2024.10.15 从教育者角度来看AI

【知识小课堂1】AI是什么?
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，致力于创造能够模仿人类智能行为的机器或系统。这与教育学中的"智能"概念有些相似，但范围更广包括感知、学习、推理、问题解决等能力。

【知识小课堂2】从教育者角度来看AI
规则基础系统 → 机器学习 → 深度学习
教学大纲和课程设置 学生通过练习提高技术 高阶思维能力的培养

【知识小课堂3】
预训练 扩充语料库、学生在正式教育前的知识积累
微调 针对特定任务的专门训练、学科专业化
推理 模型根据输入生成输出文本、学生解答问题的过程

【知识小课堂4】
大语言模型是A1发展的最新成果之一，它们通过学习大量文本数据来理解和生成人类语言。这与语言习得理论中的“语言环境浸润”有异曲同工之妙。
生成式人工智能(Al-Generated Content, AlGC)
大语言模型(Large Language Model, LLM)
ChatGPT(gpt-Generative Pre-trained Transformer)
备注：transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型

【知识小课堂5】
文本生成——大语言模型——Claude、文心一言、智谱清言、chatgpt
图像生成
生成式人工智能（AIGC）：音频生成
视频生成

【知识小课堂6】
百度 VS Chatgpt

【知识小课堂7】PPT可参考但FQ
MINDSHOW: https://www.mindshow.fun/#/home
TOME: https://tome.app/shanghai-8e9
CHATBA: https://www.chatba.com/

【知识小课堂8】可参考软件（Kimi可用于写论文）

【知识小课堂9】调教AI
问：作为一名上海市某所示范单位的某年级的语文老师，在制作一份教案时，你会关注哪些方面？请提供100字的要求给我。

补：还有多少内容、目标以及反馈形式

课后反思：
走近AI
知道AI，但真正了解AI，是从人工智能课开始的。
第一次非常系统的了解了AI是什么，尤其是以教育者角度来看，AI不是一个简单的概念。通过王老师形象的描述，我明白了可以将AI中的规则基础系统理解为教学大纲和课程设置，是一个统领奠定的地位，机器学习是学生可以通过练习提高他们的技术，而深度学习就是思维能力的培养。虽然深度学习可以省时省力，但是需要使用者提供的数据特别多，调教AI深度学习是一件非常耗时耗力的事情，但是如果能在与AI对话的过程中让他发现我想要的规律和模式，未来能带来更多的帮助。
这节课上，我第一次知道原来AI之间也是有派系和区别的。百度人工智能模型主要基于百度公司的大规模知识图谱和自然语言处理技术进行训练和应用，而ChatGPT则主要基于Transformer架构进行训练。换而言之，我如果想聊天，更适合应用Chatgpt。（备注：在了解大语言模型的过程中，我第一次知道了transformer的概念，即一种基于注意力机制的神经网络模型。刚开始看到这行概念觉得很抽象，但是在经过王老师的讲解后，我尝试着搜索，现在我知道可以这样去理解：例如，在一场舞台表演中，舞台很大，有很多演员同时在表演。传统的方式可能是你一个一个地去观察演员，但是注意力机制能够同时观察并且快速地聚焦在最重要的演员或者场景部分。）
这节课上，还学习了我超想知道的——如何调教AI！我终于知道了为什么我输入给AI得到的回答人机感很强，是因为输入的条件太大众化。我在询问时，可以让AI代入一个角色，例如“你现在是什么”、“你要做什么”、“你要生成一份与什么有关的内容”、“以什么形式回复”等，输入的越详细，我得到的回答越贴合我想要的。通过学习，我了解了一个公式，即RTFC＝拟定角色+设置任务+提出要求+进行说明，把复杂的问题逐步拆分成多个小问题，同时不要问一些很虚很大的问题，以及提出该任务需要道守的规则，例如有些时候AI会自编自创，如果想要避免这样的情况，可以在最后加一句：请保证生成结果是有真实依据的。（备注：课后已经开始调教我的AI啦！！！）
从知道AI，到走近AI，期待下节课！