Gradescope.com是一個AI驅動的教育平台,為教育者和學生提供了一個先進的工具。它超越了傳統的評分系統,提供了AI作業幫手、AI作業求解器和作業協助AI等功能。
透過對人工智慧(AI)在教育領域的迷人世界的探索,Gradescope 共同創始人、Turnitin STEM 部門 AI 主管 Sergey Karayev 分享他的專業知識和見解。本文闡明了他的大師班的基本要素,討論了 AI 的潛力、教育影響以及應對快速演進的 AI 領域所需的技能。
Sergey Karayev 將 AI 定義為機器展示的智能行為,將其與自然智能區分開來。在 AI 光譜中,他將機器學習及其子集深度學習放在重要位置,這在進行基於數據的預測方面至關重要。他強調目前對深度學習的重點是 AI 進步的先鋒。,Karayev 追溯了 AI 的起源,從 Alan Turing 提出的圖靈測試開始,並追蹤其演進,包括主要集中在監督學習的商業上可行的 AI 框架的增加。他觸及了有趣但困難的圖像識別任務,提出區分吉娃娃和鬆餅,以及在照片中識別不同燈光條件的挑戰作為例子。,Karayev 所設想的 AI 未來範圍包括監督學習以及新興的無監督學習和強化學習領域的進展。AI 對社會的潛在影響,包括就業自動化,需要有效的教育以緩解動盪。Karayev 強調了 AI 在教育和技術方面所取得的重大進展,他的願景為 AI 的可能性及其融入結構化學習設定了基調。
Karayev 分享了一個獨特的評分標準,用於評估 AI 應用,重點放在任務制定的有效性、用戶界面和性能要求,以及數據質量上。他挑戰參與者不僅要考慮 AI 是否能解決問題,還應該考慮它是否應該解決,強調了 AI 部署中的道德和實踐考量。,AI 應用的有效性可以根據它如何解決任務、用戶界面的精湛度以及其達到或超越人類水平的能力來進行評分。AI 做出的錯誤嚴重程度不同,從輕微到危險不等,這必定會影響應用的用戶體驗設計。,Karayev 提供了像 Grammarly(可通過 AI 提示提高寫作)和 Google 相片(利用 AI 分類圖像並從用戶輸入中學習)等 AI 工具的示例。這些互動平台突顯了用戶反饋如何能夠完善 AI 算法,創建具有更廣泛效益的智能應用。
大師班討論了在 AI 開發和部署中至關重要的各種關鍵角色,包括數據工程師、機器學習研究人員和機器學習工程師。Karayev 建議識別每個角色所需的具體技能,以及擁有多元化團隊以應對 AI 項目的多方面需求的重要性。,他舉例說明了不同 AI 工作所需的技能矩陣,指出並非所有角色都需要深入的機器學習知識,但在軟體開發方面具有紮實背景至關重要。溝通能力也被視為一項重要技能,特別是對於橋接技術發現與業務見解之間的資料科學家。,Karayev 就獲取不同 AI 角色候選人的實用技巧提供了建議。例如,資料工程師可能來自軟體工程背景,而機器學習研究人員通常擁有高級學位。他強調了 AI 人才的稀缺性,並強調了培育一個環境,使團隊成員可以持續發展和分享專業知識的戰略優勢。
在他的大師班中,Sergey Karayev 提供了 AI 的全面概述,尤其是其在教育中的角色。他深入探討術語、歷史以及 AI 目前和潛在的應用。Karayev 提出了用於評估 AI 應用的評分標準,討論了各種 AI 角色、招聘策略,並強調了數據質量對 AI 成功的重要性。本文概述了他的願景,揭示了 AI 如何正在成為教育領域中不可或缺的工具。
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Gradescope是一個AI增強平台,旨在簡化評分過程並在作業方面提供智能協助。
Gradescope中的AI作業求解器利用先進的算法分析和理解作業問題,提供逐步解決方案。
是的,Gradescope具有多種應用,可用於各種科目,在多個領域的教育者中都是寶貴的工具。
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