Feb, 2024

革命性的远程学习：基于人工智能辅导的学习进展的比较研究

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TL;DR使用生成型人工智能教学助手 Syntea 可显著提高并加速大学生的学习速度，减少学习时间约 27％，证明生成型人工智能在个性化教育上具有巨大潜力。
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发现论文，激发创造
  • 生成人工智能：新教育的力量

    提供一种加速学习方法来教授 AI，以便让学生更好地理解和利用 AI 在科学、技术、工程和数学等领域中的伦理用途和风险，并深入了解学生对 AI 的认知和其在社会和未来职业道路中的重要性。

    May, 2024

  • 生成式 AI 学习：探究人工合成学习视频的潜力

    本研究通过混合方法，探讨了在线教育是否具有使用基于生成人工智能技术的合成视频来创造有用的教育内容的潜力，并发现人工智能生成的合成视频可以成为在线教育中传统方法所制作视频的替代方案。

    Apr, 2023

  • 学习的演变：评估生成性人工智能对高等教育的深远影响

    研究论文探讨了生成人工智能（GAI）模型，如 ChatGPT，对大学生和高等教育机构的影响，采用综合调查和情景分析的混合方法，结果表明当前技术在学术上的使用对学生取得学业目标有积极帮助，但是技术的不负责任和过度使用可能会带来重大挑战，因此高等教育机构需要制定严格的政策、重新评估学习目标、提升讲师能力、调整课程并重新考虑考试方式。

    Apr, 2024

  • 教育学和学习实践的生成式人工智能系统评述

    该研究通过对相关文献的系统回顾，概述了在高等教育中利用生成人工智能进行教学和学习的最新研究现状。研究发现，文献中存在研究缺口，需要进一步研究如何将生成人工智能融入教学和学习过程，加强跨学科、多维度的合作，以制定生成人工智能的使用指南、框架和政策。

    Jun, 2024

  • 生成智能与教师 - 对我们有利还是不利？案例研究

    调查显示，超过一半的受访教师（35 位）中有 59% 表示使用生成人工智能（GenAI）进行教学，尤其是大型语言模型（LLMs），然而 55% 的受访者认为应该制定相关法规来规范 GenAI 的使用，尤其是在准确性和作弊上存在最大的担忧。

    Apr, 2024

  • 个性化教育与人工智能：课堂规划的新视野

    基于先进的自然语言处理技术，这项研究介绍了一种基于生成式人工智能（GenAI）的工具，用作教育者的数字助手，能够生成定制化的课程计划，评估结果显示这种基于人工智能的教学方法显著降低了备课时间，提升了学习体验，并在为特殊教育需求（SEN）提供个性化关注和具体学习辅助等更广泛教育背景的应用中具有潜在可行性。

    Feb, 2024

  • 使用个人 AI 导师实施学习原则的案例研究

    整合 AI 导师来补充学习程序，基于学习科学，个性化学习策略，神经网络模型和学术表现等主题为学生提供个性化学习体验。

    Sep, 2023

  • 我希望这是一个助手，而不是教师：远程学习学生对人工智能数字助理的客户视角要求

    通过采用混合方法，研究了数名在线和远程学习学生对假想智能助手（AIDA）设计的认知。所有参与者对使用此类人工智能工具在学习过程中的实用性达成了一致，同时还提到了实时帮助和问题解答、学术任务支持、个性化和可访问性，以及情感和社交支持等方面的优点。与实施 AIDA 相关的关切包括伦理和社会影响、数据隐私和使用、操作挑战、学术完整性和滥用问题以及教育的未来。探讨了面向人工智能定制系统设计的相关启示。

    Feb, 2024

  • 将生成式人工智能引入教育中的自适应学习

    通过讨论生成式人工智能和适应性学习概念的交叉研究，本文旨在阐明这两种方法的益处、挑战和潜力，并认为这种结合将为教育领域的下一阶段学习方式的发展做出显著贡献。

    Feb, 2024

  • 教育者驱动的导师编写：生成式人工智能方法用于创建智能导师界面

    通过使用生成型人工智能能力协助教育工作者进行个性化、高效和引人入胜的教学辅助工具设计，以弥补他们在专业编程和设计方面的不足。

    May, 2024