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Google DeepMind 在开发人工智能导师方面的经验
Class Disrupted 是一个教育播客，作者 Michael Horn 和 Futre 的 Diane Tavenner 与教育工作者、学校领导、学生和学校社区的其他成员进行对话，调查大流行后教育系统面临的挑战以及我们应该走向何方。通过添加书签查找每一集 [...]
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Class Disrupted 是一个教育播客，作者 Michael Horn 和 Futre 的 Diane Tavenner 与教育工作者、学校领导、学生和学校社区的其他成员进行对话，调查大流行后教育系统面临的挑战以及我们应该走向何方。通过为 Class Disrupted 页面添加书签或在 Apple Podcasts、Google Play 或 Spotify 上订阅来查找每一集。
在这一集中的 Class Disrupted 中，Google DeepMind 人工智能教育研究主管 Irina Jurenka 与 Michael Horn 和 Diane Tavenner 一起讨论了人工智能导师在学习中的发展和影响。对话深入探讨了生成式人工智能（特别是 Gemini 模型）如何适应支持教学原则并促进更有效的学习体验。 Jurenka 分享了她团队的基础研究、过去三年人工智能模型的演变以及将人工智能辅导与学习科学结合起来的挑战的见解。她思考了这些创新如何塑造下一代——希望将技术与人类教师不可替代的角色进行深思熟虑的融合。
收听下面的剧集。完整的文字记录如下。
黛安·塔文纳：嘿，迈克尔。
迈克尔·霍恩：嘿，黛安。很高兴见到你。
伊琳娜·尤伦卡：谢谢。
伊琳娜·尤伦卡：谢谢。我很高兴来到这里。
人工智能促进公平教育
Diane Tavenner：我想我们应该从一些非常基本的事情开始，以帮助人们了解您所做的事情。那么我首先要问的是，说你既是学习科学家又是技术专家是否公平？您是这样看待自己的吗？您会向我们解释研究工程师的工作或是什么，并帮助我们了解您的团队以及您的工作吗？
引导式学习的进步
安全和教育重点
双子座：引导式学习体验
黛安·塔文纳：有趣。