好未來旗下學(xué)而思網(wǎng)校編程課程上線,學(xué)而思網(wǎng)校素質(zhì)教育課程體系也正式亮相。
據(jù)悉,學(xué)而思網(wǎng)校素質(zhì)教育課程體系將素質(zhì)教育課程體系細(xì)分為編程、音樂、財(cái)商、人工智能、美學(xué)、天文等二十余個(gè)品類,每個(gè)品類聘請(qǐng)行業(yè)內(nèi)的專業(yè)組織或?qū)<夜餐M(jìn)行課程開發(fā)。
在學(xué)而思素質(zhì)教育課程體系中,編程課程已正式上線。在課程設(shè)計(jì)上,學(xué)而思編程課充分考慮不同階段孩子的思維水平,設(shè)置12級(jí)課程體系,以Scratch、Python、C++三種編程語(yǔ)言為主,讓每個(gè)年齡段的孩子都可以學(xué)習(xí)編程,同時(shí)三種語(yǔ)言之間存在遞進(jìn)性。
學(xué)而思網(wǎng)校還組建了由擁有多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的老師和BAT一線工程師組成的專屬教研團(tuán)隊(duì)潛心進(jìn)行課程研發(fā),并與美國(guó)麻省理工學(xué)院Scratch媒體實(shí)驗(yàn)室、北師大等權(quán)威機(jī)構(gòu)深度合作,歷時(shí)兩年完成課程打磨。
麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室Mitchel Resnick教授(后排左三)與小學(xué)員
同時(shí),為了鍛煉孩子的動(dòng)手能力,鍛煉編程思維在實(shí)際生活中的應(yīng)用,學(xué)而思編程課程還為每個(gè)孩子準(zhǔn)備了編程盒子。孩子們通過動(dòng)手操作盒子內(nèi)的教具,能夠?qū)W(xué)過的代碼原理更好地聯(lián)系生活,利用編程思維解決復(fù)雜生活中的實(shí)際問題。
除了在課程設(shè)計(jì)和課程內(nèi)容打磨方面的巧思,學(xué)而思網(wǎng)校還將自己的科技優(yōu)勢(shì)全面應(yīng)用于編程課程,在原有“主講老師+輔導(dǎo)老師”雙師直播授課模式的基礎(chǔ)上引進(jìn)“AI老師”進(jìn)行輔助教學(xué),實(shí)時(shí)關(guān)注孩子的專注度、內(nèi)在情緒等學(xué)習(xí)過程。
學(xué)而思編程課程負(fù)責(zé)人認(rèn)為,“學(xué)編程不只是為了教孩子敲代碼,更重要的是讓他們明白人工智能時(shí)代科技背后的原理。通過編程課程達(dá)到思維訓(xùn)練的目的,培養(yǎng)孩子創(chuàng)造性思維,打下成為未來人才的基礎(chǔ)。”
另?yè)?jù)了解,學(xué)而思網(wǎng)校還正式了發(fā)布素質(zhì)教育圖譜,后續(xù)將陸續(xù)上線音樂、財(cái)商、人工智能、美學(xué)、天文等二十余個(gè)品類的素質(zhì)教育課程。
學(xué)而思網(wǎng)校相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,“在線教育具有強(qiáng)大的‘放大’效應(yīng)。我們與相應(yīng)領(lǐng)域的專業(yè)機(jī)構(gòu)、專業(yè)人士合作,匯聚全球的優(yōu)質(zhì)資源為學(xué)生提供高起點(diǎn)的通識(shí)素質(zhì)教育課程。例如與英國(guó)愛樂樂團(tuán)聯(lián)合開發(fā)的音樂類課程,就是希望能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)質(zhì)素質(zhì)教育內(nèi)容的社會(huì)效應(yīng)最大化。在教學(xué)研發(fā)過程中,則從學(xué)生素質(zhì)教育的實(shí)際需求出發(fā),定制相應(yīng)的課程內(nèi)容,并借助高科技手段,將專業(yè)知識(shí)普及化,全面提升中小學(xué)生的綜合素養(yǎng)。”
今年年初,好未來在全集團(tuán)內(nèi)宣布了“重新定義好未來”的全新愿景。8月7日,好未來創(chuàng)始人兼CEO張邦鑫明確表示,好未來是一個(gè)以智慧教育和開放平臺(tái)為主體,以素質(zhì)教育和課外輔導(dǎo)為載體,在全球范圍內(nèi)服務(wù)公辦教育,助力民辦教育,探索未來教育新模式的科技教育公司。學(xué)而思網(wǎng)校發(fā)布素質(zhì)教育課程體系,可謂“重新定義好未來”的具體體現(xiàn)。
好未來CTO黃琰表示,“我們需要用素質(zhì)教育幫孩子構(gòu)建完整的知識(shí)圖譜,真正做到‘激發(fā)興趣,培養(yǎng)習(xí)慣,塑造品格’,讓學(xué)生有能力適應(yīng)未來的世界。”
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。