芒果视频下载|AI教育论坛:AI+教育内容为先需要新数据集衡量学习效率|全球AI+智适应教育峰会

日期:2021-09-29 22:45:01 | 人气: 95089

本文摘要:研究项目,2002-2014年代我在ALEKS工作,在智适应环境方面也有很多经验。

研究项目,2002-2014年代我在ALEKS工作,在智适应环境方面也有很多经验。我参与了所有的数学产品。我在2015年设计了一个新模型,指出它也很有前途。

后来我重新加入了松鼠AI,今年重新加入。王京涛:我叫王京涛,在中国工作,以前在匹兹堡大学工作。同时,我在移动模块和移动互联网方面也有工作,以前在AI方面也有很多年的经验,主要看如何应用于人工智能增进教育。

首先,我相信技术能够发挥更好的发展,更好的增进教育主要在三个方面:1.考虑如何应用于技术增进教育。2.如何应用于技术更好的增进课程,是大型网络公开课程的发展。3.看看如何应用于人工智能,提高整个教育的发展。KPThai:舞台上是非常老手的专家,刚才谈到了人工智能和教育,人工智能的引擎也就是机器学习。

人工智能引擎和机械学习算法我们说了很多,内容最重要吗?高质量的内容是怎样的呢?Dandman:感谢您指出高质量的内容非常困难,费用非常便宜。选择引擎最重要的还是内容最重要的,我指出内容往往是最重要的,甚至最重要的。

许多开发公司和企业不太重视内容。我指出高质量的内容没有几个最重要的特征。1.必须明确细节。

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你必须有不同的问题。不同的主题有很多不同的细节。那样的话,就能大幅度前进。

如果我们两个主题之间没有任何联系,而且他们的差距很大,我们的学生就不能确实跨越这样的距离。2.对于高质量的内容,要有完整性,必须包括我们必要的内容和话题,缺陷的内容认可不会频繁出现问题。

3.第三点可能是最好的一点,也就是说,有一个深度。刚才我也听说了深刻的科学知识,深刻的自学,我也很同意,像艺术一样,我们想用来提高AI的发展,但是不告诉确实的高品质内容是什么样的,这是非常难以定义的。

对学生来说,无论他们学习什么,他们只学习内容,学习系统获得的内容,这就是他们的科学知识。他们的科学知识是这些内容的主观表现,如果我们的内容质量不低,学生就不能确实从内容中获利,教授适当的科学知识。另一个是最重要的,通过我多年的经验,有些公司不尊重内容,有些公司指出实现内容的人并不那么重要。

但是,我指出实现内容的工作是特别重要的,他们的顺利与否也不能充分发挥系统整体的顺利与否的决定性。另一个是刚才我也谈到了内容对AI的重要性,同时我们也必须使人工智能和内容相互对话,有系统的过程。也就是说,如何更好地增进内容。

王京涛:我指出内容明显最重要,至少和算法和其他技术一样最重要,这是我想和大家分享的一点。教育科学技术不仅是科学技术,也是三合一的,我们需要技术、内容,还有其他第三要素,是政策。我不是政策的制定者,但我意识到政策是最重要的,我们有正确的政策就能确实降低教育,所以在一定程度上是技术问题,我们也必须有适当的利益相关人员的反对。

CarstenUllrich:这是一个非常好的观点,关于技术、内容和算法以及刚才你提到的政策内容,我们如何通过这样的内容增进技术的实施和进展。德国还有一于算法和机械学习和适当的内容,从我的角度来看,我是更传统的人,我想更好地应用传统的教育科学知识,开展建模。有时人工智能可以做得很好,但有时人类教师可以做得更好。教学方法和科学知识如何与人工智能相结合是非常必要的一个方面。

KPThai:智适应环境实质上是大适应环境的过程,而且不需要很长时间,其起源可能在40年前,如果我们再往前看,可能在100年前有这样的迹象。我想问一下,人工智能是确实的霸权技术吗?或者,我们应该如何进行新思维的智能适应环境教育?王京涛:我现在无处不在,包括基本研究、深度自学算法等,包括数据包、数据内容、数据集等,需要使AI和深度自学迅速发展。

所以,我想说的是,我真的心情和思维模式也是最重要的,思维模式是指我们必须达成某件事或者不能达成某件事的共识,如果我们想达成某件事,就必须达成共识。例如,短期3年、5年内可以解决问题。谷歌告诉他我们可以用深度自学完成棋手的游戏论,我也是同样的道理。

在此之前,很多人至少可以在10年内用电脑下围棋,但最近在教育和其他领域,我们必须改变心情和思维模式。思维模式改变后,我们可以探索更多的机会,尤其是在教育行业。

这看起来相对较小,但显然是再次发生的。DanBindman:刚提到政策制定者的思考模式,我在深度内容方面面面临的障碍之一是政策制定者管理考试时一般不使用简单的考试,评价非常简单,深度内容必须转入政策制定者的视野,我们必须改变政策制定者的心情和思考模式。

CarstenUllrich:最近我也写了麻省的文章,提到了现在的构造,很多不同领域的构造没有用户模型和学习者模型和内容模型。因此,没有教育学的模式。例如,这样的内容是怎样教的,不同的教育内容不使用不同的教育模式,所以我的基本概念也非常正确,不告诉我是好还是坏,但我真的是基本的构造,可以帮助我们解决问题。

在这样的结构上,我们可以得到更好的变革。KPThai:除了深度自学的变革,刚才也提到了计算机结构,其他领域的突破需要更多的变革吗?王京涛:我真的有很多。教育技术确实可行,在某种程度上借用其他领域的突破,教育行业本身也需要技术的突破。

我可以说有很多,最重要的是数据集,数据科学。为了在深度自学中充分发挥数据,例如,由于大学教授收集了很多数据,在深度自学中发挥了最重要的作用。另外,分类数据,对于医学的影像处理和其他影像处理来说,数据集没有特别的关系,我们必须再次训练影像处理的网络,利用特定的数据集来表现。

我们必须用这个数据集来扩大很多想法。这在教育行业尤其重要,现在可能没有这样的数据集和数据科学。从头开始收集数据,应用于教育技术。

Danbindman:我同意,在AI方面花费了很多时间,有很多输出。例如脸部识别、大脑瞄准等,更重要的是更加鼓舞人心。更多的数据集取决于学生自学的变革集,使系统更加强大。

KPThai:因此,我们必须有一个新的数据集,这取决于智能适应环境的自学效率。王京涛:这个问题最近经常发生很多次,特别是最近的学术界,但是这个问题不容忽视。在社会上,大家不会破坏科学的结论,宣传上没有误解,科学的结论不告诉我们这个结论的预设。例如,这项技术对自学话题是否简单,需要什么样的控制环境,党内外、规模化、如何与技术相结合等,我真的是对外开放的问题,但是这些问题在被报告突破时没有受到关注,所以我们必须更好地关注这些技术的想法和技术的突破,特别是教育技术的想法和突破因此,我个人的建议是,在科学研究界,如何评价取决于良好的教育技术和教育体系,现在的教育体系承认不是极端的,我们总是比不是好,而且总是比宣传好,我的建议对每个观众来说,如果有突破性的技术展开报告,就要问结果在哪里公布,评价过程是什么,你的论证,检查是什么。

Danbindman:我最重要的是很多人都有他们的想法,但是好的教育体系往往很难定义。但是,很多优点都很容易找到。我们需要共同的共识。

共同的标准取决于良好的教育体系,也可以在产品之间展开比较,与同类产品之间展开比较,需要共同的数据集、共同的标准。否则,苹果和橘子展开比较,这个测定标准就不同了。CarstenUllrich:现在我们有几种方法。这些方法不是很终极,但我总是比没办法好,比没有测量标准好。

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我们看到职业教育、成人教育更简单,更无能为力。例如,没有考试或分数的开展取决于职场自学的考试,很多公司都更关注利益。因为一个人的自学利益很难取决于发明者是科学技术还是博客,这也是对外开放的话题。

KPThai:下一步要做什么?关于智适应环境的自学,我想让Carsten教授问一下这个问题。刚才我们也谈到了很多变革,特别是深入自学、机械学习、计算方面的变革,我们刚才推荐了很多例子。

例如,AI和AI评分器,你们真的在展望未来的下一步吗?CarstenUllrich:我真的这个问题很好。刚才提到了很多AI方面的变革,有很多机器学习的方法,有数百万、数千万的数据。

例如,AlphaGo是我们经常提到的例子,在超过人类大师水平之前下了4亿9千万盘棋手,这是非常大的数据累积,其数据能力也非常强,谷歌和非常强的计算能力融合,计算能力的基础是数据。教育行业的每个学习者都是分离的个人,分离的宇宙,与每个人的目标相同,玩游戏时我们的目标相同,报关,但学生的过程非常个性化,所以必须收集数据。我们不关注每所学校。

例如,学校的学生人数和学生年龄,他们的目标是通过什么样的考试和考试情况,我真的是一方面。另一方面,成人自学、成人教育还没有展开很多数据,在这方面没有用太多的机器学习的方法。当然,认可没有更多的数据。因为没有新的数据流,所以现在有脸部识别和其他措施来收集更好的数据。

DanBindman:我想说的是,我们刚刚提到了很多演讲者,特别是今天我们有很多不同的视角,刚提到的不仅仅是系统,单一的系统也不是特别有效率,所以产生了更多的数据。因为数据的产生量也是最重要的,所以现在的事情之一是,在处理数据和面对算法时,我们不应该使用AI,区分什么是普通的,什么是普通的,CarstenUllrich:我们经常说要对外开放数据来源。例如,新东方不会给教师拍电影。上海交通大学有很好的研究,与上海的另一家公司合作,有100个教室,有照相机,不会对学生的表现进行网络分析。

例如,学生是否处于精神状态、昏迷状态、与老师对话、对现实世界的分析和评价,将数据统一到系统中。很多自学不是在自学管理系统中再次发生,而是在现实世界中再次发生,我们也进行了研究。例如,使用物联网,使用各种传感器计算数学,在空中客户公司数据化工作空间,系统可以告诉员工做什么,以正确的方式销售。

因此,我们不会使用互联网空间的数字化方法,而是取决于真实世界的不道德,从而更好地理解真实世界的情况,并将他们的进展整合到数据系统中。我想再减少一点。我个人今天有很多方法很有趣,但是和现实的老师相比有很多容许,所以如何模型解决问题,我们如何模型现实世界的老师。

我们已经看到了这样一项创新技术。人工智能仍然关注传统的科学知识和传统的自学。

我不得不思考如何改变自学。这是我们必须思考的一个方面。当然,我们不是说政治宣传教育,而是刚才说的,如何使这些人类教师的专人类教师的专业现在需要的是混合方法,可以融合人工智能、机械学习和更传统的方法。我们在机器学习成熟期后,可以特别规则。

例如,在图书馆等待时间太宽的话,让他活动,特别是人性化的东西,特别是人类教师不告诉他内容。Dandman:这是可能的。

回到刚才说的政策方面,首先我特别热衷于数学,我也特别热衷于教数学,我也特别不想学数学课,我一点也不得不学习。有时候你的数学题目没什么意义,实际上要开展适当的研究。这些内容特别重要,政策是否影响教育行业整体,如何影响内容的自由选择。王京涛:我想特别强调自学代表什么,实质上是科学知识的传递,不是解读学习者或指导学习者,而是科学知识的传递,而是在这个过程中应用于适应性的方法。

例如,我回答说我女儿晚上什么都不吃,不吃沙拉,不吃薯条,什么都吃,她不说吃,但是现在的智适应环境教育系统没有第三个选项,只是给学生内容,评价结果,中间传导过程的研究因为在这方面技术可以发挥更大的作用,所以我们也可以确实看到技术的变革。KPThai:大家不能再简单地对我们说了一两句话。

对未来人工智能教育的发展方向,或者一年后、五年后,我们可以在这样的峰会上讨论什么样的内容。王京涛:AI教育应该是技术、内容和政策三个方面的融合。考虑到三个方面,我们也必须考虑学习者的多样性和多样性。同时,我指出了最重要的一点。

如果你想确实发挥教育技术的作用,你必须告诉我如何大大提高学生的持续动力。DanBindman:我也说动力是最重要的,可以构筑更好的内容。

而且,5~10年后,希望有这样深刻的内容,同时受到政策的反对。CarstenUllrich:我们必须应用于AI,使不同的人有更多的权利,给他们带来更好的可能性,不是允许他们的发展,而是更好地提高他们的创造力。KPThai:谢谢你刚才说的这个权利的概念。

我很讨厌。谢谢你。我希望今后能继续交流。谢谢你。

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