L'ascesa di sistemi di insegnamento e ricerca basati sull'evidenza AI, promuovendo la trasformazione dell'insegnamento e della ricerca da "Experience-Driven" a "guidata dai dati"
Negli ultimi anni, con il rapido sviluppo della tecnologia di intelligenza artificiale, il campo dell'educazione ha anche inaugurato cambiamenti senza precedenti. L'ascesa dei sistemi di insegnamento e ricerca basati sull'evidenza AI sta gradualmente cambiando il tradizionale modello di insegnamento e ricerca e promuove la trasformazione del lavoro di insegnamento e ricerca da "esperto" a "basato sui dati". Questa tendenza non solo migliora la scienza e l'accuratezza dell'insegnamento e della ricerca, ma fornisce anche agli educatori nuovi strumenti e metodi. Quanto segue esplorerà le manifestazioni specifiche e l'impatto di questo cambiamento attraverso dati e analisi strutturati.
1. Le funzioni fondamentali del sistema di insegnamento e ricerca basato sull'evidenza AI
Il sistema di insegnamento e ricerca basato sull'evidenza AI fornisce un forte supporto per l'insegnamento e la ricerca attraverso tecnologie come l'analisi dei big data, l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale. Ecco un breve riassunto delle sue funzioni fondamentali:
| Funzione | descrivere | Scenari di applicazione |
|---|---|---|
| Acquisizione e analisi dei dati | Raccogli automaticamente i dati sui compiti per studenti, esami, prestazioni in classe, ecc. E condurre analisi multidimensionali | Diagnosi accademica e valutazione dell'efficacia dell'insegnamento |
| Raccomandazione intelligente | Sulla base dei risultati dell'analisi dei dati, raccomanda strategie e risorse di insegnamento personalizzate agli insegnanti | Preparazione della lezione e miglioramento dell'insegnamento |
| Ricerca basata sull'evidenza | Attraverso algoritmi per estrarre le regole e le associazioni nell'insegnamento dei dati, genera rapporti di ricerca basati sull'evidenza | Insegnamento e ricerca Argomento di ricerca e riforma dell'insegnamento |
| Feedback in tempo reale | Fornire feedback dei dati in tempo reale durante il processo di insegnamento per aiutare gli insegnanti a regolare il loro comportamento di insegnamento | Insegnamento in classe, gestione interattiva |
2. Riforma di insegnamento e ricerca basato sui dati
Rispetto al tradizionale modello di insegnamento e ricerca basato sull'esperienza ", il modello" basato sui dati "portato dal sistema di insegnamento e ricerca basato sull'evidenza AI ha vantaggi significativi. Ecco un confronto tra i due:
| Dimensioni di contrasto | Insegnamento e ricerca basati sull'esperienza | Insegnamento e ricerca basati sui dati |
|---|---|---|
| Base decisionale | Esperienza personale e intuizione degli insegnanti | Risultati dell'analisi dei dati multidimensionali |
| Efficienza di insegnamento e ricerca | Molto tempo, facendo affidamento sul lavoro | Elaborazione automatica, miglioramento dell'efficienza |
| Precisione | Forte soggettività, grande errore | Forte obiettività e alta precisione |
| Ambito di applicazione | Local e casi studio | Ricerca su larga scala e sistematica |
3. Casi e risultati pratici
Al momento, molti luoghi in Cina hanno iniziato a pilotare i sistemi di insegnamento e ricerca basati sull'evidenza AI e hanno ottenuto risultati notevoli. Di seguito sono riportati i dati dell'applicazione per alcune aree pilota:
| zona | Tempo di applicazione | Efficacia |
|---|---|---|
| Haidian District, Pechino | Settembre 2022 a presentare | L'efficienza di preparazione della lezione degli insegnanti è migliorata del 40%e i voti medi degli studenti sono aumentati del 12%. |
| Pudong New District, Shanghai | Gennaio 2023 per presentare | Il numero di domande di insegnamento e progetti di ricerca è aumentato del 35%e il tasso di approvazione del progetto è aumentato del 20%. |
| Shenzhen City, provincia del Guangdong | Marzo 2023 per presentare | La frequenza delle interazioni di insegnamento in classe è aumentata del 50%e la partecipazione degli studenti è aumentata in modo significativo |
4. Prospettive e sfide future
Sebbene il sistema di insegnamento e ricerca basato sull'evidenza AI abbia mostrato un grande potenziale, la sua promozione deve ancora affrontare alcune sfide. In primo luogo, è necessario prendere sul serio i problemi di sicurezza e protezione della privacy dei dati; In secondo luogo, le capacità dell'applicazione tecnologica e tecnologia di intelligenza artificiale degli insegnanti devono essere ulteriormente migliorate; Infine, la divulgazione del sistema richiede un maggiore supporto politico e investimenti finanziari.
Guardando al futuro, con la maturità continua della tecnologia e l'approfondimento dell'applicazione, i sistemi di insegnamento e ricerca basati sull'intelligenza artificiale diventeranno un'infrastruttura importante nel campo dell'educazione. Non solo può aiutare gli insegnanti a comprendere meglio le esigenze degli studenti, ma anche fornire una base scientifica per il processo decisionale educativo e in definitiva promuovere il miglioramento complessivo della qualità educativa.
In breve, la trasformazione da "Esperienza" a "basata sui dati" segna una nuova era nell'insegnamento e nella ricerca. Questo cambiamento non è solo un progresso tecnologico, ma anche un aggiornamento dei concetti educativi, che inietteranno nuova vitalità nello sviluppo futuro dell'educazione.
Controlla i dettagli
Controlla i dettagli
it
