AI+ 교육 구현은 어떻게 진행되고 있나요?

현재 AI+ 교육의 실제 적용을 살펴보면 AI 제품이 더 도구적이고 기능적입니다. 캠퍼스 외부 제품의 상업적 가치를 높이는 요인은 여전히 ​​고품질 교육 리소스(교사, 콘텐츠)입니다. AI는 교육에서 중요한 역할을 한다. 교육의 가치는 아직 부모들 사이에서 널리 인식되지 않았고, 직접 지불하려는 의지도 강하지 않다.

첫째, AI+ 교육의 기술 아키텍처 관점에서 보면 기본 레이어, 알고리즘 레이어, 애플리케이션 레이어의 세 부분으로 나눌 수 있습니다. 각 레이어는 서로 다른 특성을 나타냅니다. 기본 계층에는 주로 컴퓨팅 성능, 데이터 및 알고리즘 프레임워크가 포함됩니다. 데이터는 방대하고 복잡하며 품질이 고르지 않습니다. 교육 프로세스를 기반으로 하는 비정형 및 반정형 데이터를 처리하기 어렵고 오프라인 교육 링크의 데이터는 일반적으로 누락됩니다. . 알고리즘 레이어는 구현 기술의 핵심이다. 딥러닝 알고리즘은 알고리즘 레이어에서 획기적인 인공지능으로 평가받는다. 이 알고리즘은 더 많은 히든 레이어 노드를 갖춘 인공 신경망을 통해 레이어별 특징 변환 및 학습을 구현한다. , 많은 복잡한 패턴 인식 문제를 해결합니다.

인식 레이어 기술은 현재 딥 러닝 알고리즘의 도움으로 상대적으로 성숙해졌으며, 인식 기술은 다양한 응용 시나리오를 가지고 있습니다.

둘째, 인지 계층 기술은 향후 발전을 위한 중요한 방향으로, 특정 분야에서 기계의 인지 추론 능력이 어느 정도 달성될 수 있을 것으로 예상되며 상당한 기술적 한계가 있다. AI+ 교육의 응용 개발 단계는 다양하며, 주변 교육 링크가 많을수록 기술 보급률이 높아지고 기술의 유용성과 사용 편의성이 높아집니다. 교육과 교수활동의 관점에서 현재의 교육현장은 교수, 학습, 관리, 시험으로 나누어 볼 수 있다. 그 중 '교육'과 '관리'의 주요 주체는 교육자입니다. 전자는 교육 업무 수행을 담당합니다. 주요 업무에는 교육 및 연구, 수업 준비, 교육, 질문 답변, 질문 설정, 논문 표시 등이 포함됩니다. 작업 내용은 지루하며, 핵심 요구 사항은 부담을 줄이고 화학 교육의 정확성을 달성하는 것입니다. 후자는 학업 조정을 담당하며 주요 업무로는 교수 모집, 교사 및 학생 감독, 등록, 수업 일정 관리, 캠퍼스 건설 등이 있습니다. 의사 결정 과정에서 고려해야 할 요소가 많으며 핵심 요구 사항은 다음과 같습니다. 효율성을 높이고 과학적인 관리를 실현합니다. "학습"과 "시험"의 주제는 교육받은 사람입니다. "학습" 시나리오에서 학생들의 주요 작업에는 미리보기, 강의 듣기, 읽기, 숙제하기, 복습, 시험, 인턴십 등이 포함됩니다. 학생 간 개인차가 크고, 핵심 요구 사항에 적응하여 맞춤형 학습을 실현합니다. "시험" 시나리오에서는 주로 대규모 표준화된 테스트를 위한 것입니다. 논문을 구성하고 등급을 매기는 작업은 엄청납니다. 일부 평가 링크는 노동 집약적이고 비효율적입니다. 핵심 요구 사항은 정확성을 보장하면서 자동화된 평가를 달성하는 것입니다.