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西班牙AI研究院副院长:AI+教育的终极奥义是「个人助理」‘幸福宝’

本文摘要:人工智能更聪明的话,最后不会取代人类吗?这是AI在发展过程中仍有争议的问题。当人工智能看起来更聪明时,让人看起来更聪明尤为重要。如果更聪明的AI把自己的能力反馈给人类,再加上人类自己的自学和思考,人类的能力总有一天会低于AI的能力,以前的问题也会解决。 如果这个假设正式成立的话,AI时代的人(不得不被称为新人)=AI的人类就没有了。

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人工智能更聪明的话,最后不会取代人类吗?这是AI在发展过程中仍有争议的问题。当人工智能看起来更聪明时,让人看起来更聪明尤为重要。如果更聪明的AI把自己的能力反馈给人类,再加上人类自己的自学和思考,人类的能力总有一天会低于AI的能力,以前的问题也会解决。

如果这个假设正式成立的话,AI时代的人(不得不被称为新人)=AI的人类就没有了。从AI人类到AI教育,可以想起前几天闹得沸沸扬扬的人体移植芯片事件,无论是否成为未来的趋势,只要明确提出类似想法,就能看出人类对自己带入AI技术的思考和感情。

现在人体移植芯片可以说是趋势,但教育移植AI已经成为风。这也可以解读为间接的人类移植AI。

教育嵌入AI是AI教育,国内教育行业经过网络教育的市场培养,AI教育的探索和落地更慢,包括以前的网络公司和新兴的AI教育公司纷纷涌入这个领域,国内外的很多研究机构也积极开展了这个领域的研究。包括世界一流的人工智能研究院西班牙人工智能研究院(IIIA)在内,对该领域进行了深入研究,特别是采访了西班牙人工智能研究院(IIIA)副院长CarlesSierrra,在AI教育领域的工作和行业发展进行了交流。

从音乐自学项目到智适应环境教育:如何看待AI教育,从什么时候开始关注AI教育?CarlesSierra:健康和教育是文明社会的两大支柱。博士期间,我幸运地与医生合作开发了医疗诊断系统,取得了相当大的顺利。

从此,我开始对医疗保健领域感兴趣。但是,我也期待着在教育领域工作的机会。10年前,我参加了欧洲音乐自学研究项目(PRAISE),在该项目中,我们应用于一些多智能体技术(协商协议、规范和电子技术结构),通过可编程软件制定了传统的课程计划。

该软件允许为音乐自学制定简单的课程规划。从那以后,我要求更加关注AI教育的市场需求。

:AI教育的主要研究方向和学术成果是什么?CarlesSierra:我还在研究的两个领域是团队重组和同行评价。考虑到学生的自学能力和心理特点,我们开发了构成最佳教室分区的算法,使所有学生,特别是必须协助的学生都需要取得最佳的学习效果。我们的目标是照顾所有的学生,谁也不想分散。

在某种程度上,评价同事是提高自己工作效率和发展最重要的社会价值观的关键。团队重建研究的软件可以免费作为教育界使用。团队建设和分析的最重要的应用领域(例如店员配备)的研究成果现在已经在巴塞罗那的一家公司试图应用,我们也希望尽快得到结果。团队重组的理论和概念检查部分是我读博士的三年内完成的。

现在,预计之后的落地需要一年时间。我们也期望商业应用能够迅速开始。

:在第48届教育前沿会议(FIE2018),你和你的团队明确提出了合作团队模型。这个模型主要使用什么样的AI能力,构筑什么样的功能?CarlesSierra:在这次会议上,通过个人能力和心理特征说明了团队重建模型。详细说明了这个计算模型,在英语教育和Scratch的机器人编程中得到了原始的实验检查和介绍。

结果表明,用于我们算法建设的团队比用传统方法重建的教师团队效率提高了25%。其中,传统方法重组的团队通过考虑完成教育任务所需的能力配备教师,我们的算法是通过传统的优化技术和启发性索,寻找必要的能力、个性和性别平衡的团队。明确算法的细节是从今年10月29日到11月2日东京PRIMA。2018年发表的论文(HetterousteamsforHomoneousperformance)。

AI教育的终极奥义是个人助理:AI应用于教育领域,数据收集和数据分析很重要,指出学术界有先进设备的方法吗?CarlesSierra:教育背景下数据收集的主要挑战是如何用于数据个性化自学。教育必须以学生为中心,解决个人困难。数据必须用于对学员难以开展分类的手段,但更重要的是寻找哪些课程、材料、锻炼、任务、向学生提出建议,鼓励和提高自学目标。

我相信团队合作的重要性,我们应该利用数据分析为学生寻找最好的队友,帮助他们解决自学中遇到的困难。在终身自学和在线教育的背景下,这一点尤为重要,因为团队成员可以集中在地理上。

基于内容的推荐系统技术和信任网络是在这个过程中获得合作的最重要的AI技术。:如何看待AI在教育中的应用于现状、趋势和难题?CarlesSierra:我指出主要困难不是人工智能技术的用途,AI可以在学生社交网络分析、自动评价、同行评价、团队合作、个性化教育工具等多个领域服务于教育,主要困难在于如何说服教育当局在课堂上和普通教育程序。各国在教育上有很大的不同。

例如,由于计算机的使用,芬兰已经中止了文学创作课程,法国从2018年9月开始禁止在教室里使用手机。到目前为止,我们仍然希望每个学生都有一台计算机。现在他们每个人都有一台计算机(手机),但我们必须禁止使用它!我指出对技术应用的态度必须改变(可能不像芬兰那样极端),教师成为学生自学过程中的增进者,可以指导学生在网上使用大量资源。

我指出,在教育过程中,人工智能技术仍处于跟上阶段。一旦这种应用于技术的态度发生变化(可能是由老年教师推广的),人工智能将不会迅速应用于教育领域。关于未来最有前途的人工智能技术,我指出应该是能够满足每个学生所有市场需求的个人助理。

教育需要人工智能,变革正在中。如何解读AI适应教育,对这个细分领域有研究吗?CarlesSierra:我指出我们的社会面临着终身教育和智能适应环境的自学两个挑战。我们不能再指出24岁的学生完成硕士自学,就不能充分准备馀生。技术发展的步伐,我们每个人都要随时准备提高技能和科学知识。

这对于各国的教学体系来说是一个挑战,需要彻底改变传统的教学模式,也是我们每个人都面临的挑战。人工智能技术可以帮助我们搜索新材料,开展自学,满足我们的个人市场需求,以鼓舞我们的模式呈现这些信息。

这与第二个挑战有关,即如何将已经证实的神经科学引入学生的动机,作为观察我们的兴趣、厌烦、解决问题速度、感情反应的新算法启发源,寻找与我们交流的智能方法。这里要研究的主题是什么时候是展示材料的合适时刻,如果自学会成为我们联合的活动,如何社会化我们的成果,与谁合作,还有很多其他问题要解决。(公共编号:):AI教育在西班牙的发展情况如何?中举比较西班牙与中国智适应环境教育的发展有何不同。

CarlesSierra:迄今为止,AI在西班牙教育系统中应用较少。我最近和加泰罗尼亚教育当局进行了对话,他们对我的团队重组和同行评价的研究感兴趣。基于任务和合作的教育是现代教育方法的核心,必要的组织有意义的学生队伍。

另外,学生的评价在国家教育体系是否顺利的分析中更为重要。如何改进这个评价是一个挑战,在评价过程中用于完全相同的参加者(例如学生)是现在遵循的有趣的道路。虽然我对中国教育系统的评论了解不多,但我猜测现在中国正在再次发生类似的变化。

11月15日,西班牙AI研究院副院长Carles与Sierrra领导学习教育松鼠AI、IEEE教育工程和EEE教育工程和适应教育标准工作组共同召开的全球AI智能适应环境教育峰会,公开发表了主题演说。CarlesSierra回答说:我赞成人工智能最后不会破坏人类世界的意见。

我们必须更好地向社会说明人工智能给社会带来的好处,说明人工智能如何在教育领域应用。这次峰会汇集了国内外产学研三界的顶尖阵容,斯坦福国际研究院副社长Robert领导Pearlstein、美国高考机构ACT自学方案组高级研究科学家Michael将Yudelson等顶尖学者VIPKID、作业领导、上海江网等国内着名教育创业公司的创始人Knewton、Byjus、DreamBox、Dreambox、Drealingo、ALEKS、AltS、AltS创业公司的创始人免费门票、VIP门票对外开放申请人中,采访大会主页立即申请人:https://gair.leiphone.com/gair/aiedu2018相关文章:采访松鼠AI领先创始人、CEO周伟至人工智能转换不足教育资源的不均衡德国人工智能研究中心CarstenUllrich:智能适应环境教育这条快车道,数据挖掘仍然是一个痛点|2018全球AI适应环境教育峰会地表最弱的《全球AI智适应环境教育峰会》倒计时16天原创文章,允许禁止发表。

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