教育ai教學

❶ AI微課對在線教育會有什麼影響

AI微課屬於線上來教學的一種。傳統自的線上教學能夠增長老師的學生數量空間，提高老師的收入。但線上教學也有它的不足之處。比如它缺乏線下的互動性，教學效果會相對差一點點。因為成本的高昂，線上教學很難兼顧一對一教學和時間成本的平衡。
針對這一情況，短書提供了AI微課這一服務。
在英語口語的教學方面，它能夠陪伴學生進行對話式口語練習，讓學生從單向學習轉向互動式學習，從而吸引學生注意，增強學生積極性，提高完課率和續費率。同時，AI微課還可以利用AI語音測評來給學生自動打分、糾錯。這減少了教師的重復性工作，減少了教學成本。節省了教師的出題與測評時間，降低了老師的時間成本。AI微課還有模模擬人助教的功能，這有助於降低雙師課堂的人力成本，陪伴學生完成聽寫說環節，讓學生更好地學習。
而對於注意力尚不集中的幼兒來說,AI微課可以做到一對一互動教學，讓線上早教領域更高效。
總體而言，AI微課是一種能夠有效節省教師成本，提高學習質量的微課形式。只不過市面上很少有，可以在短書嘗試。

❷ 關於人工智慧如何助推教育教學

為了推動教師主動適應信息化、人工智慧等新技術變革，積極有效開展教育教學，經研究，教育部決定在寧夏和北京外國語大學開展人工智慧助推教師隊伍建設行動試點工作。

據介紹，教育部啟動人工智慧助推教師隊伍建設行動試點工作，主要有三個方面的原因。

一是深化教師隊伍建設改革的需要。今年年初國務院印發的《關於全面深化新時代教師隊伍建設改革的意見》明確提出，教師要主動適應信息化、人工智慧等新技術變革，積極有效開展教育教學。

二是推動智能教育的需要。2017年國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，提出實施智能教育，利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，開展智能校園建設，建立以學習者為中心的教育環境……教師是教育發展的第一資源，是推動智能教育實施的關鍵要素，沒有教師觀念的轉變、能力發展、素養提升，很難實現傳統教育向智能教育的跨越。

三是實施教育信息化2.0行動計劃的要求。2018年4月，教育部啟動教育信息化2.0行動計劃。教育信息化由1.0向2.0跨越，人的因素是關鍵。實施人工智慧助推教師隊伍建設行動，加快實現教師隊伍建設工作與人工智慧的融合，將是推進教育信息化2.0的關鍵之舉。

期待會有一個不一樣的教育和教學，也給孩子們帶來不一樣的學習體驗吧。

以上內容來源：人民網

❸ AI教育靠譜嗎現在發展怎麼樣

我國教育機器人行業發展概況分析

目前，我國教育機器人的技術發展水平還處於初級階段，無論是專利總量還是原創發明專利數量均處於較低水平;而在從事教育機器人技術研發的機構中，學術機構是不容忽視的力量之一。此外，目前教育機器人的技術主要用於家庭娛樂與教學的應用場景產品開發，而在課堂教學、專業領域以及公共場所的應用潛力還有待挖掘。

中國教育機器人專利總量少，發明專利佔比低

目前，相較於國外，我國教育機器人行業仍處於引入期，技術的研發和創新水平相對落後。據前瞻產業研究院發布的《中國教育機器人行業發展前景預測與投資規劃分析報告》統計數據顯示，從教育機器人專利申請的數量來看，2009年至今，專利申請數量總體保持增長趨勢;其中，2013、2015、2016和2017年是專利申請的大年，到了2017年我國教育機器人行業專利申請數量為586件，同比增長了103.5%，而盡管專利數增速較快，但專利申請的總量仍然較少。2019年1月11日，SooPAT公布的2018年中國教育機器人行業專利申請數量為335件。

2009-2018年中國教育機器人行業專利申請數量統計及增長情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

技術市場應用潛力仍有待挖掘

最後，從教育機器人技術的市場應用來看，教育機器人產品的應用情境主要可分為家庭生活、課堂教學、專業領域以及公共場所四類。其中，教育機器人在家庭生活領域的應用相對廣泛，但是受技術成熟度的限制，教育機器人在課堂教學、專業領域以及公共場所的應該大多還處於概念性階段，雖然已明確定義了需求的應用情境，但尚未得到市場的驗證。也就是說，教育機器人行業技術的市場應用多樣性潛力還有待挖掘，技術未來的市場應用前景機具想像空間。

❹ 中小學如何開展人工智慧教育

近日，在北京大學教育學院召開的閉門論壇上，諸多國內教育發展的決策者、學者、企業人士，一同探討了如何基於中小學計算思維培養，開展人工智慧教育。
教育部基礎教育司信息化處處長張權表示，從全國層面上看，無論是計算思維培養還是普及AI教育，都需要考慮教育體系如何整體推進，包括課程、教材、教學、教師等方方面面。
在人工智慧技術發展層面，課工場總裁肖睿提出了當下AI發展的六大困難，包括缺乏科學基礎、數據效率低、模型遷移能力弱等。同時肖睿認為，人工智慧核心技術並不在機器人上——但機器人卻是市面上多數AI教育產品的載體。
中國教育技術協會教育游戲專委會秘書長肖海明認為，人工智慧教育的核心是計算思維。肖海明從調研出發，闡述了AI教育普遍面臨的四個問題，包括缺乏培養體系、師資等。
在地方AI教育落地上，湖北宜昌西陵區教育局副局長蔣葵林表示，區域教育管理者需要思考如何將AI課程和現有的國家課程、校本課程深度融合。
關於人教版AI高中教材的編撰，人教社信息技術編輯室主任林眾透露，高中新課標選擇性必修四《人工智慧初步》已通過教材局審定，預計明年能進入全國20省的學校。
在高中AI教材配套實驗室建設方面，北京市第二中學信息技術學科主任高山表示，二中目前正在做相關規劃。不過目前，市面上的AI公司提供的實驗室產品趨於同質化，還有很多需要探索的地方。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。

❺ 都說松鼠Ai智適應教育的教學效果好是真的吧

是真的，我是孩子家長，之前孩子在松鼠Ai常州湖港名城校區學習過，時間不長，一共學習了大概四個月的時間，進步是很快的，總成績比去的時候提升了180多分，松鼠Ai智適應教育給我的感覺就是人工智慧運用到教育行業，能夠更有針對性的教學，針對每個孩子的不同制定相對應的教學方案，這樣孩子不管是從心理上還是學習上都能夠更快更好的去接受，學生的成績就會自然而然的提升了，現在這邊每天都有很多的學生過來學習，尤其是周末的時候經常看到家長送孩子過來學習。

❻ AI教育靠譜嗎現在發展怎麼樣

AI教育是靠譜的，是科技帶動教育的產物。但是效果卻是因人而異的，建議各位家長可以帶孩子去嘗試看看。

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1.師資力量

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2.學習教材
阿卡索的教材一來是能緊跟美國教材的步伐來制定學習教材，二是能結合中國孩子的特性來制定學習內容，教學資源還是比較豐富的。

3.上課模式

阿卡索在線英語外教，採用外教一對一教學模式，可以讓老師把更多的精力放在孩子身上，這樣也有利於老師專注於孩子個人的英語教育。

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❼ 誰能介紹一下松鼠AI教育的教學優勢有哪些

舉以下四點。比如更有針對性，針對性地找出孩子未掌握的知識點版，便於為孩子安排針對權性的學習內容 ，其次就是學習過程和結果更透明性，孩子所有沒有掌握的知識點，都會清晰、透明的體現在接下來的學習路徑。這期間，不會因為孩子畏難而備系統忽略，第三就是預判性，預判學生哪些知識點掌握，哪些未掌握；預判學生接下來學習的知識點，第四就是延續性，學生每一次上課都會沿著上節課的學習路徑繼續學習

❽ 什麼是AI教育

現如今，人工智慧已經被炒的非常火熱，似乎不管是不是科技圈的人士，都要在嘴邊聊上幾句人工智慧，以顯示自己多麼與時俱進。
人工智慧的定義是讓機器實現原來只有人類才能完成的任務，其核心是演算法。
例如下圖所示就是讓機器模擬人各種能力的人工智慧領域示意圖：
當然一方面人工智慧的確是未來的方向，而另一方面則是因為人工智慧有可能是科技圈中的下一個黑天鵝。說不定什麼時候，一隻獨角獸就會從中誕生。
但在此之前，一定要正確的認清什麼才是真正的人工智慧。
偽人工智慧橫行
現在大多數人工智慧都屬於偽人工智慧。為什麼這么說，可以從以下兩個方面來解釋。
第一，人工智慧不是一下就能做出來的，需要時間以及實驗的積累。
而做出人工智慧的這些人才也是一樣，他們需要切實的接觸到真正的人工智慧當中，不過這樣的人才在全世界也就寥寥幾百個。但是好像在一瞬間，在中國就有幾萬個人工智慧方面的人才被選拔了出來，可想而知這樣的人才是真正的人工智慧專家嗎？這些人才往往被大公司冠以年薪30萬或50萬瘋搶，雖然裡面的確有很多優秀的人才，但是這樣未免顯得太過著急。從人才培養角度來看，人工智慧領域還存在著大量的泡沫。第二，許多項目只不過是換了個『馬甲』。許多創業公司喜歡為自己的項目貼上一個標簽，這樣的話不但可以吸引眼球，更能得到投資人的青睞。雖然不能說這種做法是錯誤的，但這顯然也不是真正的人工智慧，甚至會誤導其他人對於人工智慧的認知。比如許多項目在貼上人工智慧標簽之前非常簡單，只是一些如同機器人學習，或者演算法研究之類的項目，如今搖身一變全都成為了人工智慧。什麼才是真正的人工智慧？我們既不是專家，也不是專門研究這種領域的學者，有沒有簡單的方法直接辨別什麼是人工智慧，什麼是偽人工智慧？
答案是有的。
舉一個簡單的例子，之前人們也嘗試教計算機下國際象棋。計算機經過學習之後，與人們依然互有勝負，在最終完全戰勝人類的時候，時間已經過去了10年。而谷歌的AlphaGo，從什麼都不會到圍棋中不可戰勝的存在只用了短短一年的時間。由此可以看出，真正的人工智慧體現在其卓越的學習能力。如果你隔一段時間，大概3個月左右去看一個演算法的進步，比如面部識別，如語音識別，如果該演算法進步只是代數級，沒有達到指數級，那麼這種演算法可能更多的是機器學習，還未達到人工智慧水平。既然已經辨別了什麼是真正的人工智慧，那麼對於人工智慧而言，什麼才是最重要的。可能有些人會說演算法，有些人會說設備，有些人會說編程技術。雖然它們也是構成人工智慧中重要的一環，但是這些都不是最重要的。對於真正的人工智慧而言，最重要的永遠是大數據，只有擁有完整的數據，人工智慧才能真正的發展起來。就像是一把寶刀，需要有一塊好的磨刀石才能讓它更加銳利，而大數據恰好就是這塊最好的磨刀石。就像是谷歌的AlphaGo，有人說為什麼AlphaGo不去下象棋，而是只在圍棋領域中稱雄呢。AlphaGo的專家則表示，不是他們不想這么做，而是無法這么做。因為在圍棋中，日本人一直以來有保存棋譜的習慣，在每個棋譜上都標注了什麼是第1手，什麼是第100手，這樣很容易被AlphaGo學習。但是對於象棋來說，自古以來大多數都是殘局。雖說殘局也很精彩，但是對於AlphaGo來說，它不知道殘局形成的原因，對之前的步驟一無所知，這樣就會對它的認知造成障礙。
這也說明，完整的數據對於人工智慧多麼重要。任何拋開數據談人工智慧的，全都是耍流氓。
人工智慧中的獨角獸目前，中國的大部分數據全都被BAT所掌握著，國外則是Facebook、Google、亞馬遜之類的企業。對於創業者而言，想要打破數據的壟斷具有相當大的挑戰，但也不是沒有機會。
比如說醫療數據，BAT就還沒有形成壟斷。金融方面數據，更多的掌握在金融公司手中，這些互聯網企業也沒有。在這兩個領域，不管你的技術水平如何，至少在數據方面是在同一起跑線上，這對於創業者或後進入的公司是一個難得機遇。同時，下一個巨頭也有可能在這兩個領域誕生。就拿醫療來說，國外已經有許多家企業與醫院達成協作，直接讀取醫院中的病例以及X光片或者CT片。醫生一天看10張並且分析出症狀都已經是非常有經驗了，而人工智慧，則可以在1個小時內看10萬張，效率不可同日而語。對於醫生而言，診斷病因需要基於自己的經驗積累。但是對於人工智慧來說這就太簡單了，通過圖像和最終診斷結果的閉環學習，人工智慧很快就能對X光片或CT片進行病因分析。當然這一過程需要不斷完善，才能提升正確性及智能化。在國外由於隱私保護非常嚴密，很多數據無法開放，因此無法做到大量數據錄入。
但是由於如今中國民眾對於隱私保護還沒有那麼嚴格，因此中國企業還是有機會在這個領域中實現超越的。
只要有了大數據，特定領域超越BAT也不是不可能的。
所以說，數據才是人工智慧中最重要的一環。

❾ 引仕AI教育在人工智慧+教育領域是怎麼融合的呢

1、AI自適應教育，全面掃描學生知識體系，快速准確定位知識漏洞。
2、AI可以對學生做前瞻式判斷版。
3、引仕權AI通過採集和分析學生學習數據，建立個性化的動態學生畫像。為學生規劃合適的學習內容、學習路徑和教學模式。

❿ 人工智慧教育培訓有哪些方式

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