当AI代做PPT时,教师如何完成自我迭代?——从生成式人工智能(GAI)认证看教育者的未来突围

在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。在教育领域,“AI代做PPT”这一现象引发了广泛的关注和思考。当AI能够轻松完成一些原本由教师承担的任务时,教师该如何完成自我迭代,以适应新的教育环境呢?生成式人工智能(GAI)认证的出现,为教育者提供了一个未来突围的方向。本文将围绕这一主题展开深入探讨。

AI对教育领域的渗透与影响

AI在教育中的广泛应用

在“AI时代的教育思考学术研讨会”上,上海市民办平和学校校长万玮提到,演讲的标题是AI想的,PPT也是AI做的。这一细节生动地展示了AI在教育领域的渗透。如今,AI在教育中的应用越来越广泛,不仅可以帮助教师制作教学资料,还能为学生提供个性化的学习方案、进行智能评估和管理等。

华东师范大学教授吴刚指出,AI的使用让人们进入创生主义教育的时代,强调人与通用人工智能合作设计和呈现学习的共生方法。AI能够从多方面赋能教育,如知识性学习和个性化的指导、智能评估和管理、分析和预测以及新技术产品的应用等。例如,通过AI技术,教师可以根据学生的学习情况和特点,为其制定专属的学习计划,提高学习效率。

知识观和教育观的转变

AI时代的到来,使得知识观和教育观都发生了明显的转变。人不再是知识生产的唯一主体,大量的知识以人机协同的方式形成。智能时代的课程也不再只是单方面呈现或者传授,而是师生通过对话、会谈、研究等互动所进行的知识建构过程。

上海市教育学会会长尹后庆表示,学习内容一定会由单纯的知识导向转向科学认知、技术体验、社会参与、文化觉醒和生命体悟五个方面组成的有机结构。学习的策略也不再是记忆,而是把知识和知识联系起来,把知识和实践结合起来。由此,教育需要经历全方位的结构性重组和流程再造,教学目标、教学过程、教学方式、评价方式等都会随之变化。

教师面临的挑战与困境

角色定位的模糊

当AI能

### 生成式人工智能与通用人工智能的概念 #### 生成式人工智能概念 生成式人工智能 (Generative Artificial Intelligence, GAI) 属于人工智能的一个特定领域,专注于通过模拟学习过程来创造全新的数据实例。这些新实例不仅限于模仿已有的模式,还能展现出一定程度上的创新性[^2]。 #### 通用人工智能概念 通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI) 描述的是一个理论化的高级智能体系,该类系统具备广泛的任务执行能力和自我改进特性,在众多复杂环境中均能表现出超越人类水平的表现力。AGI 能够理解和应对多种类型的挑战,并且可以根据环境变化调整自身的策略和技术手段[^1]。 ### 两者间的区别 | 特征 | 生成式人工智能 | 通用人工智能 | | --- | -------------- | -------------| | **目标** | 创造新颖的数据样本,如图片、音乐片段或自然语言文本等 | 实现全面的人工智能形态,能够在任何给定的情境下完成任务并持续进步 | | **范围** | 主要集中在内容创作方面,特别是媒体和娱乐产业的应用场景 | 涵盖几乎所有可能的知识域和服务行业,包括但不限于科学研究、医疗保健和社会治理等领域 | | **自主程度** | 需要预先定义好的框架指导其运作;尽管可以生成看似随机的结果,但仍受限于训练数据集的质量和多样性 | 具备高度自治的能力,理论上可独立解决问题而不必依赖外部指令 | ### 应用案例 #### 生成式人工智能应用 - 自动化新闻写作工具可以通过分析大量现有文章来自动生成关于体育赛事报道或其他事件描述; - 图像合成软件能够依据用户的简单草图快速渲染出逼真的风景画作或是产品外观设计稿; - 游戏开发人员利用此技术为虚拟世界增添更加生动的人物角色形象以及动态背景效果。 #### 通用人工智能潜在应用场景 一旦实现了真正的AGI,则几乎所有的职业岗位都可能会受到影响——无论是医生诊断疾病还是律师准备法律文件,甚至是艺术家构思作品创意,都将有更为高效精准的方式得以呈现。不过值得注意的是,当前阶段距离真正意义上的AGI还有很长一段路要走,现阶段讨论更多的是如何逐步接近这一理想状态下的功能实现。 ```python # Python码示例:使用GANs生成手写数字图像 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,))) ... return model generator = make_generator_model() ```
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