在教育领域,AI助教系统的引入正逐步改变着传统的教学方式,为各类课程注入了新的活力。这些系统不仅能够提供个性化的学习建议,还能实时解答学生的疑问,辅助教师进行高效的教学管理。本文将介绍几款由AI助教系统赋能的多元化课程,展示其在不同学科领域中的应用与成效。
一、新城市科学
在清华大学的建筑学院,龙瀛副教授的“新城市科学”课程率先引入了AI助教系统。该课程主要探讨科技革命下城市科学的前沿进展,分为新的城市科学、新城市的科学和未来城市三个模块。AI助教系统基于大量教材、习题和最新论文等材料,实现了自动知识点抽取,并通过知识库的辅助,将通用模型的答题正确率从80%提升到了95%。此外,系统还设计了多种功能卡片,帮助学生通过输入相关需求,与智能助教实时交互以获得课程辅导,如课程项目设计的思路提示、流程设计、分析角度等,从而加深对相关知识的理解。
二、心智、个体与文化
清华大学社科学院副教授钱静开设的“心智、个体与文化”课程,也成功引入了AI助教系统。该课程涵盖心理学核心内容,并探讨心理学与多个学科领域的交叉融合。AI助教系统在该课程中不仅能生成写作评价标准,还能针对学生的写作给出具体评价。通过持续的模型调整和优化,AI助教在批改作业时能够精确地指出学生作品的每一处优点和不足,并给出具体的改进建议。学生反馈显示,在内容的准确性、结构的清晰性、认同感和帮助性等方面,智能助教不仅不输于真人助教,甚至在某些方面更具优势。
三、电路原理
电机系教授于歆杰讲授的“电路原理”课程,也利用AI助教系统进行了创新。基于教学团队录制的慕课、雨课堂授课材料、往期教学数据等大量资源,进行了知识点输入和抽取工作,并在完成电路图数据处理和建模理解后,将AI助教系统应用于课程教学中。该系统能够为学生提供24小时的个性化学习支持、智能评估和反馈,辅助学生进行深入思考,激发学习灵感。
四、环境决策实践
环境学院的“环境决策实践”课程,同样引入了AI助教系统。该课程基于任课教师自主研发的天工AI大模型,为学生提供个性化学习支持、智能评估和反馈。智能助教的建立旨在探索以问答为核心的互动式知识获取模式与学习效果追踪评价机制,提升学生的课程参与度。这种个性化的教学方案能够更好地满足学生多样化的学习需求,促进学生全面发展。
五、大学物理
物理系的“大学物理”课程也尝试了AI助教系统的应用。开发团队尝试了以代码形式表达和解答物理问题,初步测试显示,这种方式的解题效果补充了传统的文字解答方式的不足。AI助教系统可以为学生提供随时随地的答疑解惑,同时协助教师推荐相关资源,为有需求的学生给出延展性学习建议。
六、写作与沟通
在“写作与沟通”课程中,AI助教系统也发挥了重要作用。系统充分考虑到了写作课的教学需求与课程特点,设计了全面周到的功能。尤其是系统中关于人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content)的应用思路与潜在可能性构想,为写作教学开辟了新的视角。
以上课程仅是AI助教系统在教育领域应用的冰山一角。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,AI助教系统将在更多课程中发挥重要作用。它不仅能够提供个性化的学习路径和精准的教学反馈,还能辅助教师进行高效的教学管理,提升教学质量和学生的学习体验。未来,我们期待看到更多由AI助教系统赋能的创新课程,为教育领域的变革和发展注入新的活力。
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