动漫被 到爽 流

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详细信息
  • 软件大小:271.28MB
  • 最后更新:05-16
  • 最新版本:9.8.1
  • 文件格式:apk
  • 应用分类:手机网游
  • 使用语言:中文
  • 网络支持:需要联网
  • 系统要求:8.5以上
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版本更新
V 8.9.77 全新版本闪耀上线!

未来,人工智能如何能更好地应用于语文教学?在张秋玲看来,人工智能对语文教育的影响,远不止辅助作文教学,它可以全方位重塑语文教学的新结构:人工智能正在打破师生间知识拥有权的厚障壁,赋能语文教学从单一走向多元,从群体走向个体,实现数智场域中班级授课制下的个性化学习。它不仅可以促进人机协同共创,为教师提供虚拟助教、动态教案、个性支持,还能为学生提供交互性、协同性、情境性、启发性和即时性的学习体验。

其次,用人工智能写作文,对使用者有相当高的要求。“人工智能依靠用户输出的指令生成所需内容,想要生成一篇好作文,需要学生输入描述全面、表意清楚、逻辑正确的提示语,难度不亚于自己写出一篇好作文。”张秋玲称。她曾经做过有关人工智能在语文教学中应用情况的相关课题,发现广东某学校的学生对人工智能写的作文普遍不满意,追根究底是由于学生输入的提示语过于简单。

对此,张秋玲表示赞同:“人工智能撰写出来的作文没有灵气,有经验的读者一眼就能判断出来,更何况以教为业的教师。”她观察到,在有关人工智能在语文教学中应用情况的相关课题中,北京某学校利用人工智能辅助作文教学的教师做过相关调研,他们将一篇人工智能写的同题作文,混进学生写的文章中,观察批阅者能否发现,结果十有八九被发现。尽管一些先进的人工智能能够生成非常接近人所写的文章,但人工智能生成作文的本质往往基于模式化的语言组合,输出内容受限于对训练数据的概率统计,表达出来的语句“机味”十足,“情味”不足。

“人工智能可以检查出语法、拼写、标点符号等错误,并给予修正,也能在满分60的评价模型中给《背影》打出18的低分,更能把一篇跑题作文评改为班级最高分。”张秋玲认为,人工智能批改的准确性取决于自然语言处理技术的进步,现在的处理技术仅仅能指出语言形式浅表结构的词汇、语法、语篇的言辞表达问题,只有将更细致的作文评价标准写进提示语,大模型才有可能分析语言形式深层结构内的语言运用、思维和文化的逻辑关联。

动漫被 到爽 流张秋玲认为,用人工智能写出好作文并不容易。首先,不同的人工智能产品在语言处理、创意表达、逻辑构建等方面各有千秋,使用者需要根据目的有针对性地选用。先进的人工智能模型,需经过大量、高质量的文本训练,而能力不足的人工智能常常生成语义混乱、主题模糊的文章。

“总的来说,人工智能批改虽能在一定程度上解决一部分问题,但并不能减轻教师批改负担。人机协同不只是为了减轻教师的工作量,而是为了解决教学中的复杂问题。”张秋玲称。

人工智能盛行,让很多家长担心孩子偷懒,写作文时全部交给人工智能代笔。但是在郑劲松和张秋玲看来,人工智能很难糊弄老师和阅卷人。

“如果让人工智能写《我的阿勒泰》,它可以描写当地蓝天白云、草原牛羊映衬下的闲适图景,但它没办法深入理解人类的内心,发出‘再颠簸的生活,也要闪亮地过’‘去爱、去生活、去受伤,人间总归值得’的呼唤。”郑劲松称,这份独属于人类的情感,人工智能体会不到,更写不出来。透过字里行间的情感,教师能看出来学生是否用了人工智能写作文。

她认为,探索人工智能赋能语文教育的道路才刚刚开始,全社会应秉持技术向善的理念,为语文教育教学松绑,“在人机协同的真实时空中,打造语文融媒体智能学习空间,开发专用于智能评阅的大模型,让综合素质评价的理想落进现实,创造出1+1>2的教育新质生产力。”(完)

在郑劲松看来,对于基础教育阶段的学生而言,可以把人工智能作为写作文的辅助工具,它能迅速搜索、整合材料,写作文时遇到需要了解常识、背景,以及同类文章的比较分析等问题,人工智能就可以派上用场。但人工智能个性、创造性不足,思维深刻程度也不及人类,学生对它不能过度依赖。“即使自己写的作文不如人工智能工整,但如果写出了个人感悟和生命体验,那就达到了通过写作文一步步训练思维和语言表达的目标。”他称。

郑劲松曾给不同年龄阶段的学生讲课,在实践中积累了不少“审阅”作文的经验。据他分析,人工智能写出的作文工整,模板痕迹重。而学生的阅历和知识沉淀,能通过他们笔下的作文呈现。如果学生让人工智能代笔,写出的作文可能会偏“早熟”与单一,其中的差别教师一辨就知。

“写作是一种技能,作文修改是更高级的技能。”张秋玲称,语文课标中始终都有“修改自己作文”的要求。当学生用人工智能写出一篇糟糕的作文时,教师不应该急着否定,而是要看其框架结构是否有值得借鉴之处,也可就势教给学生一些修改作文的方法。

人工智能能否成为语文老师的好帮手,帮助老师批改作文?郑劲松认为,在这方面,人工智能的功用一是查重,二是帮助对学生作文的内容、分数等进行统计整理、量化分析,将教师从一些机械劳动中解脱出来。而张秋玲认为,目前人工智能的发展程度还难以担负起为教师减负的“重任”。

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