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成都市实验小学联动校内学科、校外AI教育机构,探索了AI课程,践行了AI教育,最终构建了学校的AI课程体系、打造了AI课程品牌、培养了学生的数字素养和AI技能。从AI课程背景、AI课程架构、AI课程实施、AI课程成效与展望几个方面对“探索AI课程践行AI教育”进行了梳理,为区域AI教育实践提供了经验和借鉴。 相似文献
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曹建峰 《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》2023,(4):5-15
过去十年,得益于深度学习算法、大数据、AI专用芯片、开源软件框架等诸多技术要素的汇聚发展,AI迅速成为新的通用技术并被广泛应用于经济社会的各个领域。与此同时,AI也带来了一系列法律、伦理和社会问题,AI治理由此成为“必选项”和“必答题”。政府、企业、行业组织等各主体,围绕宏观政策、科技伦理治理、算法监管、传统强监管领域的监管创新、AI知识产权规则、AI标准化建设、行业自律、全球AI治理合作八大方面,推进AI治理走向深入。展望未来,AI治理的完善,需要持续推进精准敏捷监管,采取AI“监管沙盒”、AI治理社会化服务等多元化方式,推动AI治理从原则迈向实践,探索AI风险管理、嵌入设计、技术解决方案等多元化路径。同时,推动全球AI治理合作持续深化,实现各国普惠发展,让AI的发展持续造福全人类利益。 相似文献
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郭胜男钱雨吴慧娜吴永和 《中国远程教育(综合版)》2023,(7):39-46
AI技术给社会带来深刻影响,其创新发展对未成年群体的影响引起社会各界的特别关注。AI在给未成年人提供全新成长空间的同时也带来了安全威胁。鉴于此,文章基于未成年人安全视角,省思AI给未成年人带来的安全风险,并从未成年人的脆弱性、AI系统的内生特性和AI治理策略的适切性三个维度进行根源透析。以信息生态系统理论为依据,从顶层设计、风险防范和个体防护三个层面构建面向未成年人的AI安全风险治理生态系统,构筑面向未成年人的AI安全盾牌,确保给未成年人提供合乎规范设计的AI教育产品,以保障未成年人的安全与权益,进而促进未成年人与AI的协调发展。 相似文献
4.
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）核心素养是未成年人应对智能时代挑战所必须具备的一种综合素养。现有关于未成年人AI核心素养的相关研究较少，缺乏对其价值定位、内涵解读、模型构建、指标确立等方面的深入分析和讨论。文章首先从AI的技术属性、社会属性及其在教育领域的渗透三个方面介绍了AI核心素养的重要价值；然后从知识理解、应用能力、综合性三个视角阐述了未成年人AI核心素养的概念内涵；接着采用文献研究法，提取AI核心素养的关键要素，构建了未成年人AI核心素养结构模型；最后采用频次统计法和德尔菲法，制定了包括5个一级指标和15个二级指标的未成年人AI核心素养指标体系。文章构建的未成年人AI核心素养结构模型及指标体系是未成年人AI技术规范的重要组成部分，有望成为培养未成年人AI核心素养的基准和操作指南以及评价未成年人AI核心素养的重要依据。 相似文献
5.
农业是我国第一产业,自古以来就是国民经济的基础。民以食为天,农业关系到每个人的利益,关系到人们的日常饮食生活。因此,在人工智能深刻改变人类社会生活、改变世界的大背景下,AI赋能农业成为大势所趋。为进一步推动我国农业发展,首先介绍AI产业应用现状,结合我国农业发展情况分析AI赋能农业发展迟缓的原因并提出相应解决措施;其次,对目前AI主要技术方向进行综述,进而对AI在农业领域的应用模式进行探讨,从多个不同视角提出AI在农业领域的应用方向,为AI赋能农业提供发展思路。 相似文献
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人工智能时代的主流教育形态是借助现代信息技术实现的,根据学习者个性特征为其提供精准个性化学习服务的大规模个性化教育。教师在知识掌握、认知能力、情绪管理、生理素质等诸方面的“缺陷”日渐暴露,斯蒂格勒的“人性结构”理论启示:基于人工智能的AI助教系统将是未来课堂教学中有效弥补教师缺陷、激发教师潜能的关键性“技术”。文章在对人工智能时代的课程教学活动、现有AI助教系统的功能及人机协同教学现状深入考察的基础上,认为AI助教系统在认知方面表现更加出色,但教师在情感和创意方面的智慧是无可替代的。基于此提出了未来课堂教学行为分析框架和AI助教系统模型,模型中包含了“AI替代”“AI协助”“AI增强”“AI赋能”四种不同的功能关系。最后展望了未来AI助教系统研究所面临的挑战,以期为智能时代AI助教系统的研究提供理论上的参考和思路上的借鉴。 相似文献
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智能教育是智能技术赋能下的教育新模式、新体系,而AI教育是体系中担负人工智能人才培养的重要子系统。文章基于智能教育的整体发展视角,对多层次AI教育体系的构建及其实施路径进行了探讨:首先,分析了AI教育与智能教育的关系、定位以及面向智能教育谋划AI教育发展的基本思路;随后,结合我国教育特色和AI教育实践,描述了“一个目标、四个层次、两类培养”的多层次AI教育体系;最后,以基础教育AI课程改革为例,提出了目标聚焦、内容重构、环境升级、模式创新、队伍提升的实施策略。文章的研究为中小学开展AI教育及其课程实施提供了参考路径。 相似文献
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季善豪 《阜阳师范学院学报(社会科学版)》2024,(1):117-123
AI产品管理与AIGC治理是生成式人工智能技术发展不可或缺的一环,但AIGC与人类作品在外观上无法区分,因此AIGC去匿名化是有效落实治理方案的前提。人类创作与AI生成的本质区别在于：AI生成存在对数据模型的范式依赖,而人类创作则表现为对现有范式的突破。算法与数据模型决定了AI生成必然是有迹可循的,所以AIGC去匿名化的关键,在于找到AIGC与数据模型之间的关系,这要求掌握算法与数据模型的AI服务商承担构建AIGC去匿名化平台的责任。此外,生成式AI作为大数据搜集与整合工具,其本质与信息网络检索工具无异,立法应明确AIGC的公开信息属性,用户应对其AIGC使用行为自担风险。除生成侮辱性等内容之外,针对用户关于AIGC的使用与传播,立法宜对AI服务商继续延用“避风港规则”。 相似文献
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马俊 《中阿科技论坛(中英文)》2024,(3):152-156
随着人工智能（AI）在环境保护和治理中的应用日益增多,其潜在的技术风险和挑战也逐渐显现。文章深入探讨了AI目前在环境治理领域的应用,重点分析了AI在该领域的应用中显现出的算法缺陷和技术风险、数据偏差、辅助决策责任转嫁风险以及环境技术门槛降低带来的主体对立风险,并揭示了AI技术在环境法律监督中的限制和可能存在的负面影响,重点提出了改进算法设计、增强AI系统的应急处理能力,减少数据偏差、提高数据质量,明确辅助决策的责任归属、提高决策透明度,增强算法透明度,完善法律框架和提高公众意识等优化AI应用的具体策略。 相似文献
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如何避免“哑巴英语”一直是我国大学英语教学的难点。近年来,人工智能AI在自然语言理解、图像识别等多个领域获得突破,如何将AI技术引入大学英语教学中,与大学英语“教”和“学”的环节进行高效融合尚未得到充分研究。针对该问题,分析相关AI技术为大学英语教学模式提供演进动力的可能性,探究部分AI技术与大学英语教学相结合的可能性,尤其是对自主学习具有重要作用的评价反馈中应用的可能性,并在此基础上探索AI背景下大学英语教学新模式。研究结果表明,引入AI技术为当前大学英语教学模式改革提供了新的思路和切入点,对达成大学英语教学目标具有重要意义。 相似文献
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AI赋能教师教育评价的内涵是AI与教师教育评价进行深度有机融合,在特定教师教育价值观的指导下,依据明确的教师教育目标,使用AI技术和方法,对所实施的各种教育活动、教育过 程和教育结果进行科学判定。与以往教师教育评价相比,AI赋能教师教育评价在评价模型、参与主体、获取数据、分析诊断、评价反馈等方面具有鲜明特征。AI赋能教师教育评价的框架由五个层面和一个保障体系构成。在实践中,AI赋能教师教育评价可通过更新观念、规范标准、挖掘数据、支持专业等路径整体推进,以构建智能高效的教师教育评价体系。 相似文献
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人工智能(AI)技术的教育应用给教师教学带来前所未有的变革,从智能教学环境、“AI+教学法”的创新到教学内容表征形式的智能化,AI的影响日渐广泛,但同时也伴随一系列极具挑战性的伦理问题与伦理风险。进入智能化时代,教师扮演着新的角色并面临更加复杂的AI应用伦理问题,这需要重构教师的知识结构。为此,基于TPACK概念框架,将伦理知识作为一种新的教师知识构成要素引入,提出并构建了“AI+学科教学”伦理知识框架(AIPCEK),即教师的基本知识构成包括教学知识、学科知识、AI知识和伦理知识。在原有TPACK框架基础上,生成新的融入伦理的复合型知识形态:教学伦理知识(PEK)、学科伦理知识(CEK)、AI伦理知识(AIEK)、学科教学伦理知识(PCEK)、“AI+学科”伦理知识(AICEK)、“AI+教学”伦理知识(AIPEK)和“AI+学科教学”伦理知识(AIPCEK)。AIPCEK继承了伦理知识所具有的复杂性、情境性、实践性、协商建构性和多元化等特点,其发展模式有三种:AIPCEK发展的金字塔需求模型;基于在线实践社区的教师AIPCEK发展模式;基于项目驱动的AIPCEK发展模式。AIPCEK的提出,有助于揭示智能时代教师知识结构新的特点及伦理内涵,为教师专业发展提供理论基础,为教师的知识结构研究及教学实践,提供一种新的分析框架。 相似文献
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在探究凸透镜成像规律的实验中,引入AI技术并探索其支持下的新型实验课程建设。基于AI技术的实时与多元评价功能,教师可快速且全方位掌握学生的实验完成情况并进行有效指导;AI技术还能对学生进行长期跟踪,为建立关注成长与发展的评价体系奠定基础。在实践基础上总结AI技术对教学创新的促进作用,从而真正让技术服务于教学。 相似文献
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随着进入智能化时代,由人工智能与教师协同并存所形成的"AI+教师"协同教学的实践形态,将为高效教学和个性化教育提供新的契机。由于教师的"缺陷存在"所产生的"补缺"需求,使得"认知外包"成为常态,人工智能由此嵌入教学,充当"代具"以弥补教师能力的不足,形成"人-技术"的教学新形态。"AI+教师"协同教学的实践形态,按照协同性的高低依次分为"AI代理+教师"、"AI助手+教师"、"AI导师+教师"、"AI伙伴+教师"四种,这四种形态之间不是彼此割裂的,而是相互协同、共同服务于教学。未来,"AI+教师"协同教学的实践形态,将致力在实现教育转型、突破技术壁垒、厘清伦理关系三个方面做出努力,以弥合理论模型与教学实践之间的鸿沟,为教学注入新生力量。 相似文献
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住院医师规范化培训要求医生在短时间内掌握基本临床技能和专业知识。人工智能(artificial intelligence,AI)近年来已经逐步走进了日常临床和教学工作中,本文拟将AI辅助教学应用于医学影像学规范化培训中,并探讨AI在规范化培训中的应用模式和意义。 相似文献
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刘高畅 《阅读与作文(高中版)》2024,(6):52-53
<正>3月19日,英伟达公司（NVDA）创始人兼首席执行官黄仁勋在年度GPU技术大会（GTC）上发表主题演讲《见证AI的变革时刻》,正式拉开2024年GTC大会的序幕。在两个小时的演讲中,黄仁勋围绕五大板块,介绍了英伟达的最新研发进展：Blackwell平台、创新软件NIMs、AI平台NEMO和AI工坊（AI foundry）服务,以及仿真平台Omniverse和适用于自主移动机器人的Isaac Robotics平台。 相似文献
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许明志 《试题与研究：高中理科综合》2019,(23):0085-0085
AI技术在近几年取得了突破式的发展,鉴于AI技术自身的无限可能性,其开始被逐渐应用到教学改革中来。IA 在教学中的应用,是我国教学划时代的改革。本文首先针对当前初中英语教学的现状进行总结,并分析AI技术在初中英语 教学中的辅助作用。 相似文献
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大语言模型(LLM)作为一种先进的AI技术,正对人类生活产生深远影响。与传统AI技术相比,LLM能够处理大量的文本数据,并在自然语言处理等领域发挥着巨大作用。LLM的快速发展与应用推进已经对AI教育的课程内容、教学模式与学习平台产生了显著的影响,这些影响也迫切要求青少年AI教育课程与时俱进的变革。为应对这种变革,该研究从课程内容框架、基于LLM的教学模式以及LLM辅助学习平台三个维度设计了一个面向LLM的青少年AI课程架构,并以教学活动设计为切入点,深入探讨了如何使该课程架构与学科核心素养紧密契合。基于此架构,设计并开发了一门高中LLM示范课程,重点展示了如何利用自主开发平台(LLM 4 Kids)进行人机协同教学。选取了示范课程中《面向LLM的提示与评估》的单元内容,解释了如何在教学过程中有效的应用和整合LLM技术。通过提供面向LLM的青少年AI课程架构以及解释案例,为AI教育实践者提供面向LLM的框架体系与课程参考,推动最新的人工智能前沿知识进入中小学课堂,从而有助于青少年适应AI快速发展的时代。 相似文献
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余青龙 《信阳师范学院学报(哲学社会科学版)》2023,(3):127-132
近年来，随着扩散模型、Lora模型、Controlnet等技术应用于绘画领域，现今的AI绘画软件已经能够生成完整的动漫人物，具备了较高的可控性和精确性。文章通过分析AI绘画软件“Novel AI”生成的动漫人物形象，总结了这一AI软件表现出的绘画创作特征，并在此基础上评估了现今人工智能技术对于动漫创作产生的影响。 相似文献
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The aggregation index (AI) is a classical ecology calculation method, which has been widely used for measuring the aggregation level of spatial patterns within a landscape scale in landscape ecological studies. However, it has certain limitions. For instance, identical results can be obtained by AI even when the shape and number of landscape patches are totally different in two landscape units. Furthermore, the value of AI approaches to 1 if the landscape patch is large enough. To solve these problems, a logical limitation of the original AI equation was revised firstly. Secondly, an improved AI-J was developed based on the awareness of the effects of spatial distribution characteristics of patches and changing spatial scale on AI operation. Finally, the accuracy of AI and AI-J results were evaluated through a case study of city green patches in Chengdu, P. R. China. The results show that the calculated result of AI-J is more precise than that of AI and AI-J can be used to compare a certain landscape class under different spatial scales. 相似文献