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人工智能教育工作者将在哪些领域取代教师——以及它将如何运作

2025-01-02 18:30:00 英文原文

作者:Written by Radhika Rajkumar, Editor Jan. 2, 2025 at 10:30 a.m. PT

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姆博托利诺/盖蒂图片社

正如我们在各个行业中看到的那样, 人工智能(人工智能)是教育的下一个前沿领域。现在,一个特许学校网络正在尝试使用人工智能来教育学生,并且正在将其覆盖范围扩大到美国各地。 

就在假期前夕,亚利桑那州特许学校委员会成为最新一个 批准由 Unbound Academy 打造的一所全虚拟、人工智能驱动的学校。Unbound Academy 将于 8 月开业,将通过在线平台使用个性化人工智能来教授四年级至八年级的学生 可汗学院和 IXL。 

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每天早上,学生们将学习科学、文学和数学课程两个小时,而人工智能会跟踪他们的进度,并根据每个学生的需求调整难度级别和风格等元素。 

“人工智能系统将分析他们的反应、花在任务上的时间,甚至情绪线索(通过网络摄像头),以优化内容的难度和呈现,”Unbound 的 包机申请州。“这确保了每个学生都能始终以最佳水平接受挑战,防止感到无聊或沮丧。”

Unbound 声称,除了其申请中列出的其他成功指标外,这种方法“比传统教育环境的掌握速度快了 2.4 倍”。该模型的目标是为 Unbound 所说的无所事事的一代学生提供帮助,让他们做好在“快速变化的现代世界”中取得成功的准备。 

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特许学校将试行已经在运行的相同“2小时学习模式” 阿尔法,由 Unbound 学术学院运营的私立学校网络。Alpha 在德克萨斯州和佛罗里达州设有多个办事处,即将在 圣巴巴拉、CA 和 凤凰(Unbound Academy 实际上将服务于图森地区)。 

ZDNET 已联系 Unbound 代表,以澄清其模型的训练方式,并将在获得该信息后更新此报道。

和阿尔法学校一样,无界学院也没有老师。相反,人工智能课程由学校所谓的“指导员”进行监控,他们在需要时使用社交和情感学习(SEL)方法进行干预。在申请中标题为“没有老师,只有指导”的部分中,Unbound 表示,“这种人机交互的方法与美国教育部的最佳实践相一致,可确保人工智能增强而不是取代人类的判断力”——构建人工智能实施的常用方法。

Unbound 指出,传统学校的大班级规模可能会妨碍学生的注意力,并表示其指南将提供更多实践性的、个性化的鼓励——尽管其提案预算仅为 250 名学生提供 8 份指南。 

Alpha 的网站 解释指南的选择基于“他们激励和了解学生的能力”,以及规划有效的研讨会。该网站补充道:“我们从全国顶尖大学中挑选在科技和初创企业等领域具有竞争背景的指南。” 

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早上的人工智能课程结束后,学生们将参加几个小时的虚拟“生活技能研讨会”,主题包括金融知识、公开演讲、应变能力和批判性思维,由 Unbound 所说的“社区导师”主持,这些导师包括“从当地企业家到公民领袖。” 

该公司在其特许申请中指出,阿尔法学校的费用相对昂贵。Unbound Academy 旨在让低收入和服务不足的人群更容易参与该计划,为注册家庭提供笔记本电脑。 

许多学术机构已将人工智能视为一种 教学提升教育工具。许多家长将人工智能知识视为对孩子的教育至关重要。但完全由人工智能模型教授的课程是一个新的进步。 

人工智能尤其擅长个性化——将其应用到教育中可以为处于不同学习阶段的学生带来成果,这些学生无法获得当前一刀切的结构,或者在繁忙的教室中得不到所需的关注。“学生可以根据能力而不是年龄或所花费的时间来进步,这对有困难的学生和有天赋的学生都有好处,”Unbound 说。 

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但在线学习的功效在 COVID-19 大流行封锁期间爆发式增长,充其量是不确定的,那是由值得信赖的老师教授的。一个大多数教育工作者他们自己对在线学习持怀疑态度。人工智能导师与该领域的其他领域一样,正在激增,但仍处于新生阶段——在我们获得学生使用的长期数据之前,它们的全面影响可能仍不清楚。 

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摘要

人工智能 (AI) 正在通过名为 Unbound Academy 的全虚拟特许学校网络融入教育中,该网络经亚利桑那州特许学校委员会批准于 8 月开放。Unbound Academy 将在 Khan Academy 和 IXL 等平台上为四到八年级的学生提供个性化的人工智能课程,每天两小时,根据学生的进步和情绪暗示调整难度。该模型旨在培养“无所事事的一代”应对现代挑战,并声称其掌握速度比传统环境快 2.4 倍。学生还将参加由社区导师主持的生活技能研讨会。与传统学校不同的是,Unbound Academy 不会配备教师,而是聘请导游来监控人工智能课程,并在必要时干预社交情感学习。学校致力于通过提供笔记本电脑让低收入家庭也能参与该项目。尽管人工智能在个性化教育方面的潜力受到重视,但人们仍然对完全由人工智能授课的课程的有效性感到担忧,特别是与大流行期间的在线学习相比。