柘荣资讯网

如何才能更“清醒”的学习?答案是加倍精准

原创,谈话,我想昨天分享

创建了第448位演讲者梁静

辍学教育 - 松鼠AI合作伙伴

有一次,我们认为互联网可以改变教育。

是的,在一定程度上,在最后阶段,它确实帮助了许多贫困地区,非一线城市或家庭收入不是很好的孩子,以获得他们通常无法获得的教育资源。

但它不准确,不能一对一地教授。

从我们的角度来看,传统教育有四大难点。

首先是老师。我们可以看到北部和北部的高级教师或高级教师,在巴东的贫困地区,没有好的教师已经教了五年多。

第二个困境是成千上万人的学习内容。即使在广州和深圳这两个大城市,每个孩子在所有课堂上收到的信息都是一样的。

有90分的孩子可能会觉得这堂课是浪费时间,因为他想学习更多高级知识。但是一个可能有30分的孩子会觉得绝对没有办法学习。

第三个困境是,事实上,每个孩子的学习速度是不同的。即使他们都是中等规模的学生,每个知识点所需的时间也完全不同。

在同一个班级中,当每个孩子学习相同的知识时,他们有相同的时间。

第四个困境是,在正常的教育过程中,大多数孩子学习一定的知识点,但他们不能让孩子学习一些更好的能力,思想和方法,这是我们倡导的素质教育。对于优质教育,我们必须花费一些额外的费用和精力为孩子们提供各种课程。

今天我想介绍一个新的概念 AI自适应学习。事实上,世界上许多公司已经参与了AI自适应学习,也就是说,AI正在适应这一领域。

像Knewton一样,它是世界上第一个将这项技术应用于教育的家园。扎克伯格和比尔盖茨的资金实际上正在注入资金。

这些教育公司包括英国,美国,澳大利亚,韩国和印度。

我们也在努力成为一个聪明的适应教育体系。我们已在全国400多个城市建立了近2,000个离线学习中心。除了离线中心,我们还有另一种模式,即在线学习模式。

在这个教学系统中,学生将70%的时间用于没有老师的AI引擎系统,30%的时间用真正的老师。

这位真正的老师给他的功能不是教学,而是辅导,鼓励和指导。如果学生有任何困难,老师会帮助他,更像是助教。

这种教育制度有三个层次。

第一级有学习地图,内容地图和整个目标。

第二层是评估和推荐系统。也就是说,当孩子们正在学习和训练的过程中,如果有任何反馈,平台会立即反馈下一个链接应该让他了解哪种内容最合适。

第三个层面是信息捕获和信息分析。

因为不可能传递孩子的信息,所以没有反应和计算就不可能进入下一个链接。相反,它需要大量数据并且算法以最快的速度反映,然后将其提供给第二级推荐系统。

第一级知识地图实际上是儿童的知识地图。每个孩子都会有这样的知识地图。红色表示他不是100%掌握,他完全掌握的是绿色,而黄色代表他掌握的百分比。

当孩子进入系统时,他将首先进行评估。这个评估很短,但通过这个评估,我们可以知道这个孩子的哪些知识点很弱,哪些知识点是100%掌握,哪些是掌握的。

系统只会给他他不掌握的部分的知识点和一些训练能力的方法。当他掌握了它时,他会跳过。

这避免了我们在传统教学中的刷牙模式。甚至可以避免一些学生已经掌握了这个知识点,但因为他们在同一个班级,他们只能再学习它。

我们还分享了知识点。

例如,教科书中的知识点;得分加减法。我们使用了九级分割并将其移除到非常小的知识点。在知识点分裂的第二级,您可以在加法和减法中看到一些未知数。我们将永远被移除到第九级。

你为什么要分成第九级?

早期的人工智能适应性教育公司从最初的300到3,000个知识点做到了这一点。我们从300个直接到30,000个知识点完成了它。我们花了很多时间,这是我们数百名教师的精髓。

拆迁的目的是让孩子们更准确地学习。我刚才提到了一个评估引擎。通过评估系统,它可以找到孩子的弱点和优势。如果这个弱点足够小,那么孩子们只能学习那些没有掌握的小点。

但如果是传统教学,那么可能被捕获的弱点只是知识的第一层次。只要测试不好,研究就不好,答案很慢,你可能要学习那个知识点的所有内容。

事实上,没有人知道哪个学生在这个知识点上的小知识点没有得到很好的掌握。也许我们可以找到它。

我们还开发了MCM系统的思维,能力和方法模型,这是学习的思想,能力和方法。

同样,我们也对该系统中的纳米级知识点进行了划分。

以物理学科为例,除了正常学习的一些知识外,我们还可以将对称思想,等效思想,类比思想,反推思想等分开。

事实上,这些想法都在我们正常的学习知识中。

当我们发现孩子的反向思维不够好时,未来的系统会给他提供与反向思维相关的训练知识,让他培养他的反思。

以数学能力的分解为例,我们从数学学科中发现了计算能力,树 - 树法,逆推法,探究能力,应用能力等。事实上,每个人都知道数学的主题特别有价值。这不仅是如何在纸上解决问题,还是为了培养一些逻辑思维。

同样,语言主体有能力在理性意义上进行扩展并分析语境。

事实上,这些对我们未来的工作和生活非常有用。

特别幸运的是,我们刚刚参加了一个电视节目。那时,我们使用MCM理论来评估六种不同的职业。

他们在秘密室里做了小学和初中的科目。完成后,系统自动确定秘密房间中六个人的能力,思想和方法的水平,并分析它们来推断这个人。什么样的工作场所可能适合。

这并不意味着你必须参与这个领域,但我们发现我们甚至不知道我们的一些想法,能力和方法。

此外,可以动态评估孩子的学习。

在这里我想举个例子。我们会看到一张地图。这里有三个学生。第一个学生的掌握率为80%,这意味着80%的知识点得到了很好的掌握。 20%的人没有得到很好的掌握。

这三个学生都是80%掌握,但第二个学生孙,他的红色知识弱点与第一个同学完全不同。第三个同学是同学,他20%的知识弱点也不同。

即使它们似乎处于同一水平,似乎相同的领域也没有得到很好的掌握,但每个孩子都可以通过算法进行诊断。实际上,它们完全不同。

孩子们在我们的系统中度过了大约两到三个月,系统将帮助他设定下一阶段的学习目标。但是这个学习目标并不是永恒的,更不是说这个目标已经定下来了,他的学习路径将保持不变。

系统会将他重置为可更改的目标,然后跟进他的新目标以提出一些后续建议。

我们还在做一些新的研究。

第一个项目是我们和斯坦福研究所三年前合作开展的一个项目。它是人机交互的平台。我们现在可以做的是将机器推向孩子们,但我们不能做的是孩子们首先向我们提供反馈。

这个平台的功能是当孩子们完成问题或完成课程,如果遇到任何问题,或者他们有任何反馈,他们可以在第一时间使用平台反馈给我们的系统。

这是一个我们称之为人机界面的平台。

另一个名为MIBA的平台是一个用于多输入学习行为的分析平台。

这个平台有一个小视频,你可以看一下。

在这个视频中,你可以看到孩子们会有一团脑电波,实际上还有一些小设备。目标是分阶段测试儿童如何对他们正在学习的内容或哪种形式的多媒体教学更感兴趣,以及他们的注意力,注意力和脑电波的反馈。

抓取数据,将数据与孩子当前的学习行为和结果相结合,并找出下一步应该做些什么。

大屏幕上有三个学生,他们深入分析了三个学生在相同知识点上花费的时间,眼睛的重点和时间都集中在屏幕上,并在得出结论后得出结论。分析。每个孩子,下一阶段都要休息一下,否则他应该继续学习,或者人类老师此时需要介入,与他做一些沟通和情感咨询,他可以继续学习等等。

我们制作了一张左边是学生姓名的图表,右边是不同的知识点。我们已经捕获了系统中的一些数据,例如数学知识点,例如立方根。事实上,每个孩子花的时间是完全不同的。有些孩子只需要150秒,有些孩子需要近4000秒。这并不意味着这个时间花在学校上。有时我们发现学生不是一个非常简单的知识点,而是擅长学习。相反,“研究幼苗”或“学习”可以很好地学习。

另一个维度表明,同一个孩子实际上在每个知识点上花费的时间不同。这也不能根据难易程度来划分。

我们经常说简单的花费会花费更少的时间和困难的时间。事实上,每个孩子的知识地图和学习能力都完全不同。有些孩子真的是“研究苗”,但有些比较困难的事情,他学得比别人快。

因此,我们始终认为,在同一环境中,任何孩子都不应该在同一个教室里学习。因为每个孩子都不同,所以他们都是个性化的。

我们相信技术可以帮助更多的孩子,更重要的是,发现更多孩子可以训练他们并点燃他们。

我希望唤起他们心中学习的喜悦和快乐。一旦他们喜欢学习,他们就不会感到怨恨。我们相信每个孩子都非常好。

最后,我们相信人工智能可以为我们未来的教育带来的是孩子们不再沉浸在海洋战术中,孩子们的学习时间可以减少。通过我们系统的数据,学习时间现在可以减少到80%。

我们希望孩子能够参与更多适合他们的绘画,运动,机器人甚至户外探险活动的时间缩短。不要留在教科书中,不要停留在学习中。

我相信通过AI,我们的教育将拥有更加光明的未来。

创建:一个发现创造力的剧院式离线语音平台

本文为第一作者的原创,未经授权不得转载

收集报告投诉

创建了第448位演讲者梁静

辍学教育 - 松鼠AI合作伙伴

有一次,我们认为互联网可以改变教育。

是的,在一定程度上,在最后阶段,它确实帮助了许多贫困地区,非一线城市或家庭收入不是很好的孩子,以获得他们通常无法获得的教育资源。

但它不准确,不能一对一地教授。

从我们的角度来看,传统教育有四大难点。

首先是老师。我们可以看到北部和北部的高级教师或高级教师,在巴东的贫困地区,没有好的教师已经教了五年多。

第二个困境是成千上万人的学习内容。即使在广州和深圳这两个大城市,每个孩子在所有课堂上收到的信息都是一样的。

有90分的孩子可能会觉得这堂课是浪费时间,因为他想学习更多高级知识。但是一个可能有30分的孩子会觉得绝对没有办法学习。

第三个困境是,事实上,每个孩子的学习速度是不同的。即使他们都是中等规模的学生,每个知识点所需的时间也完全不同。

在同一个班级中,当每个孩子学习相同的知识时,他们有相同的时间。

第四个困境是,在正常的教育过程中,大多数孩子学习一定的知识点,但他们不能让孩子学习一些更好的能力,思想和方法,这是我们倡导的素质教育。对于优质教育,我们必须花费一些额外的费用和精力为孩子们提供各种课程。

今天我想介绍一个新的概念 AI自适应学习。事实上,世界上许多公司已经参与了AI自适应学习,也就是说,AI正在适应这一领域。

像Knewton一样,它是世界上第一个将这项技术应用于教育的家园。扎克伯格和比尔盖茨的资金实际上正在注入资金。

这些教育公司包括英国,美国,澳大利亚,韩国和印度。

我们也在努力成为一个聪明的适应教育体系。我们已在全国400多个城市建立了近2,000个离线学习中心。除了离线中心,我们还有另一种模式,即在线学习模式。

在这个教学系统中,学生将70%的时间用于没有老师的AI引擎系统,30%的时间用真正的老师。

这位真正的老师给他的功能不是教学,而是辅导,鼓励和指导。如果学生有任何困难,老师会帮助他,更像是助教。

这种教育制度有三个层次。

第一级有学习地图,内容地图和整个目标。

第二层是评估和推荐系统。也就是说,当孩子们正在学习和训练的过程中,如果有任何反馈,平台会立即反馈下一个链接应该让他了解哪种内容最合适。

第三个层面是信息捕获和信息分析。

因为不可能传递孩子的信息,所以没有反应和计算就不可能进入下一个链接。相反,它需要大量数据并且算法以最快的速度反映,然后将其提供给第二级推荐系统。

第一级知识地图实际上是儿童的知识地图。每个孩子都会有这样的知识地图。红色表示他不是100%掌握,他完全掌握的是绿色,而黄色代表他掌握的百分比。

当孩子进入系统时,他将首先进行评估。这个评估很短,但通过这个评估,我们可以知道这个孩子的哪些知识点很弱,哪些知识点是100%掌握,哪些是掌握的。

系统只会给他他不掌握的部分的知识点和一些训练能力的方法。当他掌握了它时,他会跳过。

这避免了我们在传统教学中的刷牙模式。甚至可以避免一些学生已经掌握了这个知识点,但因为他们在同一个班级,他们只能再学习它。

我们还分享了知识点。

例如,教科书中的知识点;得分加减法。我们使用了九级分割并将其移除到非常小的知识点。在知识点分裂的第二级,您可以在加法和减法中看到一些未知数。我们将永远被移除到第九级。

你为什么要分成第九级?

早期的人工智能适应性教育公司从最初的300到3,000个知识点做到了这一点。我们从300个直接到30,000个知识点完成了它。我们花了很多时间,这是我们数百名教师的精髓。

拆迁的目的是让孩子们更准确地学习。我刚才提到了一个评估引擎。通过评估系统,它可以找到孩子的弱点和优势。如果这个弱点足够小,那么孩子们只能学习那些没有掌握的小点。

但如果是传统教学,那么可能被捕获的弱点只是知识的第一层次。只要测试不好,研究就不好,答案很慢,你可能要学习那个知识点的所有内容。

事实上,没有人知道哪个学生在这个知识点上的小知识点没有得到很好的掌握。也许我们可以找到它。

我们还开发了MCM系统的思维,能力和方法模型,这是学习的思想,能力和方法。

同样,我们也对该系统中的纳米级知识点进行了划分。

以物理学科为例,除了正常学习的一些知识外,我们还可以将对称思想,等效思想,类比思想,反推思想等分开。

事实上,这些想法都在我们正常的学习知识中。

当我们发现孩子的反向思维不够好时,未来的系统会给他提供与反向思维相关的训练知识,让他培养他的反思。

以数学能力的分解为例,我们从数学学科中发现了计算能力,树 - 树法,逆推法,探究能力,应用能力等。事实上,每个人都知道数学的主题特别有价值。这不仅是如何在纸上解决问题,还是为了培养一些逻辑思维。

同样,语言主体有能力在理性意义上进行扩展并分析语境。

事实上,这些对我们未来的工作和生活非常有用。

特别幸运的是,我们刚刚参加了一个电视节目。那时,我们使用MCM理论来评估六种不同的职业。

他们在秘密室里做了小学和初中的科目。完成后,系统自动确定秘密房间中六个人的能力,思想和方法的水平,并分析它们来推断这个人。什么样的工作场所可能适合。

这并不意味着你必须参与这个领域,但我们发现我们甚至不知道我们的一些想法,能力和方法。

此外,可以动态评估孩子的学习。

在这里我想举个例子。我们会看到一张地图。这里有三个学生。第一个学生的掌握率为80%,这意味着80%的知识点得到了很好的掌握。 20%的人没有得到很好的掌握。

这三个学生都是80%掌握,但第二个学生孙,他的红色知识弱点与第一个同学完全不同。第三个同学是同学,他20%的知识弱点也不同。

即使它们似乎处于同一水平,似乎相同的领域也没有得到很好的掌握,但每个孩子都可以通过算法进行诊断。实际上,它们完全不同。

孩子们在我们的系统中度过了大约两到三个月,系统将帮助他设定下一阶段的学习目标。但是这个学习目标并不是永恒的,更不是说这个目标已经定下来了,他的学习路径将保持不变。

系统会将他重置为可更改的目标,然后跟进他的新目标以提出一些后续建议。

我们还在做一些新的研究。

第一个项目是我们和斯坦福研究所三年前合作开展的一个项目。它是人机交互的平台。我们现在可以做的是将机器推向孩子们,但我们不能做的是孩子们首先向我们提供反馈。

这个平台的功能是当孩子们完成问题或完成课程,如果遇到任何问题,或者他们有任何反馈,他们可以在第一时间使用平台反馈给我们的系统。

这是一个我们称之为人机界面的平台。

另一个名为MIBA的平台是一个用于多输入学习行为的分析平台。

这个平台有一个小视频,你可以看一下。

在这个视频中,你可以看到孩子们会有一团脑电波,实际上还有一些小设备。目标是分阶段测试儿童如何对他们正在学习的内容或哪种形式的多媒体教学更感兴趣,以及他们的注意力,注意力和脑电波的反馈。

抓取数据,将数据与孩子当前的学习行为和结果相结合,并找出下一步应该做些什么。

大屏幕上有三个学生,他们深入分析了三个学生在相同知识点上花费的时间,眼睛的重点和时间都集中在屏幕上,并在得出结论后得出结论。分析。每个孩子,下一阶段都要休息一下,否则他应该继续学习,或者人类老师此时需要介入,与他做一些沟通和情感咨询,他可以继续学习等等。

我们制作了一张左边是学生姓名的图表,右边是不同的知识点。我们已经捕获了系统中的一些数据,例如数学知识点,例如立方根。事实上,每个孩子花的时间是完全不同的。有些孩子只需要150秒,有些孩子需要近4000秒。这并不意味着这个时间花在学校上。有时我们发现学生不是一个非常简单的知识点,而是擅长学习。相反,“研究幼苗”或“学习”可以很好地学习。

另一个维度表明,同一个孩子实际上在每个知识点上花费的时间不同。这也不能根据难易程度来划分。

我们经常说简单的花费会花费更少的时间和困难的时间。事实上,每个孩子的知识地图和学习能力都完全不同。有些孩子真的是“研究苗”,但有些比较困难的事情,他学得比别人快。

因此,我们始终认为,在同一环境中,任何孩子都不应该在同一个教室里学习。因为每个孩子都不同,所以他们都是个性化的。

我们相信技术可以帮助更多的孩子,更重要的是,发现更多孩子可以训练他们并点燃他们。

我希望唤起他们心中学习的喜悦和快乐。一旦他们喜欢学习,他们就不会感到怨恨。我们相信每个孩子都非常好。

最后,我们相信人工智能可以为我们未来的教育带来的是孩子们不再沉浸在海洋战术中,孩子们的学习时间可以减少。通过我们系统的数据,学习时间现在可以减少到80%。

我们希望孩子能够参与更多适合他们的绘画,运动,机器人甚至户外探险活动的时间缩短。不要留在教科书中,不要停留在学习中。

我相信通过AI,我们的教育将拥有更加光明的未来。

创建:一个发现创造力的剧院式离线语音平台

本文为第一作者的原创,未经授权不得转载

http://culture.zhongyaxing.cn