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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。
PDFa month ago
探索教师对人工智能的认知：K-12 教育中人工智能与人类互补关系中的社会情感缺失作为机遇和挑战
基于一项混合方法的研究，调查了 100 名韩国小学教师的观点并进行了 12 次深入访谈，发现教师期望人工智能能在自动化行政任务和提高个性化学习方面起到补充作用；同时发现人工智能在社交情感能力方面的不足既是挑战也是机遇，从而强调了教师的多样化
PDFa month ago
中学课堂 AI 识字课程部署后教师视角和经验的理解
探讨了教师实施 MIT RAICA 课程模块后的经验，研究发现人工智能模块不仅扩展了教师在该领域的知识，还使他们意识到其日常应用及其伦理和社会影响，并促使他们更好地与学生分享内容。还提出了对教师专业发展资源的改进建议。
PDF7 months ago
基于效用的自适应教学策略：贝叶斯心智理论
教师应根据学习者的需求调整他们的解释，借鉴了认知科学的思想，我们利用贝叶斯心智理论构建教师代理来优化教学策略，从而提高学习效率。
PDF9 months ago
通过行动和语言增强代理通信和学习
介绍了一种新型的 GC 代理，能够同时作为教师和学习者，通过基于行动的演示和基于语言的指令增强通信效率，并研究了教育学和实用主义在人类沟通和目标实现中的重要性，以提高代理的教学和学习能力。此外，还探讨了结合行动和语言通信模式对学习结果的影响
PDFa year ago
LLMs 与 MLs 在检测不连贯的四年级数学答案方面谁更擅长？
通过分析大型语言模型（LLM）在数学中自动检测非连贯问题回答的性能，我们发现，LLMs 在递归问题和典型小学四年级拼写错误的回答中表现较差。
PDFa year ago
ICLR知识流：超越你的教师
通过知识流的方式将多个深度网络（教师）的知识传递给新的深度网络模型（学生），解决了在新任务中选择哪个网络或为微调新模型选择哪个网络的初始化的问题，并在监督和强化学习任务中提供比微调和其他知识交流方法更好的表现。
PDF5 years ago