人工知能技術は子供たちにどのような影響を与えますか?

人工知能テクノロジーは、おもちゃ、Web アプリケーション、またはビデオ ゲームに組み込まれており、人工知能のアルゴリズムが子供たちに次に見るビデオ、見るべきニュース、聞くべき音楽、そして誰と友達になるかを提案します。現在、人工知能システムは世界を根本的に変え、すでにさまざまな方法で人工知能テクノロジーと対話している将来の世代の子供たちに影響を与えています。人工知能技術は子供たちにどのような影響を与えますか?

人工知能には子どもの分野における世界的な協力ガバナンスが欠けています

人工知能の将来の発展に直面して、世界にはまだ不確実性が多すぎます。技術革新。現在、児童用人工知能の分野で世界的な協力を通じて国際的な合意に達し、特定の規範を形成する方法が多くの人々の思考と議論の焦点となっています。人工知能は既存の国際メカニズムから学び、将来的には人工知能分野での国際協力を強化し続けることができ、協力プロセス中にすべての関係者の間で共通点を見つけ、議論とコミュニケーションを続け、共通原則を見つけるために協力することができます人工知能が導くルールと人工知能の健全な発展は人類に利益をもたらします。

現在、世界は感染症の予防と制御の重要な時期にあり、世界中の国がオフライン教育からオンライン教育への移行を積極的に推進しています。人工知能テクノロジーと教育および指導の統合は、学習時間と空間の制限を打ち破り、家庭学習に対する学習者のニーズを満たし、安全で信頼性が高く、プロセス制御可能な指導および学習モデルになります。しかし、世界の国や地域には明らかな差があり、特に後進地域では教育・教育が半ば停滞状態にあり、世界的な教育ガバナンスにおける協力が不足しています。

同時に、さまざまな地域で使用されているデータ標準が統一されていないため、既存のデータを統合することが難しく、既存のさまざまなインテリジェント適応プラットフォームやインテリジェント学習システムは特定の教育シナリオのみに対応しています。さらに、ネットワークやデータのセキュリティ、デジタルインテリジェンスの統合に伴って生じる人工知能の倫理的リスクなどの問題（子供のデータの悪用や個人のプライバシーの侵害のリスクなど）も依然として存在します。すべての人の期待を満たす人工知能の開発を管理するための包括的なガイドラインを設計できる国や企業は一つもないため、児童への人工知能の応用のための実行可能な国際協力とガバナンスの枠組みを構築するには、世界的な協力を強化する必要があります。

スマートキャンパスの構築を早急に強化する必要があります

オンライン教育にはまだ欠陥があります。一方で、通常のオンライン教育および学習サービスを提供できない学校組織が世界中に依然として多数存在します。一方で、オンライン教育リソースを提供できる学校でも、設備不足、交通量不足、交通渋滞、教師の「十八番アンカー」化など、オンライン教育では学習者のニーズに応えられないなどの問題を抱えています。 、保護者と生徒 不適応などの多くの問題は、教育の不公平性を浮き彫りにすることさえあります。人工知能教育は、学校の教育プロセスやサービス管理機能に真に統合されていません。

スマート キャンパスの建設コストは高く、人工知能技術の更新と反復が速いため、学校運営のための資金が不足している学校は、スマート キャンパスを継続的にアップグレードすることが困難になる可能性があります。つまり、スマートキャンパスの実現は、人工知能技術を教育活動のプロセスに有機的に統合し埋め込むことにかかっており、この埋め込み方法とアプローチは、教師と学生が教育と学習の質を向上できるように慎重に設計される必要があります。 。しかし、現在のスマートキャンパスの構築状況を見ると、この機能を実現するにはまだ時間がかかるだろう。

パーソナライズされた学習への道のりは長いです

人工知能テクノロジーの発展により、新興テクノロジーのサポートを受けて、パーソナライズされた学習、プロジェクトベースの学習、体験型学習などの変化が促進されています。ビッグデータや学習分析などのアダプティブラーニング手法が登場したこの時代、この学習モデルは従来の学習手法における生徒の主観性の制限の問題を解決し、生徒に正確でパーソナライズされた学習体験を提供することに尽力しています。

しかし、個々の学習者の間に存在する「数的知能の格差」により、教育リソースの利用が不均一になり、学習者の個別のニーズを満たすことが困難になります。人工知能技術は教育の公平性やインクルージョンのニーズを解決することも難しく、「デジタル・デバイド」がますます激化するにつれ、教育の不公平性がある程度増大する可能性さえあります。

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