4 G& R4 q" r+ n6 K 老子云:人工智能在教育中扮演什么角色?$ s4 _7 I# Z1 P. u' o/ r
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在过去的两年里,公众对构建复杂算法的兴趣不断增长,这些算法可以自动“学习”和改进自己的操作,或者是亲身体验(而不是直接编程)。我们可以称之为“人工智能”或(更好的)“机器学习”。事实上,这类工作已经进行了几十年。(例如,人工智能发展协会在1979年就成立了,一些人将这些想法追溯到古希腊,或者至少是在可编程数字计算机的早期阶段。), p; N2 ~& e( h$ p
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最近,投资者ShivonZilis和BloombergBeta一直在列举一个清单,来显示机器学习在其他行业领域中的应用。教育就是这个清单的内容之一。一些技术专家担心其风险。例如,正如New Yorker所写的那样,ElonMusk对其的预测一直持悲观态度。他在过去的一周中与持乐观态度的MarkZuckerberg进行了激烈的争论。0 a1 C$ D/ ]0 m# h. L. p& C
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% N3 U+ s4 P8 F. i2 X- w 现在的数据比以往任何时候都多。对我们EruditeAI来说,数据比收入更宝贵。有了更好的数据,我们就能更好地训练算法。但要记住的重要一点是,人工智能的制造者最终是我们人类。
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+ ?+ T1 a% K) \$ w0 |- M 如果你回想一下你早年的教育模式,我们称之为“工厂模式”。老师对所有学生教授一样的内容。这不是我们今天要讨论的问题。像ChanZuckerbergInitiative这样的公司组织正在寻求彻底改变这种模式。学习不能再按照工厂模式继续进行下去了。这种方法是不可持续的。对于如今的孩子来说,在我们称之为“New Collar”的工作中,产业需要什么?. u, r- e1 w' |6 m% U- J; x
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有两大趋势正在发生——而我们才刚刚开始。我们与IMS全球学习联盟合作。某些技术标准,如卡尺和xAPI(或经验API)正在起步。其次,包括教育的很多领域,你都没有长期的数据。所以,如果你想为一个学生选出下一个最好的问题,你必须使用一种不同的方法,这种方法称作“强化学习”。所以,如果我没有一百万个数据记录,我可以一边工作一边探索。这就是谷歌解决阿尔法Go挑战的方式。
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/ W& C" P! U6 p2 t 我们在教育中看到的人工智能应用是什么?我们已经在使用它了吗?' M# c2 l- @( I0 [( }2 H
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) b( k" f8 Y6 L. ^ D# R 这是关于在学习经验中寻找模式的问题。我们可以注意到,如果一个人的数学能力更强,系统该如何识别挑战并向老师开放,从而更好地辅导学生?关于这一方面,IBM正在与芝麻街合作——这一合作将大学作为机器学习发展的试验田。这对老师们也有益:我们在麻省理工学院举办了一场黑客马拉松,所有的教室都装有摄像头(学生们都知道)。如果一位教授正在讲课,而他却不抬头看看是否有一半的学生睡着了,我们可以用面部识别系统来描述学生的情绪(比如无聊),然后给教授发一条信息。
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, D) k. Y6 t1 f5 ]1 O: p: \ 因此我们要强调STEAM(科学、技术、工程、艺术和数学)的重要性,而不仅仅是STEM(科学,技术,工程和数学)的重要性。大脑的右侧思维能力——比如艺术、创造力、心理学,不再是分析能力和数学能力——将变得更加重要。心理学。历史。辩论课。幽默和戏剧。至少在我们的有生之年,这些方面(对人工智能来说是可以接受的)是很重要的。
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& Q0 e D' f8 b0 n( {4 F" V 人工智能擅长于让某些事情变得简单,但这也是令人担忧的。对事情认真思考对我们来说并不是自然而然的事。成长和舒适是不能共存的。
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