本研究旨在调查基于人工智能的聊天机器人 ChatGPT 在全国数学考试中的学业成绩。为此,在全国考试中对 ChatGPT 的 3.5 和 4 版本进行了数学题目测试。研究方法为案例研究。在研究中,ChatGPT 的 3.5 和 4 版本被用作数据收集工具。三位研究人员分别分析了两个版本的 ChatGPT 给出的答案。数据分析结果发现,与 ChatGPT-3,5 版本相比,ChatGPT-4 在考试中表现更佳,对所提问题的理解更好,对说明的理解更好,问题解决方案中包含了更多细节,同时,两个版本都犯了常见且不同的错误。根据研究结果,得出结论,ChatGPT 有时效果很好,有时效果很好,有时失败。根据研究结果,可以建议在数学教育中使用 ChatGPT 版本来获取基本信息并获得监督帮助。
人工智能可以处理重复且耗时的任务,为学术人员节省宝贵的时间以专注于更高级别的活动,例如教学改进和学生支持,例如:
专业的实践组合将包括 - •书面反思性学习日志,详细说明了至少50小时的实践,并对学生自己的实践进行了重要的反思性分析。•安置/工作场所项目的教学文档,在早期实践的特定方面展示了当前的理论,研究和批判性评估。(4000个单词)或•视频反思性学习日志详细介绍了至少50个小时的练习,并对学生自己的实践(20分钟)提供了重要的反思性分析。和•安置/工作场所项目的教学文档,在早期实践的特定方面展示了当前的理论,研究和批判性评估。(2500个单词)
语言和思想之间的关系在心理学家和语言专家之间引起了极大的兴趣和研究。由于语言本身的性质以及将思想作为主题研究的困难,这种关系通常被认为是复杂的。目前的贡献试图根据诺姆·乔姆斯基(Noam Chomsky)的作品(即,1957年,1968年)的基础来突出和解释人类语言与思想之间的相互关系,重点是生成语言学和现实。在这方面,本文阐明了乔姆斯基对语言对英语作为外语教学 /学习的认知观点的含义(EFL)。这也暗示了一些教学含义,以减轻(如果不是),则消除了教学夫妇(语言老师和学习者)遇到的一些问题。
摘要:这项研究开发了两份问卷,称为技术教学知识知识 - 机器人(TPACK-R)和关于机器人教育(RTBS)的教学信念,以调查94位教师的TPACK-R,并评估他们对机器人教育的态度,信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。
大学的教学方法的前提是,当前时代的教学过程必须反映不断变化的教育,技术,专业和社会需求和愿望。将这种方法迈向了大步,杜恩大学(Doon University)从仅基于教室的,教师中心和死记硬背的传统形式转变为更全面的方法,可以使用最先进的技术与“全球村庄”的新兴趋势和需求同步获得知识和技能,同时保持“全球的精神”的精神。在Doon University课程中生动地表达了这种教学取向,该课程具有四个关键要素,即积极学习,超越课堂学习,对职业和职业技能的教育。整个教学法以重点是互动和参与性学习为中心教学。
1-5 信息学和控制论系 梅利托波尔国立师范大学波格丹赫梅利尼茨基,信息学和控制论系,梅利托波尔,扎波罗热地区,乌克兰 摘要 人工智能已经刺激了当今生活的方方面面。人类的思维质量正试图通过数字工具参与现代所有研究领域。教育行业也在利用人工智能的神奇力量。从上个世纪开始,人们就开始观察到数字技术在教育范式中的应用。人工智能的广泛参与开始重塑教育格局。自适应学习是一种新兴的教学技术,它在学习过程中使用基于计算机的算法、工具和技术。这些智能实践有助于每个学习曲线阶段,从内容开发到学生的考试评估。随着人工智能系统的参与,信息技术学生和专业人员培训的质量也得到了显着提高。在本文中,我们将研究迄今为止教育领域采用的数字化方法。我们将重点介绍信息技术学生和专业人士采用的智能技术。我们的文献综述针对我们提出的框架,该框架包含四个类别。这些类别是师生之间的交流、改进的计算课程内容设计、学生表现评估和智能代理。我们的研究将展示人工智能在重塑教育过程中的作用。关键词:人工智能、教育、职业教育
