νέα

Τα υποδηλωτικά χαρακτηριστικά της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευση»Στη σημερινή ψηφιακή εποχή, η εμφάνιση τεχνολογιών αιχμής όπως τα μοντέλα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που αντιπροσωπεύονται από το ChatGPT και το πιο πρόσφατο μοντέλο παραγωγής βίντεο Sora αποκαλύπτουν βαθιά τις απεριόριστες δυνατότητες και τις ευρείες προοπτικές της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στον τομέα της εκπαίδευσης. Η εμφάνιση αυτών των προηγμένων τεχνολογιών όχι μόνο προαναγγέλλει μια επαναστατική αλλαγή που καθοδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της εκπαίδευσης, αλλά παρέχει επίσης ισχυρή τεχνική υποστήριξη για την επίτευξη υψηλότερης ποιότητας και πιο εξατομικευμένης εκπαίδευσης. Στο πλαίσιο αυτό, είναι ιδιαίτερα σημαντική και επείγουσα η έρευνα και εφαρμογή του νέου μοντέλου «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευση».Η λεγόμενη «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση» είναι μια ολοκληρωμένη έννοια Αναφέρεται στη βαθιά ενσωμάτωση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της εκπαίδευσης, βελτιστοποιώντας το εκπαιδευτικό περιβάλλον μέσω έξυπνων μέσων, προωθώντας έτσι την εμφάνιση παραδοσιακών μοντέλων εκπαίδευσης, μεθόδων διδασκαλίας. και μαθησιακές εμπειρίες Ένα νέο εκπαιδευτικό μοντέλο που αλλάζει ριζικά. Με στενή έννοια, «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση» σημαίνει τη χρήση τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσει στη διδασκαλία, τη διαχείριση, την αξιολόγηση και την ανατροφοδότηση για την επίτευξη πιο αποτελεσματικών και εξατομικευμένων εκπαιδευτικών υπηρεσιών. Με μια ευρύτερη έννοια, η «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση» δεν περιορίζεται σε τεχνικές εφαρμογές, αλλά αντιπροσωπεύει επίσης μια καινοτομία στις εκπαιδευτικές έννοιες και μοντέλα. Δίνει έμφαση στο να είσαι μαθητοκεντρικός, στην πλήρη χρήση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης για την κάλυψη των ατομικών αναγκών των μαθητών και στη συνεχή βελτίωση των μαθησιακών αποτελεσμάτων των μαθητών. Ταυτόχρονα, η «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση» απαιτεί επίσης από τους εκπαιδευτικούς να ενημερώνουν συνεχώς τις εκπαιδευτικές τους έννοιες και να βελτιώνουν την πληροφοριακή τους παιδεία για να προσαρμοστούν στις ανάγκες της εκπαιδευτικής ανάπτυξης στη νέα εποχή.Η «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση» έχει κυρίως τα ακόλουθα χαρακτηριστικά: Νέα σκηνική εκπαίδευση: επέκταση του βάθους και του εύρους της εκπαίδευσης. Με τη βαθιά ενσωμάτωση της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης», το παραδοσιακό εκπαιδευτικό μοντέλο επαναπροσδιορίζεται και τα όρια της εκπαίδευσης διευρύνονται συνεχώς. Η «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση» επεκτείνει σε μεγάλο βαθμό το βάθος και το εύρος της εκπαίδευσης χτίζοντας νέα εκπαιδευτικά σενάρια, σπάζοντας τους χρονικούς και χωρικούς περιορισμούς της εκπαίδευσης. Με τη βοήθεια της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, οι εκπαιδευόμενοι μπορούν να μάθουν μέσω της διαδικτυακής πλατφόρμας μάθησης οποτεδήποτε και οπουδήποτε βελτιώνει σημαντικά το βάθος της μάθησης και την αποτελεσματικότητα της μάθησης.Εξατομικευμένη μάθηση: επίτευξη ακριβούς αντιστοίχισης εκπαιδευτικών πόρων. Η εξατομικευμένη μάθηση είναι ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευση» και επίσης το πλεονέκτημά της. Με τη βοήθεια της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, μπορούμε να συλλέξουμε ολοκληρωμένα, με ακρίβεια και έγκαιρα τις μαθησιακές διαδρομές των μαθητών και να κατανοήσουμε τις μαθησιακές προτιμήσεις των μαθητών, ώστε να παρέχουμε στους εκπαιδευόμενους εξατομικευμένες υπηρεσίες μάθησης μέσω ακριβών υπολογισμών και να συνειδητοποιήσουμε τα ενδιαφέροντα, τις ικανότητες και τους πόρους μάθησης των μαθητών. Αντιστοιχίστε με ακρίβεια τις μεθόδους εκμάθησης για να βελτιώσετε τη μαθησιακή αποδοτικότητα και αποτελεσματικότητα.Προσαρμοστική προσαρμογή: Επιτρέπει τη δυναμική προσαρμογή της μαθησιακής διαδικασίας. Η προσαρμοστικότητα είναι ένα σημαντικό χαρακτηριστικό της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευση». Η δυνατότητα προσαρμογής της "τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης" μπορεί να προσαρμόσει δυναμικά το περιεχόμενο και τη δυσκολία της μάθησης σύμφωνα με τη μαθησιακή πρόοδο και την ανατροφοδότηση του μαθητή, έτσι ώστε οι εκπαιδευόμενοι να μαθαίνουν πάντα στο μαθησιακό στυλ και στην περιοχή μαθησιακής δυσκολίας που τους ταιριάζει. Επιπλέον, η προσαρμοστική προσαρμογή μπορεί επίσης να βοηθήσει τους μαθητές να ανακαλύψουν τα δικά τους μαθησιακά τυφλά σημεία και αδύναμους συνδέσμους, να εντοπίσουν και να καλύψουν τα κενά έγκαιρα και να βελτιώσουν περαιτέρω τα μαθησιακά αποτελέσματα.Καθηλωτική εμπειρία: Δημιουργήστε συνεχώς ώθηση για εκπαιδευτική καινοτομία. Σύμφωνα με το νέο μοντέλο εκπαίδευσης σεναρίου «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση», η καθηλωτική εμπειρία γίνεται σταδιακά μια σημαντική κινητήρια δύναμη για την εκπαιδευτική καινοτομία. Η "Τεχνητή Νοημοσύνη + Εκπαίδευση" συνδυάζει προηγμένες τεχνολογίες εικονικής πραγματικότητας (VR) και επαυξημένης πραγματικότητας (AR) για να δημιουργήσει ένα καθηλωτικό περιβάλλον μάθησης, να υλοποιήσει αφηρημένη γνώση και να προσφέρει στους μαθητές μια καθηλωτική μαθησιακή εμπειρία, κάνοντας την εκπαίδευση πιο ζωντανή και ζωντανή. Σε αυτό το περιβάλλον, οι εκπαιδευόμενοι μπορούν όχι μόνο να κατανοήσουν και να κατακτήσουν τη γνώση πιο διαισθητικά, αλλά και να εξερευνήσουν και να βιώσουν τη γνώση που έχουν μάθει πιο βαθιά, διεγείροντας έτσι αποτελεσματικά τη δημιουργικότητα των μαθητών και παρέχοντας συνεχή δυναμική καινοτομίας για την εκπαιδευτική καινοτομία. Συνεχίζοντας τη δημιουργία καινοτόμου δυναμικής, η «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση» θα συνεχίσει επίσης να προωθεί τον μετασχηματισμό και την καινοτομία των εκπαιδευτικών μοντέλων για δυναμική προσαρμογή στις μετασχηματιστικές ανάγκες της ανάπτυξης της εκπαίδευσης στη νέα εποχή.

Σε παγκόσμιο επίπεδο, η συνεχής ανάπτυξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης έχει γίνει μια σημαντική δύναμη που προωθεί την εκπαιδευτική αλλαγή. Η βαθιά ενσωμάτωση της τεχνολογίας και της εκπαίδευσης της τεχνητής νοημοσύνης όχι μόνο έχει βαθύ αντίκτυπο στις μεθόδους διδασκαλίας και τις μεθόδους μάθησης, αλλά αγγίζει επίσης τον πυρήνα των εκπαιδευτικών εννοιών και σίγουρα θα προωθήσει θεμελιώδεις αλλαγές στο εκπαιδευτικό παράδειγμα. Ωστόσο, σαν δίκοπο μαχαίρι, η ευρεία εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της εκπαίδευσης έφερε επίσης μια σειρά από προβλήματα και προκλήσεις στην ανάπτυξη και τη μεταρρύθμιση της εκπαίδευσης.● Τεχνικές προκλήσεις. Προκλήσεις τεχνικής καταλληλότητας. Αν και η τρέχουσα τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης έχει σημειώσει σημαντική πρόοδο, εξακολουθεί να είναι ανεπαρκής όταν αντιμετωπίζουμε πολύπλοκα σενάρια στην εκπαίδευση. Η ουσία της τεχνητής νοημοσύνης είναι η προσομοίωση της ανθρώπινης νοημοσύνης. Βασίζεται σε αλγόριθμους και δεδομένα για την εκτέλεση εργασιών, παρέχει στην εκπαίδευση έναν νέο τρόπο εξατομικευμένης μάθησης και διδασκαλίας και βελτιώνει την αποτελεσματικότητα και την εμπειρία της εκπαίδευσης. Ωστόσο, αυτή η τεχνολογία δεν έχει φτάσει ακόμη σε ένα πλήρως ώριμο στάδιο και εξακολουθεί να αντιμετωπίζει προκλήσεις που προκαλούνται από τη σπανιότητα των δεδομένων εκμάθησης, η οποία μπορεί να οδηγήσει σε έλλειψη ακρίβειας στις εξατομικευμένες λύσεις. Την ίδια στιγμή, όταν οι πόροι δεδομένων είναι περιορισμένοι, το μοντέλο έχει προβλήματα Το φαινόμενο της μερικής γενίκευσης. Αυτά τα προβλήματα όχι μόνο επηρεάζουν την εις βάθος εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση, αλλά κάνουν επίσης πολλά εκπαιδευτικά προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά να φαίνονται ανεπαρκώς «έξυπνα» σε πρακτικές εφαρμογές, καθιστώντας δύσκολη την κάλυψη των μεταβαλλόμενων και πολύπλοκων αναγκών των εκπαιδευτικών σεναρίων. .Κίνδυνοι εξάρτησης από την τεχνολογία. Η ευρεία εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της εκπαίδευσης ενέχει επίσης έναν πιθανό κίνδυνο, δηλαδή, οι εκπαιδευτικοί και οι διευθυντές μπορεί να βασίζονται υπερβολικά σε αυτές τις τεχνολογίες για την επίλυση προβλημάτων διδασκαλίας και διαχείρισης και οι μαθητές μπορεί επίσης να βασίζονται υπερβολικά στην τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για να αποκτήσουν γνώση και πληροφορίες, αυτή η εξάρτηση μπορεί να οδηγήσει σε «εξάρτηση από την τεχνολογία» στη διδασκαλία και τη μάθηση, ενώ αγνοείται η σημασία του προβληματισμού στη διδακτική διαδικασία και της ανεξάρτητης σκέψης στη μαθησιακή διαδικασία. Επομένως, παρόλο που η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση έχει δείξει μια μη αναστρέψιμη τάση, θα πρέπει να συνεχίσουμε να τηρούμε την αρχική πρόθεση της εκπαίδευσης, να συνεχίσουμε να εστιάζουμε στην βασική αξία της εκπαίδευσης και στην ολοκληρωμένη ανάπτυξη των ανθρώπων και να αποφύγουμε την υπερβολική κυριαρχία της τεχνολογίας που αποδυναμώνει την εκπαιδευτική λειτουργία της εκπαίδευσης.●Προκλήσεις ασφάλειας δεδομένων και προστασίας της ιδιωτικής ζωής. Η «Έκθεση Δείκτης Τεχνητής Νοημοσύνης 2024» που κυκλοφόρησε από το Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ επεσήμανε ότι η συνεχής πρόοδος και η ευρεία εφαρμογή της τεχνολογίας έχουν βελτιώσει σημαντικά την παραγωγικότητα, αλλά η τρέχουσα προώθηση και εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να περιορίζεται από τους περιορισμούς της ίδιας της τεχνολογίας. και μπορεί να οδηγήσει σε προστασία της ιδιωτικής ζωής, ζητήματα όπως η διάδοση παραπληροφόρησης και οι κίνδυνοι πνευματικής ιδιοκτησίας.Προκλήσεις ασφάλειας δεδομένων. Η διασφάλιση της ασφάλειας των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας κατά τη συλλογή, αποθήκευση και μετάδοση δεδομένων. Στον τομέα της εκπαίδευσης, τα συσσωρευμένα δεδομένα δεν καλύπτουν μόνο τις βασικές προσωπικές πληροφορίες των μαθητών, αλλά περιλαμβάνουν επίσης σημαντικά αρχεία της μαθησιακής τους διαδικασίας, όπως ευαίσθητα δεδομένα όπως η μαθησιακή πρόοδος, η ακαδημαϊκή επίδοση και τα πρότυπα συμπεριφοράς. Αυτού του είδους οι πληροφορίες είναι εξαιρετικά ιδιωτικές και ευαίσθητες Εάν διαρρεύσουν κατά λάθος ή χρησιμοποιηθούν κακόβουλα, θα αποτελέσουν σοβαρή απειλή για την ασφάλεια μεμονωμένων μαθητών και ενδέχεται να έχουν αρνητικό αντίκτυπο στη σταθερότητα και την υγιή λειτουργία του συνολικού εκπαιδευτικού συστήματος. Ως εκ τούτου, ο τρόπος δημιουργίας ενός πλήρους μηχανισμού ασφάλειας δεδομένων για τη διασφάλιση της ασφάλειας των δεδομένων καθ' όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής τους έχει καταστεί επείγον και κρίσιμο έργο στον τομέα των εφαρμογών τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης.Προκλήσεις Προστασίας Απορρήτου. Στο σενάριο «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση», συλλέγεται και αναλύεται μεγάλος όγκος δεδομένων μαθητών για να παρέχει εξατομικευμένα σχέδια μάθησης για κάθε μαθητή. Τα προσωπικά στοιχεία των μαθητών, οι μαθησιακές συμπεριφορές και οι βαθμοί κ.λπ. ανήκουν στην κατηγορία του προσωπικού απορρήτου Η συλλογή και χρήση αυτών των δεδομένων πρέπει να βασίζεται στον πλήρη σεβασμό του απορρήτου των μαθητών. Ωστόσο, στην πράξη, η προστασία του απορρήτου των μαθητών μπορεί να αντιμετωπίσει αβεβαιότητα λόγω της επιρροής πολλαπλών παραγόντων όπως η φιλοσοφία, η τεχνολογία και η διαχείριση. Στην ολοκληρωμένη ανάπτυξη της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης», πρέπει επίσης να δοθεί μεγάλη προσοχή στην προστασία της ιδιωτικής ζωής των μαθητών για να διασφαλιστεί η ασφάλεια και η αξιοπιστία του εκπαιδευτικού περιβάλλοντος.●Προκλήσεις σε επίπεδο αξίας. Στον τομέα της εκπαίδευσης, οι αξίες και η ηθική αποτελούν αναπόσπαστο κομμάτι Πώς να διασφαλιστεί ότι η εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της εκπαίδευσης ανταποκρίνεται στις προσδοκίες και τις απαιτήσεις της κοινωνίας είναι μια πρόκληση που χρειάζεται η «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση». αντιμετωπίζουν απευθείας στο επίπεδο αξίας.Λείπει η συνάρτηση αξίας των προϊόντων τεχνολογίας. Επί του παρόντος, τα περισσότερα προϊόντα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης επικεντρώνονται κυρίως στον τομέα της προσαρμοστικής μάθησης, η οποία παρέχει στους μαθητές εξατομικευμένο μαθησιακό περιεχόμενο και ανατροφοδότηση μέσω ευφυών αλγορίθμων. Ωστόσο, ο στόχος της εκπαίδευσης υπερβαίνει κατά πολύ τη μετάδοση γνώσης και περιλαμβάνει επίσης τη συνολική ανάπτυξη των μαθητών, όπως η καλλιέργεια κοινωνικών δεξιοτήτων, ψυχολογικής ποιότητας, ηθικού χαρακτήρα κ.λπ. Ωστόσο, τα υπάρχοντα προϊόντα εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης δεν επαρκούν για την καλλιέργεια αυτών των ιδιοτήτων.Η δυσκολία συντονισμού διαφορετικών αξιών. Στο πλαίσιο της εποχής της ολοένα και βαθύτερης παγκοσμιοποίησης και πληροφορικής, οι κοινωνικές ιδέες και έννοιες παρουσιάζουν ολοένα και περισσότερο διαφοροποιημένα χαρακτηριστικά. Κατά τη διαδικασία προώθησης της ενσωμάτωσης της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης», η διασφάλιση ότι η εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να προσαρμοστεί σε αυτήν την διαφοροποιημένη αναπτυξιακή τάση, ειδικά σύμφωνα με τις βασικές αξίες και την ηθική της κοινωνίας, έχει καταστεί επείγον και Προκλητικές εργασίες. Συγκεκριμένα, υπάρχουν σημαντικές διαφορές στην κατανόηση και την πρακτική του πολιτισμού σε διαφορετικά σενάρια. Για παράδειγμα, σε ορισμένες εταιρείες, ο συλλογισμός και το ομαδικό πνεύμα θεωρούνται σημαντικοί προσανατολισμοί αξίας σε άλλες εταιρείες, ο ατομικός αγώνας μπορεί να γίνει σεβαστός. Επομένως, ο σχεδιασμός και η εφαρμογή προϊόντων τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να λαμβάνει πλήρως υπόψη αυτές τις πολιτισμικές διαφορές για να αποφευχθεί η παραπλάνηση.●Προκλήσεις στον τρόπο παραγωγής και διάδοσης της γνώσης. Η συνεχής εμβάθυνση της εφαρμογής της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης όχι μόνο αλλάζει τον τρόπο παραγωγής και διάδοσης της γνώσης, αλλά θέτει και νέες προκλήσεις στο μοντέλο εκπαίδευσης ταλέντων. Οι αλλαγές στις μεθόδους παραγωγής γνώσης προκαλούν την ανεξάρτητη σκέψη των μαθητών. Η πρόοδος στην τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης έχει αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι αποκτούν, δημιουργούν και εφαρμόζουν τη γνώση. Ο αυτοματισμός και η ευφυΐα στις μεθόδους παραγωγής γνώσης έχουν μειώσει το όριο για την απόκτηση γνώσης, αλλά η υπερβολική εξάρτηση από το περιεχόμενο που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει αδράνεια στη μάθηση των μαθητών, με αποτέλεσμα οι μαθητές να χάνουν σταδιακά την ικανότητα να αναζητούν, να φιλτράρουν και να ενσωματώνουν ανεξάρτητα πληροφορίες. Αυτή η αλλαγή έφερε νέες προκλήσεις στην ικανότητα ανεξάρτητης σκέψης των μαθητών.Η επανάσταση του παραδείγματος στον τρόπο διάδοσης της γνώσης αμφισβητεί τις λειτουργίες των σχολείων. Η εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης έχει επιφέρει σημαντικές αλλαγές στον τρόπο διάδοσης της γνώσης. Το παραδοσιακό μοντέλο διπλής διδασκαλίας «δάσκαλος-μαθητής» μετατρέπεται σταδιακά σε μια τρισδιάστατη δομή «δάσκαλος-μηχανή-μαθητής». Σε αυτό το νέο μοντέλο, οι δάσκαλοι, οι μηχανές και οι μαθητές προωθούν και επηρεάζουν ο ένας τον άλλον για να προωθήσουν από κοινού την ανάπτυξη της ευφυούς εκπαίδευσης. Ωστόσο, αυτή η αλλαγή σημαίνει επίσης ότι η αντίληψη των ανθρώπων για τα σχολεία θα αλλάξει με την εποχή, δηλαδή, η λειτουργία μετάδοσης γνώσης των σχολείων θα αποδυναμωθεί, γεγονός που θέτει επίσης μια πρόκληση για τη λειτουργική θέση των σχολείων στη διάδοση της γνώσης.●Προκλήσεις στην προσαρμογή των ρόλων δασκάλων και μαθητών. Στο σενάριο «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση», οι ρόλοι των δασκάλων και των μαθητών έχουν αλλάξει και και οι δύο πρέπει να συνεχίσουν να μαθαίνουν για να προσαρμοστούν καλύτερα στις αλλαγές στο εκπαιδευτικό σενάριο. Προκλήσεις στην προσαρμογή του ρόλου του εκπαιδευτικού. Στο σενάριο «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση», οι εκπαιδευτικοί δεν είναι πλέον απλώς μεταδότες γνώσης, αλλά πρέπει σταδιακά να εξελιχθούν σε οδηγούς και βοηθούς στη μαθησιακή διαδικασία των μαθητών. Αυτό όχι μόνο απαιτεί από τους εκπαιδευτικούς να έχουν ισχυρές επαγγελματικές γνώσεις, αλλά απαιτεί επίσης από αυτούς να κατέχουν μια σειρά από νέα εργαλεία και μεθόδους διδασκαλίας. Προκλήσεις προσαρμογής του ρόλου του μαθητή. Στο σενάριο «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση», οι μαθητές πρέπει όχι μόνο να έχουν καλές ικανότητες ανεξάρτητης μάθησης, αλλά και να έχουν την ικανότητα να αλληλεπιδρούν αποτελεσματικά με την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης. Για ορισμένους μαθητές που είναι παθητικοί αποδέκτες στο παραδοσιακό μοντέλο μάθησης, η αυτόνομη μάθηση θα αντιμετωπίσει πρωτόγνωρες προκλήσεις και διλήμματα, τα οποία μπορεί να διευρύνουν περαιτέρω το χάσμα στις ακαδημαϊκές επιδόσεις.●Προκλήσεις κοινής χρήσης πόρων. Αν και η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης προσφέρει πολλές ευκαιρίες στην εκπαίδευση, θέτει επίσης προκλήσεις για τη δικαιοσύνη. Το πώς θα επιτρέψουμε σε όλους τους μαθητές να απολαμβάνουν τα οφέλη που προσφέρει η εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης έχει γίνει ένα κρίσιμο ζήτημα.Ανησυχίες σχετικά με τη διαφάνεια που προκαλούνται από το «αλγοριθμικό μαύρο κουτί». Το "μαύρο κουτί αλγόριθμος" αναφέρεται στην εσωτερική λογική και τη διαδικασία λήψης αποφάσεων του αλγορίθμου που είναι αδιαφανείς και δύσκολο να κατανοηθούν από τους χρήστες, επομένως είναι δύσκολο να εντοπιστούν και να διορθωθούν οι αποφάσεις που βασίζονται σε αυτά τα σφάλματα μπορεί να έχουν αντίκτυπο στη δικαιοσύνη. αρνητικό αντίκτυπο. Το «αλγοριθμικό μαύρο κουτί» επισημαίνεται συχνά μέσω προβλημάτων όπως η αλγοριθμική μεροληψία και η έλλειψη διαφάνειας. Οι διαφορές τεχνολογικού δυναμικού επηρεάζουν το κόστος εφαρμογής. Συγκεκριμένα, ορισμένες ανεπτυγμένες περιοχές και σχολεία έχουν σχετικά καλή τεχνική υποδομή λόγω των άφθονων εκπαιδευτικών πόρων και της οικονομικής τους υποστήριξης εμπειρία. Αντίθετα, τα σχολεία σε απομακρυσμένες περιοχές ή με κακές οικονομικές συνθήκες μπορεί να μην είναι σε θέση να αντέξουν οικονομικά το υψηλό κόστος της τεχνολογίας, και έτσι να αντιμετωπίσουν διαφορετικές καταστάσεις στην κατανομή των πόρων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης.

Επίπεδο τεχνικής εφαρμογής: τηρήστε τον συνδυασμό τεχνολογικής απογοήτευσης και τεχνολογικού μετασχηματισμού. Στη διαδικασία ανάπτυξης της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης», πρέπει να τηρούμε την αρχή του συνδυασμού της τεχνολογικής απογοήτευσης και της τεχνολογικής παλινδρόμησης για να διασφαλίσουμε ότι η προηγμένη τεχνολογία μπορεί πραγματικά να υπηρετήσει την ουσία της εκπαίδευσης. Η τεχνολογική απογοήτευση σημαίνει ότι πρέπει να σπάσουμε τον υπερβολικό μυστικισμό και την τυφλή λατρεία της τεχνολογίας της τεχνητής νοημοσύνης και να αντιμετωπίσουμε την ουσία της ως εργαλείο. Με την εις βάθος κατανόηση των αρχών, των δυνατοτήτων και των περιορισμών της τεχνητής νοημοσύνης, μπορούμε να δούμε τον ρόλο της στην εκπαίδευση πιο ορθολογικά και να αποφύγουμε τυφλά να επιδιώκουμε την καινοτομία της τεχνολογίας, ενώ αγνοούμε την προσαρμογή της με τους εκπαιδευτικούς στόχους. Πριν από την εφαρμογή νέων τεχνολογιών εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης, θα πρέπει να δημιουργηθεί ένας μηχανισμός επανεξέτασης για την αξιολόγηση της καταλληλότητας, της αποτελεσματικότητάς τους και των πιθανών κινδύνων, ώστε να διασφαλιστεί ότι εισάγονται μόνο τεχνολογίες που είναι αποδεδειγμένες και συνεπείς με τους εκπαιδευτικούς στόχους.Η τεχνική δίνει έμφαση στην κατάλληλη ενσωμάτωση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαιδευτική διαδικασία, καθιστώντας την ένα ισχυρό εργαλείο για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της διδασκαλίας, τη βοήθεια των δασκάλων στην εργασία τους και την προώθηση της μάθησης των μαθητών, αντί να αντικαθιστά πλήρως τον ρόλο των δασκάλων ή των παραδοσιακών μεθόδων εκπαίδευσης. Ως εκ τούτου, τα όρια της εφαρμογής της τεχνολογίας θα πρέπει να αποσαφηνιστούν και το πεδίο εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να αποσαφηνιστεί τα εκπαιδευτικά ιδρύματα πρέπει να συνεργαστούν με τεχνικούς εμπειρογνώμονες και ειδικούς της εκπαίδευσης για τη διαμόρφωση προτύπων και κατευθυντήριων γραμμών για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της. εκπαίδευση Αυτά τα πρότυπα και οι οδηγίες θα πρέπει να διευκρινίζουν ποιες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης είναι εφαρμόσιμες, ποιες μπορεί να μην είναι κατάλληλες για εκπαιδευτικά περιβάλλοντα και πώς να ενσωματωθεί εύλογα η τεχνητή νοημοσύνη στις δραστηριότητες διδασκαλίας. Καθορίζοντας με σαφήνεια το εύλογο πεδίο εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση, μπορούμε να αποφύγουμε την υπερβολική χρήση της τεχνολογίας και την υπερβολική εξάρτηση καθηγητών και μαθητών από την τεχνολογία κατά τη διδακτική διαδικασία, η οποία με τη σειρά της επηρεάζει την ανεξάρτητη σκέψη και την καινοτομία της διδακτικής διαδικασίας.Ασφάλεια δεδομένων και προστασία της ιδιωτικής ζωής: Δώστε προσοχή στον συντονισμό της λειτουργίας των δεδομένων και την τυποποιημένη διαχείριση για την εξάλειψη των κινδύνων ασφαλείας της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης». Στη διαδικασία ανάπτυξης της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης», για τη διασφάλιση της ασφάλειας των δεδομένων, της συμμόρφωσης και της προστασίας του προσωπικού απορρήτου, είναι απαραίτητο να δημιουργηθεί ένας πλήρης μηχανισμός προστασίας δεδομένων και διαχείρισης απορρήτου από πολλαπλά επίπεδα, όπως νομοθεσία, διαχείριση και τεχνολογία για να διασφαλιστεί Ενώ η τεχνολογία υπηρετεί την εκπαίδευση, δεν θα βλάψει τα νόμιμα δικαιώματα και τα συμφέροντα των εκπαιδευτικών και των μαθητών.Πρώτον, ενισχύστε τη νομοθεσία για την ασφάλεια δεδομένων. Θα πρέπει να θεσπιστούν αυστηροί νόμοι και κανονισμοί που σχετίζονται με την ασφάλεια των δεδομένων για να ορίζονται με σαφήνεια οι ευθύνες και οι υποχρεώσεις των εκπαιδευτικών ιδρυμάτων σε όλες τις πτυχές της συλλογής, αποθήκευσης και χρήσης δεδομένων. Δεύτερον, δημιουργήστε ένα σύστημα διαχείρισης πλήρους κύκλου ζωής δεδομένων. Τρίτον, βελτιώστε τον μηχανισμό προστασίας της ιδιωτικής ζωής. Η διαφάνεια στις πολιτικές απορρήτου είναι το κλειδί Μια σαφής πολιτική απορρήτου πρέπει να διαμορφωθεί και να δημοσιοποιηθεί, ώστε οι χρήστες να μπορούν να κατανοήσουν πλήρως τον τρόπο συλλογής, χρήσης και κοινής χρήσης των δεδομένων και να γνωρίζουν τα δικαιώματά τους. Ταυτόχρονα, τα ευαίσθητα δεδομένα ανωνυμοποιούνται ή απευαισθητοποιούνται για να μειωθεί ο κίνδυνος διαρροής προσωπικών απορρήτων. Χρησιμοποιήστε προηγμένη τεχνολογία κρυπτογράφησης και ασφάλειας για την παροχή σταθερής τεχνικής προστασίας για τα δεδομένα. Τέλος, ενισχύστε την τυποποιημένη εκπαίδευση διαχείρισης και προσωπικού. Να διεξάγετε τακτικά εκπαίδευση για την ασφάλεια των δεδομένων και την προστασία της ιδιωτικής ζωής για το σχετικό προσωπικό και να διασφαλίζετε ότι κατέχουν τις απαραίτητες γνώσεις και δεξιότητες μέσω αξιολογήσεων.Επίπεδο αξίας: Βεβαιωθείτε ότι η τεχνολογία εξυπηρετεί την εκπαιδευτική διαδικασία αντί να την κυριαρχεί ή να την αντικαθιστά. "Πρώτα απ' όλα, αποσαφηνίστε το βοηθητικό καθεστώς της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση. Η ουσία της εκπαίδευσης είναι να καλλιεργήσει την ολοκληρωμένη ανάπτυξη των ανθρώπων, συμπεριλαμβανομένων γνώσεων, δεξιοτήτων, συναισθηματικών στάσεων και αξιών. Η τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να θεωρείται ως βοηθητικό εργαλείο διδασκαλίας, όχι εκπαίδευση Το κύριο σώμα του σχολείου Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για να παρέχει στους μαθητές εξατομικευμένους πόρους μάθησης και χρησιμοποιώντας έξυπνους αλγόριθμους για την παρακολούθηση της μαθησιακής προόδου και των μαθησιακών αποτελεσμάτων των μαθητών, σκοπός είναι να προωθηθεί η κατανόηση των γνώσεων και η κατάκτηση των δεξιοτήτων από τους μαθητές. Η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορεί να αντικαταστήσει τα σχολεία ρόλο στην εκπαίδευση.Δεύτερον, δώστε προσοχή στην ολοκληρωμένη ανάπτυξη των μαθητών. Οι εκπαιδευτικοί στόχοι είναι το κριτήριο για την εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης Κατά το σχεδιασμό δραστηριοτήτων διδασκαλίας με χρήση τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, οι εκπαιδευτικοί στόχοι πρέπει να ενσωματώνονται πλήρως στα σενάρια εφαρμογής της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης για να διασφαλιστεί ότι η τεχνολογία εξυπηρετεί την υλοποίηση εκπαιδευτικών στόχων. βασίζονται μόνο σε τεχνικά μέσα Βελτίωση της αποτελεσματικότητας της μεταφοράς γνώσης. Για παράδειγμα, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την προσομοίωση σεναρίων διδασκαλίας διαφορετικών σεναρίων σχεδιασμού διδασκαλίας Για παράδειγμα, κατά την εισαγωγή της εμφάνισης ενός ιστορικού γεγονότος σε ένα μάθημα ιστορίας, οι μαθητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία εικονικής πραγματικότητας για να «ταξιδέψουν» στην αρχαιότητα και να γίνουν μάρτυρες. την εμβάθυνση της εμφάνισης ιστορικών γεγονότων, για την επίτευξη της ολοκλήρωσης της εκπαίδευσης της ιστορικής γνώσης με τη συναισθηματική αγωγή και αξίες και άλλους πολύπλευρους εκπαιδευτικούς στόχους.Τέλος, ενισχύστε τη συμπερίληψη των προϊόντων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης σε διαφορετικά πολιτιστικά σενάρια. Η σχεδιαστική ιδέα των προϊόντων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να είναι να βοηθήσει τους μαθητές να κατανοήσουν την επίδραση του διπλού μαχαιριού της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης και να καλλιεργήσουν τις σωστές απόψεις των μαθητών για την τεχνολογία και τις αξίες. Μέσω της εφαρμογής προϊόντων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης, όπως η εικονική πραγματικότητα ή η τεχνολογία επαυξημένης πραγματικότητας, προσομοιώνονται σενάρια επικοινωνίας σε διαφορετικά πολιτισμικά υπόβαθρα, η εκπαίδευση αξιών ενσωματώνεται σε σενάρια επικοινωνίας και ενισχύονται οι διαπολιτισμικές επικοινωνιακές δεξιότητες των μαθητών. Επιπλέον, κατά την ανάπτυξη προϊόντων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης, οι διαφορές σε διαφορετικά πολιτιστικά υπόβαθρα θα πρέπει να λαμβάνονται πλήρως υπόψη. .Επίπεδο παραγωγής και διάδοσης γνώσης: διερεύνηση διαφοροποιημένων μοντέλων εκπαίδευσης ταλέντων. Η εφαρμογή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της εκπαίδευσης αλλάζει βαθιά τον τρόπο παραγωγής και διάδοσης της γνώσης Η «Τεχνητή Νοημοσύνη + εκπαίδευση» παρέχει απεριόριστες δυνατότητες για την καινοτομία μοντέλων κατάρτισης ταλέντων.Πρώτα απ 'όλα, από την προοπτική των αλλαγών στον τρόπο παραγωγής γνώσης, η εισαγωγή της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης προσέφερε στους μαθητές πρωτοφανή ευκολία, αλλά έφερε επίσης προκλήσεις στην καλλιέργεια της ικανότητας ανεξάρτητης σκέψης. Πρέπει να ληφθούν αποτελεσματικά μέτρα για να ξεπεραστούν οι μαθητές. υπερβολική εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη. Το πρώτο είναι η εξισορρόπηση της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης με τις παραδοσιακές μεθόδους διδασκαλίας και ο συνδυασμός τεχνολογιών εικονικής πραγματικότητας και επαυξημένης πραγματικότητας για να προσφέρει στους μαθητές μια καθηλωτική μαθησιακή εμπειρία και να τους επιτρέψει να διεξάγουν πρακτικές λειτουργίες σε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον, εμβαθύνοντας έτσι την κατανόησή τους. Το δεύτερο είναι η εφαρμογή μάθησης με βάση το πρόβλημα, ο σχεδιασμός πραγματικών σεναρίων προβλημάτων, η χρήση πρακτικών προβλημάτων ως αφετηρία, η καθοδήγηση των μαθητών στη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για εξερεύνηση και επίλυση και η καλλιέργεια της ικανότητάς τους να σκέφτονται ανεξάρτητα και να λύνουν προβλήματα όταν τα αντιμετωπίζουν.Δεύτερον, από την άποψη των αλλαγών στον τρόπο διάδοσης της γνώσης, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης άλλαξε τον τρόπο διάδοσης της γνώσης, από αμφίδρομη αλληλεπίδραση μεταξύ δασκάλων και μαθητών στην πολυδιάστατη αλληλεπίδραση μεταξύ «δάσκαλος-μηχανή-μαθητής». Στο σενάριο «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση», η τρισδιάστατη δομή «δάσκαλος-μηχανή-μαθητής» δίνει έμφαση στη στενή αλληλεπίδραση μεταξύ των τριών Η χρήση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης για την επίτευξη υψηλού βαθμού ενοποίησης των πόρων εκπαίδευσης και μάθησης γίνει ένας σημαντικός παράγοντας για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της διδασκαλίας των εκπαιδευτικών και ένας βασικός σύνδεσμος για την κάλυψη των εξατομικευμένων μαθησιακών αναγκών των μαθητών. Μέσω της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, οι υπάρχοντες διδακτικοί πόροι σε διάφορες μορφές, όπως βίντεο, ήχος, κινούμενα σχέδια κ.λπ. μπορούν να ενσωματωθούν αποτελεσματικά και μπορούν να δημιουργηθούν ανά πάσα στιγμή κατάλληλοι διδακτικοί πόροι γραφικών, κειμένου, ήχου και βίντεο σύμφωνα με διαφορετικά σενάρια διδασκαλίας, τα οποία Όχι μόνο παρέχει στους δασκάλους πιο ζωντανό περιεχόμενο, αλλά και το οπτικό περιεχόμενο διδασκαλίας μπορεί επίσης να ενισχύσει την αίσθηση της εμπειρίας των μαθητών και να τονώσει το ενδιαφέρον των μαθητών για μάθηση.Επίπεδο προσαρμογής ρόλων δασκάλου-μαθητή: βελτίωση της ικανότητας διδασκαλίας και καλλιέργεια ικανότητας ανεξάρτητης μάθησης. Στο σενάριο «τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση», ο μετασχηματισμός και η προσαρμογή των ρόλων των εκπαιδευτικών και των μαθητών είναι ιδιαίτερα κρίσιμη.Πρώτον, ενισχύστε την κατάρτιση στις δεξιότητες εφαρμογής τεχνητής νοημοσύνης για εκπαιδευτικούς. Στην τρισδιάστατη δομή του «δάσκαλος-μηχανή-μαθητής», οι δάσκαλοι μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για να κατανοήσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τις μαθησιακές ανάγκες και την πρόοδο κάθε μαθητή, παρέχοντας έτσι εξατομικευμένες εκπαιδευτικές υπηρεσίες. Οι δάσκαλοι, ως οδηγοί, πρέπει να βοηθούν τους μαθητές να κατανοήσουν τη γνώση που δημιουργείται από τη μηχανή και να καθοδηγούν τους μαθητές σχετικά με τον τρόπο χρήσης των πόρων τεχνητής νοημοσύνης πιο αποτελεσματικά. Επομένως, προκειμένου να καλυφθούν οι ανάγκες της τεχνητής νοημοσύνης + διδασκαλίας, οι εκπαιδευτικοί θα πρέπει να λαμβάνουν συστηματική εκπαίδευση και κατάρτιση σχετικά με τις δεξιότητες εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης για να τους βοηθήσουν να προσαρμοστούν σε νέους ρόλους και να βελτιώσουν την ικανότητά τους να χρησιμοποιούν τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για διδασκαλία.Δεύτερον, ενισχύστε την καλλιέργεια της ικανότητας ανεξάρτητης μάθησης των μαθητών. Σύμφωνα με το νέο εκπαιδευτικό μοντέλο, οι μαθητές θα πρέπει να βοηθηθούν να βελτιώσουν τις ανεξάρτητες μαθησιακές τους ικανότητες και να συνδυάσουν τα πλεονεκτήματα των παραδοσιακών μεθόδων μάθησης με τη μάθηση με τη βοήθεια τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης. Συνεχίστε να μεταφέρετε τα πλεονεκτήματα των παραδοσιακών μεθόδων μάθησης όσον αφορά την εστίαση στη εις βάθος σκέψη και τη συναισθηματική επικοινωνία μεταξύ δασκάλων και μαθητών, όπως συζητήσεις, ανάλυση περιπτώσεων, ομαδική συνεργασία και άλλες δραστηριότητες σε παραδοσιακές τάξεις ταυτόχρονα Πρέπει να μάθουν να χρησιμοποιούν ευέλικτα την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της μάθησης Τα αποτελέσματα περιλαμβάνουν τη χρήση έξυπνων συστημάτων διδασκαλίας για το σχεδιασμό εξατομικευμένων μαθησιακών διαδρομών και τη χρήση τεχνολογιών εικονικής πραγματικότητας και επαυξημένης πραγματικότητας για καθηλωτική μάθηση. Κατά την αξιολόγηση των μαθησιακών αποτελεσμάτων των μαθητών, θα πρέπει να υιοθετείται μια πιο διαφοροποιημένη μέθοδος αξιολόγησης, που δεν θα εστιάζει μόνο στην κατάκτηση της γνώσης του θέματος από τους μαθητές, αλλά και στην ανάπτυξη της δημιουργικότητάς τους, των επικοινωνιακών δεξιοτήτων, των δεξιοτήτων ομαδικής εργασίας και άλλων ικανοτήτων.Επίπεδο κοινής χρήσης επιτευγμάτων: βελτιστοποιήστε την κατανομή των εκπαιδευτικών πόρων και σπάστε το τεχνικό κενό και το μαύρο κουτί του αλγόριθμου. Αν και η ταχεία ανάπτυξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης έχει φέρει άνευ προηγουμένου αλλαγές και ευκαιρίες στον τομέα της εκπαίδευσης, η ύπαρξη τεχνολογικών διαφορών μεταξύ διαφορετικών περιοχών, σχολείων και εκπαιδευτικών έχει επίσης τονίσει τις διαφορές στο επίπεδο εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης. Προκειμένου να διασφαλιστεί ότι τα αποτελέσματα της ανάπτυξης της «τεχνητής νοημοσύνης + εκπαίδευσης» κοινοποιούνται, πρέπει να χρησιμοποιηθούν κατευθυντήριες γραμμές πολιτικής για τη βελτιστοποίηση της κατανομής των πόρων και την άρση του τεχνολογικού χάσματος.Πρώτον, η βελτιστοποίηση της κατανομής των εκπαιδευτικών πόρων μέσω της καθοδήγησης πολιτικής είναι το κλειδί για την υπέρβαση του τεχνολογικού χάσματος. Η κυβέρνηση θα πρέπει να διαδραματίσει καθοδηγητικό ρόλο πολιτικής και όχι μόνο να δώσει προσοχή στη συνολική επένδυση των εκπαιδευτικών πόρων, αλλά και να δώσει προσοχή στη λογική κατανομή των πόρων μεταξύ των διαφόρων περιοχών και σχολείων. Με τη βελτιστοποίηση των οικονομικών προϋπολογισμών, τη θέσπιση ειδικών κονδυλίων και άλλα μέτρα, θα κατευθύνουμε εκπαιδευτικούς πόρους σε απομακρυσμένες περιοχές, σχολεία με κακές οικονομικές συνθήκες και πεδία ειδικής εκπαίδευσης και θα βελτιώνουμε συνεχώς τις συνθήκες τεχνικής υποδομής τους, μειώνοντας έτσι αποτελεσματικά το εκπαιδευτικό χάσμα μεταξύ περιοχών και σχολείων. , αποφύγετε το κενό τεχνικού δυναμικού που προκαλείται από την άνιση κατανομή των πόρων και παρέχετε ένα καλύτερο εκπαιδευτικό περιβάλλον για όλους τους μαθητές.Δεύτερον, η εκλαΐκευση της εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης είναι επίσης ένας από τους σημαντικούς τρόπους για να ξεπεραστεί το «τεχνολογικό δυναμικό χάσμα». Η διάδοση της εκπαίδευσης στην τεχνητή νοημοσύνη μέσω διαφόρων μεθόδων, όπως η οργάνωση μαθημάτων σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη, η διοργάνωση διαλέξεων δημοφιλών επιστημών και η παροχή πρακτικών πλατφορμών μπορεί να προσφέρει ένα κοινό τεχνικό σημείο εκκίνησης για όλους τους μαθητές, μειώνοντας έτσι το τεχνικό χάσμα μεταξύ των διαφορετικών ομάδων σπουδαστών και εξαλείφοντας τα προβλήματα που προκαλούνται από τεχνικές διαφορές στην κοινή χρήση πόρων.Επιπλέον, η προώθηση της διαφάνειας της αλγοριθμικής λήψης αποφάσεων είναι επίσης ένα άλλο σημαντικό μέτρο για την προώθηση της κοινής χρήσης πόρων. Στο σενάριο "τεχνητή νοημοσύνη + εκπαίδευση", το σπάσιμο του "μαύρου κουτιού του αλγορίθμου", η διόρθωση της προκατάληψης του αλγορίθμου και η προώθηση της διαφάνειας στη λήψη αποφάσεων αλγορίθμων θα συμβάλουν στην προώθηση της δικαιοσύνης. Μπορεί να συσταθεί ένας ανεξάρτητος τρίτος οργανισμός για τη διεξαγωγή τακτικών ελέγχων αλγορίθμων για να διασφαλίσει τη δικαιοσύνη και τη διαφάνεια της λήψης αποφάσεων αλγορίθμων, εξαλείφοντας έτσι την ασυμμετρία πληροφοριών και ενισχύοντας την εμπιστοσύνη όλων των μερών στο εκπαιδευτικό σύστημα.

Τα παραπάνω είναι ελαφρώς συνοπτικάΕπιλογή από το περιοδικό «Εθνική Διακυβέρνηση», Τεύχος 13, 2024Πρωτότυπος τίτλος |. “Artificial Intelligence + Education”: Current Situation, Challenges and Approaches

Συγγραφέας |. Καθηγητής Si Linbo, Σχολή Δημόσιας Διοίκησης, Northwest University

Νέος επεξεργαστής πολυμέσων |

Πρωτότυπος συντάκτης Feng Yifan