36、人工智能神经网络与机器学习在教育中的应用与发展

人工智能神经网络与机器学习在教育中的应用与发展

在当今科技飞速发展的时代，人工智能神经网络（ANNs）和机器学习（ML）已经成为了推动各个领域进步的关键力量。特别是在教育领域，它们为培养学生的综合能力和应对未来挑战提供了新的途径。

1. 人工智能神经网络与机器学习概述

人工智能神经网络是人工智能领域的一个重要子领域，代表了机器学习中较为简单的算法，非常适合K - 12教育。传统的算法是“预先定义的一组操作，对固定输入或/和中间数据进行操作以产生解决方案”，而机器学习算法则是从大量数据中学习，在合理假设下认为任务的解决方案就在这些数据之中。这为K - 12计算机科学教育带来了全新的视角和学习内容。

机器学习算法在现实世界中有广泛的应用，如语音识别系统、医学和其他领域的图像识别应用、自动移动机器以及先进的机器人应用等。其核心特点是能够在不使用显式编程的情况下，高精度地估计任务的解决方案。

2. 教学方法

由于机器学习和人工智能神经网络的重要性，全球学校都在尝试将其纳入课程。为此，提出了一种基于研究的教学方法，该方法具有以下特点：
- 理论部分 ：包含基本的人工智能神经网络和机器学习术语的定义、它们的属性、模型以及数学关系。
- 应用场景解释 ：解释人工智能神经网络和机器学习应用的背景。
- 实例丰富 ：提供许多相关任务和算法的简单示例，便于实施。
- 实验机会 ：教师和学生可以使用开发的两个Python程序进行广泛的实验，一个实现单层感知机模型，另一个