【活动预告】赋能教育工作者：设计个性化学习为导向的人工智能教学代理 | 2024 IASLE Webinar Series
发布时间：2024-10-18 14:37作者：admin来源：北师大智慧学习研究院点击量：
国际智慧学习环境协会（IASLE, http://iasle.net/）于2024年举办“生成式人工智能和聊天机器人”系列网络研讨会，探讨生成式人工智能和聊天机器人领域的多样视角、实践应用、指导原则以及宝贵经验，将在10至12月举办三场不同话题的网络研讨会，期待您的参与。
活动预告
网络研讨会 #4
赋能教育工作者：设计个性化学习为导向的人工智能教学代理
内容简介
陈年兴教授于2008年、2011年和2015年三次荣获Outstanding Research Award，在计算机与教育（Computers & Education）领域全球作者影响力排名中位居第二（按文章数量计算），在British Journal of Educational Technology排名的教育技术领域的顶尖学者榜单上位列第四，台湾社会科学和人文科学科学家排行榜中名列第三。根据AD Scientific Index 2023，陈年兴教授在教育学研究领域位列亚洲第8名，全球第103名。他被斯坦福大学列为2021年、2022年、2023年全球前2%的科学家，并入选“Lifelong Science Influence Rankings (1960-2022)”。
活动时间
2024年10月25日
20:00-21:00（GMT+8:00）
查询所在地参会时间：
https://www.timeanddate.com/worldclock/fixedtime.html?iso=20240923T2000&p1=33
参与方式
ZOOM链接：
https://zoom.us/j/83675814105?pwd=Jv0SXq2yg53UmUts1GN0qgcmmQEpSs.1
会议号：836 7581 4105
会议密码：457620
会议注册方式：
访问链接 https://tinyurl.com/3p39ftew
或扫描下方二维码注册
（注册截止日期：2024年10月24日）
温馨提示：可通过ZOOM直接参会，或进行注册后通过邮件内链接参会。
活动预告
网络研讨会 #4
赋能教育工作者：设计个性化学习为导向的人工智能教学代理
内容简介
大语言模型（Large Language Models, LLMs）和生成式人工智能的一个关键优势在于其能够深入而细微地理解人类语言，从而促进逻辑推理、规划和任务执行。这种能力导致了这样一种断言：在人工智能时代，任何人都可以成为程序员。大语言模型赋能人类教师，帮助其与AI同行合作，使用自然语言制定课程计划。通过掌握这些代理的设计和部署，教师可以根据既定的学习理论和自适应策略的指导，定制适合不同学生需求的学习体验。作为人类教师的代理，AI代理将教学范围扩展到物理限制之外，从而实现无处不在的学习体验。
本次讲座将深入探讨开发人工智能教学代理（pedagogical AI agents）的概念框架和设计原则。通过现场演示，使用通用客户端展示这些代理的多功能性，该客户端利用机器人界面和通用计算设备，如平板电脑或计算机等。
本次讲座将深入探讨开发人工智能教学代理（pedagogical AI agents）的概念框架和设计原则。通过现场演示，使用通用客户端展示这些代理的多功能性，该客户端利用机器人界面和通用计算设备，如平板电脑或计算机等。
演讲嘉宾
陈年兴
台湾师范大学学习科学跨国顶尖研究中心，学习科学学士学位学程讲座教授
陈年兴
台湾师范大学学习科学跨国顶尖研究中心，学习科学学士学位学程讲座教授
陈年兴教授于2008年、2011年和2015年三次荣获Outstanding Research Award，在计算机与教育（Computers & Education）领域全球作者影响力排名中位居第二（按文章数量计算），在British Journal of Educational Technology排名的教育技术领域的顶尖学者榜单上位列第四，台湾社会科学和人文科学科学家排行榜中名列第三。根据AD Scientific Index 2023，陈年兴教授在教育学研究领域位列亚洲第8名，全球第103名。他被斯坦福大学列为2021年、2022年、2023年全球前2%的科学家，并入选“Lifelong Science Influence Rankings (1960-2022)”。
活动时间
2024年10月25日
20:00-21:00（GMT+8:00）
查询所在地参会时间：
https://www.timeanddate.com/worldclock/fixedtime.html?iso=20240923T2000&p1=33
参与方式
ZOOM链接：
https://zoom.us/j/83675814105?pwd=Jv0SXq2yg53UmUts1GN0qgcmmQEpSs.1
会议号：836 7581 4105
会议密码：457620
会议注册方式：
访问链接 https://tinyurl.com/3p39ftew
或扫描下方二维码注册
（注册截止日期：2024年10月24日）
温馨提示：可通过ZOOM直接参会，或进行注册后通过邮件内链接参会。
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