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贪婪算法和教育的下一个人工智能错误

2025年11月13日 16:00 33 Comments
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人工智能正在迅速改变课堂，但如果没有一个连接人工智能、教育科技和神经科学的连贯框架，教育就有可能重复困扰每一个“下一件大事”的短视设计模式。这篇文章首先发表在电子学习行业。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
人工智能和教育科技：一致性危机 每当教科文组织设定新的优先事项时，挑战就会随之而来。随着最近对人工智能能力的关注，世界各地的教育工作者被鼓励将人工智能融入他们的课堂，以适应全球转型的步伐。即使在农村社区，人工智能工具也被添加到日常生活中，并重塑学生学习和与信息交互的方式。但即将发生的事情——很少有人预料到的事情——几乎注定了它的失败。现在是时候应对正在形成的教育一致性危机了。如果没有一种将神经科学与教育科技和人工智能联系起来的连贯方法，我们就有可能设计出针对短期技术效率和长期人类问题进行优化的系统。贪婪算法计算机科学提供了一个有用的相似之处。 “贪婪算法”在每一步中做出最佳的即时选择，而不评估长期结果。它产生快速、可见的结果，但很少获得最佳解决方案。在大型企业环境中，这可能看起来像是产品团队修复一个界面，而不考虑其对更广泛系统的影响。在教育领域，这是一种常见的模式：学校和软件开发人员追求短期收益（更快的评分、更高的考试分数、个性化的承诺、更好的整体报告），而忽略了塑造个人如何适应和成长的更深层次机制。当技术、政策和教学法各自以自己的步调独立发展时，结果可能在表面上显得高效。然而，在仪表板和数据背后，预算紧张，教育工作者精疲力尽，学生面临着成为优化循环中的数字的风险。人工智能的前景如果不加以控制，就会开始类似于贪婪算法：一个经过训练可以更快地到达下一个检查点的系统，而不会停下来询问它是否朝着其要服务的学习者的正确方向前进。教育科技不断开发新工具，但
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