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人工智能会给教育带来什么？中国在很长一段时间都需要中国式的教育，不会因为人工智能发展而被取代。1现在的人工智能在教育的应用只是在沿海发达地区，中西部贫穷落后地区，知识的推广需要中国传统填鸭式教育。2基础教育是个体进一步发展的基础，其中所涉及的传统文化，不会因为技术的发展失去其传承价值。似乎人工智能冲击的更多是中国高等教育和职业教育，而不是中国教育。3人工智能的发展无法取代人类的自身的发展。4人工智能越发展越需要掌握更多的人工智能知识才能运用好人工智能。所以中国注重只是的教育在这方面应该也有它的价值。这里有篇文章我觉得写的很好%7B%22nid%22%3A%22news_9674291157046947079%22%2C%22sourceFrom%22%3A%22bjh%22%7D大家可以读一读 
未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一。
当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素。实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案。大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业，应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。Tempo Talents核心特点1、DT-CMPA人才能力地图，让学习目标清晰明确基于大数据行业人才标准及一万多个大数据相关岗位招聘需求解析，定义岗位素质模型，从岗位胜任力出发，规划学习路径和学习路线。基于人才能力地图，高校可以根据自己的学科建设目标、人才培养方向，进行课程体系的规划。而学生也能根据自己的就业目标，规划学习路径，让学生学习更具目标感，清楚学什么、为什么学。2、专业课程实践资源，满足不同类型教学、实验需求1）系统课程体系设计，名师专业课程打造与多位高校老师沟通合作，围绕大数据学习路线的两个基础一个链条，打造9大方向、数百个分类，开发设计1000多个原子课，为高校实践教学提供丰富的课程资源。2）创新原子课设计，知行合一Q:何为“原子课”？A:将课程中涉及的技术点、知识点“原子化”拆分，从基础原理、特性到最终应用，层层递进，用闯关的模式引导学生学习和实践，目的是让学生将每一个知识点吃透、掌握与应用。基于原子课实现“个性化定制课堂”，老师可根据人才培养需求、学科特色、所用教材在原子课程库中自由挑选、灵活搭配难易度合适的知识点原子，灵活组合，实现“个性化定制课堂”。3）个性化定制课堂，因材施教定制化“教学课堂”，自定义教学计划，学生学习行为与评测结果记录，洞察和解析学生学习路径与成果，过程与结果并重，探索教学目标达成的最佳方案。3、千余个项目应用实践经验，培养学生数据思维及解决问题的能力基于美林数据上千个行业头部客户大数据建设项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌6大行业，100+项目实训，让学生了解行业最新实践与应用场景，通过实战演练提升学生解决实际问题的能力。对于大数据学习而言，最难的不是Python的一段代码实现、也不是算法原理的掌握，而是在具体业务场景中，将业务问题数据化，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案。针对每一个实训项目，我们都将项目落地全过程进行深度剖析，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。4、一体化实践运行平台，提供丰富实验实训环境1）技术创新，实验环境管理智能高效基于容器与虚拟化技术，提供在线编程、远程命令行、交互式编程、远程桌面等实验实训环境，通过无感知的实验资源分配与回收替代复杂的实验环境管理，让实验管理智能高效。2）编码式加拖拽式双环境，应用型与开发型兼顾既有以原理、技术教学为目标的编码环境，也有以应用为目标的拖拽式环境。拖拽式数据可视化分析与机器学习建模平台，以应用为目标，与编码环境充分融合，满足大数据分析应用实践，为交叉学科大数据人才应用能力培养提供环境支持。5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。
现在信号处理进行了智能化，确实是个大的领地，比如我们在过去的时候过红绿灯，那都是要人为控制的，现在都给解放了，只要自动化方面使用。
冠状病毒大流行导致传统教育向在线学习过渡，这一过程暴露了学校系统中的巨大空白。尽管教育行业在过去十年中取得了许多技术进步，但其适应速度却较为缓慢。教育机构现在仍有机会探索由人工智能支持的学习潜力。许多社会和经济因素影响了学习环境。有些学校有优秀的老师，但许多老师却缺乏最基本的资源。如果要创造一种所有人都可以享受的公平和愉悦的教学体验，就必须尽可能多地消除障碍。为教育者配备人工智能技术可以帮助解决其中一些挑战。例如，使用AI系统作为私人家教，解决师生比例问题。引入这样的支持工具可以帮助缩小学校的社会经济差异，改变学生对自己、同龄人和学习经历的看法。对于教育者和决策者来说，探索教育与人工智能的交汇点非常重要。机器在学习环境中的应用只是多变量方程式中的一个变量。必须考虑阻碍技术资源平均分配的障碍，以及如何克服这些障碍。还必须确保教师做好充分准备，并有能力利用人工智能。假设解决了这些要素，那么人工智能驱动学习的可能性将是巨大的。在教师有限的地区，人工智能可以用作工具，辅助教师判断。机器学习应用程序通过数字学习算法，能够比人类更快地处理更大量的信息。这些算法可以提供帮助教师的建议，例如分析学生擅长或吃力的科目，以便对教学进行有效的重新设计。此外，大多数老师都被行政任务困扰，限制了他们与学生一对一的时间。人工智能可以处理这些任务，并完成得更快。根据联合国教科文组织的报告，中国大约有6万所学校采用了论文评分机器，大大节省了时间。如果人工智能在任何地方都能有效使用，教师的职责可能会开始转移。到现在为止，教师在课堂外花费的时间与在课堂内的一样多。从工作量中解放出来时间越多，教师能陪伴学生的时间就越多。让教育者只专注于教学将为每个学生带来更丰富的学习体验。基于AI的学习分析对于教师创建动态学习环境也将是必不可少的。学生的数据可建立学习趋势模型。作为老师，除非发现问题，否则很难帮助学生确定改进学习的方向。我们可以利用数据和分析来做出决策，使学生受益，并解决他们的一些学习问题。机器学习模型可以帮助我们大规模地解决问题并采取预防措施。具有丰富数据的AI系统还可以提供更加个性化的学习体验。例如，如果艺术史专业的学生正在为某个主题而苦苦挣扎，那么AI引擎可以推荐艺术史专业的老生觉得从中受益的材料，还可能会推荐其他艺术史学生参加并喜欢的课程。这可以使学生按自己的进度学习，在学习中发挥积极作用，拥有更多的自主权。目前，各个机构都在进行远程学习，即使在校园重新开放后，许多机构仍将继续提供远程学习，从而为混合学习体验打开了大门。远程学习让学生随时随地在任何设备上访问学习平台，从而扩大了参加学习活动的学生数量。教科文组织指出，人工智能“为边缘人和社区、残疾人、难民、失学的人以及生活在偏远社区的人们提供了适当的学习机会。”尽管教育的未来是未知的，但我们知道AI将继续改变教育系统。AI可以扩展教师的能力，帮助学习者探索他们的想法。机器与人类并驾齐驱的力量可以帮助消除学校中的鸿沟，使全世界的学生都能获得最佳的教育体验。
以前老师们备课主要靠自己经验和一些相关教材进行备课。而现在呢，老师可以利用人工智能设备，可以根据以往学生们的学习中的一些主要困惑点，通过AI对大数据分析得到适合学生的教学方案。一方面会减轻老师的一些备课的负担，一方面也提高了他的教学效率，并能更有针对性进行教学指导了。可能在不久的将来，我们就会实现人机共教，这种模式会代替老师在教学中一些机械的需要重复的知识点。使得老师能够有更多的时间去给学生们解决一些学习上方法的指导还有一些在精神上的指导。让老师有更多的时间给学生们去沟通学生们有待解决的其他的问题。
