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AI加教育的最新进展

Answer

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。
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References

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。

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总结一下24年国产AI大模型的主要进展
2024 年国产 AI 大模型的主要进展包括： 9 月： 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM 和 Jina Embeddings V3。 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 23 日：钉钉 365 会员上线。 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 国内大模型落地情况： 2024 年被称为国内大模型落地元年，1 至 11 月，大模型中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一；科大讯飞居第二。 在智能终端行业，中国超半数手机厂商都在使用文心大模型，包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌；上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出，截至 11 月，其文心大模型日均调用量超过 15 亿次，千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露，百度智能云营收达 49 亿元，同比增长 11%。 大模型进入产业落地后，除了大模型本身能力质量要过硬外，落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地，需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。大模型的竞争，正在加速成为体系化之战。
2025-01-09
国产AI大模型的应用
国产 AI 大模型的应用主要体现在以下几个方面： 1. 百度文心大模型：在 2024 年大模型中标项目数量和金额大幅增长，凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业应用广泛。其落地需要全栈技术能力支持，百度智能云通过完善的 AI 基础设施整合全栈技术，获得广泛行业认可。 2. Qwen 系列：是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型。在 OpenAI 认可的榜单中表现出色，多次冲进榜单，得分不断提高。其开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于其开发模型和应用。 3. 免费的大模型 APP：包括 Kimi 智能助手、文心一言、通义千问。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，具有超大“内存”，能读长篇小说和上网冲浪。 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、聊天和答疑解惑。 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，还有如“非遗贺春”魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛等相关活动。
2025-01-09
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展： 通义千问的 Qwen 系列表现出色：Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单，得分不断提高，其开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用，尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况：2024 年被称为国内大模型落地元年，1 至 11 月，大模型中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。 其他进展：智谱一年间推出了 4 代 GLM，一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力，在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解，国内目前仍无胜任大模型训练的芯片，在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现，但华为昇腾在单卡指标上距离不远，因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态，仍需时间打磨。
2025-01-09
中国使用最多的视频生成的AI免费工具
以下是中国使用较多的免费视频生成 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。Etna 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频，视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持多种尺寸，默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持多种尺寸，默认生成 5s 的视频。
2025-01-09
AI 领导力
以下是关于“AI 领导力”的相关内容： 1. 2023 年 10 月 30 日，拜登签署了一项具有里程碑意义的行政命令，旨在确保美国在抓住人工智能（AI）的机遇和管理其风险方面发挥引领作用。该行政命令确立了新的 AI 安全和保障标准，保护美国人的隐私，推进公平和公民权利，维护消费者和工人的权益，促进创新和竞争，提升美国在全球的领导地位等。同时，该命令还指示了一系列行动，以应对 AI 系统对美国人安全和保障的潜在风险。 2. 英国国防部于 2022 年 6 月发布了自身的 AI 伦理原则和政策，确定了英国政府在 AI 赋能军事能力方面的方法。将通过特定情境的方法确保该政策应用的适当一致性和协调性，从而促进英国在国防领域使用 AI 的领导地位。 3. 在 AI 迅速发展的当下，懂得有效利用 AI 的人将在职场占据绝对优势。掌握 Claude 的 5 层 Prompt 体系能为自己打造强大竞争壁垒，Prompt 工程已成为热门新兴职业。将该体系应用到日常工作中，如市场研究、写作、数据分析项目等，能创造出令人惊叹的内容。在这个 AI 驱动的世界，真正的魔法在于懂得使用 AI 的人。引用凯文·凯利的话，懂得使用机器人的人将取代不懂得使用的人，掌握 Claude 的 5 层 Prompt 体系是通往未来的金钥匙。
2025-01-09
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。学习建议包括使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能，借助 AI 生成代码后请求注释或解释以帮助理解代码，遇到问题时采取复现、精确描述、回滚的步骤。同时要明确，AI 是强大的工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。原文链接： 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动：麦橘是哲学专业模型师，此次跨界教学。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏，认为机制对简单小游戏很重要，还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。使用 Poe 制作小游戏，因其性价比高且多种模型可用，支持写代码后的预览，还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例，不懂代码也能让 AI 做游戏，通过告诉 AI 想要的效果让其调整，如降低难度等，最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。麦橘还介绍了增量游戏、肉鸽游戏的制作以及与 AI 交互的情况。 3. 软件 2.0 编程：在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域，软件 2.0 日益流行。考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时，会有很多令人兴奋的机会。长远来看，这种编程范式拥有光明的未来，因为当开发通用人工智能（AGI）时，很可能会使用软件 2.0。
2025-01-09
AI方面有什么最新进展
以下是 AI 方面的一些最新进展： 1. 2024 人工智能现状报告：由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表，围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画：从生成艺术作品到辅助艺术创作，逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破，为艺术家提供新工具和可能性，但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论，带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向： 发展历程：包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点：大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉语言模型、多模态融合）、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。
2024-12-05
人工智能与AI诈骗最新进展
以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展： 在 2024 年，AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面，超短视频的精细操控，如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展，有一定操控能力的生成式短视频中，风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。AI 音频能力长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现，可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟，在记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平，美国可能出现 GPT5，世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代稍晚）。然而，AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧，AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中，有室内装修自动渲染的 HomeByte，生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1，“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面，LLMs 能自动化写代码等流程，交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时，AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之，AI 技术在不断发展的同时，也带来了如诈骗等问题，需要关注和解决。
2024-12-02
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
中国有什么ai教育工具
以下是中国一些常见的 AI 教育工具： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，通过集成算法和大数据分析，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. 自动评估工具：例如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，利用自然语言处理技术自动批改学生作文和开放性答案题。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AI 教育工具 AutoML，用于创建定制学习内容。 4. 语言学习应用： LingoDeer：通过游戏和互动活动教孩子英语，提供多种课程，有家长仪表板。 Busuu：提供英语等多种语言课程，多种教学方法，有社区功能。 Memrise：使用抽认卡和游戏教学，有社交功能。 Rosetta Stone：采用沉浸式方法，有语音识别功能。 Duolingo：免费，游戏化教学，多种课程。 在为孩子选择 AI 教育工具时，要考虑孩子的年龄、兴趣和学习风格，以及应用程序的功能和成本等因素。
2025-01-07
ai教育怎么应用
AI 在教育领域有以下应用： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，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。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，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。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动。如 AI 教师能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，加深知识掌握。 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，安全进行实验操作并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 同时，使用人工智能辅助教育也存在一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等。此外，使用人工智能获取信息和学习时，要注意可能产生的幻觉，对关键数据应根据其他来源仔细检查。
2025-01-07
人工智能在中小学教育中的解决方案
以下是人工智能在中小学教育中的一些解决方案： 课程内容设计： 对于三年级的孩子，在讲解“什么是 AI”时，先与学生互动，倾听他们对 AI 的理解，再用学生能理解的语言引出概念，比如“简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术”，旨在激发学生的兴趣和好奇心。 设计 Q&A 环节，例如： 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因。 探讨 AI 能不能替代人类的艺术家或者作家，引导学生思考人类创造力与机器效率之间的关系。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么，讨论友谊的意义和 AI 能否模拟人类情感互动。 假设 AI 可以帮忙完成家庭作业，希望它完成哪部分及原因，同时讨论依赖技术的潜在风险。 个性化学习计划： AI 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解他们独特的需求，并回答问题或测试技能。例如，有像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用已经在做实时交流并给予发音或措辞反馈的语言教学。 学科学习辅助： 有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决数学问题。 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 作业辅助： 像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 您可以通过了解更多相关内容。
2024-12-30
小孩教育AI
以下是关于小孩教育 AI 的相关内容： 1. 有创业公司推出针对 36 岁孩子成长陪伴的 AI 毛绒玩具。毛绒玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，孩子会把玩具当作有生命、会说话的伙伴。AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，市场教育成本低，且在毛绒玩具市场快速增长的背景下具有发展潜力。 2. 对于小孩是否可以接触 AI，答案是肯定的。但也存在担忧，如 AI 可能让人类变懒、甚至变废，影响学生的批判性思维等能力。不过，AI 可能带来如一对一辅导更加个性化等颠覆性改变。 3. 为 4 岁儿童选择练习英语口语的 AI 工具时，要考虑应用程序的年龄适配性、趣味性、有效性、价格等因素。可以尝试不同的工具，根据孩子的成长和发展适时切换。
2024-12-27
人工智能教育领域的应用
人工智能在教育领域的应用广泛且具有颠覆性，主要体现在以下几个方面： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，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。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，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。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师能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，加深知识掌握。 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，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 同时，北京大学教育学院教授汪琼指出，教育领域的数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上，还需新解决方案，技术创新应用和数据整合挖掘是关键。我们正进入新时代，AI 成为教与学的伙伴，但在迎接新一代人工智能发展带来的挑战时，必须注意“信息茧房”的危害，平衡其潜力与局限，注意技术引入的全局影响。 然而，AI 技术对传统教育体系的冲击也带来诸多挑战，如教育体系内部惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。
2024-12-26
智能教育服务平台怎么写
很抱歉，目前没有关于智能教育服务平台的具体内容，无法为您提供详细的写法。但一般来说，写智能教育服务平台需要考虑以下几个方面： 1. 明确平台的目标和定位，例如是针对特定学科、年龄段还是教育阶段。 2. 规划平台的功能模块，如在线课程、学习管理、互动交流、智能评估等。 3. 设计用户界面，要简洁、易用、符合教育场景。 4. 考虑数据安全和隐私保护，保障学生和教师的信息安全。 5. 制定技术架构和开发计划，选择合适的技术栈和开发团队。 6. 规划运营和推广策略，吸引用户使用平台。 您可以根据具体的需求和目标，进一步细化和完善这些方面的内容。
2024-12-25