小编：原始标题：以力量和避免弱点的努力，追求人工智能进入教育领域，以追求“对人的灵感”，与课程，教学，分析和教师的专业发展相结合，
原始标题：以力量和避免弱点的努力，追求“对人的灵感”，作为人工智能的目标，在教育，教学，评估，评估和专业发展中的目标，成为教学，不断变化的班级形式以及推动专业教师的强烈支持。结果，人们还认为：如果我们更多地依靠AI，我们的学习技能会被扼杀吗？深度AI的整合和教育可以转移到更高水平的教学水平吗？如何确定使用AI规格和异常行为之间的边界？直到今天，记者邀请相关专家讨论。
指导：
CAI KE副总裁兼人工智能教育学院首都师范大学
东中国师范大学课程与教学学院莱豪教授
CAI LEI，党秘书兼北京广古中学教育的总裁团体
AI为教学带来了什么？
让教育打破时间和空间的限制，并刺激人们的可能性
记者：新的智能技术与教育，逐渐变化的课堂形式，学习方法，教师关系等深层融合。这是否意味着教育将是更高的教学水平？
CAI KE：与其说AI在更高的教学水平上成为教育，不如说AI改善了教育的底线。在AI的流行下，获取知识的门槛已大大降低。现在可以通过AI工具轻松获得的SO称为“硬核”知识 - 一旦需要大量时间和精力才能掌握的MGA专业知识。
在这种情况下，教育的重点应该从简单的知识教学转变为如何指导学生理解知识的过程，如何仔细研究Y和判断知识，以及如何利用知识来解决某种情况下的问题。教育的重点应该从“了解什么知识”转变为“如何了解知识”和“如何使用知识”。由于每个人都可以轻松购买各种成分，因此真正区别厨师与厨师的方法是他或她选择的方式，与基于他或她对健康的理解以及与食材交谈时的技能相对应。
发展知识的过程仅是关于记忆和记忆的含义，还包括积极思考，仔细的判断，质疑，检查以及检查。我们应该指导参与发展知识过程的学生，以便他们知道批判性思考而不是接受信息。因此，教育中显示的知识方法也需要系统的变化。
Lei Hao：基于生成人工智能的云计算技术正在深层改变C套管形式。云计算不仅可以为人工智能开发的计算和资源供应的力量提供持续的支持，而且还可以将课堂教学从“孤独”促进“个性化”，从“实现”到“经验丰富的”到“驱动数据”。在此过程中，增强了学习过程的自主权，逐渐实现了教育模型，并且明智的教育决策水平不断提高。
建立教室从“演讲”转向“学校”。学生可以根据自己的自己的需要立即致电丰富的学习资源，以实现“要求”的个人研究。
课堂模型从“标准化”到“个性化”。与传统的“千篇一律”教学模型相比，生成个性化的教学正在通过更连贯性和教学的适当性来提醒，教室不再是提供标准知识的地方一个智能的教育空间，可根据其能力，展示个人教育。
将课堂上的表演决定从“经验”促进“明智的证据”。云计算技术可以是高效且系统的积累，处理和应用教育数据，从而为各种课堂教学决策提供了智能支持。因此，教室形式在决策机制中介绍了系统和明智的新功能。
在推动教室形式的转型时，生成人工智能也有风险。它的应用也需要谨慎：首先，过度的技术依赖可以削弱学生的自由学习能力并导致思维的懒惰；其次，研究驱动的研究可能会加剧和扩大对教育资源的获取的数字划分，即股权公平的特点；第三，算法中的潜在偏见可以增强不合理的或不均匀的特定偏差实施数据处理课程的问题。
CAI LEI：AI效应也反映在：指令从“经验丰富的驱动”移动到“驱动数据”。教师不再依靠不清楚的教学经验，而是根据准确的数据照片制定教学技术，以使教育决策更加科学。在“学习社区”中重建了教师的关系。在AI假定知识转移的基本功能之后，可以从重复的劳动中释放教师，并在设计师和成长指南的研究中变化。教师的基本价值不再是很多知识储备，而是培养批判性思维，精神和情感智慧的能力。教师和学生在AI支持下建立了更平等，更具创造性的互动关系。教育评估方法发生了范式革命。目前，我们正在建立一个智能的分析系统，以分析“整个过程，多维性，一个D开发”和3D评估学生的基本阅读发展，通过继续监视数千个研究数据。
更深入的变化在于教育本质的回归：从工业群众劳动到个人培养再到生活，从阶段的研究到终生发展。 AI不是要改变老师，而是要帮助教育工作者打破时间和空间的限制，并让教育回到主要的“启发人们的后代”。
在人类合作中培养阅读
AI是一种教育工具，也是教育变化的催化剂
记者：当AI成为教学和学习的重要合作伙伴时，教师应关注哪些方面？
CAI KE：在AI期间，教育的目的将从教学知识转向更多地关注培养和价值的能力。老师应注意如何联系对真实学生的知识的研究，打破课堂界限和主题，并结合在一起正式研究和非正式研究。其次，社交生活的问题通常是跨学科的。老师需要指导学生发现从解决NG问题到解决问题的各个学科中的知识全面应用知识；鼓励学生大胆地测试新技术和新方法，推动技能和驱动成果，并考虑这些成就对社会的实际贡献，并培养他们的社会责任感和使命感。
Lei Hao：在对学习路径，行为数据和提供变化的持续监测时，生成人工智能使研究从接受被动活动，从表面参与到深度参与。从“被动学习”到“独立学习”，特别可见：引入大数据技术可以促进学生的学习方法从“其他财产”到“自主”，这成为研究方法的驱动程序的重要驱动力；来自“假”研究“对“真实研究”，学生，学生都更好地实现自我诊断和对数据支持的纠正，并逐渐发展一个真实，深层和转移的框架，以理解理解，从“完整的活动”到学习的“完全理解”；从“浅表研究”到“浅层研究”到“深入研究”到“深入研究”，从智能数据驱动的帮助中，从“构建”的“构建型号”中逐渐构建了一项知识，并从“构建”的范围中逐渐构建“构建”，并从“构建”构建“构建”，并从事“构建”的范围，并从事“”构建“构建”，并从事“”构建“”，并从事“构建”的意义。发展更高思维水平的研究。
值得注意的是，对个性化研究建议的过度依赖会导致MGA学生学习偏好的过度算法，从而限制了他们揭示不同观点和知识的机会，从而形成“信息茧”效应。此外，如果基于跟踪行为的干预措施忽略了学习和心理因素的差异，则可能会有一个负面的对学生的影响并降低学习的有效性。
CAI LEI：在此过程中，教师应该认识并逐渐意识到这些变化 -
重塑职责。从智力权威到明智的辅导员。 AI获得知识的转移后，教师需要改变设计人员和认知教练的研究，开始设计与AI和教师和学生合作的教学计划，根据情况研究数据进行准确的干预，并组织基于项目的研究。课程准备的重点是从活动设计的分类分类中转移到的，教室从教导指南的方式转移了。
雷维的重建。情感联系增强了教人们的本质。当AI进行主要问答时，与教师学生的联系必须集中于价值和人格塑造的领导。老师需要加强个性化的情感支持，将人类的热量注入AI反馈，并通过在现实生活中创造一种情况来培养同理心和合作能力。请注意削弱教师与学习者之间信任关系的技术依赖，并遵守教育社会的情感特征和功能。
升级容量。人类合作计算机的阅读已经成为主要的，教师需要掌握三种新技能：更改AI工具的能力，做出人机交付决定的智慧以及解释教育数据的能力。专业发展应集中在“教育技术”的综合变化上，并开发一种新的知识系统，包括智能伦理，混合教学设计和数字学生。
培养“技术驱动力” -
不仅使用AI来提高效率，而且还保持着人们在创造性思维中的主导地位
记者：在“人工智能+”期间，边界在哪里补间AI和异常行为的合理使用？您未来教育的前景是什么？
CAI KE：面对AI和可能出现的新道德挑战的新问题，我们必须首先阐明AI的纸张定位 - AI应该是一种对教师的帮助，而不是替代者。教师应排除教学和决策设计，而AI则用于提供数据支持和个性化建议作为参考。第二，数据安全和隐私保护。使用AI时，有必要确保学生数据的安全性和隐私性，并且教育机构应建立严格的管理机制和保护。最后，避免技术依赖性。年龄的时间，教育者和学生需要具有基本的人工智能伦理，了解潜在的风险和道德数据问题和算法使用，并了解Artectection Intelligence背后的人文护理。
Lei Hao：基于生成artifici的大型语言模型Al Intelligence正在修复与语义一代自然语言的处理相关的传统教师关系，从而促进了教师学习教师关系从传统的“控制”到“友谊”的转变。它的介绍还丰富了教师与学生之间的沟通方式，并通过多维联系使教师和学生之间的关系更加灵活和多样化。
但是，由于人工智能很难完全理解学生情感需求和人际交流的细微差别，因此在使用艾滋病工具，削弱他们的人文护理并影响教师关系的稳定性时，教师可能会误解教师。
CAI LEI：对于教育而言，AI的重要价值在于解放教育生产力。通过重复的劳动，例如在K点更改课程的校正和培训Newledge，随着学生从被动接受到主动探索，教师可以将自己的精力分配给诸如教学设计和思维指导之类的创意工作。我们需要成为一个清晰的头脑：AI无法实现教育的本质，例如教师与学生之间的情感联系以及塑造价值，其作用应定位在“思考脚手架”中。
在AI期间学习的能力需要闯入传统框架并关注三个维度：批判性思维 - 对Kapexcessive信息的独立思考，不仅可以利用AI来扩展理解，还可以识别技术限制。人 - 计算机合作 - 与AI建立辅助关系：机器负责处理数据和模式识别，教师和学生负责判断价值和创新性下降。元认知能力 - 在学术AI反馈的帮助下，学生可以发展自己的能力监视自我监控和调整研究过程的方法。
这种能力系统的目的是培养“技术大师”，这不仅可以利用AI来提高效率，而且还可以保持教师的主导地位并研究创造性的思维。因此，有必要建立一个层次管理框架。在Hcognitive中，禁止直接获得AI产生的最终结果（例如解决问题的答案），并允许将其用作扩展思维的工具（例如论点的灵感）；在进行标准中，主要培训链接提供了技术援助（例如语法校正），而高级创造应保持人类思维的独创性；在机构保证方面，有必要对审查系统进行“无AI干预”链接，以保持教育公平的底线。
我们必须意识到，AI是提供扩展的工具，不是重新安置思想，并始终保持教师的主导地位，并在深入研究中学习。
将来，教育将为“人机”合作的新生态系统进行杂志。我们可以看到这样的教学模型 - AI进行知识和培训反馈的提供，教师专注于灵感，探索和培养人格。在能力认证方面，我们从标准审查转移到处理审查，重点关注AI协助的复杂问题解决功能。在此过程中，人们对教育本质的理解变得更加清晰：技术始终有助于“发展人类的诚信”，我们应该警惕对人类特征的侵蚀，例如好奇心和同情。我们坚信，未来教育应该培养的是一个具有相同数字素养和人类热量的完整人。 （记者Jin Xiaoyan）（编辑：Li Fang，Li Yihuan）
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