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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      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。
三大學派‌:
符號主義‌:基于符號表達和數(shù)學邏輯推理。
聯(lián)結(jié)主義‌:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及聯(lián)結(jié)機制與學習算法。
行為主義‌:基于“感知——行動”的行為智能模擬。
關(guān)鍵技術(shù)‌:機器學習、深度學習、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)自主學習和創(chuàng)新能力。
五、人工智能在教育領(lǐng)域的價值
促進教學模式轉(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。
個性化學習‌:利用AI實現(xiàn)個性化自適應(yīng)學習。
智能化教學‌:賦能教學各個環(huán)節(jié),如課前查找資源、課中沉浸教學、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、解決力學問題、交互式戲劇創(chuàng)作等,推動生成式社會科學的發(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、學習科學賦能人工智能教育
學習科學‌:研究如何促進有效學習,涉及教育學、信息科學、認知科學等多學科。
賦能方式‌:通過理解認知過程和社會化過程,重新設(shè)計學習環(huán)境,利用AI技術(shù)提升教學效果。
九、未來展望
教育理念革新‌:從“學知識”向“強能力”轉(zhuǎn)變,強調(diào)自主學習和創(chuàng)新能力。
教學模式創(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。
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,能促進教學模式、考核方式、評價方式的變革,提升教學效果和管理效率。
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)合學習科學,推動教育深層變革,實現(xiàn)更科學、更快樂、更有效的學習。
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,模型泛化從預訓練向后訓練、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習速度

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)當深刻認知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慣與市場狀況更快的反應(yīng)速度
 
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