大模型“重构”教育:解构学习奥秘,推动教育普惠

news2024/9/21 0:24:56

大模型“重构”千行百业系列选题

生成式人工智能的热潮,为AI领域的发展注入新的活力,而“赋能千行百业”已经成为人们普遍对于人工智能和大模型的全新理解。

人工智能和大模型技术的迅猛发展正在以前所未有的速度深刻改变着各个行业。正如专家所预测,未来60%到70%的工作将被自动化替代,这意味着许多简单机械的、重复性和标准化的人工劳动将逐渐消失。然而,这并不意味着人类将被机器所取代,相反,人工智能将成为我们最强大的助手,提升人类的平均能力,使我们朝着更加具有创新和创造力的方向发展。

目标全行业,为被人工智能赋能并发生“重构”的各个行业,梳理出最前沿和先进落地案例及发展预测,与行业内外共同见证大模型“重构”的力量,共同AI行业新一轮爆发背景下的新机遇。

在教育领域人工智能正在引发一场前所未有的革命,彻底改变我们学习和教学的方式。从智能测评到个性化教学,从虚拟现实到教育机器人,人工智能为教育提供了丰富的形式和内容,为教师和学生提供了个性化和精准的服务,促进了教育的质量和效率提升。随着认知科学、脑科学和学习科学的快速发展,人机协同增强智能、群体集成智能成为人工智能发展的新方向。人工智能不仅能从知识关联和群体智慧中提取洞见,还能通过模拟人类的学习过程,提供更加贴近人类思维的教学方式。

教育公平与个性化学习,AI能够兼得

在中国,每当谈到教育,就离不开关乎每个学子学习生涯的两场重要考试——中考和高考,通过科学、标准化的考试方式,对于学生的学习水平进行更为细致的筛选。

为了更深入地了解大模型在学习领域带来的改变,大模型之家对话了小度科技CEO李莹,作为国内率先将大模型技术引入到学习领域的企业,从市场实践出发,介绍人工智能技术与教育是如何实现互相融合与促进的。

小度科技CEO李莹

**中、高考标准化解决的是更广泛地社会性教育公平的问题;学生个性化学习更多是学生个人的成长和发展问题,两者本质是上在不同维度上的考量,也是目前教育必须要面对的问题。**但真正有效的教育,本质上是学会、学好同时也爱学的问题,是可以协调好两者的关系的。

李莹向大模型之家表示:实现有效教育的前提,往往需要一个“有学识、有爱心、有耐心”的好老师。大模型的出现,让每个人都能拥有这样一个好老师成为了可能。孩子只有会学了、学进去了,同时爱学了,一定就能完成高考标准化的问题,同时也满足个性化学习需求。

小度学习机Z30

她以小度全新发布的基于文心大模型打造的小度学习机Z30为例,指出基于文心知识增强的大模型,AI老师能够同时掌握通用知识和专业知识;并真正站在孩子角度,进行关怀陪

伴式的教书育人、科学安排学习计划,真正地做到了在寓教于乐之中做到授之以渔。

百度AI志愿助手

除了大模型在教学辅助方面的应用外,百度、夸克等企业在高考期间,也相继上线了单独的高考志愿模块,为考生择校和专业选择从分数、科别、排名等多个维度提供科学的数据支持。

在大模型上,“AI志愿助手”可以通过自然语言问答的方式,省去了繁重复杂的做资料整理过程,提高整个志愿填报过程的效率,同时,大多数AI志愿辅助功能是免费提供的,考生无需支付会员费或承担昂贵的咨询费用。这样的服务确保了大多数考生在志愿填报时,都能享有平等的起点。

类脑智能和大模型,解构学习的奥秘

在探讨智能时代知识的本质及其形成过程时,就不得不提到类脑智能和大模型的概念。

类脑智能是指模仿人脑结构和功能的人工智能,它试图通过模拟人脑的神经网络来实现更高级的认知功能。传统的机器学习方法往往依赖于人工设计的特征和规则,而类脑智能和大模型则能够通过自我学习和优化,逐渐理解复杂的概念和模式。这种学习方式更加接近人类的知识形成过程,因为它涉及到对大量信息的处理和整合,以及对抽象概念的理解和应用。

当模型规模大到一定程度时,生成式人工智能的应用效果就会显著提升,出现“大模型中的能力涌现”。这意味着,随着模型参数的增加和训练数据的丰富,人工智能的性能会突然跃升到一个新的水平,展现出之前未曾有过的能力。这种现象在自然语言处理、图像识别等领域已经得到了广泛的验证。

以ChatGPT为代表的生成式人工智能(GenAI),大大降低了智能技术的使用门槛。作为一种基于大规模预训练模型的语言生成系统,它能够理解和生成流畅的自然语言文本,为用户提供信息查询、对话交流等服务。

李莹表示,大模型技术的出现,使得人工智能,能够更好地理解人类的意图、生成有意义的知识,从而为学生提供更加个性化的学习体验。

例如在练习环节中,当孩子做错一道题并希望得到指导时,小度学习机Z30不会简单地给出答案和解题思路,而是像一个真正有耐心的老师一样,通过引导孩子读题审题,分步启发地讲解,让孩子自己学到解决问题的方式和方法。同时,学习机还能在学习过程中识别孩子是否掌握了知识点,进而发现具体的薄弱点,进行更加具体的指导。

在满足孩子求知欲的教育方面,小度学习机Z30基于文心大模型的强大能力,能够让孩子随时随地提出问题。AI老师的百科问答功能完全能够解答和激发孩子的无限求知欲,既能告诉孩子“举头望明月的原因是为了寄情感于明月,表达思乡之情”,也能解释“床前明月光的‘床’,并不是现代意义的床,可能是井台、井栏、窗的通假字、坐卧的器具,也可能是胡床”,从而全面拓展孩子的认知空间和想象力。学习机还支持多轮对话和追问,引导孩子进一步求知探索。

在大模型技术的发展之下,AI真的可以取代人类教师吗?

在对话了无数教育专家以及教育行业的一线从业者之后,大模型之家几乎无一例外的收获了否定的回答。

教育专家普遍认为:尽管生成式人工智能在理解和生成知识方面取得了显著的进展,但它们是否能够完全理解人类的意图和情感,仍然是一个值得探讨的问题。人工智能的创造与伪造往往只在一念之间,这种“矛”与“盾”并存的状态,使得情感、态度和价值观教育更加重要。在数字文明时代,教育的根本任务仍然是立德树人,这需要教师引导学生正确地使用技术,培养他们的道德观念和社会责任感。

虽然有RLHF(基于人类反馈的强化学习)、SFT(监督微调等)技术的加持,能够让大模型与人类对其,但人工智能的工作原理是基于算法和数据,而不是基于人类的经验和情感,尽管人工智能可以在某些方面模拟人类的行为和思维,但它们无法像人类一样拥有同等情感和价值观。

这也决定了人工智能在教育中的角色应该是辅助性的,而非替代性的。正相反,在大模型的赋能之下,能够让优秀的教师资源聚焦于更加创新性和启发性的教学任务,同时为学生提供更加个性化和高效的学习体验。

此外,教师可以利用节省下来的时间,进行专业发展和自我提升,不断优化教学方法,深化学科知识,提高教学的艺术性和科学性。在这一过程中,教师的角色将从知识的传递者转变为学生学习的引导者和促进者,成为学生探索未知世界的引路人。

从文曲星到智能时代:传统学习机的转型之路

“工欲善其事,必先利其器”。大模型技术的发展,也让人工智能的教学硬件走进了千家万户。

“文曲星”:深植于80、90后学生的记忆

相信很多80、90后在学生年代,都还记得“文曲星”的流行程度。在20世纪末至21世纪初,传统学习机开始进入市场。这类学习机通常内置了丰富的学习资源,如电子词典、数学题库、英语学习软件等,旨在帮助学生巩固课堂所学知识。然而,传统学习机的功能相对单一,主要依赖于预先设定的程序和内容,缺乏个性化和互动性。

近年来,随着人工智能技术的发展,AI学习机逐渐成为教育领域的新宠。AI学习机通过学习算法和大数据分析,能够根据学生的学习情况和能力,提供个性化的学习路径和资源。例如,一些AI学习机能够自动批改学生的作业,提供实时的反馈和建议,帮助学生及时发现和弥补知识漏洞。此外,AI学习机还具备语音识别和自然语言处理功能,能够与学生进行自然对话,解答他们的问题,提高学习的趣味性和互动性。

随着大模型技术的发展,强大的语言理解和生成能力赋能学习硬件,进一步提升了设备的智能化水平。

而基于文心大模型打造的小度学习机Z30,相较于传统学习机,最大的价值或者改变在于:除了能够提供更加丰富的知识内容,还能够引发孩子学习的兴趣,培养孩子的学习习惯,真正做到有效学习=内容 X 兴趣 X 习惯,让每个人都能拥有一个真正的“AI老师”。

基于文心知识增强的大模型,AI老师是“学识渊博”“满腹经纶”的,能够同时掌握通用知识和专业知识;多模态感知、互动、拟人化呈现,支持孩子自然语言的多轮交互、随时提问,AI老师的讲解也更声情并茂,让知识传授变成视听盛宴,真正站在孩子角度,进行关怀陪伴式的教书育人。另外,基于场景分析和个性化定制,AI老师能够为孩子科学安排学习计划,全场景、随时随地陪学解答,更有耐心。

李莹向大模型之家透露,基于文心大模型打造的小度学习机Z30发布后,其大模型技术的加持确实得到了消费者的广泛认可,“我们看到用户在产品基于大模型的功能应用的使用频率数据非常高。而我们也观察到孩子在实际使用过程中,对于产品的使用兴趣也有很大的提升。而这背后的本质,在于大模型的应用,确实提升了孩子的学习兴趣,进而能够为孩子的学习效率和成果带来了提升。”

根据《2024-2029年中国教育AI产业运行态势及投资规划深度研究报告》的预测,2024年中国AI教育市场规模将突破7993亿元。这一增长的背后,主要得益于AI技术的不断进步,以及在教育领域应用的不断深化。

大模型揭开教育普惠的新篇章

“因材施教”一直是教育行业的理想,早在春秋时期,我国古代伟大的思想家和教育家家孔子就曾将“因材施教”作为其核心教育理念之一,强调对学生的深入了解。他通过观察和交流,了解学生的优点和不足,并据此进行针对性的指导和激励,使每个学生都能得到适当的教育引导,从而实现全面发展。

然而,传统教育受限于地域发展水平与教师与学生的比例,在这方面仍然有很大的提升空间。根据教育部发布的《2022年全国教育事业发展统计公报》显示,我国各级各类在校学生人数达到了2.93亿人,而专职教师的数量仅为1880.36万人,教师与学生的比例接近1:16。这表明在教师资源相对稀缺的情况下,实现个性化教育面临着巨大挑战。特别是在偏远地区,优质教育资源的匮乏更是限制了教育公平的实现。

随着人工智能技术的引入,为教育领域带来了革命性的变化,不仅可以提高教学效率,还能为学生提供更加个性化的学习体验。

首先,通过人工智能技术,能够更加精准地理解需求,通过大模型及人工智能技术,能够根据学生学习情况通过大模型及人工智能技术,能够根据学生学习情况,进行个性化,更加精准地教学,同时让每个学生都能找到适合自己的学习资源和内容,甚至可以通过大模型技术的加持,让每个学生都能获得优质的有效的教学方式,改变了传统教育的内容堆砌以及一刀切的教育教学方式。

例如,AI教师可以超越人脑的限制,完成真人教师能力所不能及之事,如自适应系统可以精准记录、分析学生的学习进度、遗忘曲线、专注力、知识薄弱环节等,并据此推荐个性化的学习内容、学习路径。

联想智慧课堂解决方案

另一方面,虚拟课堂和在线学习平台的普及,进一步推动了教育资源的均衡分配。这些平台通过AI技术,能够根据学生的学习情况提供个性化的学习方案,帮助学生更好地理解和掌握知识。智能化的学习系统可以实时分析学生的学习数据,发现他们的知识盲点,并针对性地进行辅导,从而实现教育的个性化和精准化。

同时,对教师而言,人工智能技术和大模型的应用,能够减轻教师的负担,还提高了教育质量和效率。而对家长而言,人工智能和大模型的应用,在一定程度上缓解了家长家庭教育的负担,比如大模型学习机的应用,让孩子在家中也有了一个优质的学习途径,同时家长也能及时获取到孩子的学习状态。

此外,通过人工智能技术可复制的特性,能够有效降低教育成本,使得优质教育资源规模化成为现实。在规模化教育背景下,个性化教育与普惠教育的矛盾得到了一定程度的缓解。

在大模型之家看来,在大模型技术的渗透之下,教育行业得到了脱胎换骨的“重构”,能够实现更加公平、高效、个性化的教育,赋能教育行业朝着更加具有创新和创造力的方向发展。

近期活动

本文转自 https://mp.weixin.qq.com/s/KuVJi3P3oG2rCsMc_Nr_nw,如有侵权,请联系删除。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1931418.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

《昇思25天学习打卡营第23天|onereal》

第23天学习内容简介: ----------------------------------------------------------------------------- 本案例基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用。 1 环境配置 配置网络线路 2 代码开发 下载权重大约需要10分钟 ------------------------------- 运…

汇总国内镜像提供了Redis的下载地址

文章目录 1. 清华大学开源软件镜像站:2. 中国科技大学开源软件镜像:3. 阿里云镜像:4. 华为云镜像:5. 腾讯云镜像:5. 官方GitHub仓库(虽然不是镜像,但也是一个可靠的下载源)&#xff…

XX2104 培训【C++解决】

描述 某培训机构的学员有如下信息: 姓名(字符串) 年龄(周岁,整数) 去年 NOIP 成绩(整数,且保证是 5 的倍数) 经过为期一年的培训,所有同学的成绩都有所提高&…

【数据结构与算法】数据结构(Data Structure)的基本概念及其研究对象

什么是程序 算法数据结构程序 —— Nicklaus Wirth(尼古拉斯沃斯) Niklaus Wirth是一位著名的计算机科学家,他提出了"程序算法数据结构"的观点。他认为,程序不仅仅是执行特定任务的一段代码,而是由算法和数据结构两部分组成的。算法…

Linux--线程同步

目录 0.上篇 1. 线程同步概念 2.认识条件变量 2.1条件变量的概念 2.2认识接口 2.3写一个测试代码 3.生产者消费者模型 3.1概念部分 1.基本概念 2.主要问题 3.优点 4.思考切入点(321原则) 3.2编写基于BlockingQueue的生产者消费者模型&…

js执行机制----事件循环

前言 问题 一般情况下,我们都认为js是顺序执行的 但是遇到下列情况 setTimeout(function(){console.log(定时器开始啦) });new Promise(function(resolve){console.log(马上执行for循环啦);for(var i 0; i < 10000; i){i 99 && resolve();} }).then(function(…

MySQL数据库查询索引失效场景

在连表情况下,如果排序字段涉及到了两个表,排序字段将无法走索引. 加上第二个排序字段之后,走全表扫描了. 或者尽量让两次排序都用同一个表的字段,这样可以建联合索引让排序也能走索引.&#xff08;不想建联合索引的话&#xff0c;可以第二次排序用表id&#xff0c;这样单个的…

天池AI大模型技术提升营火热上线,四重好礼等你来拿!

目标锁定&#xff0c;加速成长&#xff0c;四大活动玩法助您提升技术&#xff0c;赢取四重好礼&#xff1a; 【活动一】完成3步学习任务&#xff0c;赢取定制加湿器 【活动二】邀请好友报名指定学习赛&#xff0c;累计助力赢苹果iPad、大疆无人机、韶音蓝牙耳机等好礼 【活动三…

华为1000人校园实验记录

在这里插入代码片1000人校园区网设计 1、配置Eth-trunk实现链路冗余 vlan 900 管理WLAN #接入SW8 操作&#xff1a;sys undo in en sysname JR-SW8 int Eth-Trunk 1 mode lacp-static trunkport g0/0/1 0/0/2 port link-type trunk port trunk allow-pass vlan 200 900 qu vla…

NSSCTF-Web题目26(PHP弱比较)

目录 [SWPUCTF 2022 新生赛]funny_php 1、题目 2、知识点 3、思路 [ASIS 2019]Unicorn shop 4、题目 5、知识点 6、思路 [SWPUCTF 2022 新生赛]funny_php 1、题目 2、知识点 弱比较、双写绕过 3、思路 出现源代码&#xff0c;我们进行审计 第一个if 这里要我们GET方…

OPC UA S7-1500客户端学习

OPC UA S7-1500 OPC UA服务器功能 浏览PLC&#xff0c;服务器中的数据是是一个个节点&#xff0c;上下有联系&#xff0c;浏览请求是请求一个节点&#xff0c;展开上一级或者下一节数据。 符号方式读访问PLC数据。客户端发一条读请求&#xff0c;服务器回应。 写也是一样的 注…

永久删除的文件如何恢复?文件恢复,3种方法任君选择!

“我不小心把回收站清空了&#xff0c;把里面的所有文件都永久删除了&#xff0c;里面一些重要的文件还能恢复吗&#xff1f;” 当我们在清理电脑的时候&#xff0c;一些重要的文件有时会夹杂着垃圾文件一起被我们清理干净&#xff0c;我们只能回想着刚刚窗口弹出来“永久删除…

Spring Boot集成Activity7实现简单的审批流

由于客户对于系统里的一些新增数据&#xff0c;例如照片墙、照片等&#xff0c;想实现上级逐级审批通过才可见的效果&#xff0c;于是引入了Acitivity7工作流技术来实现&#xff0c;本文是对实现过程的介绍讲解&#xff0c;由于我是中途交接前同事的这块需求&#xff0c;所以具…

ospf的MGRE实验

第一步&#xff1a;配IP [R1-GigabitEthernet0/0/0]ip address 12.0.0.1 24 [R1-GigabitEthernet0/0/1]ip address 21.0.0.1 24 [R1-LoopBack0]ip address 192.168.1.1 24 [ISP-GigabitEthernet0/0/0]ip address 12.0.0.2 24 [ISP-GigabitEthernet0/0/1]ip address 21.0.0.2 24…

Python | Leetcode Python题解之第238题除自身以外数组的乘积

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]:length len(nums)# L 和 R 分别表示左右两侧的乘积列表L, R, answer [0]*length, [0]*length, [0]*length# L[i] 为索引 i 左侧所有元素的乘积# 对于索引为…

C4D各版本软件下载+自学C4D 从入门到精通【学习视频教程全集】+【素材笔记】

下载链接&#xff1a; 迅雷网盘https://pan.xunlei.com/s/VO1tydOxEo-Az_QCM-Jz2R4RA1?pwdvxg4# 夸克网盘https://pan.quark.cn/s/fe7450b02d80 百度网盘https://pan.baidu.com/s/1Omj4WL93F1DNdA2iP4SiMQ?pwdwmb8

vue仿甘特图开发工程施工进度表

前言 本文是根据项目实际开发中一个需求开发的demo&#xff0c;仅用了elementUI&#xff0c;可当作独立组件使用&#xff0c;C V即用。 当然没考虑其他的扩展性和一些数据的校验&#xff0c;主要是提供一个处理思路&#xff0c;有需要的小伙伴可以直接复制&#xff1b;本demo的…

python-区间内的真素数(赛氪OJ)

[题目描述] 找出正整数 M 和 N 之间&#xff08;N 不小于 M&#xff09;的所有真素数。真素数的定义&#xff1a;如果一个正整数 P 为素数&#xff0c;且其反序也为素数&#xff0c;那么 P 就为真素数。 例如&#xff0c;11&#xff0c;13 均为真素数&#xff0c;因为 11 的反序…

open3d:随机采样一致性分割平面

1、背景介绍 随机采样一致性算法&#xff08;RANSAC Random Sample Consensus&#xff09;是一种迭代的参数估计算法&#xff0c;主要用于从包含大量噪声数据的样本中估计模型参数。其核心思想是通过随机采样和模型验证来找到数据中最符合模型假设的点。因此&#xff0c;只要事…

python--实验13 异常处理

目录 知识点 异常概述 异常类 异常处理 捕获简单异常 原理 示例 异常处理except 原理及代码格式 try工作原理 标记程序上下文&#xff0c;异常发生时跳转 代码示例 终止行为finally 抛出异常raise 原理 代码格式 示例 自定义异常 原理 示例 断言assert 判…