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数智技术与教学何以深度融合,从事实性知识学习,程序性知识学习,动机性参与三个角度说明

Answer

数智技术与教学的深度融合可以从以下三个角度进行说明:

事实性知识学习方面:数智技术能够以丰富多样的形式呈现事实性知识,如通过多媒体资源(如动画、视频、交互式图表等),使抽象的知识变得更加直观和生动,有助于学生更好地理解和记忆。同时,在线学习平台和教育软件可以提供大量的事实性知识资源,方便学生随时查阅和学习。

程序性知识学习方面:利用智能辅导系统和虚拟实验室等工具,为学生提供实践和练习的机会,帮助他们熟练掌握解决问题的步骤和方法。数智技术还能实时反馈学生的操作过程和结果,让他们及时发现错误并进行纠正,从而提高程序性知识的学习效果。

动机性参与方面:借助游戏化元素和社交学习平台,增加学习的趣味性和互动性,激发学生的学习兴趣和积极性。个性化的学习推荐和自适应学习系统能够根据学生的特点和需求提供定制化的学习内容,增强学生的学习动力和参与度。

总之,数智技术在事实性知识学习、程序性知识学习和动机性参与这三个角度都能发挥重要作用,促进教学的深度融合和优化。

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我是一名数据产品经理,想转行ai产品经理,该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来,具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议: 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段,能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识,提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景: 1. 企业(包括传统企业和互联网企业)如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21
我想学习AI的入门知识
以下是为新手学习 AI 提供的入门知识: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于不会代码的新手,还可以尝试了解以下作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-01-21
我想学习人工智能知识,从哪里开始呢?
对于新手学习人工智能,建议您从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-21
适合小白的AI知识库
以下是适合小白的 AI 知识库内容: 通识篇: 现有常见 AI 工具小白扫盲: 文章链接: 视频链接:(1 小时 32 分开始) 适用人群:对 AI 都没太多概念的纯纯小白 简要说明:给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量 AI 常见名词、缩写解释: 文章链接: 适用人群:对 AI 都没太多概念的纯纯小白 简要说明:给看不懂“黑话”和诸多缩写的小白,请善用这张表+多问 AI 对话工具(如豆包 or Kimi)结合食用 工具入门篇: (Prompt)现成好用的 Prompt: 文章链接: 适用人群:完全没有 AI 使用经验,只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白 简要说明:想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴,可以从这里开始,有很多可以直接复制、粘贴的优秀 prompt 案例,它们都有完整的结构。 (AI Agent)Agent 工具 小白的 Coze 之旅: 文章链接: 视频链接:Coze 之旅 1.0: 适用人群:完全没有编程基础,但对 AI 已有一点概念的小白 简要说明:为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台,为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它 (AI Pic)现在主流的 AI 绘图工具网站: 文章链接: 适用人群:完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴 简要说明:为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲 (AI Tools)数据工具 多维表格小白之旅: 文章链接: 视频链接: 适用人群:Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者 简要说明:用表格 + AI 进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求 (AI Code)编程工具 Cursor 的小白试用反馈: 文章链接: 适用人群:0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白 简要说明:通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒 (AI Music)音乐工具 Suno 的小白探索笔记: 文章链接: 适用人群:0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白 简要说明:AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作
2025-01-20
从0到1搭建知识库
从 0 到 1 搭建知识库的方法如下: 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群: 创建智能体: 知识库:本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据。自动清洗数据会出现目前数据不准的情况,本节视频就尝试使用手动清洗数据,提高数据的准确性。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档,其中每个问题和答案以分割,暂时不要问为什么。选择飞书文档、自定义的自定义,输入,然后就将飞书的文档内容以区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。点击添加 Bot,添加好可以在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意如何拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程 80 节课程,分为了 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容格式依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 使用 Dify 构建知识库: 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人: 创建知识库应用: 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件,等待处理,最后文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 并保存下来。 安装并接入 cow: 回到宝塔,打开【终端】。 依次粘贴并回车:cd/root 。 git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,注意一定要粘贴完整。 出现下方的样子,就是成功了。如果失败,或者没反应,刷新一下,重新再试一次。 继续一行一行,依次输入:cd chatgptonwechat/ ,pip install r requirements.txt 。 等待执行完成,继续粘贴:pip install r requirements optional.txt 。 上边的都执行完成后,到“文件”菜单中去执行,点击文件 找到 root,进入 root 文件夹,找到 chatgpt on wechat 文件夹,并进入。
2025-01-19
个人知识库搭建
个人知识库搭建主要包括以下内容: 1. RAG 技术: 利用大模型能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入并转换为向量形式存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 2. GPT 相关: 搭建基于 GPT API 的定制化知识库涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 Embeddings 是浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 3. 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控知识库,可使用额外软件 AnythingLLM,其包含 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案)、测试对话。 最后,“看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣,可联系相关人员或加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2025-01-19
换几个说法依托校企合作,深化产学研合作,推动数智中医普适性应用
以下是为您提供的几种说法: 1. 凭借校企合作,强化产学研合作,促进数智中医的普适性应用。 2. 以校企合作为依托,加深产学研合作,推进数智中医普适性应用。 3. 依靠校企合作,深化产学研合作进程,助力数智中医普适性应用。
2024-12-18
根据数智经济你觉得它的发展是怎样的
数智经济在过去十年中已极大地改变了经济和社会,影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这一变革的核心,数据驱动的创新为欧盟公民和经济带来了巨大利益,例如改善和个性化医疗、提供新的出行方式,并有助于实现欧洲绿色协议。为使数据驱动经济惠及所有欧盟公民,必须特别关注缩小数字鸿沟、促进女性参与数据经济以及培养欧洲在技术领域的前沿专业知识。 发展需要一个强大且更协调的数据保护框架,以增强自然人和相关机构的法律及实际确定性。同时,要改善内部市场的数据共享条件,创建统一框架,制定数据治理的基本要求,特别关注促进成员国之间的合作。特定行业的欧盟法律可根据行业特点进一步发展、调整并提出新的补充元素。某些经济部门已受特定的欧盟法律监管,包括与跨境或跨欧盟的数据共享或访问相关的规则。 总之,数智经济的发展前景广阔,但也需要在法律、政策和技术等多方面不断完善和协调,以实现可持续和包容性的增长。
2024-10-29
根据数智经济、银发经济、低空经济、单身经济其中有什么痛点和创新发展内容
数智经济的痛点可能包括数据安全与隐私保护问题、数字鸿沟导致的发展不平衡、技术更新换代快带来的高投入成本等。创新发展方面,可以加强数据治理和安全防护技术,推动数字技术与传统产业深度融合,拓展数字经济新场景。 银发经济的痛点或许有产品和服务针对性不足、市场标准和规范不完善、养老服务专业人才短缺等。创新发展可着眼于开发个性化的老年产品和服务,建立健全行业标准,加强养老服务人才培养。 低空经济的痛点可能存在政策法规不完善、基础设施建设不足、技术创新能力有待提高等。创新发展可以从完善政策法规、加大基础设施投资、推动技术研发和应用等方面入手。 单身经济的痛点也许是消费市场细分不够精准、社交需求满足不足、部分产品和服务质量参差不齐等。创新发展能够在精准定位消费需求、创新社交模式、提升产品和服务品质上下功夫。
2024-10-29
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当今时代具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节,全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面,借助先进的技术手段,可以更精准地获取患者的身体状况信息,为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效,能够快速识别病症的根源。治疗过程中,数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案,提高治疗效果。 评价环节也得以创新,能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面,数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理,提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个良性循环,不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作,可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术,进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力,为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区,有望借助数智中医的发展,成为这一领域的新高地,引领行业的发展潮流,为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当前的时代背景下具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了前所未有的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从患者的检测环节,利用先进的设备和算法,更精准地获取身体状况的信息;到诊断环节,借助大数据分析和人工智能的辅助,提高诊断的准确性和效率;再到治疗环节,依据患者的个体差异制定个性化的治疗方案;以及评价环节,通过科学的指标和数据分析,客观评估治疗效果;最后到管理环节,实现对医疗资源的合理调配和患者的全程跟踪管理。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个完整、高效的医疗服务体系,为患者提供更优质的医疗体验。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。加强国际合作,可以引入国外的先进技术和理念,同时也能将我国的中医药文化和数智中医成果推广出去。这不仅有助于提升我国在中医药领域的国际影响力,还能为全球医疗健康事业贡献中国智慧和中国方案。 重庆作为一个具有发展潜力的城市,有望借助数智中医的发展契机,成为数智中医发展的新高地。通过政策支持、人才培养、技术创新等多方面的努力,重庆能够在数智中医领域取得显著成就,为中医药事业的繁荣发展注入新的活力。
2024-08-12
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
2024-08-12