uutiset

"Tekoäly + koulutus" konnotatiiviset ominaisuudetNykypäivän digitaalisella aikakaudella huipputeknologioiden, kuten ChatGPT:n edustamien luonnollisen kielen käsittelymallien ja uusimman videosukupolven mallin Sora, ilmaantuminen paljastaa perusteellisesti tekoälyn (AI) rajattomat mahdollisuudet ja laajat mahdollisuudet koulutuksen alalla. Näiden kehittyneiden teknologioiden ilmaantuminen ei ainoastaan ​​ennakoi tekoälyn ohjaamaa vallankumouksellista muutosta koulutusalalla, vaan tarjoaa myös vahvaa teknistä tukea laadukkaamman ja henkilökohtaisemman koulutuksen saavuttamiseksi. Tässä yhteydessä on erityisen tärkeää ja kiireellistä tutkia ja soveltaa uutta mallia "tekoäly + koulutus".Niin sanottu "tekoäly + koulutus" on kokonaisvaltainen käsite Se viittaa tekoälyteknologian syvään integroimiseen koulutusalalle, koulutusympäristön optimointiin älykkäin keinoin, mikä edistää perinteisten koulutusmallien, opetusmenetelmien esiintymistä. ja oppimiskokemukset Uusi koulutusmalli, joka muuttuu perusteellisesti. Suppeassa merkityksessä "tekoäly + koulutus" tarkoittaa tekoälyteknologian käyttöä auttamaan opetuksessa, johtamisessa, arvioinnissa ja palautteessa tehokkaampien ja yksilöllisempien koulutuspalvelujen aikaansaamiseksi. Laajemmassa merkityksessä "tekoäly + koulutus" ei rajoitu teknisiin sovelluksiin, vaan se edustaa myös innovaatiota koulutuskonsepteissa ja koulutusmalleissa. Se korostaa opiskelijakeskeisyyttä, tekoälyteknologian täysimääräistä hyödyntämistä opiskelijoiden yksilöllisten tarpeiden täyttämiseksi ja opiskelijoiden oppimisvaikutusten jatkuvaa parantamista. Samaan aikaan "tekoäly + koulutus" edellyttää myös kouluttajia jatkuvasti päivittämään koulutuskäsityksiään ja parantamaan tietolukutaitoaan sopeutumaan uuden aikakauden koulutuskehityksen tarpeisiin."Tekoäly + koulutus" on pääasiassa seuraavia ominaisuuksia: Uusi kohtaus koulutus: laajentaa syvyyttä ja leveyttä koulutusta. "Tekoäly + koulutus" syvän integroinnin myötä perinteinen koulutusmalli määritellään uudelleen ja koulutuksen rajoja laajennetaan jatkuvasti. "Tekoäly + koulutus" laajentaa suuresti koulutuksen syvyyttä ja leveyttä rakentamalla uusia koulutusskenaarioita, rikkoen koulutuksen aika- ja tilarajoituksia. Tekoälyteknologian avulla oppijat voivat oppia verkko-oppimisalustan kautta missä ja milloin tahansa. He voivat saada välitöntä oppimispalautetta ja vastata kysymyksiin älykkään tutorointijärjestelmän kautta parantaa huomattavasti oppimisen syvyyttä ja oppimisen tehokkuutta.Henkilökohtainen oppiminen: koulutusresurssien täsmällinen yhteensovittaminen. Yksilöllinen oppiminen on yksi "tekoäly + koulutus" perusominaisuuksista ja myös sen etu. Tekoälyteknologian avulla pystymme keräämään kokonaisvaltaisesti, tarkasti ja oikea-aikaisesti opiskelijoiden oppimispolkuja ja tarttua oppijoiden oppimismieltymyksiin, jotta voimme tarjota oppijoille räätälöityjä oppimispalveluita tarkkojen laskelmien avulla ja toteuttaa oppilaiden kiinnostuksen kohteita, kykyjä ja oppimisresursseja. Yhdistä oppimismenetelmät tarkasti oppimisen tehokkuuden ja vaikuttavuuden parantamiseksi.Mukautuva säätö: Mahdollistaa oppimisprosessin dynaamisen mukautumisen. Sopeutumiskyky on tärkeä "tekoäly + koulutus" -ominaisuus. "Tekoäly + koulutus" mukautuva sopeutumiskyky voi säätää oppimisen sisältöä ja vaikeutta dynaamisesti oppijan oppimisen edistymisen ja palautteen mukaan niin, että oppijat oppivat aina itselleen parhaiten sopivalla oppimistyylillä ja oppimisvaikeusalueella. Lisäksi mukautuva säätö voi myös auttaa oppilaita löytämään omat oppimisen kuolleet pisteensä ja heikot lenkkinsä, havaitsemaan ja täyttämään aukot ajoissa ja parantamaan oppimisvaikutuksia entisestään.Mukaansatempaava kokemus: Luo jatkuvasti vauhtia koulutusinnovaatioille. Uuden skenaariokoulutusmallin "tekoäly + koulutus" mukaan mukaansatempaavasta kokemuksesta on vähitellen tulossa tärkeä koulutusinnovaatioiden moottori. "Tekoäly + koulutus" yhdistää kehittyneen virtuaalitodellisuuden (VR) ja lisätyn todellisuuden (AR) teknologiat luomaan mukaansatempaavan oppimisympäristön, materialisoimaan abstraktia tietoa ja tarjoamaan oppijoille mukaansatempaavan oppimiskokemuksen, mikä tekee koulutuksesta eloisamman ja elävämmän. Tässä ympäristössä oppijat voivat paitsi ymmärtää ja hallita tietoa intuitiivisemmin, myös tutkia ja kokea oppimaansa tietoa syvemmin, mikä edistää tehokkaasti oppijoiden luovuutta ja tarjoaa jatkuvaa innovaatiovauhtia koulutusinnovaatioille. Jatkamalla innovatiivisen vauhdin tuottamista "tekoäly + koulutus" edistää myös koulutusmallien muutosta ja innovointia, jotta ne mukautuisivat dynaamisesti uuden aikakauden koulutuskehityksen muuttuviin tarpeisiin.

Maailmanlaajuisesti tekoälyteknologian jatkuvasta kehityksestä on tullut tärkeä koulutusmuutosta edistävä voima. Tekoälyteknologian ja koulutuksen syvällä integraatiolla ei ole vain syvällistä vaikutusta opetusmenetelmiin ja oppimismenetelmiin, vaan se koskettaa myös koulutuskonseptien ydintä ja edistää varmasti perustavanlaatuisia muutoksia koulutusparadigmassa. Kuitenkin kuin kaksiteräinen miekka, tekoälyteknologian laaja soveltaminen koulutuksen alalla on tuonut myös joukon ongelmia ja haasteita koulutuksen kehittämiseen ja uudistamiseen.● Tekniset haasteet. Teknisen soveltuvuuden haasteita. Vaikka nykyinen tekoälyteknologia on edistynyt merkittävästi, se on edelleen riittämätön koulutuksen monimutkaisten skenaarioiden edessä. Tekoälyn ydin on ihmisälyn simulointi Se luottaa tehtävien suorittamiseen algoritmeihin ja dataan, tarjoaa koulutukselle uudenlaisen tavan henkilökohtaiseen oppimiseen ja opettamiseen sekä parantaa koulutuksen tehokkuutta ja kokemusta. Tämä teknologia ei kuitenkaan ole vielä saavuttanut täysin kypsää vaihetta ja kohtaa edelleen oppimisdatan niukkuuden aiheuttamia haasteita, mikä voi johtaa henkilökohtaisten ratkaisujen tarkkuuden puutteeseen. Samalla kun dataresurssit ovat rajalliset, malli myös on ongelmia osittaisen yleistyksen ilmiössä. Nämä ongelmat eivät vaikuta vain tekoälyn syvälliseen soveltamiseen koulutuksessa, vaan saavat myös monet markkinoilla olevat koulutukselliset tekoälytuotteet näyttämään riittämättömältä "älykkäiltä" käytännön sovelluksissa, mikä vaikeuttaa koulutusskenaarioiden muuttuvien ja monimutkaisten tarpeiden täyttämistä. .Teknologiariippuvuusriskit. Tekoälyteknologian laaja soveltaminen koulutuksen alalla tuo mukanaan myös mahdollisen riskin, toisin sanoen kouluttajat ja johtajat voivat luottaa liikaa näihin teknologioihin opetuksen ja johtamisen ongelmien ratkaisemisessa, ja myös oppijat voivat luottaa liikaa tekoälyteknologiaan saada tietoa ja tietoa, tämä riippuvuus voi johtaa "teknologiariippuvuuteen" opetuksessa ja oppimisessa jättäen huomioimatta reflektoinnin tärkeyden opetusprosessissa ja itsenäisen ajattelun oppimisprosessissa. Siksi, vaikka tekoälyn soveltaminen koulutuksessa on osoittanut peruuttamatonta kehitystä, meidän tulee silti pitää kiinni koulutuksen alkuperäisestä tarkoituksesta, keskittyä edelleen koulutuksen ydinarvoon ja ihmisten kokonaisvaltaiseen kehittämiseen sekä välttää teknologian liiallista dominointia. mikä heikentää koulutuksen kasvatuksellista toimintaa.●Tietoturvan ja yksityisyyden suojan haasteita. Stanfordin yliopiston julkaisemassa "2024 Artificial Intelligence Index -raportissa" todettiin, että teknologian jatkuva edistyminen ja laaja soveltaminen ovat merkittävästi parantaneet tuottavuutta, mutta tekoälyteknologian nykyistä edistämistä ja soveltamista voivat rajoittaa myös itse teknologian rajoitukset. ja voi johtaa yksityisyyteen, Ongelmiin, kuten väärän tiedon leviämiseen ja immateriaalioikeuksiin liittyviin riskeihin.Tietoturvahaasteet. Tietoturvan varmistaminen on ratkaisevan tärkeää tiedonkeruun, tallennuksen ja siirron aikana. Koulutuksen alalla kertynyt tieto ei kata vain opiskelijoiden henkilökohtaisia ​​perustietoja, vaan sisältää myös tärkeitä tietoja heidän oppimisprosessistaan, kuten arkaluonteisia tietoja, kuten oppimisen edistymistä, akateemista suorituskykyä ja käyttäytymismalleja. Tämäntyyppinen tieto on erittäin yksityistä ja arkaluonteista, jos se vuotaa vahingossa tai sitä käytetään haitallisesti, se muodostaa vakavan uhan yksittäisten opiskelijoiden turvallisuudelle ja voi vaikuttaa kielteisesti koko koulutusjärjestelmän vakauteen ja terveelliseen toimintaan. Siksi täydellisen tietoturvamekanismin perustamisesta tietojen turvallisuuden varmistamiseksi koko sen elinkaaren ajan on tullut kiireellinen ja ratkaiseva tehtävä tekoälyteknologian sovelluksissa.Yksityisyyden suojan haasteet. "Tekoäly + koulutus" -skenaariossa suuri määrä opiskelijatietoja kerätään ja analysoidaan, jotta jokaiselle opiskelijalle voidaan laatia yksilölliset oppimissuunnitelmat. Opiskelijoiden henkilökohtaiset tiedot, oppimiskäyttäytyminen ja arvosanat kuuluvat henkilökohtaisen yksityisyyden luokkaan. Näiden tietojen keräämisen ja käytön tulee perustua opiskelijoiden yksityisyyden täysimääräiseen kunnioittamiseen. Käytännössä opiskelijoiden yksityisyyden suojaaminen voi kuitenkin kohdata epävarmuutta useiden tekijöiden, kuten filosofian, tekniikan ja johtamisen, vaikutuksesta. "Tekoäly + koulutus" integroidussa kehittämisessä on myös kiinnitettävä paljon huomiota opiskelijoiden yksityisyyden suojaan koulutusympäristön turvallisuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi.●Arvotason haasteita. Kasvatusalalla arvot ja etiikka ovat välttämätön osa Se, miten varmistetaan, että tekoälyteknologian soveltaminen koulutuksessa vastaa yhteiskunnan odotuksia ja vaatimuksia, on haaste, johon "tekoäly + koulutus" on kohdattava suoraan. arvotaso.Teknologiatuotteiden arvofunktio puuttuu. Tällä hetkellä useimmat tekoälyn koulutustuotteet keskittyvät pääasiassa adaptiivisen oppimisen alaan, ja ne tarjoavat opiskelijoille räätälöityä oppimissisältöä ja palautetta älykkäiden algoritmien avulla. Koulutuksen tavoite menee kuitenkin paljon pidemmälle kuin tiedon välittäminen, ja se sisältää myös opiskelijoiden yleisen kehityksen, kuten sosiaalisten taitojen, psykologisen laadun, moraalisen luonteen jne. Nykyiset tekoälykasvatustuotteet eivät kuitenkaan ole riittäviä näiden ominaisuuksien kasvattamiseen Tekoälykasvatustuotteiden arvotason toiminnalliset puutteet ovat rajoittaneet tekoälyteknologian kokonaisvaltaista soveltamista ja kauaskantoisia vaikutuksia koulutusalalla.Erilaisten arvojen koordinoinnin vaikeus. Yhä syvenevän globalisaation ja informatisoitumisen aikakaudella yhteiskunnalliset ideat ja käsitteet osoittavat yhä enemmän erilaisia ​​piirteitä. "Tekoälyn + koulutuksen" integroinnin edistämisessä on tullut kiireellisenä varmistaa, että tekoälyteknologian soveltaminen voi mukautua tähän monipuoliseen kehityssuuntaukseen, erityisesti yhteiskunnan perusarvojen ja etiikan mukaisesti. koko kysymys. Erityisesti kulttuurin ymmärtämisessä ja käytännössä on merkittäviä eroja eri skenaarioissa. Esimerkiksi joissain yrityksissä kollektivismi ja tiimihenki ovat tärkeitä arvosuuntautuneita, toisissa voidaan kunnioittaa yksilöllistä taistelua. Siksi tekoälyteknologian tuotteiden suunnittelussa ja soveltamisessa on otettava nämä kulttuuriset erot täysin huomioon harhaanjohtamisen välttämiseksi.●Haasteet tiedon tuottamisessa ja levittämisessä. Tekoälyteknologian soveltamisen jatkuva syventäminen ei ainoastaan ​​muuta tapaa tuottaa ja levittää tietoa, vaan asettaa myös uusia haasteita lahjakkuuksien koulutusmallille. Tiedontuotantomenetelmien muutokset haastavat opiskelijoiden itsenäisen ajattelun. Tekoälyteknologian kehitys on muuttanut tapaa, jolla ihmiset hankkivat, luovat ja soveltavat tietoa. Tiedontuotantomenetelmien automaatio ja älykkyys ovat alentaneet tiedonhankinnan kynnystä, mutta liiallinen riippuvuus tekoälyn tuottamasta sisällöstä voi aiheuttaa opiskelijoiden oppimisessa inertiaa, jolloin opiskelijat menettävät vähitellen kykynsä itsenäisesti etsiä, suodattaa ja integroida tietoa. Tämä muutos on tuonut uusia haasteita opiskelijoiden itsenäiselle ajattelulle.Paradigman vallankumous tiedon levittämisessä haastaa koulujen toiminnot. Tekoälyteknologian soveltaminen on tuonut merkittäviä muutoksia tiedon levittämiseen. Perinteinen "opettaja-opiskelija"-kaksoisopetusmalli on vähitellen muuttumassa kolmiulotteiseksi rakenteeksi "opettaja-kone-opiskelija". Tässä uudessa mallissa opettajat, koneet ja opiskelijat edistävät ja vaikuttavat toisiinsa edistääkseen yhdessä älykkään koulutuksen kehitystä. Tämä muutos merkitsee kuitenkin myös sitä, että ihmisten käsitys koulusta muuttuu ajan myötä, eli koulun tietoa välittävä tehtävä heikkenee, mikä asettaa haasteen myös koulujen toiminnalliselle asemalle tiedon levittämisessä.●Haasteita opettajien ja opiskelijoiden roolien sopeuttamisessa. "Tekoäly + koulutus" -skenaariossa opettajien ja opiskelijoiden roolit ovat muuttuneet, ja heidän molempien on jatkettava oppimista sopeutuakseen paremmin koulutusskenaarion muutoksiin. Opettajan roolisopeutumisen haasteita. "Tekoäly + koulutus" -skenaariossa opettajat eivät ole enää vain tiedon välittäjiä, vaan heidän tulee vähitellen kehittyä oppaiksi ja avustajiksi oppilaiden oppimisprosessissa. Tämä ei edellytä vain opettajilta vankkaa ammatillista tietämystä, vaan myös uusien opetusvälineiden ja -menetelmien hallintaa. Tämä muutos asettaa opettajille epäilemättä korkeammat vaatimukset. Opiskelijarooleihin sopeutumisen haasteita. "Tekoäly + koulutus" -skenaariossa opiskelijoilla ei tarvitse olla vain hyviä itsenäisiä oppimiskykyjä, vaan heillä on myös oltava kyky olla tehokkaasti vuorovaikutuksessa tekoälyteknologian kanssa. Joillekin opiskelijoille, jotka ovat passiivisia vastaanottajia perinteisessä oppimismallissa, autonominen oppiminen kohtaa ennennäkemättömiä haasteita ja ongelmia, jotka voivat entisestään laajentaa kuilua akateemisessa suorituskyvyssä.●Resurssien jakamisen haasteet. Vaikka tekoälyteknologia tuo monia mahdollisuuksia koulutukseen, se asettaa haasteita myös tasa-arvolle. Se, miten kaikki opiskelijat saavat nauttia tekoälyteknologian soveltamisen tuomista eduista, on noussut keskeiseksi kysymykseksi."Algoritmisen mustan laatikon" aiheuttamat avoimuusongelmat. "Algoritmin musta laatikko" viittaa algoritmin sisäiseen logiikkaan ja päätöksentekoprosessiin, jotka ovat läpinäkymättömiä ja käyttäjien vaikeasti ymmärrettäviä, joten virheiden havaitseminen ja korjaaminen voi vaikuttaa oikeudenmukaisuuteen. negatiivinen vaikutus. "Algoritminen musta laatikko" korostuu usein ongelmien, kuten algoritmisen harhan ja läpinäkyvyyden puutteen kautta. Teknologiapotentiaalierot vaikuttavat sovelluskustannuksiin. Erityisesti joillakin kehittyneillä alueilla ja kouluilla on suhteellisen hyvä tekninen infrastruktuuri runsaiden koulutusresurssien ja taloudellisen tuen ansiosta. Nämä alueet ja koulut voivat käyttää tekoälyteknologiaa auttamaan opetusta aikaisemmin ja kattavammin kokea. Päinvastoin, syrjäisillä alueilla tai huonoissa taloudellisissa oloissa kouluilla ei ehkä ole varaa teknologian korkeisiin kustannuksiin, ja siksi ne kohtaavat erilaisia ​​tilanteita tekoälyn koulutusresurssien kohdentamisessa.

Tekninen sovellustaso: noudata teknologisen pettymyksen ja teknologisen muutoksen yhdistelmää. "Tekoäly + koulutus" -kehitysprosessissa meidän on noudatettava periaatetta yhdistää teknologinen pettymys ja teknologinen regressio varmistaaksemme, että edistynyt teknologia voi todella palvella koulutuksen ydintä. Teknologinen pettymys tarkoittaa, että meidän on murrettava tekoälyteknologian liiallinen mystifiointi ja sokea palvonta ja kohdattava sen olemus työkaluna. Tekoälyn periaatteiden, kykyjen ja rajoitusten syvällisellä ymmärtämisellä voimme tarkastella sen roolia koulutuksessa järkevämmin ja välttää sokeasti tavoittelemasta teknologian uutuutta jättäen huomiotta sen sopivuuden kasvatustavoitteisiin. Ennen uusien tekoälyn opetustekniikoiden käyttöönottoa olisi perustettava tarkistusmekanismi niiden soveltuvuuden, tehokkuuden ja mahdollisten riskien arvioimiseksi sen varmistamiseksi, että käyttöön otetaan vain tekniikoita, jotka on todistettu ja jotka ovat koulutustavoitteiden mukaisia.Tekniikka korostaa tekoälyteknologian asianmukaista integrointia koulutusprosessiin, mikä tekee siitä tehokkaan työkalun opetuksen tehokkuuden parantamiseen, opettajien työskentelyn tukemiseen ja opiskelijoiden oppimisen edistämiseen sen sijaan, että se korvaisi kokonaan opettajien roolin tai perinteisiä koulutusmenetelmiä. Siksi teknologian soveltamisen rajoja tulisi selventää ja tekoälyn soveltamisaluetta koulutuksessa selventää Oppilaitosten on tehtävä yhteistyötä teknisten asiantuntijoiden ja koulutusasiantuntijoiden kanssa laatiakseen standardit ja suuntaviivat tekoälyn soveltamiselle. Koulutus Näiden standardien ja ohjeiden tulisi selventää, mitkä tekoälytekniikat ovat sovellettavissa, mikä ei välttämättä sovellu opetusympäristöön ja miten tekoäly voidaan järkevästi integroida opetustoimintaan. Määrittelemällä selkeästi tekoälyn järkevä sovellusalue opetuksessa voidaan välttää teknologian liikakäyttö sekä opettajien ja opiskelijoiden liiallinen teknologiaan luottaminen opetusprosessin aikana, mikä puolestaan ​​vaikuttaa opetusprosessin itsenäiseen ajatteluun ja innovatiivisuuteen.Tietoturva ja yksityisyyden suoja: Kiinnitä huomiota tiedon toiminnan koordinointiin ja standardisoituun hallintaan "tekoälyn + koulutuksen" turvallisuusriskien eliminoimiseksi. "Tekoäly + koulutus" -kehitysprosessissa tietoturvan, vaatimustenmukaisuuden ja henkilökohtaisen yksityisyyden suojan varmistamiseksi on tarpeen rakentaa täydellinen tietosuoja- ja yksityisyyden hallintamekanismi useilta tasoilta, kuten lainsäädännöltä, hallinnolta ja tekniikalta, jotta voidaan varmistaa. Vaikka teknologia palvelee koulutusta, se ei vahingoita opettajien ja opiskelijoiden laillisia oikeuksia ja etuja.Ensinnäkin tietosuojalainsäädännön vahvistaminen. Tietoturvaan liittyvät tiukat lait ja määräykset tulisi ottaa käyttöön, jotta oppilaitosten vastuut ja velvollisuudet määritellään selkeästi kaikessa tiedonkeruun, tallennuksen ja käytön osa-alueilla. Toiseksi perustaa tietojen koko elinkaaren hallintajärjestelmä. Kolmanneksi parantaa yksityisyyden suojamekanismia. Tietosuojakäytäntöjen läpinäkyvyys on avainasemassa Selkeä tietosuojakäytäntö tulee muotoilla ja julkistaa, jotta käyttäjät ymmärtävät täysin, miten tietoja kerätään, käytetään ja jaetaan, ja tietävät oikeutensa. Samalla arkaluontoiset tiedot anonymisoidaan tai desensibilisoidaan henkilökohtaisten tietosuojavuotojen riskin vähentämiseksi. Käytä kehittynyttä salaus- ja suojaustekniikkaa tarjotaksesi vankan teknisen suojan tiedoille. Lopuksi vahvistaa standardoitua johdon ja henkilöstön koulutusta. Järjestä säännöllisesti tietoturva- ja yksityisyydensuojakoulutusta asiaankuuluvalle henkilöstölle ja varmista, että he hallitsevat tarvittavat tiedot ja taidot arviointien avulla.Arvotaso: Varmista, että teknologia palvelee koulutusprosessia sen sijaan, että se hallitsee tai korvaa sitä. ”Ensinnäkin tekoälyn apuasema koulutuksessa selvitetään Kasvatuksen ydin on ihmisten kokonaisvaltaisen kehittämisen, mukaan lukien tiedon, taitojen, emotionaalisten asenteiden ja arvojen kehittäminen Koulutus Tekoälyteknologian avulla tarjotaan opiskelijoille henkilökohtaisia ​​oppimisresursseja ja älykkäiden algoritmien avulla seurataan oppilaiden edistymistä ja oppimisvaikutuksia. Tekoälyteknologia ei kuitenkaan voi korvata kouluja vain tukena koulutuksessa.Toiseksi kiinnitä huomiota opiskelijoiden kokonaisvaltaiseen kehittämiseen. Kasvatustavoitteet ovat tekoälyteknologian soveltamisen mittapuu Käytettäessä tekoälyteknologiaa opetustoiminnan suunnittelussa, koulutustavoitteet on sisällytettävä täysin tekoälyteknologian sovellusskenaarioihin, jotta teknologia palvelee kasvatustavoitteiden toteutumista. Tietojen siirron tehokkuuden parantaminen. Tekoälyteknologialla voidaan esimerkiksi simuloida opetusskenaarioita erilaisista opetussuunnitteluskenaarioista. Esimerkiksi esitellessään historiallisen tapahtuman tapahtumista historian tunnilla opiskelijat voivat "matkustella" muinaisiin aikoihin ja todistaakseen virtuaalitodellisuusteknologiaa. historiallisten tapahtumien tapahtuminen mukaansatempaavalla tavalla saavuttaakseen historiallisen tiedon koulutuksen yhdistämisen emotionaaliseen asenne- ja arvokasvatukseen ja muihin monitahoisiin kasvatustavoitteisiin.Lopuksi tehostaa tekoälyn koulutustuotteiden sisällyttämistä erilaisiin kulttuuriskenaarioihin. Tekoälykasvatustuotteiden suunnittelukonseptina tulisi olla se, että opiskelijat ymmärtävät tekoälyteknologian kaksiteräisen miekan vaikutuksen ja kehittävät opiskelijoiden oikeita näkemyksiä teknologiasta ja arvoista. Tekoälykasvatustuotteiden, kuten virtuaalitodellisuuden tai lisätyn todellisuuden teknologian, soveltamisen avulla simuloidaan eri kulttuuritaustaisia ​​kommunikaatioskenaarioita, integroidaan arvokasvatusta kommunikaatioskenaarioihin ja kehitetään oppilaiden kulttuurien välisiä kommunikaatiotaitoja. Lisäksi tekoälyn koulutustuotteita kehitettäessä tulee ottaa täysin huomioon eri kulttuuritaustojen erot. Esimerkiksi tekoälytuotteiden toiminnallisessa suunnittelussa voidaan tarjota useita kielivaihtoehtoja ja kulttuuritaustaasetuksia vastaamaan eri käyttäjien yksilöllisiä tarpeita. .Tiedontuotannon ja -levityksen taso: monipuolisten lahjakkuuksien koulutusmallien tutkiminen. Tekoälyteknologian soveltaminen koulutuksen alalla muuttaa perusteellisesti tapaa tuottaa ja levittää tietoa "Tekoäly + koulutus" tarjoaa rajattomat mahdollisuudet lahjakkuuden koulutusmallien innovaatioon.Ensinnäkin tiedontuotannon muutoksen näkökulmasta tekoälyteknologian käyttöönotto on tarjonnut opiskelijoille ennennäkemätöntä mukavuutta, mutta se on tuonut myös haasteita itsenäisen ajattelukyvyn kasvattamisessa. Opiskelijoiden voittamiseksi on ryhdyttävä tehokkaisiin toimenpiteisiin. liiallinen tekoäly. Ensimmäinen on tasapainottaa tekoälyn käyttö perinteisten opetusmenetelmien kanssa ja yhdistää virtuaalitodellisuus ja lisätyn todellisuuden teknologiat tarjotakseen opiskelijoille mukaansatempaavan oppimiskokemuksen ja antaakseen heille mahdollisuuden suorittaa käytännön toimintoja simuloidussa ympäristössä, mikä syventää heidän ymmärrystään tiedosta. Toinen on toteuttaa ongelmalähtöistä oppimista, suunnitella todellisia ongelmaskenaarioita, käyttää käytännön ongelmia lähtökohtana, ohjata oppilaita käyttämään tekoälytyökaluja tutkimiseen ja ratkaisemiseen sekä kasvattaa kykyään ajatella itsenäisesti ja ratkaista ongelmia kohdatessaan niitä.Toiseksi, tiedonlevitysmenetelmien muutoksen näkökulmasta tekoälyteknologia on muuttanut tiedon levittämisen tapaa, kaksisuuntaisesta vuorovaikutuksesta opettajien ja opiskelijoiden välillä moniulotteiseksi vuorovaikutukseksi "opettaja-kone-opiskelija" välillä. "Tekoäly + koulutus" skenaario, kolmiulotteinen rakenne "opettaja-kone-opiskelija" korostaa läheistä vuorovaikutusta kolmen Tekoälyn teknologian saavuttamiseksi korkean integroinnin koulutuksen ja oppimisen resurssit tulee tärkeä tekijä opettajien opetuksen tehokkuuden parantamisessa ja keskeinen linkki oppilaiden henkilökohtaisiin oppimistarpeisiin. Tekoälyteknologian avulla voidaan integroida tehokkaasti olemassa olevia opetusresursseja eri muodoissa, kuten video, ääni, animaatio jne., ja sopivia graafisia, teksti-, ääni- ja videoopetusresursseja voidaan luoda milloin tahansa eri opetusskenaarioiden mukaan, mikä visuaalinen opetussisältö voi myös parantaa oppilaiden kokemuksen tunnetta ja auttaa lisäämään oppilaiden kiinnostusta oppimiseen.Opettaja-opiskelija-roolien sopeutumistaso: opetuskyvyn parantaminen ja itsenäisen oppimiskyvyn kasvattaminen. "Tekoäly + koulutus" -skenaariossa opettajien ja opiskelijoiden roolien muuttaminen ja sopeuttaminen on erityisen kriittistä.Ensinnäkin, vahvistaa opettajien koulutusta tekoälyn sovellustaitojen alalla. Kolmiulotteisessa "opettaja-kone-opiskelija"-rakenteessa opettajat voivat käyttää tekoälyteknologiaa ymmärtääkseen tarkemmin kunkin oppilaan oppimistarpeita ja edistymistä, mikä tarjoaa henkilökohtaisia ​​koulutuspalveluita. Opettajien on ohjaajina autettava oppilaita ymmärtämään koneella tuotettua tietoa ja ohjattava oppilaita käyttämään tekoälyresursseja tehokkaammin. Siksi opettajille tulisi tarjota tekoälyn + opetuksen tarpeiden täyttämiseksi järjestelmällistä koulutusta tekoälyn soveltamistaidoista, jotka auttavat heitä sopeutumaan uusiin rooleihin ja parantamaan kykyään käyttää tekoälyteknologiaa opetuksessa.Toiseksi vahvistaa opiskelijoiden itsenäisen oppimiskyvyn kasvattamista. Uudessa koulutusmallissa opiskelijoita tulee auttaa parantamaan itsenäistä oppimiskykyään ja yhdistämään perinteisten oppimismenetelmien edut tekoälyteknologia-avusteiseen oppimiseen. Jatketaan perinteisten oppimismenetelmien etujen edistämistä keskittymällä opiskelijoiden syvälliseen ajatteluun ja emotionaaliseen kommunikointiin opettajien ja opiskelijoiden välillä, kuten keskustelut, tapausanalyysit, ryhmäyhteistyö ja muut toiminnot perinteisissä luokkahuoneissa samaan aikaan, myös opiskelijat on opittava käyttämään joustavasti tekoälyteknologiaa oppimisen tehostamiseen Vaikutuksia ovat älykkäiden opetusjärjestelmien käyttö yksilöllisten oppimispolkujen suunnittelussa sekä virtuaalitodellisuuden ja lisätyn todellisuuden tekniikoiden käyttö mukaansatempaavaan oppimiseen. Opiskelijoiden oppimistuloksia arvioitaessa tulee käyttää monipuolisempaa arviointimenetelmää, jossa ei keskitytä pelkästään opiskelijoiden aineosaamisen hallintaan, vaan otetaan kokonaisvaltaisesti huomioon heidän luovuuden, vuorovaikutustaitojen, ryhmätyötaitojen ja muiden kykyjen kehittyminen.Saavutusten jakamistaso: optimoi koulutusresurssien kohdentaminen ja poista tekninen aukko ja algoritmin musta laatikko. Vaikka tekoälyteknologian nopea kehitys on tuonut koulutusalalle ennennäkemättömiä muutoksia ja mahdollisuuksia, eri alueiden, koulujen ja opettajien väliset teknologiset erot ovat korostaneet myös tekoälyn sovellustason eroja. "Tekoälyn + koulutuksen" kehittämisen tulosten jakamisen varmistamiseksi on käytettävä poliittista ohjausta resurssien kohdentamisen optimoimiseksi ja teknologisen aukon poistamiseksi.Ensinnäkin koulutusresurssien kohdentamisen optimointi politiikan ohjauksen avulla on avain teknologisen aukon poistamiseen. Hallituksen tulee olla politiikkaa ohjaava rooli ja kiinnittää huomiota koulutusresurssien kokonaisinvestoinnin lisäksi myös resurssien järkevään jakautumiseen eri alueiden ja koulujen kesken. Toimenpiteillä, kuten rahoitusbudjettien optimointi ja erityisrahastojen perustaminen, ohjaamme koulutusresursseja syrjäisille alueille, huonokuntoisille kouluille ja erityisopetuksen aloille sekä jatkuvasti parantamme niiden teknistä infrastruktuuria, mikä kaventaa tehokkaasti alueiden ja koulujen välisiä koulutuseroja. , välttää resurssien epätasaisen jakautumisen aiheuttama teknologinen aukko ja tarjota parempi koulutusympäristö kaikille opiskelijoille.Toiseksi tekoälykoulutuksen popularisointi on myös yksi tärkeimmistä tavoista voittaa "teknologisen potentiaalin aukko". Tekoälykoulutuksen popularisoiminen eri menetelmin, kuten tekoälyyn liittyvien kurssien järjestäminen, populaaritieteellisten luentojen pitäminen ja käytännön alustojen tarjoaminen, voi tarjota kaikille opiskelijoille yhteisen teknisen lähtökohdan, mikä kaventaa teknistä kuilua eri opiskelijaryhmien välillä ja poistaa ongelmia. resurssien jakamisen eroista.Lisäksi algoritmisen päätöksenteon läpinäkyvyyden edistäminen on myös toinen tärkeä keino edistää resurssien jakamista. "Tekoäly + koulutus" -skenaariossa "algoritmin mustan laatikon" rikkominen, algoritmien harhan korjaaminen ja algoritmien päätöksenteon läpinäkyvyyden edistäminen auttavat edistämään oikeudenmukaisuutta. Riippumaton ulkopuolinen organisaatio voidaan ottaa käyttöön suorittamaan säännöllisiä algoritmien auditointeja algoritmien päätöksenteon oikeudenmukaisuuden ja läpinäkyvyyden varmistamiseksi, mikä eliminoi tiedon epäsymmetriaa ja lisää kaikkien osapuolten luottamusta koulutusjärjestelmään.

Yllä oleva on hieman lyhennettyValittu |. National Governance -lehdestä, numero 13, 2024Alkuperäinen nimi |. "Artificial Intelligence + Education": Nykyinen tilanne, haasteet ja lähestymistavat

Kirjoittaja |. Professori Si Linbo, Luoteis-yliopiston julkishallinnon laitos

Uusi mediaeditori |. Chang Chang

Alkuperäinen toimittaja |. Feng Yifan