高校老师最关注的是到底如何将AI带入课堂

这周很荣幸和山东大学的各学科优秀教授们交流，探讨AI如何在高等教育中带来变革。

演讲后的讨论中发现一个同样的主题：虽然大家对AI的潜力充满期待，但最大的问题和卡点是：如何将AI实际应用到课堂上？ 大家关心的不仅仅是“AI能做什么？”而是“我们如何能真的把AI带入课堂？”

一位医学教授的发言让我印象深刻。她分享说，自己看过不少关于AI在医学教育中应用的案例，比如AI模拟病人帮助学生进行诊断训练，但他表示自己不知道该如何着手。 “我们明白AI的潜力，”她说，“但我们迫切需要的是找到能马上用的工具和数据集，以及学会各种方法来个性化定制这些技术，用于我的课堂。”

AI的潜力与实际应用之间存在着巨大的鸿沟。为了回答这个问题，我展示了“人人都可以成为AI创作者”的理念和操作。通过无代码平台，学科专家无需编程经验，就能定制属于自己的AI教育应用。

AI在教育中的未来，重要的不仅仅是技术的创新，更是将创新的力量直接赋予每一位非技术背景的行业专家手里。

#AI教育 #高等教育 #教育创新 #无代码AI #AI赋能

经常在做培训的时候给客户说，市面上成千上万个AI之间的水平参差不齐，有些是博导，有些是小学生水平，一定要尽可能用自己能用到的最好的产品。因为每一次跟垃圾AI交互，都是在让自己降智。

AI在教育领域落地：大模型 vs 小模型

有幸采访四位大佬对AI在教育领域的落地做了深度的探讨

-大模型 vs 小模型，在不同场景下孰优孰劣？
-localization到底意味着什么？
-数据获取、清洗、评估和治理需要制定什么样的策略？
-如何负责任地制定AI开发策略？……

感谢来自谷歌、微软、Veritas、Quest Edtech的嘉宾的深度分享！

每年都收到邀请参加某科技大佬举办的一个比赛，这个比赛的诡异之处在于，比赛全程要耗近一年，据说少数幸运的获奖项目拿到钱还要等一年...

不需要钱的企业应该没什么兴趣参加这种比赛，真需要钱的企业也不可能花两年时间慢慢陪评委团玩儿...

这种项目根本不是站在帮助支持企业的立场去设计的，完全是自嗨。

今年更诡异的是，我前司竟然成为赞助商和评委了... 😓

有这闲钱闲心，不能招一个好一点的AI产品经理把破烂产品好好改一下嘛？🥶

怎么“系统性地”学AI？

最近一直有不同行业的朋友和大学生朋友问我，怎么“系统性地学AI？”，有什么书、MOOC和线下培训营推荐？李一舟、颜伯钧这些博主的视频课是否值得购买？

其实AI的知识和信息特别零散，并且更新速度非常快，有些方面甚至是以月/周为单位更新的，市面上肯定没有一个完整、系统的课程/项目，大部分网红博主的课程都是教一些基础AI工具如何使用，跟系统性学习AI差的很远。

另外每个人的学习目的其实也大相径庭。有些行业专家希望能够be conversant（能准确理解、谈论、思考AI在行业中的应用），有些朋友则是希望能够build (开发出能落地的AI产品和方案），所以针对每个人千差万别的需求，更是很难有高度匹配的资源。

比较好的思路可能是先明确、细化自己“真正的学习目的”后，制定一个大方向上的框架和策略，然后主动去收集相关的资源建立自己的学习路径；或者加入一个学习目的大致相同的优质社群，同道共学。

用AI取代8500个客服员工之后，宜家并没有将这8500人开除，而是通过再培训，让他们转岗成为销售顾问，反而为宜家带来了14亿美元的额外收入。

各行各业总在纠结AI会不会取代人，其实应该思考的是人应该如何和AI一起进化，找到更能发挥人类优势的领域。

😅

【AI让人类变得“麻木不仁”】

AI对人类会产生什么影响，是一个重要但却很少被研究的话题。

研究显示，当人们从AI那里收到不公平的对待时，他们会变得更加冷漠、麻木不仁，可能会对他人的不良行为变得不那么敏感，不愿意去纠正惩罚其他人类的不公平行为。

今年的亚洲教育科技峰会，大部分主题都将围绕AI如何赋能教育
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AI使用存在性别鸿沟

AI使用不均的digital gap不仅存在于贫富群体，甚至存在于不同性别。

即便在男女平等的丹麦社会，女性使用AI的比例也比男性少了16-20%

在不同行业不同领域均是如此。

而职场的雇主很看重有AI技能的女性员工，这将让不会用AI的女性求职者处于劣势。