每个月,学生每月赚取薪水和奖金,支付罚款,支付桌子的租金以及在拍卖会上购买奖品 - 所有这些都带有课堂经济货币。尽管学生在学年开始时可能需要更多的时间和指导,但是随着年份的发展,他们通常会变得更加有效。为了避免干扰课程,我们鼓励您在过渡期间(例如在上课时期和结束时)让学生进行银行业务。您还可以允许学生早日完成课程材料时从事课堂经济活动。
大语言模型(LLM) - 大型语言模型(LLM)是一种精致的AI形式,旨在处理和生成新文本。这些模型在接受大量数据(例如数十亿文章,书籍,互联网聊天)培训后“学习”以产生新文本。llms,例如chat-gpt可以做诸如总结文本,撰写文章,生成故事或撰写电子邮件之类的事情。现在,它们是生成AI的最流行形式。
受访者在许多关键问题上达成了一致,比如教师需要重新思考如何评估学习者,学生毕业时需要具备基本的人工智能知识并了解该技术的伦理问题。然而,调查结果还发现,管理人员和教职员工在人工智能是否能成为学术界和教学领域的积极力量方面存在巨大分歧。管理人员对生成式人工智能表现出了更高的热情,而且比教职员工更有信心他们的机构正在采取措施管理其使用。尽管如此,调查显示,绝大多数大学并没有禁止在课堂上使用人工智能技术,而且机构通常不会购买检测其使用的工具,专家表示这些工具根本不可靠。即使是大多数教职员工——对人工智能持更强烈怀疑和抵制态度的群体——也表示愿意随着时间的推移接受这项技术。
人工智能 (AI) 是指计算机或机器执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力,例如学习、解决问题、决策等。构建 AI 系统有几种不同的方法,包括机器学习(系统在数据集上进行训练,可以随着时间的推移提高其性能)和基于规则的系统(系统遵循一组预定的规则来做出决策)。
摘要:本研究确定了人工智能在智能教室中应用的技术发展实例。智能教室、虚拟现实应用等视觉媒体比文学媒体更有可能在学生的头脑中形成教学理念。新技术的弱点是如何在教育中使用人工智能来提供智能教室,以提高学生的学习能力并取得成就。这样做的目的是使用图片、图表、视频和图形内容来教育学生,理解和吸收远远优于通过内容进行学术研究。智能教室决定了测量结果和优雅类属性的类别如何增加并导致应用培训方法,以便在真正的教学行为中有效地实现可管理的改进。本研究的方法致力于对现有的智能教室技术类型进行回顾。结果揭示了重大影响和建议,以增强智能教室中使用的更多技术。智能级别揭示了使用 3D 符号和策略来学习和理解不同的想法。这项工作对智能教室进行了全面的研究,以及它如何为技术开发应用提供重要的方法和实践。
在本课程中,您可以完全不受限制地使用基础模型(ChatGPT、GPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、GitHub Copilot 以及之后的任何模型),用于任何目的,不会受到任何惩罚。但是,您应该注意,所有大型语言模型仍然倾向于编造不正确的事实和虚假引用,代码生成模型倾向于产生不准确的输出,而图像生成模型有时会产生极具攻击性的产品。无论最初来自您还是基础模型,您提交的任何不准确、有偏见、冒犯或其他不道德的内容都将由您负责。如果您使用基础模型,必须在提交的论文中承认其贡献;如果您未经承认就使用基础模型,您将受到惩罚。尽管有这些免责声明,我们还是鼓励使用基础模型,因为它可以让您在更短的时间内提交更高质量的作业。
决议由本届全国青年议会呼吁特立尼达和多巴哥政府制定一项政策,将人工智能的道德和负责任的使用纳入教育课程,以加强学习,培养批判性思维,为学生做好现代劳动力的准备,同时确保保障他们的福祉。
考虑到所有身份和意图,这些教育工作者采用了这一概念并加以实施。他们的实践包括介绍一系列儿童书籍,作为人们制作的有趣且引人入胜的物品,鼓励孩子们将自己视为制作书籍的人,然后邀请他们制作一些书籍。从“写作”转变为“制作书籍”是一项小创新,但一旦实施,它将极大地改变学习的可能性以及教学决策的意义。它将教学重点转移到写作上,包括孩子们为什么写作和如何写作,以及他们如何参与写作。几年后,凯蒂和同事马特·格洛弗 (2008) 在一所幼儿园实施了这项创新,并发现了同样强大的参与度,孩子们将自己视为作者和插画家。当孩子们进入课堂时已经拥有这些身份、意图和能力时,幼儿园和一年级的老师可以考虑以前无法想象的创新。这一系列创新在读写教学中引发了革命性的转变。事实上,在他的著作《好点子从何而来:创新的自然史》中,史蒂文·约翰逊(2010)将创新与进化联系起来。他将进化拟人化为“修补匠”,而不是工程师。他的想法是,创新从现有的东西(想法、工具、实践、材料)开始,然后将它们转移到“相邻的可能”。