مدل بزرگ آموزش و پرورش- منحصر به فرد درک داده های تعاملی پیچیده را تقویت می کند

مدل بزرگ آموزش و پرورش- منحصر به فرد درک داده های تعاملی پیچیده را تقویت می کند

با پیشرفت سریع فناوری هوش مصنوعی ، زمینه آموزش در حال تغییر عمیق است. الگوی بزرگ اختصاصی آموزش و پرورش ، به عنوان محرک اصلی این تغییر ، با تقویت توانایی درک داده های پیچیده تعاملی ، راه حل های جدیدی را برای یادگیری شخصی ، تدریس هوشمند و مدیریت آموزش ارائه می دهد. در این مقاله موضوعات محبوب و محتوای داغ در طول 10 روز گذشته ترکیب شده است تا بررسی شود که چگونه مدل های آموزشی می توانند درک خود را از داده های پیچیده بهبود بخشیده و داده های مربوطه را به صورت ساختاری به نمایش بگذارند.

1. مزایای اصلی مدل های آموزشی

از طریق آموزش داده های گسترده آموزشی ، مدل بزرگ آموزشی و اختصاصی می تواند الگوهای تعامل پیچیده بین دانش آموزان و محتوای یادگیری را به طور دقیق ضبط کند. این توانایی نه تنها در پردازش داده های چند حالته مانند متن ، تصاویر و صدا ، بلکه در تجزیه و تحلیل عمیق داده های بدون ساختار مانند رفتارهای یادگیری و بازخورد عاطفی نیز منعکس می شود. موارد زیر در 10 روز گذشته مباحث داغ در مورد مدل های آموزشی در سراسر اینترنت است:

2. درک ساختاری از داده های تعاملی پیچیده

داده های تولید شده توسط سناریوهای آموزشی بسیار پیچیده است ، از جمله اما محدود به این موارد نیست: داده های جریان روی سیستم عامل های یادگیری آنلاین ، شاخص های فیزیولوژیکی جمع آوری شده توسط کمک های آموزشی هوشمند ، عبارات و داده های وضعیتی در فیلم های کلاس درس و غیره. مدل های آموزشی درک این داده ها را توسط:

1همجوشی چند حالته: توصیف یکپارچه داده ها از روشهای مختلف مانند متن ، گفتار و تصاویر برای ایجاد انجمن های معنایی متقابل.

2مدل سازی زمان بندی: رابطه وابستگی زمان را در داده های رفتار یادگیری ضبط کنید و الگوهای در حال تغییر وضعیت یادگیری را مشخص کنید.

3ادغام نمودار دانش: ساختار سیستم دانش موضوع برای دستیابی به تطبیق دقیق محتوای یادگیری با سطح شناختی دانش آموزان.

جدول زیر انواع اصلی داده ها و سناریوهای کاربردی پردازش مدل آموزشی را نشان می دهد:

3. پیشرفت های فنی و کاربردهای عملی

اخیراً ، چندین شرکت فناوری آموزش و پرورش محصولات جدیدی را بر اساس مدل های بزرگ منتشر کرده اند. به عنوان مثال ، سیستم "همراه دانشجویی هوشمند" که توسط یک بستر خاص راه اندازی شده است می تواند فرآیندهای حل مسئله دانش آموزان را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند ، نه تنها در مورد پاسخ های درست یا نادرست قضاوت کند ، بلکه سوء تفکر را نیز شناسایی می کند. یک شرکت دیگر یک سیستم "بینش کلاس" را توسعه می دهد که با تجزیه و تحلیل تمایلات معنایی و عاطفی گفتگوی معلم و دانش آموز ، پیشنهادات بهبود تدریس را در اختیار معلمان قرار می دهد.

در پشت این برنامه ها پیشرفت های فناوری در جنبه های زیر مدل آموزشی وجود دارد:

1آگاهی متنی: قادر به درک بیان زبان و اهداف تعامل در سناریوهای آموزشی خاص باشید.

2یادگیری نمونه کوچک: عملکرد خوب هنوز هم می تواند در مناطقی با داده های محدود (مانند آموزش ویژه) حفظ شود.

3قابلیت تفسیر پیشرفته: مبنای تصمیم گیری را ارائه دهید تا مربیان بتوانند روند استدلال مدل را درک کنند.

4. چالش ها و چشم اندازهای آینده

اگرچه مدلهای آموزشی پتانسیل بسیار خوبی را نشان می دهند ، اما هنوز هم با چالش هایی مانند کیفیت داده ها ، تعصب الگوریتم و هزینه های محاسباتی روبرو هستند. در آینده ، با پیشرفت مداوم فناوری ، می توانیم انتظار داشته باشیم:

- پرتره های دانشجویی دقیق تر و برنامه های یادگیری شخصی

-تجربه گفتگوی چند چرخ معلم طبیعی بیشتر

- سیستم پشتیبانی تصمیم گیری تحصیلی باهوش تر

الگوی بزرگ و آموزشی اختصاصی ، در حال تغییر شکل مجدد روشی است که ما داده های آموزشی را درک و پردازش می کنیم ، و پشتیبانی جدی برای ساخت یک سیستم آموزش باهوش تر ، عادلانه و کارآمد ارائه می دهد. با تکامل مداوم فناوری ، توانایی آن در درک داده های پیچیده تعاملی بیشتر بهبود می یابد و در نهایت با توجه به استعداد خود به تدریس واقعی می رسد.