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      創(chuàng)澤機器人
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      生成式人工智能與高等教育變革:價值影響及未來發(fā)展2025-教學(xué)模式向師-生-機三元結(jié)構(gòu)深度交互,與人機協(xié)同打造超級教師

      來源:北京大學(xué)     編輯:創(chuàng)澤   時間:2025/4/26   主題:其他 [加盟]
      一、引言
      驚艷的人工智能‌:展示生成式人工智能的多種應(yīng)用,如文本生成、回答問題、閱讀文章、文生圖、圖生視頻、生成音樂等。
      二、人工智能的概念和歷史發(fā)展
      定義‌:探究人類智能活動的機理和規(guī)律,構(gòu)造受人腦啟發(fā)的人工智能體。
      三大學(xué)派‌:
      符號主義‌:基于符號表達和數(shù)學(xué)邏輯推理。
      聯(lián)結(jié)主義‌:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及聯(lián)結(jié)機制與學(xué)習(xí)算法。
      行為主義‌:基于“感知——行動”的行為智能模擬。
      關(guān)鍵技術(shù)‌:機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大模型等。
      三、人工智能對人類社會的影響
      就業(yè)沖擊‌:未來通用人工智能(AGI)對就業(yè)可能產(chǎn)生全方位沖擊。
      生活變革‌:代理型AI將改變?nèi)伺c計算機的互動方式,顛覆軟件行業(yè),深刻影響生活方式。
      四、人工智能對教育領(lǐng)域的影響
      表層影響‌:學(xué)生用AI寫作業(yè)等。
      深層影響‌:社會對人才的需求可能發(fā)生革命性變化,強調(diào)自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力。
      五、人工智能在教育領(lǐng)域的價值
      促進教學(xué)模式轉(zhuǎn)變‌:從傳統(tǒng)“師—生”二元結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向“師—生—機”三元結(jié)構(gòu)。
      加速考核體系轉(zhuǎn)變‌:從知識測評轉(zhuǎn)向“知識+素養(yǎng)”測評。
      推進智能教育應(yīng)用生態(tài)轉(zhuǎn)變‌:從孤立、專用的教育應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)檫B接、共享、智能的教育平臺。
      個性化學(xué)習(xí)‌:利用AI實現(xiàn)個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)。
      智能化教學(xué)‌:賦能教學(xué)各個環(huán)節(jié),如課前查找資源、課中沉浸教學(xué)、課后數(shù)據(jù)分析等。
      多元化評價‌:促進評價方式的多元化、過程性和即時性。
      科學(xué)化管理‌:提升管理效率,促進智能決策。
      資源公平化‌:利用AI技術(shù)促進教育資源的均衡發(fā)展。
      六、人工智能賦能科學(xué)研究
      基礎(chǔ)應(yīng)用‌:輔助閱讀文章、撰寫研究設(shè)計、修改文獻格式等。
      進階應(yīng)用‌:如心理學(xué)實驗、教育實驗等,利用AI模擬情境或提供創(chuàng)意。
      高J應(yīng)用‌:模擬社會、解決力學(xué)問題、交互式戲劇創(chuàng)作等,推動生成式社會科學(xué)的發(fā)展。
      七、人工智能面臨的困難和障礙
      技術(shù)瓶頸‌:在語音識別、自動翻譯、自然語言理解等領(lǐng)域需突破。
      倫理觀念‌:AI應(yīng)用中的倫理問題,如表情分析、大腦活動狀態(tài)分析的倫理性。
      系統(tǒng)層‌:教育領(lǐng)域的變化需整個系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)的變化支持。
      效果層‌:AI對教育成效的提升存在爭議,需進一步研究驗證。
      八、學(xué)習(xí)科學(xué)賦能人工智能教育
      學(xué)習(xí)科學(xué)‌:研究如何促進有效學(xué)習(xí),涉及教育學(xué)、信息科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多學(xué)科。
      賦能方式‌:通過理解認(rèn)知過程和社會化過程,重新設(shè)計學(xué)習(xí)環(huán)境,利用AI技術(shù)提升教學(xué)效果。
      九、未來展望
      教育理念革新‌:從“學(xué)知識”向“強能力”轉(zhuǎn)變,強調(diào)自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力。
      教學(xué)模式創(chuàng)新‌:推動“師/生/機”深度交互,利用AI技術(shù)實現(xiàn)個性化、智能化教學(xué)。
      教師角色轉(zhuǎn)變‌:教師應(yīng)努力掌握AI相關(guān)知識技能,與人機協(xié)同打造“超J教師”。
      十、總結(jié)
      生成式人工智能的價值‌:在教育領(lǐng)域具有巨大潛力,能促進教學(xué)模式、考核方式、評價方式的變革,提升教學(xué)效果和管理效率。
      面臨的挑戰(zhàn)‌:技術(shù)瓶頸、倫理問題、系統(tǒng)變革需求等仍需解決。
      未來方向‌:結(jié)合學(xué)習(xí)科學(xué),推動教育深層變革,實現(xiàn)更科學(xué)、更快樂、更有效的學(xué)習(xí)。
      附件:生成式人工智能與高等教育變革:價值影響及未來發(fā)展2025-教學(xué)模式向師-生-機三元結(jié)構(gòu)深度交互,與人機協(xié)同打造超級教師






      2025年人工智能典型企業(yè)招聘趨勢分析報告-規(guī)模接近6000億,企業(yè)4500家,年增長率為 15.6%

      預(yù)計到 2025 年,中國人工智能產(chǎn)業(yè)將迎來爆發(fā)式增長,產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望達到 3985 億元,未來 10 年將呈現(xiàn)顯著增長趨勢,復(fù)合年增長率為 15.6%

      2025大小模型端云協(xié)同賦能人機交互報告-協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù),應(yīng)用場景及優(yōu)勢,挑戰(zhàn)與展望

      大小模型端云協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)有基于調(diào)度的協(xié)同,基于反饋的協(xié)同,基于生成的協(xié)同;大小模型端云協(xié)同的優(yōu)勢有提高系統(tǒng)性能和效率,降低部署成本和資源消耗

      2025年中國AIoT產(chǎn)業(yè)全景圖譜報告-產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)趨勢、應(yīng)用場景以及主要企業(yè)情況

      全面呈現(xiàn)了該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,技術(shù)趨勢,應(yīng)用場景以及主要企業(yè)情況,為行業(yè)發(fā)展提供了重要參考;呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢,技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn),應(yīng)用領(lǐng)域廣泛拓展,企業(yè)生態(tài)日益豐富

      AI產(chǎn)業(yè)全景洞察報告2025-未來十年年均增長率達19.1%,覆蓋超51億用戶

      全球AI產(chǎn)業(yè)呈高速增長態(tài)勢,預(yù)計未來十年年均增長率達19.1%;美國在AI資金籌集和技術(shù)應(yīng)用方面居領(lǐng)導(dǎo)地位,融資總額占全球超70%,剖析了全球及中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、全景圖譜以及中國AI企業(yè)的出海情況

      2025年技術(shù)趨勢-構(gòu)建一個更加個性化和定制化的AI生態(tài)系統(tǒng)

      可能即將迎來代理AI(Agent-based AI)的新時代;AI將深度集成到各類智能設(shè)備中,推動物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術(shù)的革新,尤其是在醫(yī)療、制造和服務(wù)等行業(yè),通過更加智能和自主的設(shè)備,推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和效率提升

      2025年五大趨勢:人智共創(chuàng)未來+點燃創(chuàng)新紀(jì)元-重塑AI藍圖的重大趨勢,AI產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)模式變革

      分析2025年將重塑AI藍圖的重大趨勢,并為組織領(lǐng)導(dǎo)者提供戰(zhàn)略性洞察,幫助他們規(guī)劃未來;涵蓋了混合云和AI、一般業(yè)務(wù)、金融和技術(shù)以及特定行業(yè)

      2025年十大AI技術(shù)趨勢-原生統(tǒng)一多模態(tài)、具身智能、AI for Science

      AI4S驅(qū)動科學(xué)研究范式變革;具身大小腦和本體的協(xié)同進化;統(tǒng)一的多模態(tài)大模型實現(xiàn)更高效AI;RL + LLMs,模型泛化從預(yù)訓(xùn)練向后訓(xùn)練、推理遷移;合成數(shù)據(jù)將成為大模型迭代與應(yīng)用落地的重要催化劑

      2025具身智能行業(yè)發(fā)展研究報告具身智能技術(shù)發(fā)展與行業(yè)應(yīng)用簡析,機器人的能力向商用服務(wù)、家庭服務(wù)等更開放的場景進行延伸

      機器人的智能化水平仍受到現(xiàn)有方法與能力的制約,展現(xiàn)出了潛力,但距離實際落地應(yīng)用仍有較遠的距離,有望在未來極大地加速具身智能的學(xué)習(xí)速度

      中國AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動力:政策因素

      十四五規(guī)劃增強數(shù)據(jù)感知、傳輸、存儲和運算能力;數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展國內(nèi)國際兩個環(huán)境;加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案(2023-2025年)

      2024年人本智能:人機共生時代的科技發(fā)展觀報告,人機關(guān)系推向了新發(fā)展階段,加速了人工智能在全行業(yè)的應(yīng)用普及

      ,以ChatGPT的誕生為標(biāo)志的新一輪人工智能技術(shù)浪潮,將人機關(guān)系推向了新發(fā)展階段,科技行業(yè)應(yīng)當(dāng)深刻認(rèn)知AI對人類社會帶來的全面性影響,重新審視人機關(guān)系

      大模型的異構(gòu)計算和加速:加速方法,包括XPU異構(gòu)計算,多個模型的精度,推理算法優(yōu)化

      介紹了大模型的異構(gòu)計算和加速方法,對比了不同量化方式下多個模型的精度;還介紹了推理算法優(yōu)化,涵蓋Self - speculative decoding、KV Cache compression等多種方式

      人人都必須為2025年的十大人工智能趨勢做好準(zhǔn)備

      增強型工作,智能企業(yè)開始利用人工智能創(chuàng)造真正價值的方式;實時自動決策帶來更高的效率和對變化中的客戶習(xí)慣與市場狀況更快的反應(yīng)速度
      資料獲取
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