UDC 330.131.5 教育领域的人工智能:应用方向和领域 Yu.A.图明控制科学研究所以VA俄罗斯科学院特拉佩兹尼科夫理论与应用数学研究所,俄罗斯,117997,莫斯科,Profsoyuznaya 街,65 电子邮件:yuriyt90@yandex.ru。关键词:人工智能、教育、自适应学习。摘要:近年来,人工智能在教育领域越来越受欢迎,带来了创新并从根本上改变了学习方法。人工智能在教育中的作用、对学习和教育实践的影响日益增强。在教育领域,人工智能体现为开发能够适应学生个性化需求的智能系统。先进的深度学习技术和深度语言模型的发展正在推动能够提供高质量反馈和个性化学习材料的智能教育助理的产生。人工智能在学习成果评估和分析领域也发挥着重要作用,为学生的进步提供更客观的评估。近几十年来,人工智能领域发生了重大的技术变革。人工智能系统的开发是一种将人类积累数据的高级处理转移到计算机系统、晶体管和/或神经形态的努力。 [1] 人工智能当前发展阶段的特点是人工神经网络技术快速发展,特别是机器学习和深度学习等领域,它们是语音和图像识别领域研究以及控制系统创建不可或缺的一部分。 2017年,谷歌提出了深度神经网络的Transformer架构,随后在大型语言模型中得到广泛应用。 2018年,基于海量未标记数据训练的大型语言模型开始得到开发,可以适应广泛的任务。在随后的几年里,这些模型的迭代开始出现,其中OpenAI的GPT-3于2020年问世,2022年底GPT的聊天界面引起了广泛关注。随着深度学习的发展和可广泛使用的大型语言模型的出现,2019-2020年以来人工智能在教育应用领域的研究活动急剧增加。 Springer 表示,影响因子 (IF)、期刊四分位数有所增加,出版物数量增加了 1.5-2 倍。例如,在《国际教育人工智能期刊》中,影响因子的增长反映在表 1 中。按年份划分的 IJAIE 影响因子。 [2]
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