节目列表: 教育AI智造者 - EarsOnMe | 发现和收听来自小宇宙的热门播客

[EP20] Becky| AI如何成为孩子的第一位“虚拟朋友”？— 从PM+母亲的双重视角

Hello 大家好！欢迎收听教育AI智造者播客。今天这一期，我们邀请到了教育科技领域的资深产品经理Becky，她同时也是一位两岁宝宝的妈妈。通过这一特殊的双重身份，Becky分享了她在AI赋能家庭教育与儿童学习上的独特视角和实践经验。从她的宝宝通过语音助手自主寻找《西游记》动画片的故事开始，我们展开了一场关于AI如何影响儿童早期认知发展的深度讨论。AI产品如何通过语音交互降低使用门槛，激发儿童的探索欲望？为何一些AI产品能成为孩子的“朋友”，而另一些却让孩子感到挫败？在这个过程中，我们不仅从家长的视角看到了AI的教育潜力，也从产品设计的角度剖析了技术对交互体验的影响。此外，Becky还分享了她作为母亲如何看待AI与人类情感连接的关系，以及她对低龄儿童AI教育产品未来发展的期待。她提出，AI的角色不仅是知识的传递者，更是陪伴式教育的参与者。通过智能化内容推荐和学习路径定制，AI或许能够真正实现每个孩子的个性化学习旅程。这一期播客不仅适合关注儿童教育的家长，也适合教育科技从业者和AI开发者。我们一起探讨了AI在家庭教育中的实际应用、潜在风险以及伦理挑战。如果您对AI与教育的结合充满好奇，本期节目将为您带来前瞻性的洞见和深刻的思考。本期播客将聚焦以下问题： * 如何让两岁儿童通过语音助手自主操作AI工具？ * 大语言模型对儿童教育产品设计的影响和潜力。 * 家庭教育如何在AI辅助下实现减负与提效？ * 儿童的学习兴趣和自我效能如何在与AI的互动中被激发？ * 家长应如何平衡AI工具的使用与人与人之间的情感连接？无论您是AI教育产品开发者、教育工作者，还是希望为孩子提供更多学习支持的家长，这期节目都将带来全新的视角与实用建议！内容大纲 1. 开场与嘉宾介绍 * Becky的双重身份：产品经理与母亲。 * 宝宝“根根”如何自然地使用AI工具。 * AI产品如何降低交互门槛，让儿童和老人都能轻松使用。 1. 儿童与AI的初次接触 * 根根通过智能电视语音助手找到动画片《西游记》的经历。 * 从语音控制到复杂操作，儿童对AI产品的天然接受力。 1. AI产品与儿童学习的影响 * AI工具如何激发儿童的学习兴趣与探索欲望。 * 儿童在AI互动中获得快速正反馈，增强自我效能。 * AI语音助手与真实玩具对比：技术与场景设计的差异。 1. 教育产品设计与儿童认知发展 * 从精准指令到模糊交互，大语言模型如何增强AI产品的适应性。不同年龄段对AI工具输出质量的接受程度。 1. AI在家庭教育中的角色 * AI如何减轻父母的教育负担，为亲子互动提供支持。 * 面向儿童的AI产品：工具性与情感连接的权衡。 1. 技术挑战与伦理边界 * 儿童专属AI产品在ASR（自动语音识别）上的改进潜力。 * AI如何在儿童成长中发挥积极作用，避免“过度依赖”的风险。 1. 未来展望 * 理想中的AI教育产品：陪伴式学习与个性化内容生成。 * AI如何推动教育模式的变革，激发儿童的想象力与创造力。 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子2024年的复盘伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------相关词介绍------------------------ 1. 自我效能（Self-efficacy） * 定义：心理学家Albert Bandura提出的概念，指个体对自己完成特定任务或面对挑战的信心和能力判断。 * 相关性：AI工具通过即时、准确的反馈，能显著增强儿童的自信心和学习能力。例如，当语音助手迅速响应儿童需求时，孩子会感到自己能掌控学习工具，增强探索兴趣。 2. 大语言模型（Large Language Model, LLM） * 定义：基于深度学习的AI模型，使用海量文本数据训练，能够生成自然语言内容，如对话、文章和建议。 * 在教育中的应用：帮助生成多样化的教育内容，例如个性化学习材料或与儿童的自然语言互动。在播客中提到的“孙悟空”虚拟助手就是一种LLM的应用。 3. ASR（自动语音识别, Automatic Speech Recognition） * 定义：将语音转化为文本的技术，是语音交互技术的基础。 * 在儿童产品中的挑战：儿童发音常不清晰，语音识别需要针对这些特性进行优化。例如播客中提到的电子玩具“小狗”，由于ASR技术不佳，未能准确识别儿童的指令，导致体验不佳。 4. 最近发展区（Zone of Proximal Development, ZPD） * 定义：由教育心理学家Lev Vygotsky提出，指儿童在他人帮助下能够完成的任务范围。 * 在AI教育中的意义：AI工具可以动态评估儿童的能力范围，为其推送略高于当前水平的学习内容，帮助他们实现“可达最近发展区”的学习目标。 5. Prompt Engineering（提示词工程） * 定义：通过设计精确的输入语句，引导AI模型生成预期结果的技术。 * 在家庭教育中的应用：家长可通过提示词为孩子生成个性化学习资源，如睡前故事、单词卡片或互动问答内容。 6. 教育建构主义（Constructivism in Education） * 定义：教育理论，强调学习是通过学生与环境的主动交互和知识建构实现的。 * 技术拓展：AI工具可帮助学生在互动中主动发现知识，将建构主义学习理论融入具体的学习场景，如动态生成的个性化阅读材料。 7. 多模态交互（Multimodal Interaction） * 定义：通过整合多种感官渠道（如语音、视觉、触觉）实现人机交互。 * 相关性：AI工具通过语音识别、图像生成和文本反馈，增强儿童学习的趣味性与沉浸感。例如，通过AI为儿童提供语音指导与图像反馈的综合学习体验。 8. 情感计算（Affective Computing） * 定义：研究如何让计算机识别、理解和回应人类情感的领域。 * 在儿童教育中的价值：情感计算帮助AI更自然地回应儿童的需求，增强情感链接，特别是在陪伴式学习工具中。 9. 自主学习（Self-directed Learning） * 定义：指学习者主动设定学习目标、选择学习方法并评估学习成效的能力。 * AI的支持作用：AI通过智能推荐、学习路径规划和实时反馈，帮助儿童培养自主学习能力。 10. AI素养（AI Literacy） * 定义：理解、使用和评估AI技术的能力，包括基础知识（如AI原理）、应用技能（如Prompt Engineering）和批判性思维（如识别AI局限性）。 * 教育意义：面向儿童的AI教育课程正逐渐成为主流，帮助他们在日常生活中更有效地使用AI工具。 11. 模型容错率（Model Error Tolerance） * 定义：AI模型在应对错误输入或噪声时的稳定性和适应性。 * 应用示例：对于发音不清晰的儿童，AI模型需要更高的容错率，以避免让儿童在多次尝试后感到挫败。 12. 垂直领域模型（Vertical Domain Models） * 定义：针对特定领域优化的AI模型，如医学、教育或法律领域。 * 在低龄儿童教育中的应用：开发特定领域的语言学习模型，能够更精准地满足不同年龄段和学习目标的需求。 13. 人机协同（Human-AI Collaboration） * 定义：指人类与AI共同合作完成任务的一种新型工作模式。 * 在教育中的体现：AI作为父母和教师的“助手”，分担低价值、重复性任务，让人类专注于更具情感和创造性的教育活动。 14. 家庭教育伦理（Ethics in AI for Family Education） * 定义：在AI技术应用于儿童和家庭教育时，如何避免伦理风险，如隐私保护、偏见控制和内容审核。 * 关键点：需要明确家长对AI互动的控制权，确保AI内容符合教育和文化价值观。 15. 生成式AI（Generative AI） * 定义：能够根据输入生成内容（如文字、图像、语音）的AI模型。 * 在儿童教育中的应用：生成绘本、动画或教学视频，为儿童提供个性化和高互动性的学习体验。 16. 成长型思维模式（Growth Mindset） * 定义：强调智力和能力通过努力可以提升的心理学理论。 * AI工具的支持：通过及时正反馈和定制化学习路径，帮助儿童养成积极的成长型思维。 17. Token * 定义：AI语言模型处理文本时的最小单元，可能是单词、部分单词或标点。 * 开发意义：了解Token可以帮助开发者优化成本和交互设计，特别是在儿童交互频繁的场景中。 18. 教学设计（Instructional Design） * 定义：系统化设计教学内容和方法的学科。 * AI的贡献：通过分析儿童的学习数据，AI可以实时调整教学内容和方法，提高教学设计的有效性。

63分钟

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3个月前

[EP19]Carl | AI降低编程门槛后，人人都能做开发？一线英语老师的答案

Hello 大家好！本期播客我们邀请到了拥有15年教学经验的英语老师Carl，与大家分享他如何从一线教师转型为独立开发者，利用AI开发英语学习工具的独特经历。Carl不仅是一位资深英语教育者，更是一位勇于尝试新技术的实践者，从2022年GPT刚发布时就开始探索AI在教育领域的应用。 Carl分享了他如何从最初用AI生成中考英语词汇书，到开发一个完整的英语学习平台LearnMate的历程。他特别强调了如何在AI时代重新定义"编程能力"，以及如何让非技术背景的教育工作者也能借助AI工具实现自己的教育创新想法。这一期尤为不同的是，为了便于自己学习日语，我也给自己开发了一个基于Youtube油管的语言学习系统，所以我们两位来自不同背景的独立开发者，也正好是一次经历的碰撞，聊聊如何基于各自的需求开发语言学习工具，以及对AI辅助编程和教育创新的深入思考。在这期节目中，Carl深入讲解了教育产品开发的方法论——从用户需求出发的产品设计，到如何利用AI进行快速开发和迭代。他特别指出，独立开发的核心在于找到真实的教育痛点，并强调了"不完美的行动胜过完美的计划"。同时，他还分享了如何平衡技术创新与教学效果，以及如何通过持续的用户反馈提升产品价值。他的经历展示了AI如何让更多教育工作者有机会将自己的教学理念转化为实际可用的工具。为什么要听这一期： * 了解教育者转型路径：跟随Carl从教师到开发者的转型历程，看传统教育工作者如何在AI时代实现自我突破。 * 掌握AI辅助开发方法：通过实际案例了解如何利用AI降低技术门槛，让教育创新想法快速落地。 * 获取实用的产品开发经验：从需求分析到功能实现，了解如何打造一个实用的教育产品。 * 探索教育产品运营思路：学习如何建立用户基础、收集反馈、提升留存率的实战经验。 * 启发教育创新思维：通过两位开发者的对话，思考AI如何为教育带来新的可能性。本期播客不仅面向想要尝试独立开发的教育工作者，也适合对AI教育应用感兴趣的听众。如果你想了解如何将教育理念转化为实际产品，或者对AI如何改变教育领域感兴趣，这期节目将为你带来全新的视角和实践启发。 LearnMate官网链接伊伊子的日语学习工具(Youtube Sensei)链接 , 也可以学习英语/法语/韩语哦~ Carl老师提到的Coursera的AI课: ChatGPT Prompt Engineering for Developers 内容大纲 1. 开场与背景介绍 * 传统语言学习应用（如多邻国）无法满足专业场景需求的困境：每天学习"这是一把伞"这样的基础内容，无法快速掌握剑道相关的专业用语和表达方式。 * 在YouTube观看剑道视频时的灵感启发：发现带有日文字幕的视频可以作为学习素材，由此萌生开发AI辅助语言学习工具的想法，并在一个下午内完成了基础功能的开发。 2. 嘉宾介绍与初次对话 * 介绍本期嘉宾Carl老师：拥有15年英语教学经验，横跨成人教育到K12阶段，目前主要专注于K12教育领域的英语教学工作。 * 建立共鸣：两位嘉宾都是从个人需求出发进行开发，相互体验过对方的产品后发现虽然切入点不同，但都能有效解决语言学习中的实际问题。 3. Carl的AI开发历程 * 2022年GPT发布时的首次尝试：利用AI技术开发中考英语单词书，包含例句、词根词缀、词性等系统内容，将原本需要漫长时间的内容整理工作缩短至两个月完成。 * 早期使用AI工具的艰辛历程：在OpenAI Playground界面上手动复制粘贴内容，面对不稳定的生成质量需要大量修改，但仍坚持使用并不断探索优化方法。 * 对AI的理性认知：既不盲目追捧AI会取代教师，也不过分排斥其局限性，而是通过调整参数（如temperature）等技术手段来提升输出质量，将AI视为协助工具。 4. AI素养与学习方法 * AI素养的系统培养：从最基础的参数调节（如temperature）开始，通过观看YouTube、B站的教程视频和专业课程（如Andrew Ng的深度学习课程、OpenAI的Prompt Engineering课程）逐步建立对AI的深入理解。 * 学习方法的转变：从传统的被动接受知识转向主动实践，强调在实际使用过程中不断调整和优化，通过实践累积经验。 5. 编程学习的新范式 * 传统编程学习的困境：之前几次学习编程都因为缺乏即时反馈而失败，找不到问题所在点导致学习动力不足。 * AI辅助下的编程学习新体验：即便99%的代码由AI生成，开发者仍需要理解需求、验证功能、处理细节，这种新的学习模式让编程变得更加可行。 6. LearnMate产品分析 * LearnMate的核心功能设计：集成了文本分析、语法解析、多语音朗读等功能，着重解决长期教学中发现的"阅读理解+听力训练"结合的需求。 * 真实用户反馈案例：通过60岁用户的使用体验，发现需要更清晰的功能引导，同时也体现了不同学习场景下（如缺乏真实语言环境时）对语法框架的不同需求程度。 7. 独立开发者的特色 * "独立开发者的浪漫"：不受商业目标限制，可以优先实现个人感兴趣的功能（如多口音选择），在保持产品独特性的同时，灵活响应用户需求。 * 开发策略的转变：从传统的市场需求导向，转向先满足个人刚需，再根据用户反馈逐步扩展的开发模式。 8. 产品运营思考 * 用户留存的多维度分析：从感知价值（解决实际问题）、用户动机（内在学习动力）、技术可用性（功能稳定性）、教学效果（学习进度追踪）等多个角度思考产品的持续性价值。 * 数据沉淀的重要性：通过记录个人学习轨迹、展示学习成果来营造成就感，形成良性循环推动持续使用。 9. 未来展望与互动 * 社区建设规划：通过小红书、播客评论区、用户群组等多个渠道收集反馈，建立长期互动机制。 * 独立开发者的未来机遇：探讨AI如何降低技术门槛，使更多教育工作者能够将教学理念转化为实际可用的工具，推动教育创新的发展。 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子2024年的复盘伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------相关词介绍------------------------ 独立开发者（Independent Developer/Indiehacker）独立开发者指个人或小型团队独立完成软件开发的开发者。他们通常需要身兼数职，从产品构思、设计、编程到推广全程参与。与大公司的开发团队相比，独立开发者更加灵活，可以快速响应用户需求，但也面临资源有限的挑战。在教育科技领域，独立开发者往往能够基于自身教学经验，开发出更贴近实际教学需求的工具。 AI素养（AI Literacy） AI素养是指理解、使用和评估AI技术的能力。它包括对AI基本原理的认知、AI工具的使用技巧，以及对AI局限性的理解。例如，了解AI模型的temperature参数如何影响输出，知道如何编写更好的提示词，以及理解AI可能出现的幻觉现象。在教育领域，良好的AI素养可以帮助教育者更好地利用AI工具提升教学效果。自我效能（Self-efficacy）自我效能指个人对自己是否能够完成特定任务的信念和判断。它不同于简单的自信，而是建立在对自身能力的准确认知基础上。例如，一个教师虽然没有编程背景，但相信通过AI辅助可以开发出有价值的教育工具，这种信念就体现了自我效能。高自我效能的人更容易在面对困难时保持坚持，并愿意尝试新的挑战。 Banking System/Model 这是一个教育理论概念，用来描述传统的教育模式，其中知识被视为可以存取的固定内容，教师像银行柜员一样"存入"知识，学生被动地"提取"知识。这种模式忽视了学习的互动性和创造性。例如，传统语言教学中机械的词汇记忆和语法练习就是典型的banking system表现。 Project-Based Learning（项目制学习）项目制学习是一种以实际项目为中心的学习方式，强调通过完成具体项目来获得知识和技能。例如，让学生通过开发一个小型应用来学习编程，或通过创作视频来练习语言表达。这种学习方式的特点是注重实践、强调过程，并能培养综合能力。 User Journey（用户旅程）用户旅程描述了用户使用产品的完整体验过程，从首次接触到持续使用的各个阶段。在教育产品中，这包括用户如何发现产品、注册账号、开始学习、获得反馈、达成目标等全过程。了解用户旅程有助于优化产品设计，提供更好的学习体验。 User Retention（用户留存）用户留存指产品保持用户持续使用的能力。它受多个因素影响，包括： * 感知价值（用户对产品价值的认可程度） * 使用动机（用户学习的内在或外在动力） * 技术可用性（产品的易用程度） * 教学效果（学习目标的达成程度）在教育产品中，好的用户留存往往需要将这些因素有机结合。 Temperature（温度参数） AI模型中的一个重要参数，用于控制输出的随机性和创造性。取值范围为0-1，较低的值（接近0）会使输出更加确定和保守，较高的值（接近1）会使输出更加多样和创造性。在教育应用中，可以根据不同场景调整temperature，例如生成标准答案时使用较低的值，生成创意写作提示时使用较高的值。 Formative Assessment（形成性评估）形成性评估是一种持续性的评估方式，注重在学习过程中收集反馈并及时调整教学策略。与传统的总结性评估（如期末考试）相比，形成性评估更强调过程和改进。在语言学习工具中，这可能表现为实时的学习反馈、进度追踪和个性化建议。 API（应用程序编程接口） API是不同软件系统间通信的接口标准。在AI开发中，通过调用API，开发者可以方便地使用各种AI模型的功能，而不需要了解其内部实现细节。比如通过GPT的API，教育工具可以实现自动批改、个性化辅导等功能。自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）自然语言处理是AI的一个重要分支，专门研究计算机理解和处理人类语言的方法。在语言学习工具中，NLP可以用于自动分析句子结构、识别语法错误、生成例句等功能。这使得学习工具能够提供更智能和个性化的语言学习体验。 Token 在AI语言模型中，token是文本被切分的最小单位，可能是单词、部分单词或标点符号。了解token概念对于开发者很重要，因为它影响API调用的成本和效率。例如，在设计对话系统时，需要考虑token数量的限制，合理规划内容长度。

57分钟

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3个月前

[EP18]张扬|教育极客手把手教你如何做好独立开发，完成梦想中的教育科技产品

Hello 大家好！本期播客邀请了教育科技领域的独立开发者张扬，带你深入了解他如何运用AI和知识图谱重新定义学习体验。张扬不仅是一位教育极客，还是一位在教育科技和AI领域拥有丰富开发经验的实践者。张扬分享了他从传统IT转型为教育科技开发者的旅程，从最早的备课工具到数学和生物学知识图谱的开发，他一直致力于通过AI和独特的教学工具来提升学习效果。他的项目让学生能够通过互动式知识地图掌握学习内容，不再局限于传统的“刷题”，而是进入高效的“心流”状态。在这期节目中，张扬深入讲解了他的开发方法论——从需求驱动的“蓝图”设计，到如何逐步实现每个功能模块，帮助小白开发者也能顺利入门。他特别强调，独立开发的核心在于找到真实的用户痛点，将生活中的灵感转化为具体的产品功能，并通过AI和知识图谱技术实现跨学科的个性化学习。他还分享了跨学科融合在未来教育中的巨大潜力，探讨如何通过智能化学习系统为学生提供千人千面的知识体验。张扬的分享不仅对技术爱好者有启发，对教育者也大有裨益。他讲述了如何通过不断的迭代、用户反馈和独立开发实现创新，同时探讨了“行动差”与“信息差”在独立开发中的关键作用。为什么要听这一期： * 了解独立开发者的思维方式：张扬从构思、设计到产品推广的全流程，揭示独立开发者如何通过AI和创新实现教育变革。 * 探索知识图谱在教育中的应用：张扬用生动的例子解释知识图谱如何帮助学生系统化学习，进入深度理解的“心流”状态。 * 实用的开发方法论：从需求驱动的开发逻辑到技术的具体实现，他为小白开发者提供了宝贵的指导，如何以最小成本实现最大效果。 * 跨学科融合的未来：理解AI在未来教育中的应用潜力，如何将语文、历史、数学等学科内容结合，让学习内容更具关联性和启发性。 * 激发教育创新的灵感：张扬对教育科技的深入思考和探索，将带你洞见如何通过技术手段优化学习过程，真正实现“因材施教”。本期播客充满了对教育和技术创新的深度见解，从独立开发者的实践经验到AI在教育中的广泛应用，如果你对教育科技和独立开发有兴趣，这期节目将为你带来全新的视角和灵感！张扬打造的关于数学的知识图谱github链接内容大纲 1. 开场及引入 * 主持人一一子介绍独立开发者的独特性：像“全能艺人公司”，从需求发现到开发和推广全程自主完成。揭示独立开发者在教育科技领域的价值和挑战。 * 嘉宾张扬背景介绍：从IT转型为教育科技领域的独立开发者，分享其在AI和教育交汇中的开发经验。 2. 独立开发之路：从IT到教育科技 * 跨界动机：张扬讲述如何从IT领域转型到教育科技，背后的动力源于对教育痛点的深刻理解，以及对技术如何赋能教育的独到见解。 * 独立开发的优势：为什么选择独立开发而非团队合作。张扬提到技术进步大幅提升了个人开发效率，使独立开发成为可能。 3. 项目演变：从备课工具到知识图谱 * 开发历程：从备课工具到数学知识图谱，再到生物学知识图谱，张扬一步步将开发领域细化，专注于满足具体的学习需求。 * 知识图谱的智能学习体验：如何通过互动式学习地图帮助学生理解复杂知识体系，实现高效学习，而不仅仅依赖“刷题”。 4. 独立开发的方法论：从需求到产品的逻辑 * 需求驱动的开发理念：强调找到真实需求是产品成功的关键。张扬建议，独立开发者应从个人切身体会的痛点出发，将其转化为明确的产品需求，而非盲目追随市场热点。 * 从“建筑师”的角度进行产品设计：像建房子一样，先找好“地基”和“蓝图”，再进行功能实现。张扬指出，前期规划（如功能列表和用户故事）比编写代码更重要。 * 合理利用AI提高效率：张扬分享如何将AI用于开发中的细节任务，如代码自动生成和测试优化，但在项目的初期规划和架构设计阶段仍需开发者自身的深度思考。 5. 小白的入门指南：逐步掌握独立开发的关键技能 * 以终为始：从最终想要解决的问题出发，列出所有想实现的功能，用思维导图梳理需求。区分核心功能和可选功能，避免一开始追求过多复杂性。 * 学习基础技能，而非钻研细枝末节：对数据库、API等技术术语有基本了解即可，技术的具体实现可以交给AI工具处理。张扬建议从“竞品分析”开始，通过学习现有工具找到自己的差异化特点。 * 迭代与反馈：产品开发过程中，持续将初步的功能和设计与用户需求对比，做出调整。保持灵活性，有助于更快地达到符合预期的效果。 6. 跨学科融合与个性化学习的未来 * 跨学科教学的可能性：AI技术不仅能帮助学生在某一学科深入学习，还能整合多学科知识。例如，将语文、历史、地理内容结合，通过知识图谱展示，让学生体验“千人千面”的个性化学习路径。 * 打破一刀切的教学模式：提供灵活的学习内容，满足不同学生的个性化需求，实现真正意义上的“因材施教”。 7. 行动差与信息差：突破独立开发的瓶颈 * 主动探索的价值：张扬指出，很多人认为行动成本高，是因为信息获取不足。独立开发者需要通过主动学习，缩小“信息差”，以降低行动门槛。 * 避免重复发明轮子：利用已有工具和开源资源，加快开发进度。例如，参考GitHub上已有的解决方案，而非从头开始开发每一个功能。 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------相关词介绍------------------------ 独立开发者独立开发者是指一个人或一小组人独立完成软件或产品开发的人员，从需求发现、设计到编程和推广都由自己完成。与大型团队不同，独立开发者的角色更为多样化，通常需要具备多种技能，如编程、产品设计、市场推广等。知识图谱知识图谱是一种数据结构，用来表示各种知识点及其相互关系。比如在数学中，可以用知识图谱来展示不同公式之间的推导关系，帮助学生直观理解和记忆。知识图谱常与AI结合，形成智能学习系统，让用户通过点击某个知识点获取详细解释和相关信息。需求驱动开发需求驱动开发是指以用户的实际需求为出发点进行产品设计和开发。它强调开发者要深入理解用户面临的问题，并将这些痛点转化为产品的功能和特性，而不是为了开发而开发。需求驱动的理念可以提高产品的实用性和市场价值。心流（Flow）心流是一种沉浸式的心理状态，人在全神贯注进行某项活动时会进入这种状态。对于学习来说，心流状态可以提升专注力和学习效率，让学生更轻松地吸收知识。软件工程软件工程涉及软件开发过程中的所有步骤，包括需求分析、设计、编码、测试和维护。张扬提到的软件工程方法注重前期的规划，比如功能需求、数据架构等，以确保项目的成功。 API（应用程序编程接口） API是一组定义了不同软件系统之间如何相互通信的规则。它让开发者可以轻松调用其他软件的功能，而不需要了解其内部实现原理。举例来说，某个天气应用可以通过API获取最新的天气数据。数据库数据库是用来存储、管理和检索数据的系统。在开发教育工具时，数据库可以用来存储学生的学习记录、知识点的关系等信息。常见的数据库类型包括关系数据库（如MySQL）和图数据库（如Neo4j），分别适用于不同的数据存储需求。开源开源是指将软件的源代码公开，允许其他人自由使用、修改和分发。开源项目通常由社区开发和维护，有利于技术的共享和快速创新。张扬提到的开源知识图谱项目就是一个例子。竞品分析竞品分析是指分析和评估市场上类似的产品，以找到自己的产品在功能或体验上的差异化优势。通过了解竞争对手的强项和弱点，开发者可以更好地设计自己的产品，提高竞争力。 PRD（产品需求文档） PRD是一份详细说明产品功能和需求的文档。它包括产品的目标、用户需求、功能列表等信息，用于指导开发过程。PRD在独立开发中尤为重要，因为它帮助开发者明确项目的方向和范围。 GitHub GitHub是一个广泛使用的代码托管平台，开发者可以在上面发布和分享代码，参与开源项目。它还提供项目的版本控制功能，方便团队或个人在开发过程中进行协作。黑箱思维黑箱思维是指在使用工具或技术时，不需要了解其内部细节，只需知道如何使用就足够。例如，使用计算机时，我们不需要知道计算机的具体工作原理，只要知道如何操作即可。这种思维可以帮助开发者快速上手工具。穷举功能（Feature Enumeration）穷举功能是指在开发项目初期列出所有可能的功能点。通过这种方式，开发者可以全面了解项目的需求，并根据优先级进行筛选和迭代。张扬建议在开发的初期进行这种“头脑风暴”式的功能列举，有助于明确项目的核心需求。迭代开发迭代开发是一种软件开发方法，强调不断进行小步改进，逐步完善产品。每次迭代会在前一次的基础上增加或调整功能，以应对不断变化的用户需求和反馈。这种方法适合独立开发者灵活调整开发方向。心智模型（Mental Model）心智模型是人们对现实世界的理解方式或思维框架。对于开发者来说，心智模型可以帮助他们更好地理解用户需求，并将这些需求转化为具体的产品功能。张扬提到心智模型时，是在强调开发者需要从用户的角度思考问题。 MVP（最小可行产品） MVP指的是一种包含最基本功能的产品版本，用于测试市场反应。它可以帮助开发者快速验证产品的核心假设，减少开发成本和风险。对于独立开发者来说，先推出MVP可以获得早期用户反馈，再进行后续的功能扩展。数据逻辑数据逻辑指的是数据在系统中的组织方式和处理流程。它包括数据的输入、存储、处理和输出方式。张扬提到，数据逻辑是软件开发中的核心之一，直接影响系统的性能和用户体验。技术栈（Tech Stack）技术栈是指开发某个软件项目时使用的所有技术和工具的组合，包括编程语言、数据库、前端和后端框架等。选择合适的技术栈可以提高开发效率，降低维护成本。

49分钟

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5个月前

[EP17]Nathan|10个月10门AI的Udemy讲师，聊聊如何培养AI素养

Hello 大家好！本期是我和Udemy资深AI讲师Nathan的一场关于AI素养与在线教育的深度对话。 Nathan是一位经验丰富的Udemy讲师，他在平台上开设了多门生成式AI和ChatGPT相关课程，并通过实践验证了“学习—应用—教授”三步曲的学习方法。他不仅致力于教会学生如何使用AI工具，更希望引导他们理解AI背后的原理，进而将其应用于生活和工作中。在节目中，Nathan分享了他如何通过不断的试错和探索，开发出适合不同学员的课程内容。从最初在CC Talk的尝试到成为Udemy平台上备受好评的讲师，Nathan的教育旅程充满了挑战和突破。他特别强调了费曼学习法、迁移能力，以及学生在不确定性中如何循序渐进地学习AI素养。Nathan还揭示了他对在线教育商业化的看法，以及如何在学生反馈的基础上持续迭代和优化课程。这一期的播客充满了对教育创新的深入思考，从在线教育的挑战与机会到AI素养的培养与应用。如果你对AI在教育领域的应用、在线课程的开发经验，或者教育者如何引导学生迈向不确定的未来感兴趣，这一期一定会为你带来新的视角和启发。为什么要听这一期： * 深入理解AI素养： Nathan从多个角度解读AI素养的重要性，探讨如何让学生掌握AI工具的原理并能灵活应用。 * 在线教育的真实经验：听Nathan分享他在Udemy平台开发课程的经历，如何通过学生反馈不断调整课程内容以适应不同的学习需求。 * 教育中的创新思维：从费曼学习法到迁移能力，了解如何通过有效的方法提高学生的学习效率和应用能力。 * 对在线教育商业化的见解： Nathan对于课程设计和商业化的独特看法，以及如何平衡教育价值和经济收益。 * 启发教师和学习者：听取Nathan关于AI素养和课程设计的深度分享，让你获得更多关于如何引导学生学习和成长的灵感。这一期播客带你探索如何在AI时代通过教育创新培养未来人才，Nathan的故事和经验将为你提供深刻的见解与启发，让你在不断变化的教育领域中找到自己的方向。

55分钟

99+

6个月前

[EP16] 吴科锦 | 从大学生创业到10万用户：AI助教背后的思维链魔法

Hello 大家好！今天我邀请到了AskSia产品负责人吴科锦，来分享他们团队在AI教育领域的创业历程与产品创新。吴科锦作为大学毕业即投身AI教育创业的年轻创业者，他的经历充满了勇气与深思。他选择放弃留学，全心投入到AI助教产品的开发中，为学生们带来了全新的自主学习体验。 AskSia是一款面向全球学生的AI助教工具，特别针对留学生和大学生用户，帮助他们在学习中更好地掌握知识。吴科锦与他的团队通过创新的“思维链”技术（Chain of Thought），帮助学生将复杂的问题分解成多个易于理解的小步骤，大大提升了学习效率与用户体验。他们重视用户反馈，不断优化产品设计，让学习过程更贴合学生的需求。本期播客不仅揭示了AskSia产品背后的故事，还深入探讨了AI如何在教育领域实现个性化学习、提升学习效果，以及AI助教如何与人类教师协作，推动教育的未来发展。如果你对教育技术、大模型应用、或者创业心路感兴趣，这一期绝对不容错过！为什么要听这一期： * 了解创业者的真实故事：听吴科锦分享他从大学毕业到全心投入AI教育创业的历程与思考。 * 洞悉AI教育的前沿产品：了解AskSia如何通过技术创新，解决学习中的痛点，为学生提供更加个性化的学习体验。 * 激发对教育未来的思考：AI技术如何改变传统教育模式？人类教师和AI助教之间如何协作？这一期带你一同探索教育改革的前沿。 * 真实且实用的经验分享：吴科锦与团队的市场推广策略、用户调研方法，以及面对挑战时的选择，都能为教育创业者和AI从业者提供宝贵的参考。准备好深度思考与灵感碰撞吧，这一期播客将带你领略AI如何为教育注入全新活力，激励你在AI时代的学习与成长旅程中不断前行。内容大纲：产品背景与团队的创业故事 * AskSia AI学习产品的开发背景与初衷。 * 吴科锦的创业心路历程：大学毕业即投身AI教育创业的决定。 * AI 教育工具在当代的作用和使命。大模型技术的爆发与教育改革 * 生成式AI技术的应用如何推动教育创新。 * AI助教产品如何帮助学生突破传统学习障碍，提供个性化学习路径。产品定位与核心设计理念 * AskSia的产品定位：从学习辅助工具到学习的全方位助力。 * 核心设计理念：如何通过“思维链”COT技术帮助学生更好地理解复杂知识点。 * “用户需求驱动”是产品迭代的关键，通过用户调研反馈不断改进。从交互设计到用户体验 * 交互设计的创新：思维链与用户体验的结合，如何使用户在处理复杂问题时更高效、更有条理。 * 核心模块与功能：如何通过“提示词工程”转化为用户友好的界面，帮助学生自我调节学习节奏。 * 产品的四大核心功能：作业解题、知识点拆解、个性化学习路径、及时反馈。 AI辅助学习的优势与挑战 * AI助教的最大优势：帮助学生根据个人需求定制学习路径，提升学习效率。 * 产品设计的挑战：如何平衡学习辅助与自主学习，避免学生过度依赖AI。 * AI助教如何通过正面反馈激励学生持续学习，保持动力。面向未来的个性化教育解决方案 * 未来愿景：通过知识树、跨学科关联，实现大规模个性化教育。 * AI与人类教师的协作：AI提供工具与资源，教师提供引导与支持，共同实现因材施教。 * AI助教对教学角色的重塑：教师从单纯的内容提供者转变为教学设计师。目标用户群体分析与产品落地 * 目标用户群体：留学生、大学生为主，未来将逐步扩展到更广泛的用户群体。 * 用户反馈如何驱动产品改进，尤其是通过社媒收集用户反馈。 * 市场策略与增长路径：从广告投放到依赖社交媒体的自然增长，分享团队在增长过程中的经验与教训。 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------相关词介绍------------------------ AI助教（AI Tutor） AI助教是一种利用人工智能技术设计的教育辅助系统，旨在模拟人类教师的部分功能。它能够根据学生的学习进度、强项和弱点提供个性化的学习内容和反馈。AI助教可以24/7全天候为学生提供支持，回答问题，解释概念，甚至评估学生的作业。在大规模教育中，AI助教可以帮助缓解教师资源不足的问题，同时为每个学生提供更多的个性化关注。然而，AI助教也面临着理解复杂语境、提供情感支持等方面的挑战。思维链（Chain of Thought, COT）思维链是一种先进的AI推理技术，旨在提高AI系统解决复杂问题的能力。这种方法通过模拟人类的逐步思考过程，将复杂问题分解为一系列小步骤。每个步骤都包含中间推理过程，使AI能够"解释"它是如何得出结论的。在教育中，思维链方法可以帮助AI助教提供更详细、更有逻辑的解答，使学生不仅知道答案，还能理解得出答案的过程。这对于培养学生的批判性思维和问题解决能力特别有价值。 Fine-tuning（微调） Fine-tuning是一种机器学习技术，用于调整预训练模型以适应特定任务或领域。在AI教育中，fine-tuning扮演着关键角色，使得通用的大语言模型能够更好地适应教育场景。这个过程通常包括以下几个步骤： * 选择基础模型：从已经在大规模数据上预训练的模型开始，如GPT或BERT。 * 准备特定领域数据：收集与教育任务相关的数据，如学科特定的问答对、教学对话或习题解析。 * 调整模型参数：使用准备好的教育数据对模型进行进一步训练，调整模型的权重以更好地适应教育任务。 * 评估和迭代：测试微调后的模型在特定教育任务上的表现，并根据需要进行进一步调整。 Fine-tuning在AI教育中的应用广泛而深远： * 学科专精：可以为不同学科（如数学、物理、历史）创建专门的AI助教，它们能够理解和回答特定学科的专业问题。 * 教学风格适配：通过fine-tuning，AI可以模仿特定的教学风格或方法论，如苏格拉底式问答或费曼技巧。 * 语言和文化适应：对于跨文化教育平台，fine-tuning可以帮助AI理解和使用特定文化背景下的教育术语和表达方式。 * 个性化学习：通过对个别学生或小群体的学习数据进行微调，AI可以提供更加个性化的学习体验。 Fine-tuning的优势在于它能够在保留预训练模型广泛知识的同时，使模型在特定教育任务上表现出色。然而，这个过程也面临着一些挑战，如如何平衡通用知识和专业知识，以及如何避免过拟合等。在快速发展的AI教育领域，fine-tuning技术的应用正在不断推动个性化学习和智能教学的边界，为创建更有效、更适应性强的教育AI工具提供了重要支持。提示词工程（Prompt Engineering）提示词工程是AI应用开发中的一项关键技能，涉及设计、优化和调整输入到AI模型的提示（prompts）。一个好的提示可以引导AI生成更准确、更相关、更有用的输出。在教育领域，提示词工程可以帮助开发者创建更有效的AI教学工具，例如能够生成针对特定学习目标的问题，或者能够以特定的教学风格解释概念。提示词工程师需要深入理解both AI模型的能力和教育学的原理，以创造出最佳的学习体验。建构主义学习理论建构主义学习理论是一种教育哲学，强调学习是一个主动的、情境化的过程，学习者基于自己的经验和先前知识构建新的理解。这种理论认为，知识不是简单地从教师传递到学生，而是由学生通过探索、实验和反思来构建的。在AI教育中，建构主义理论可以指导开发更互动、更探索性的学习环境。例如，AI系统可以根据学生的背景知识和兴趣定制学习材料，鼓励学生提问和探索，而不是被动地接受信息。脚手架（Scaffolding）脚手架是一种教学策略，源于心理学家维果茨基的近端发展区理论。它指的是教育者提供的临时支持，帮助学习者完成他们目前独立无法完成的任务。随着学习者能力的提高，这些支持逐渐减少。在AI教育中，脚手架可以通过智能系统动态调整难度、提供及时反馈和提示来实现。例如，一个AI助教可能首先提供详细的问题解决步骤，然后随着学生熟练度的提高，逐渐减少指导，鼓励学生独立思考。混合式教学混合式教学是结合传统面对面教学和在线学习的教育方法。在AI教育的背景下，混合式教学进一步扩展为人类教师和AI助教的协作模式。这种方法利用了AI的优势（如个性化学习路径、即时反馈、大规模数据分析）和人类教师的优势（如情感支持、复杂问题的解读、创造性思维的培养）。例如，AI可以处理日常的作业批改和基础问题解答，而人类教师则可以集中精力于更高层次的教学活动，如课程设计、复杂概念讲解和学生辅导。用户生成内容（User Generated Content, UGC）用户生成内容指的是由产品或服务的最终用户（而非产品所有者）创建的任何形式的内容。在AI教育平台中，UGC可能包括学生的问题、答案、学习笔记、学习心得等。UGC不仅可以丰富学习资源，还可以为产品开发提供宝贵的反馈。通过分析UGC，开发者可以了解用户的真实需求和痛点，从而改进产品。此外，优质的UGC还可以成为平台的宣传材料，吸引新用户。然而，管理UGC也面临着质量控制和版权等挑战。 AI出海 AI出海是指中国的AI公司或产品进入国际市场的战略。这个趋势反映了中国AI技术的快速发展和全球化野心。对于教育AI产品来说，出海面临着多方面的挑战，包括语言和文化适应、不同教育系统的需求差异、数据隐私法规的遵守等。成功的AI教育产品出海策略往往需要深入了解目标市场的教育体系和学习文化，并根据当地需求进行产品本地化。同时，国际化也为这些产品提供了更大的市场和更多样化的用户反馈，有助于产品的进一步优化和创新。 Copilot（副驾驶）模式 Copilot模式是一种人机协作的范式，强调AI作为人类的辅助工具，而非完全替代。在教育领域，Copilot模式意味着AI不是取代教师或学生，而是增强他们的能力。例如，在写作课程中，AI可以作为学生的"写作伙伴"，提供词语建议、语法纠正，甚至是创意灵感，但最终的创作决策仍由学生做出。对于教师，AI可以协助备课、批改作业，使教师能够将更多精力放在个性化教学和情感交流上。Copilot模式强调了人类判断和创造力的重要性，同时利用AI来提高效率和扩展能力。知识图谱知识图谱是一种结构化的知识表示方式，用图形化的方式展示概念之间的关系。在AI教育中，知识图谱可以用来表示学科知识体系，帮助AI系统理解知识点之间的联系，从而提供更智能的学习建议。例如，一个数学知识图谱可以展示不同数学概念之间的依赖关系，AI系统可以基于此为学生规划最优的学习路径。知识图谱还可以帮助学生直观地理解知识体系，发现知识盲点，促进跨学科学习。在更高级的应用中，AI可以通过分析学生的学习行为，动态更新和个性化知识图谱，为每个学生创建独特的知识网络。

56分钟

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6个月前

[EP15]高寒|告别繁琐备课，AI如何重塑教师的PPT制作和使用体验

各位听众朋友们, 还记得那些深夜工作或者备课,为一份PPT绞尽脑汁的日子吗? 作为教师,我们都曾面临过这样的挑战: 花费数小时调整排版,却总觉得不够美观;绞尽脑汁选择配色方案,生怕出现"审美灾难";努力构思内容,却担心无法完全覆盖教学要点;小心翼翼地添加动画,希望能提高学生兴趣又不失专业性。更重要的是,我们还需要确保每一页都符合教学标准,同时照顾到不同学习水平学生的需求。这一切,往往让一份看似简单的PPT变成了一项耗时耗力的巨大工程。但是,教育科技的发展正在改变这一切。今天,我们很荣幸邀请到教育科技专家高寒,为我们深入探讨他们的最新产品——蚂蚁AI学习,以及AI技术如何彻底改变教师制作和使用PPT的方式。在这一集中,我们将重点讨论以下四个方面: * AI驱动的智能课件:从传统PPT到互动式教学工具的进化 * 效率与个性化的平衡:AI如何在标准化和定制化之间寻找最佳点 * 教师角色的转变:从PPT制作者到教学设计师的蜕变 * 未来课堂展望:智能课件如何融入更广泛的AI辅助教学生态系统无论您是一线教师,还是对教育创新感兴趣的听众,这一集都将为您开启一扇通往未来课堂的窗口。加入我们,一起探索AI如何将教师从繁琐的PPT制作中解放出来,让我们能够更专注于教学设计和学生互动。现在收听,了解您的下一堂课可能会如何因为AI的加入而变得更加生动有趣! 内容大纲: 蚂蚁AI学习产品背景与诞生 * 教育科技行业的十年演变 * 大模型技术爆发与教育改革的交汇点 * 教育改革正处于"爆发的临界点" 产品定位与设计理念 * 从"终端到终端"的全流程解决方案 * 教师备课痛点分析 * 产品设计的取舍核心功能与技术实现 * 四大核心模块: 词汇、语法、阅读理解、考试备考 * 符合课程标准的互动性课件生成 * 将"提示词工程"转化为用户友好的界面交互 AI辅助教学的优势与挑战 * 提高备课效率,释放教师创造力 * 实现课堂游戏化和个性化教学 * AI可能带来教育行业的"弯道超车" 目标用户群体分析 * "六边形战士"vs 普通教师 * 新手教师的赋能工具 * 产品设计聚焦于"最需要帮助的教师群体" AI对教师角色的重塑 * 从内容制作者到教学设计师 * 教学经验传递的新模式 * 未来教师可能需要分享"教学思维"而非简单的课件大规模个性化教学的可能性 * AI辅助一对多教学 * 名师资源的规模化应用 * 如何实现大规模的因材施教? 人工智能在教育中的局限性 * 情感交互的不可替代性 * 青少年教育vs成人学习的差异 * 即使在AI时代,人与人之间的连接仍是教育的核心 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊

59分钟

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6个月前

[EP14]文静|从东京数字游民到AI教育创新者，重塑高中生经济学习体验

大家好，欢迎来到教育AI智造者播客。今天，我有幸邀请到了一位非常特别的嘉宾，文静老师。她不仅是一位经济学教育者，更是一位在东京生活的数字游民，正在用AI技术改变我们对经济学教育的认知。文静老师的经历让我想到除了教育与AI科技融合的无限可能之外，我们的个人发展选择是否可以更加多元化和更具有影响力。留学归来后，她的职业生涯跨越了传统教育机构、大型科技公司，现在更是在开发AI辅助的经济学教学工具。在这期节目中，我将和文静老师一起探讨以下几个引人入胜的话题： * 数字游民教师的日常：如何在东京这座国际化都市中平衡教学与生活？ * AI如何改变经济学教育：从传统课堂到个性化学习体验的转变 * 社交媒体赋能教育：小红书如何成为连接老师与学生的新平台 * "经济学刷题神器"背后的故事：AI如何提高学习效率和兴趣 * 教育资源不平等与AI：技术是否能够成为缩小教育差距的新途径？ * 女性教育者在AI时代的机遇与挑战：如何在快速变化的环境中找到平衡点在这个AI快速发展的时代，教育者如何适应并引领变革？我们又该如何培养下一代具备批判性思维和创新能力的人才？无论您是教育工作者、科技从业者，还是对未来教育感兴趣的任何人，相信这期节目都能给您带来新的思考。文静老师的小红书传送门大纲: 开场与嘉宾介绍 * 文静老师的多重身份：经济学教育者、数字游民、AI教育创新者 * 2024年AI在教育领域的应用：从科幻概念到日常工具数字游民教师的蝴蝶效应 * 在东京的数字游民生活如何影响教学视角 * 跨界经验（教育机构、阿里巴巴）如何促进创新思维 AI驱动的经济学教育革新 * AI如何提高教学效率和学生学习体验 * 教师角色在AI时代的转变：从知识传授者到学习引导者 * 开发"经济学刷题神器GPT"的历程社交媒体赋能的教育新模式 * 利用小红书平台开展经济学教学 * 将复杂经济概念转化为吸引人的短视频内容的技巧 * 构建在线学习社区：经济学人共读俱乐部的实践教育的本质与AI的角色 * 如何利用AI弥补国际学校教育资源的不足 * AI作为教育均衡器：从北上广到三四线城市的应用教育行业的商业模式变革 * 教师IP巨头的出现？ * AI教育产品的盈利模式创新 * 口碑传播：教育产品的终极"流量密码" 女性教育者在AI时代的发展 * 平衡事业发展与个人生活 * 利用女性特质在教育行业的优势 * 对其他女性教育创业者的建议未来教育趋势与教师发展建议 * 持续学习和自我提升的重要性 * 教育行业的数字化转型前景 * 教师如何适应并引领教育变革 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊

72分钟

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7个月前

[EP13]Rebecca|AI遇上创业课：复盘硅谷高中生夏令营的创新实验

在这个AI技术日新月异的时代，如何培养下一代的创新者和企业家，是我一直在思考的问题。最近，我和我的好朋友Rebecca在硅谷共同举办了一个面向高中生的AI+创业夏令营。今天，我们想借这个播客平台，与大家分享这次独特的教育实验，进行一次深度的复盘和反思。很高兴能邀请到Rebecca作为本期节目的特邀嘉宾。Rebecca不仅是这次夏令营的联合创办人，她在硅谷还有着丰富的医疗创业经验，同时在斯坦福大学管理着创业者和天使投资人的校友会。她的商业洞察力为这次AI+Entrepreneurship Summer Camp带来了宝贵的视角。在接下来的对话中，我和Rebecca将一起探讨以下几个关键问题： * 我们是如何在短短几天内，引导高中生完成从AI概念学习到实际产品开发的全过程？ * 作为一个技术背景的教育者和一个商业背景的导师，我们如何通过跨领域合作来激发学生的创新潜能？ * 在保持小班教学优势的同时，我们如何考虑这种教育模式的可扩展性？ * 面对快速发展的AI技术，我们应该如何调整教育目标和方法以确保其相关性和前瞻性？我们会分享学生们令人欣喜的反馈，讨论他们从最初对编程的犹豫到后来全身心投入的转变过程。同时，我们也会坦诚地探讨在课程实施过程中遇到的挑战，以及我们对未来改进的思考。这次对话旨在为教育工作者、科技创业者，以及所有关心未来教育发展的听众提供一些新的思路和启发。通过分享我们的经验，我们希望能为培养下一代创新者和领导者贡献一份力量。这次伊伊子在旅行，所以简单剪辑，之后再附上关键词解析和大纲啦~望理解！课程大纲练习题范例 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊

75分钟

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7个月前

[EP12] 千惠|跨国公司培训师亲自解析，国际企业2B AI培训工具的选择与应用

在教育AI制造者播客的前几期节目中，我邀请了众多教育工作者和科技教育创业公司的创始人，他们分享了在To C端教育AI产品实践中的宝贵经验。今天希望能为大家带来一个全新的视角。我有幸邀请到了来自四大会计事务所的千惠，她是一位在大型企业中工作的资深内部培训设计师。与我们之前的嘉宾不同，千惠主要负责企业内部和企业之间的教育培训，专注于To B端的需求。这为我们提供了一个绝佳的机会，让我们能够比较To C端和To B端在教育和AI产品应用上的异同。千惠拥有教育科学技术的学术背景，在四大会计事务所工作近五年，经历了多个不同的业务组合。她的职业经历是企业学习与发展领域的一个缩影，从需求分析到课程设计，再到如今的AI辅助培训，始终站在企业培训创新的前沿。 * 在本期节目中，我们将深入探讨以下话题： * To B vs To C：企业内部培训与面向个人用户的教育产品的区别 * 大型企业的AI应用实践：从传统课堂到AI辅助学习平台的演变 * AI在企业培训中的多元应用：内容生成、评估题目、视频制作等 * 培训设计师的工作流程：如何在企业环境中平衡人工智慧与人类专业知识 * 跨国企业的培训挑战：文化差异、语言障碍及其解决之道 * To B AI产品的机遇与挑战：从培训设计师视角看AI工具的选择与应用千惠对AI在企业培训中的应用既有深入的实践经验，又有独到的理论思考。她强调AI工具目前主要用于辅助性工作，核心决策仍然依赖人类专业人士，这一观点深刻揭示了AI时代企业培训工作者需要具备的新能力。无论您是对企业培训感兴趣的HR专业人士，还是寻求AI教育创新的科技从业者，或是想了解To B端AI应用的教育工作者，这期节目都将为您带来独特的洞察和实用的建议。我们将探讨如何利用AI技术提升企业培训效果，如何在保持专业性的同时提高培训效率，以及如何在跨国企业中应对文化差异带来的培训挑战。内容大纲：开场和嘉宾介绍企业内部培训设计师的工作 * 内部员工培训vs客户/合作伙伴培训的区别 * 不同业务线的培训需求差异 * 从新员工入职到合伙人的全面培训体系企业内部课程设计流程和方法 * 需求调研和信息收集 * 确定performance goals和教学目标 * 与专业人士合作开发课程内容 * 设计评估方式企业培训文化的差异 * 国内外企业培训方式的不同 * 培训质量vs数量的平衡 * 社会发展阶段对培训方式的影响 AI在类似四大这样的国际企业培训中的应用 * 内部GPT工具辅助知识获取 * AI生成评估题目 * AI生成talking head视频 * AI辅助图像生成 AI工具使用的实际情况 * 日常工作中AI工具使用时间有限 * AI主要用于辅助性工作,核心决策仍依赖人 AI辅助课程开发的新尝试 * AI辅助生成学习目标和课程内容 * 基于AI的角色扮演练习 AI工作流和智能体的潜力 * 多个AI模型协作完成复杂任务的可能性 * 人机协作的未来发展方向大型跨国企业选购AI产品的考虑因素 * 满足多方需求:使用者、购买者、最终受益者 * 关注重点:内容生产效率、个性化辅导、个性化学习 * 公司规模、市场口碑等因素的影响 To B AI产品开发建议 * 理解目标企业的业务逻辑和需求 * 平衡技术创新与实际应用 * 考虑不同行业对AI的需求差异 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------拓展阅读------------------------ Instructional Designer (课程设计师) Instructional Designer在企业培训中扮演着关键角色，负责分析学习需求、设计课程结构、开发培训材料，并评估学习效果。在AI时代，课程设计师需要整合传统教学方法与新兴技术，创造既符合企业需求又能充分利用AI优势的学习体验。 To B AI培训产品 To B AI培训产品是专门为企业设计的、融合AI技术的学习解决方案。这类产品可能包括智能内容生成系统、个性化学习平台、AI驱动的评估工具等。选择合适的To B AI培训产品需要考虑企业的具体需求、现有技术基础设施、以及员工的AI接受度等因素。 AI-assisted Course Development (AI辅助课程开发) AI辅助课程开发利用人工智能技术来支持课程设计的各个环节，包括生成学习目标、创建课程大纲、产生教学内容等。这种方法可以显著提高课程开发的效率，但同时也需要人类专家的指导和审核，以确保内容的准确性和相关性。 Personalized Coaching (个性化辅导) 在企业培训中，个性化辅导借助AI技术为每个学习者提供量身定制的指导和反馈。AI系统可以分析学习者的表现数据，识别个人优势和不足，并提供针对性的学习建议。这种方法可以提高培训效果，同时降低高成本的一对一人工辅导的需求。 AI Literacy in Corporate Training (企业培训中的AI素养) 企业培训中的AI素养指员工理解、使用和评估AI技术的能力。它包括认识AI的基本原理、选择合适的AI工具、理解AI在决策中的作用等。提高员工的AI素养对于企业有效利用AI技术、提升整体竞争力至关重要。 Human-AI Collaboration in Learning Design (学习设计中的人机协同) 学习设计中的人机协同强调人类设计师与AI系统的互补优势。例如，AI可以快速生成大量内容选项，而人类设计师则负责选择最合适的内容，确保其符合企业文化和学习目标。这种协作模式可以提高设计效率，同时保证培训质量。 Role-based AI Simulation (基于角色的AI模拟) 基于角色的AI模拟是一种先进的培训方法，利用AI创建逼真的交互场景。学习者可以在安全的环境中练习复杂的职场技能，如客户沟通或团队管理。AI可以根据学习者的反应实时调整情景，提供个性化的学习体验。 Trust Equation in AI-Enhanced Training (AI增强培训中的信任公式) 信任公式在AI增强培训中被用来评估和构建对AI工具的信任。它考虑了AI系统的可靠性(Reliability)、透明度(Transparency)、公平性(Fairness)和安全性(Security)等因素。理解并应用这个公式可以帮助企业更好地选择和实施AI培训工具。

75分钟

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8个月前

[EP11]曹芳|从线下学院到AI平台，国际中文教育的连续创业者如何驾驭AIGC浪潮？

今天我请到的嘉宾是国际中文教育领域的连续创业者曹芳。曹芳老师在国际中文教育已经深耕了10多年，从线下汉语学院到在线教学平台，再到现在的AI教育应用，她始终站在教育创新的前沿。曹芳老师曾在韩国开发在线中文教学平台，并在首尔大学攻读教育技术专业，这段经历为她之后的AI教育探索奠定了坚实基础。现在，曹老师正致力于将AIGC技术应用到国际中文教育中，开创性地探索AI如何赋能语言教学和文化传播。在本期节目中，我们将深入探讨以下话题： * AI如何革新国际中文教育：从传统课堂到智能学习平台 * AIGC在语言教学中的应用：创新教学内容生成和个性化学习 * 教师AI素养培训：如何让语言教师驾驭新技术 * 跨文化交流新模式：AI辅助下的"真实中国"文化传播 * 教育创业的挑战与机遇：从线下到线上，再到AI时代的转型之路曹芳老师对AI在教育中的应用既有深刻的理论思考，又有丰富的实践经验。她提出的"AI不会替代人，但会用AI的人会替代不用或者不会擅长AI的人"这一观点，深刻揭示了AI时代教育工作者需要具备的新能力。无论您是对国际教育感兴趣的语言教师，还是寻求AI教育创新的科技从业者，这期节目都将为您带来独特的洞察和实用的建议。我们将探讨如何利用AI技术提升语言教学效果，如何培养教师的AI素养，以及如何在保持文化真实性的同时利用新技术促进跨文化理解。大家如果想联系曹芳老师，可以加微信(palmchinese), 并注明来自伊伊子的播客，就Ok啦~ Timestamps: 00:01:24 开场与嘉宾介绍 * 曹芳的多重身份:学者、创业者、老师 * 从线下教学到线上平台的转变历程 * 韧性与创新:不断探索新领域的动力 00:06:45 AI在国际中文教育中的应用 * AI辅助教学从中国走向海外的经验 * 中文世界AI辅助教学的特点 * "不懂拒绝"的积极态度如何推动事业发展 00:15:04 教育科技的演变与AI的融入 * 从PPT制作到AIGC应用的技术进化 * 老师对AI工具的认知与态度调查结果 * 信息茧房现象:为什么有些老师对AI工具一无所知？ 00:22:29 AI素养培训的实践与挑战 * 大学生对AI课程的热情反应 * 项目制学习在AI教育中的应用 * AI"幻觉"的创造性应用:从缺陷到优势的转变 00:28:25 AI对教育评估的影响 * 传统评估方式(如论文写作)的局限性 * AI时代下新的评估标准探讨 * 人机协同:重新定义学习和评估的过程 00:35:12 高校合作与课程开发 * 与高校合作开发AI课程的经验 * 课程设计中的T-PACK模型应用 * 低端用户理论:如何针对高校需求开发产品 00:55:05 国际中文教育与文化传播 * 利用AIGC进行真实中国文化传播 * 跨文化交流中的AI应用 * 打破刻板印象:AI如何助力展示"真实中国" 01:02:40 AI教育平台的未来展望 * 开发综合AI教育平台的构想 * AI、区块链等技术在教育中的融合应用 * 从"有限游戏"到"无限游戏":AI教育的长远视角 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------拓展阅读------------------------ AIGC (AI-Generated Content) AIGC指由人工智能生成的内容，包括文本、图像、音频等。在教育领域，AIGC被用于创建教学材料、辅助写作和提供个性化学习体验。AIGC的优势在于快速生成大量内容，但也需要人工审核以确保质量和适用性。 T-PACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) T-PACK是一个教育框架，强调技术、教学法和内容知识的整合。它描述了有效进行技术融合教学所需的知识类型。在AI教育中，T-PACK框架帮助教育者平衡技术应用、教学方法和学科内容，以实现最佳学习效果。 AI素养 (AI Literacy) AI素养指个人理解、使用和评估AI技术的能力。在教育背景下，它包括认知AI的基本原理、选择合适的AI工具、设计AI辅助课程等能力。提高教师和学生的AI素养对于充分利用AI技术进行教学和学习至关重要。项目制学习 (Project-Based Learning) 项目制学习是一种教学方法，学生通过参与复杂、真实的项目来学习知识和技能。在AI教育中，项目制学习可能涉及使用AI工具完成实际任务，如创建数字内容或解决现实问题，从而培养学生的实践能力和创新思维。人机协同 (Human-AI Collaboration) 人机协同指人类与AI系统协作完成任务的过程。在教育中，这可能表现为教师利用AI辅助备课、评估学生作业，或学生使用AI工具辅助学习。人机协同强调发挥人类创造力和AI效率的优势，而非简单的技术替代。国际中文教育 (International Chinese Language Education) 国际中文教育指向非母语者教授中文的实践。它涉及语言教学、文化传播和跨文化交流等方面。随着中国在全球影响力的增加，国际中文教育日益重要，同时也面临如何利用新技术提高教学效果的挑战。自适应学习 (Adaptive Learning) 自适应学习是一种教育方法，利用技术（如AI）根据学习者的表现和需求动态调整学习内容和进度。在语言教育中，自适应学习系统可以根据学生的语言水平和学习风格提供个性化的学习路径。数字人文 (Digital Humanities) 数字人文是将数字技术应用于人文学科研究和教学的领域。在语言教育中，数字人文方法可能包括使用语料库分析、文本挖掘等技术来研究语言使用模式或文化现象，为教学提供新的视角和资源。大模型 (Large Language Models) 大模型指如GPT系列等基于深度学习的大规模语言模型。这些模型通过海量数据训练，能够理解和生成人类语言。在教育中，大模型被用于创建智能辅导系统、生成教学材料，以及提供语言练习机会。信息茧房 (Information Cocoon) 信息茧房描述了人们倾向于接触符合自己已有观点和兴趣的信息，而忽视其他观点的现象。在教育技术背景下，这个概念提醒我们注意技术使用可能带来的认知局限，强调保持开放思维和多元信息获取的重要性。

67分钟

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8个月前

[EP10]周弋涵|评估人类驾驭AI的能力，AI时代的"隐性知识"争夺战

大家好，没想到一眨眼就第十期了！今天我请到的嘉宾是教育科技领域的多面手周弋涵。周老师的经历横跨多个行业，包括留学咨询、教育科技和AI，在每个领域都取得了显著成就，有着深刻的思考。他是三士渡教育的创始人之一，这是一家年收入达8000万人民币的成功留学中介公司。现在，他正在开启一个新的创业项目，致力于评估人类驾驭AI的能力。这种从传统教育到AI前沿的跨界，让我很好奇他对教育未来的前瞻性思考。和周一涵老师聊天，可谓是酣畅淋漓，脑力和脑洞同时大开。我们的对话从佛学聊到维特根斯坦，从符号学聊到declarative programming，从显隐性知识聊到建模，从一人公司到去中心化生产。这次交流让我深刻感受到了跨学科、跨认知的知识魅力。在本期节目中，我们将深入探讨以下话题： * AI如何重塑教育landscape：从新型评估体系到人机协作 * AI教育产品设计的哲学：提示词工程和人类驾驭AI的能力培养 * 隐性知识vs显性知识：AI时代的知识管理与学习策略 * 自然语言对世界的建模：AI时代的核心认知能力 * 教育创业的挑战与机遇：从留学中介到AI评估的转型之路周老师想要做人类使用AI的能力评估，我看到了他扎根很深的知识与系统思考。同时，这也引发了一个深刻的问题：如果AI能做到这么多知识的整合，为什么我们还需要学习，投资自己作为一个信息整合的独立个体呢？我认为，这是每个人都需要思考的问题。无论您是对AI教育感兴趣的教育工作者，还是寻求创新的科技从业者，这期节目都将为您带来深刻的洞察和实用的建议。我们将探讨AI如何改变教育评估方式，如何培养适应AI时代的核心能力，以及如何在人机协作时代重新定义组织结构和知识管理。 Timestamps: 00:01:26 引言与嘉宾介绍 * 横跨多个行业，每个领域都有深刻思考 00:03:26 新AI项目介绍与创业动机 * 选择不明确但潜力巨大的方向 * 长期对自然语言处理的兴趣，AI技术终于ready * AI时代第一波创业者可能失败，但最终成功者已在行动 00:13:37 AI评估项目的具体方法 * 评估人类驾驭AI的能力 * 利用AI难以解决的问题，关注解题过程 * 人机协同在prompt engineering中的应用 00:21:26 AI时代的教育与评估 * 提出"自然语言对世界的建模"概念 * 批判现有评估体系（如高考、SAT）的局限性 * 某些看似被AI取代的能力（如写作）可能更加重要 * AI在教育中的应用，如自动记录和反馈教学过程 00:30:04 隐性知识vs显性知识的讨论 * 区分显性知识和隐性知识，认为AI可以处理显性知识 * 自然语言的局限性 * 如何通过AI捕捉和表达隐性知识 00:41:21 个人哲学与知识分享 * 将创业比作"自愿克服困难"的游戏 * 通过"法上且何况非法"讨论seeking attention * 写作作为思考工具，维持社交网络的重要性 * 个人IP和流量的价值，超越商业层面的考量 00:52:02 AI对组织结构的影响 * 大型组织在AI时代的必要性 * 一人公司和分布式生产模式的兴起 * 组织知识和持续学习在AI时代的重要性 * AI如何改变组织内部的沟通和知识传递方式 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------拓展阅读------------------------ AI素养 (AI Literacy) AI素养指个人理解、使用和批判性评估AI技术的能力。它包括基本的AI概念知识、使用AI工具的技能、理解AI的局限性和潜在影响的能力等。随着AI在日常生活和工作中的普及，AI素养正成为21世纪的必备技能。提高AI素养有助于个人更好地适应AI驱动的世界，做出明智决策，并有效利用AI技术。提示词工程 (Prompt Engineering) 提示词工程是设计和优化用于与AI模型（尤其是大型语言模型）交互的文本提示的技术。它涉及创建有效的指令或问题，以引导AI生成所需的输出。好的提示词可以显著提高AI输出的质量、相关性和准确性。这项技能在AI应用开发、内容创作、问题解决等领域变得越来越重要，是充分利用AI能力的关键。模型基准测试(Model Benchmark) Model Benchmark是用于评估和比较不同AI模型性能的标准化测试集。这些benchmark通常包含一系列特定任务或问题，用来测试模型在各种能力上的表现，如语言理解、推理、知识应用等。通过使用统一的benchmark，研究者和开发者可以客观地比较不同模型的优劣，推动AI技术的进步和标准化。人机协同 (Human-AI Collaboration) 人机协同是指人类与AI系统共同工作以完成任务的过程。这种协作模式利用了人类和AI各自的优势：AI可以处理大量数据、执行重复任务，而人类则擅长创造性思维、情感理解和复杂决策。在医疗诊断、科学研究、艺术创作等领域，人机协同已经显示出巨大潜力，能够产生比单独工作更好的结果。隐性知识 (Tacit Knowledge) 隐性知识是指难以用语言明确表达或编码化的知识和技能。它通常通过经验、观察和实践获得，而不是通过正式学习。例如，骑自行车的平衡感、艺术家的创作直觉等都属于隐性知识。这种知识对个人和组织都非常重要，但由于其难以传递的特性，管理和利用隐性知识成为知识管理领域的一大挑战。显性知识 (Explicit Knowledge) 显性知识是可以用语言、数字或符号清晰表达和记录的知识。它易于编码、存储和传播，如科学定理、操作手册、数据库中的信息等。显性知识可以通过正式教育、培训、文档等方式轻松传递。在组织中，有效管理显性知识对提高效率和创新至关重要。然而，将隐性知识转化为显性知识仍然是知识管理的一个重要课题。自然语言对世界的建模自然语言对世界的建模是一个理论概念，它探讨了语言如何塑造和反映我们对世界的理解。这个概念认为，我们使用的语言不仅仅是交流工具，还是我们认知和构建现实的方式。不同的语言可能导致对世界的不同理解和分类。在AI和认知科学领域，这个概念对于理解和改进自然语言处理系统，以及探索人类认知和AI之间的关系有重要意义。组织学习 (Organizational Learning) 组织学习是指组织通过获取、分享和使用知识来改进其表现的过程。它涉及个体学习、团队学习和整个组织层面的学习。组织学习的目标是提高适应能力、创新能力和整体效率。这个过程可能包括从错误中学习、最佳实践的共享、持续的员工培训等。在快速变化的商业环境中，有效的组织学习能力被视为保持竞争优势的关键。一人公司 (One-Person Company) 一人公司是由单个个人拥有和经营的企业形式。随着技术的发展，特别是互联网和AI工具的普及，一人公司变得越来越可行和普遍。这种模式允许个人充分利用自己的技能和专长，灵活地开展业务，无需大量的人力资源投入。一人公司常见于咨询、创意产业、技术服务等领域，它们的兴起反映了工作方式和经济结构的变革。去中心化生产 (Decentralized Production) 去中心化生产是一种生产模式，其中生产活动不再集中在单一的大型组织或地点，而是分散到多个较小的单位或个人。这种模式通常借助互联网和新技术实现协作和资源共享。去中心化生产可以提高灵活性、降低成本，并允许更多的个性化生产。它在制造业、创意产业、软件开发等领域越来越普遍，反映了数字时代生产方式的变革。共享上下文 (Shared Context) 共享上下文指的是一群人或系统之间共同理解的背景信息、知识基础和交流规则。在组织中，共享上下文对于高效沟通和协作至关重要。它可以减少误解，加速决策过程，并促进创新。在跨文化或跨学科的合作中，建立共享上下文尤为重要。在AI系统设计中，创建和维护共享上下文也是一个关键挑战，影响着AI与人类的有效交互。交易成本理论 (Transaction Cost Theory) 交易成本理论是一个经济学概念，解释了为什么存在企业，以及企业边界的确定。该理论认为，市场交易涉及成本（如信息搜索、谈判、合同执行等），而企业的存在可以减少这些成本。在某些情况下，将活动内部化比在市场上交易更有效率。这个理论对理解组织结构、企业策略和经济制度有重要影响。宣告式编程 (Declarative Programming) 宣告式编程是一种编程范式，程序员描述想要的结果，而不是具体的执行步骤。与命令式编程相比，宣告式编程更关注"做什么"而不是"怎么做"。这种方法可以简化复杂系统的开发，提高代码的可读性和可维护性。SQL、HTML和函数式编程语言都采用了宣告式编程的原则。在AI和机器学习领域，宣告式方法也越来越受欢迎。注意力经济 (Attention Economy) 注意力经济是一个经济学概念，认为在信息过剩的时代，人类的注意力成为了稀缺资源。这个理论认为，吸引和保持注意力的能力变得越来越有价值。在数字营销、内容创作、社交媒体等领域，注意力经济的原则被广泛应用。企业和个人竞相开发策略来捕获用户注意力，这也引发了关于信息质量、隐私和心理健康的讨论。符号AI (Symbolic AI) 符号AI，也称为"经典AI"或"基于规则的AI"，是人工智能的一个分支，基于逻辑推理和符号操作。这种方法使用明确定义的规则和符号来表示知识和进行推理。符号AI在专家系统、自然语言处理的早期阶段等领域有广泛应用。虽然近年来神经网络和机器学习方法更为流行，但符号AI在某些需要明确推理和解释的领域仍然重要。维特根斯坦路德维希·维特根斯坦是20世纪最具影响力的哲学家之一，以其对语言哲学的贡献而闻名。他的工作主要关注语言、逻辑和意义的本质。维特根斯坦的思想对语言学、认知科学、人工智能等领域产生了深远影响。他的"语言游戏"理论和对私人语言的批评，为理解语言和意义的社会性本质提供了重要视角。强化学习 (Reinforcement Learning) 强化学习是机器学习的一个分支，专注于如何使智能体在特定环境中通过试错学习来最大化某种数值化的奖励信号。这种学习方法模仿了人类和动物通过与环境互动学习的方式。强化学习在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。它的特点是能够在复杂、动态的环境中学习最优策略，而无需明确的指导。转移学习 (Transfer Learning) 转移学习是机器学习的一种方法，其中为一个任务训练的模型被重用或适应于另一个相关任务。这种方法特别有用于数据或计算资源有限的情况下。转移学习可以显著减少训练时间和所需的数据量，同时提高模型在新任务上的性能。在计算机视觉和自然语言处理等领域，转移学习已成为一种常用技术，使得高性能模型可以更容易地应用于各种特定任务。元学习 (Meta-Learning) 元学习，也称为"学会学习"，是机器学习的一个高级概念，指的是设计能够随着经验自动改善其学习能力的算法。元学习的目标是创建能够快速适应新任务的模型，通过学习学习本身的过程。这种方法特别有用于需要快速适应和泛化的场景，如少样本学习或快速变化的环境。元学习在人工智能研究中越来越重要，因为它提供了创建更灵活、适应性更强的AI系统的可能性。

76分钟

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9个月前

[EP9]乐乐|北大毕业喜欢教语文，如何用元认知+AI引导学生解决写作难题

大家好，今天播客是我特别期待的一期，和我的好朋友乐乐聊聊他的AI教育产品，噗噗故事机。乐乐的经历堪称教育科技领域的一部活历史。从北大商科毕业后，他先后在网易游戏和字节跳动担任产品经理，现在正在创业做AI教育公司"噗噗故事机"。这种跨界经历不仅体现了他对教育和技术的热爱，也为他的创业项目带来了独特的视角。在本期节目中，我们将深入探讨以下话题： * AI如何重塑教育landscape：从新型数字鸿沟到教育公平 * AI教育产品设计的哲学：启发式提问、想象入画和陪伴式导师 * 游戏化学习在AI教育中的应用：如何让学习既有效又有趣 * 元认知和自我效能感：AI时代学生最需要培养的能力 * 教育创业的挑战与机遇：从资本驱动到产品驱动的转变无论您是对AI教育感兴趣的教育工作者，还是寻求创新的科技从业者，这期节目都将为您带来深刻的洞察和实用的建议。微信公众号：噗噗故事机乐乐的小红书传送门 Timestamps: 00:01:58 开场与嘉宾介绍 * 乐乐的多重身份:从NGO咨询到AI教育创业者 * 2024年高考作文题引发的AI教育思考: AI从科幻概念到日常应用的转变 * AI在教育中的应用与新型数字鸿沟: 大模型AI使用机会的不平等 * AI赋能教育的潜力与挑战 00:15:32 个人职业发展的"蝴蝶效应" * 从北大商科到游戏策划的非主流选择 * 跳出舒适区对个人成长和创新思维的重要性 * 跨领域知识的整合如何产生创新的化学反应 00:22:45 AI教育产品设计的哲学 * 从写作文到全学科学习平台的演变 * 启发式提问、想象入画和陪伴式导师的设计理念 * 好奇心培养与AI辅助学习，建立所见与所想之间的反思链路 * AI作为信息处理系统的新价值，从量化数据处理到具有感性能力的系统 00:47:25 教育的本质与AI的角色 * 学习的痛苦与快乐:游戏设计的启示 * 输入与输出:知识的消化与再创造 * 元认知式写作:打造终身受用的思维武器 01:09:05 教育行业的商业模式变革 * 从重复劳动到自我挑战:AI时代的"吃苦"2.0版 * 从资本驱动到产品驱动的转变 * 口碑传播:教育产品的终极"流量密码" * 付费者与使用者分离的挑战 * 从"棍棒教育"到尊重孩子:80后父母的教育观 00:01:18 创业团队的化学反应与个人成长 * 产品、技术、运营的黄金三角 * 广泛兴趣与人际网络:持续学习的秘诀 * 教育科学研究与实践经验的重要性 -------------------------关于伊伊子------------------------ 伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令伊伊子的小红书传送门 -------------------------关于听友群------------------------ 如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊 -------------------------拓展阅读------------------------ 【相关名词】生成式AI (Generative AI) 生成式AI是一种能够创造新内容的人工智能技术,如文本、图像或音频。在教育领域,它被用于个性化学习内容生成、辅助写作等方面。例如,AI可以根据学生的学习进度和兴趣生成定制的练习题,或者帮助学生完善作文结构和表达。这种技术为教育带来了新的可能性,如更个性化的学习体验,但也带来了挑战,如如何确保AI生成内容的准确性和适当性。数字鸿沟 (Digital Divide) 数字鸿沟指不同群体之间在获取和使用数字技术方面的差距。在AI教育背景下,它特指学生之间因为经济条件、地理位置等因素导致的AI工具使用机会不平等。例如,经济发达地区的学生可能有更多机会使用先进的AI学习工具,而欠发达地区的学生可能缺乏这些资源。这种不平等可能进一步加剧教育资源分配的差距,影响教育公平。建构主义学习理论 (Constructivist Learning Theory) 建构主义学习理论强调学习是一个主动的过程,学习者通过与环境互动,基于自己的经验和先前知识构建新的理解。在AI教育产品设计中,这种理论被用来创造更加个性化、互动性的学习体验。例如,AI可以根据学生的已有知识和学习风格,提供适合的学习材料和活动,让学生通过探索和实践来构建知识,而不是被动接受信息。元认知 (Metacognition) 元认知是指对自己的认知过程的认知和调控能力。它包括对自己的学习过程的规划、监控和评估。在AI教育中,培养学生的元认知能力被认为是至关重要的,因为它能帮助学生更好地理解和管理自己的学习过程。AI工具可以通过提供学习数据分析和反馈,帮助学生反思自己的学习策略,从而提高学习效率。支架理论 (Scaffolding Theory) 支架理论是一种教学策略,通过提供适当的支持来帮助学生达到他们目前无法独立完成的任务。这种支持会随着学生能力的提升逐渐减少。在AI教育产品中,这种理论被用来设计智能辅导系统。例如,AI可以根据学生的表现动态调整问题难度或提示的详细程度,为学生提供个性化的学习支持。游戏化学习 (Gamification in Learning) 游戏化学习是将游戏设计元素和游戏机制应用到教育中的方法。这可能包括积分系统、等级晋升、任务挑战等。在教育学场景中,游戏化被用来提高学生的学习动机和参与度。例如,一个数学学习app可能会设置不同难度的"关卡",学生通过解决数学问题来"闯关",同时获得虚拟奖励。这种方法旨在使学习过程更加有趣和有吸引力,特别是对于较为枯燥的学习内容。在AI教育产品设计中,游戏化元素可以根据学生的表现和偏好进行个性化调整,以保持持续的学习动力。项目制学习 (Project-Based Learning) 项目制学习是一种以学生为中心的教学方法,学生通过完成复杂的、现实世界的项目来学习知识和技能。在AI教育中,这种方法被用来设计跨学科的学习体验,培养学生的综合能力。AI可以在项目过程中提供资源建议、进度跟踪和个性化指导,帮助学生更有效地完成项目。主动回溯 (Active Recall) 主动回溯是一种学习策略,通过主动尝试从记忆中检索信息来加强学习效果。这种方法比简单的重复阅读更有效,因为它强化了记忆的提取过程。在AI辅助学习中,这种策略可以被整合到学习软件中,例如通过定期的小测验或问答环节,促使学生主动回想所学内容,从而加深理解和记忆。飞轮效应 (Flywheel Effect) 飞轮效应源自商业理论,指一系列小的改进和成功能够累积,最终产生巨大的影响。在教育产品领域,它被用来描述通过持续改进产品质量,获得用户口碑,从而实现持续增长的过程。对于AI教育产品来说,这可能意味着不断优化算法,提升用户体验,从而赢得更多用户的信任和推荐。陪伴式导师 (Companionship Tutor) 陪伴式导师是一种AI教育产品设计理念,强调AI不应该成为全知全能的权威,而应该像伙伴一样陪伴学生学习。这种设计理念认为,学习过程中的情感支持和个性化指导同样重要。AI导师可能会根据学生的学习状态提供鼓励,或者调整学习节奏,以创造一个更加友好和支持性的学习环境。启发式提问 (Heuristic Questioning) 启发式提问是一种教学策略，通过提出引导性问题来激发学生的思考和探索。这种方法不直接给出答案，而是引导学生通过自己的思考过程得出结论。在AI教育产品中，这种方法被用来设计智能问答系统。例如，当学生遇到困难时，AI不会直接提供答案，而是会提出一系列引导性问题，帮助学生逐步理解问题，培养批判性思维能力。这种方法特别适合培养学生的独立思考能力和问题解决能力。想象入画 (Imagination Visualization) "想象入画"是一种创新的学习方法，鼓励学生将抽象概念可视化。这种方法特别适用于帮助学生理解复杂或抽象的概念。在AI教育中，这种技术可以被用来帮助学生更好地理解和记忆复杂的知识点，特别是在写作和创意学习中。例如，AI可以根据学生的文字描述生成相应的图像，或者引导学生通过绘画来表达他们对某个概念的理解。这种方法不仅能增强记忆，还能培养学生的创造力和想象力。自我效能感 (Self-Efficacy) 自我效能感指个体对自己完成特定任务能力的信念。这个概念由心理学家班杜拉提出，在教育心理学中扮演重要角色。在AI教育环境中，培养学生的自我效能感被认为是提高学习动机和成效的关键因素。AI可以通过提供适度的挑战、及时的正面反馈和个性化的学习目标来增强学生的自我效能感。例如，AI可以根据学生的表现动态调整任务难度，确保学生能够经历成功，从而建立自信。跨界整合 (Cross-domain Integration) 跨界整合指将不同领域的知识和技能结合起来，创造新的见解或解决方案。在AI教育创新中，跨界整合被视为激发创新和全面发展学生能力的重要方法。例如，一个AI教育平台可能结合编程、艺术和音乐，让学生通过编写代码来创作音乐或视觉艺术。这种方法不仅能帮助学生理解不同学科之间的联系，还能培养他们的创新思维和综合问题解决能力。图示理论 (Schema Theory) 图示理论解释了人们如何组织和理解新信息。根据这个理论，人们使用已有的知识结构（图示）来理解新的信息。在AI教育中，这个理论被用来设计更有效的学习内容和界面，帮助学生更好地将新知识与已有知识联系起来。例如，AI可以通过分析学生的已有知识结构，提供最适合的学习材料，或者通过可视化的方式展示知识之间的联系，帮助学生构建更完整的知识网络。

89分钟

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9个月前