实践理论:生成ai
机构名称:
¥ 1.0

摘要:生成人工智能(AI)的最新进步已破坏了高等教育部门的评估实践。现有评估方法的功效正在重新审查,引入了生成AI产生类似人类文本的能力。同时,有呼吁将生成AI整合到评估设计中,以增强学习并为学生在职业生涯中的新技术时代做好准备。本文提出了一个框架,将生成性AI整合到Bloom的水平和知识维度的形成性和总结性评估中。其目的是说明生成AI潜在应用的多功能性和复杂性,该应用程序基于现有学习理论,同时保留了对真实评估的关注。目标是支持高等教育专业人员刺激评估设计概念,这些概念具有定位在不同学习复杂性中的生成AI。

实践理论:生成ai

实践理论:生成aiPDF文件第1页

实践理论:生成aiPDF文件第2页

实践理论:生成aiPDF文件第3页

实践理论:生成aiPDF文件第4页

实践理论:生成aiPDF文件第5页

相关文件推荐

生成ai
2023 年
¥1.0
生成ai
2025 年
¥1.0
生成ai
1900 年
¥6.0
生成ai
2025 年
¥1.0
生成ai
2024 年
¥1.0
生成ai
2024 年
¥1.0
生成ai
1900 年
¥1.0
对比的理论和实践
2024 年
¥24.0
生成ai
2024 年
¥2.0
生成ai
2025 年
¥1.0
生成ai
2024 年
¥3.0
在生成ai
2024 年
¥1.0
生成ai
2024 年
¥1.0
生成ai
2023 年
¥5.0
理论与实践
2022 年
¥1.0
机器人和生成ai
2024 年
¥1.0
生成ai -ijrpr
2024 年
¥1.0
探索生成ai
2024 年
¥1.0
使用生成ai
2025 年
¥1.0
焊接:理论与实践
2024 年
¥2.0
使用生成ai -llm
2024 年
¥1.0
生成的ai ajay bandi
2025 年
¥3.0
导航生成ai -cdn
2023 年
¥1.0