）：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供虚拟实验场景，让学生安全进行实验操作并获得 AI 系统反馈。 5. 协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议。 6. 针对学生情况和兴趣定制学习内容。 7. 论文相关：包括论文初稿搭建及论文审核。 8. 帮助低收入国家/家庭获得平等的教育资源。
2024-11-15
我想请教一些问题 1：目前有哪些AI教育类产品 2：目前有哪些AI辅助学习类产品 3：有哪些AI辅助学习的好用的方法
以下是关于您所提出问题的回答： 目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有： 语言学习方面：Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师，能够实时交流并给予发音或措辞反馈；Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 数学学习方面：Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题；Khan Academy 有自适应学习系统。 综合学习方面：Duolingo 是自适应学习平台，能为用户提供个性化学习内容和练习。 AI 辅助学习的好用方法包括： 英语学习：利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法；通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音；使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划；借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。 数学学习：运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐；使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务；参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。
2024-11-12