OpenAI推出了最新旗舰模型GPT-4o,o 即 omni 全能。它能够接收文本、音频和图像的...
OpenAI推出了最新旗舰模型GPT-4o,o 即 omni 全能。它能够接收文本、音频和图像的任意组合作为输入,并输出同样多样化的组合。
在ZUI短232毫秒内响应音频输入,平均响应时间320毫秒,与人类在对话中的反应时间类似,可以说慢慢的变成了了“人类增强外挂”!
这一年半以来,AI可以说把世界搞了个天翻地覆!也引发了诸多关于教育的讨论:
其实,这样一些问题不单单是我们在关注,科技圈的大佬们同样在探讨,今天我们和大家一起好好聊一聊!
3月9日,在央视《对话》开年说节目上,百度CEO李彦宏大胆预言:“基本上以后不会存在程序员这种职业了,所有人只要会说话,甚至连写字可能都不用,就具备今天程序员所具备的能力。”
而360创始人周鸿祎在社会化媒体上直接驳斥了这一观点,他认为AI时代更需要计算机专家和程序员。周鸿祎认为:
人脑的工作和AI的工作原理非常像,AI需要大量训练,人也需要大量的知识储备,学的东西越多,神经网络建立了丰富的连接,想象力和创造力就越好,而理科知识能够在一定程度上帮助学生更好地去认识问题和思考。
在AI大模型训练中发现了一个神奇的现象,用程序语言训练AI大模型之后,编程学习使得它在回答问题时的逻辑感、层次感、条理感得到了极大的增强。所以孩子即使长大了不当程序员,通过早期编程的学习也能增强大脑整个的泛化能力。
马斯克自己建了一所学校让孩子们上学,叫做Ad Astra,美国教育界曾高度评价该校“Leads the Future of Education”(领导未来教育),它在教学上非常大胆创新,更符合时代的需求。
在马斯克看来,教育的意义是学会解决实际问题。他将Ad Astra学校的课程表按主题编排,如太空探索、地球资源、人类大脑、机器人等。
孩子们每周对课程表上的特定主题进行深入研究,搜索相关知识,完成指定项目。
很显然,这是更符合AI时代的学习。因为有了AI的助攻,很多东西不要求我们记忆,只必须了解到在何时,遇到啥状况,该去问AI什么样的问题,寻找怎样的帮助。其中的关键就是要知道问题所在,具备解决实际问题的思路。
还有一点,Ad Astra学校注重的领域都是和未来科技相关的。编程是该校学生基本技能,同时很看重数学和科学的学习。
孩子们在课堂学习很多超前内容,比如人工智能、电磁脉冲、战斗机器人等,而这些都是科技发展的重要领域。
为了探寻更适合未来发展的教育模式和学习内容,斯坦星球“翻转”现有教学模型,全新升级“Python AI课程”!
斯坦星球Python AI课程融合了Python程序、开源硬件设计、人工智能技术原理等多元内容。
从知识出发,重实践应用,让斯坦星球学员颠覆式学习Python,更全面地接触人工智能!
那么区别于市场上的其他青少年编程课,斯坦星球Python AI课程从学习形式到学习内容有何不同?又解决了哪些问题?
1. 克服传统Python课程的成人化教学内容,zhen正符合青少儿的认知水平
目前市场上的Python课程,基本都是脱胎于原先成人编程教育学习管理机关,由成年人Python课程改头换面而来。
不仅知识难度不符合国家中小学人工智能学习的标准,超过青少儿理解范畴。而且传授的很多内容落后于时代,教育学生的方式多采用“填空式”的应试模式,导致很多学员没办法掌握知识、渐渐丧失兴趣。
而斯坦星球的Python AI课符合青少年人工智能课程纲要,涵盖感知、交流、决策、行动等人工智能技术的基础应用,用相应的计算机视觉、语音识别、自然语言处理作为知识模块让学员接触更全面的AI技术和应用,不存在照搬。
在很多编程机构的课程教学体系中,有至少半年至一年时间学习爬虫和数据分析的内容,这不符合国家标准要求,牵扯到的知识储备明显超纲。
根据中国教YU学会发布的《中小学人工智能技术及工程素养框架》,在小学阶段仅限于发现数据规律,初中用封装好的模块化编程做数据处理和分析。
斯坦星球Python AI的课堂严格遵循该框架和儿童发展规律,将数据的收集和简单分析贯穿在课堂设计中。
例如在机械手的课程当中,需要学员用到手势识别的原理,记录自己的手指坐标,应用在项目设计中:
又或者在Python AI 4-1当中,孩子要通过折线统计图分析AI模型训练的结果,并作出相应的修改,让自己的无人车能够更快更好地跑完赛道:
市场上其他机构针对网页设计和开发,基本上用半年时间讲HTML、CSS和JavaScript等内容,而这些已经落伍了。
在斯坦星球Python AI课程中也有网页的搭建知识,但并不要求学员专精于HTML、CSS和JavaScript,而是利用Python语言的第三方库Streamlit,为自己的网页聊天机器人进行一个简单的搭建和设计。
简单来说,斯坦星球的Python AI课程以硬件项目作品、工具、平台为载体,重实践应用,将抽象的知识变具体,符合孩子认知,是更适合孩子的编程课!
2. 实现软硬件结合项目化学习,解决传统Python课程纯软件学习的局限
而斯坦星球按照《中小学人工智能课程开发标准》并结合目前人工智能发展的新趋势,设计了一系列先进人工智能套件,帮助学生加深对于软件编程和 AI 技术的理解和应用。
以下摘自《中小学人工智能课程开发标准》:建议人工智能课程的核心实践类型,其中包含硬件设计实践。
这种软硬结合的教学模式实现了“学以致用”,让学生能够直接看到他们编程成果的实际应用,既增强了互动性趣味性,也能更好的让孩子理解和掌握所学程序。
大多数机构缺少与时俱进的内容,例如生成式人工智能的学习,对孩子的帮助并不大。
而斯坦星球Python AI课程顺应新时代的变化,让孩子了解和掌握热门AI技术原理和应用,如:机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语音合成等。
我们不希望学员死记硬背代码,而是将重点放在技术工具的实践和应用上,为孩子们提供了百度 AI、科大讯飞、亚马逊云科技等平台工具,让他们在这些前沿平台上运行、创作自己的作品!
比如第三年,孩子们将调用文心一言API做自己的对话机器人;在第四年还加入了AIGC的学习,并且年年都会使用ZUI新的模型工具作为教学内容。
让孩子们用AIGC工具进行创意制作,比同龄人更多更快地了解大语言模型、图像生成、音视频生成等应用领域,早早驾驭人工智能!
还有一点很重要,其他机构结果产出有限——主线赛事出口为纯软编考级及赛事,学员们参加高含金量的科创或硬件编程比赛机会少。
斯坦星球Python AI课堂强调多学科融合,拓展编程、科创、人工智能、基础学科的知识,可对接更多高质量赛事。
比如考验Python软编能力的青少年软件编程等级考、劳智大赛、蓝桥杯等。课程项目作品还可拿来参加科创或者人工智能类的比赛,比如AI创新挑战赛等。
不管学员想要往编程方向、科创方向还是人工智能方向发展都能很“丝滑”地过渡,帮他们实现更多想法,发现更多可能!
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