以下是为党校老师或大学老师备课推荐的一些 AI 工具和相关案例:
需要注意的是,AI 与优秀的人类教师相比仍有差距,如缺乏课时设计,且教学目标设计缺乏合理的梯度。人机融合是大势所趋,AI 的高效率与人类教师的经验相结合。
教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案,就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案,却又难以扩展。有了AI,这种状况不再存在。我们现在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”,这个老师理解他们独特的需求,并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师,能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情!我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题,而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。除了学习特定的科目,学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题,并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如,[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。
•个性化学习计划:分析学⽣表现并根据知识差距和个⼈学习⻛格创建定制的学习路径。•课程开发/学习沉浸:包括⽣成模型⽣成图像、⽂本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。想象一下与⽜顿本⼈讨论⽜顿第三定律,或者在亚利桑那州⽴⼤学的VR实验室中学习⽣物学。•社会互动/沟通:与新的AI⼯具(如⼝语形式的GPT-4o)结合学习,可以为学⽣提供更好的准备⼯具,以应对依赖⼝语/展示沟通的⾼等教育和职场环境。——“互联⽹⼥皇”Mary Meeker《AI&Universities》AI备课测试与优秀的⼈类教师相⽐仍有差距:缺乏课时设计,且教学⽬标设计缺乏合理的梯度。⼈机融合是⼤势所趋。AI的⾼效率与⼈类教师的经验相结合星火教师助手知网备课助手1.学生能理解并背诵课文,把握文章大意。2.学生能了解《阿房宫赋》的创作背景,理解作者杜牧对秦朝暴政的批判和对人民疾苦的同情。3.学生能掌握课文中的重点词汇和句式,提高文言文阅读能力。教学目标1.了解骈文的特点,初步感知骈文的语言特点。2.通过诵读,理解文章的内容,体会作者的思想感情。3.让学生了解阿房宫的历史,
推荐一篇文章,一个历史老师用GPT给学生讲课,https://resobscura.substack.com/p/simulating-history-with-chatgpt亮点有两个:1、通过GPT生成一个"沉浸式"历史片段游戏,让学生扮演一个角色"设身处地"的做决策。2、学生的作业是找出GPT的错误。可以试试这个案例,明朝灭亡,南京,1645年5月(GPT3.5)https://chat.openai.com/share/86815f4e-674c-4410-893c-4ae3f1b7412e/continue(文科生未来的作业越来越难了)英文版本:Since January of 2023,I’ve been experimenting with using large language models(LLMs)like ChatGPT as a teaching tool in my history classes at UC Santa Cruz.I’ve been thinking about the implications of AI in teaching since I first began using GPT-2 back in 2019.I have also been following along avidly as my wife[Roya Pakzad](https://www.royapakzad.co/)works on testing the human rights impacts of AI systems(Roya was a consultant for OpenAI in 2022,where she served on the“red team”for adversarial testing of a pre-release version of GPT-4;you can read her account of that work[here](https://royapakzad.substack.com/p/old-advocacy-new-algorithms)).What follows are some thoughts about what I believe to be a novel use of LLMs:using them to simulate interactive historical settings as part of a university assignment.The results of these early trials are why I am personally much more excited about generative AI than many of my colleagues—though I also concede that in the short term,cheating will be a major problem.