人工智能（AI）技术正在全球范围内迅速发展，特别是在教育领域，AI的应用正在改变传统的教学模式和学生的学习方式。以下是关于学校如何结合人工智能基础进行教育的详细探讨。
学校在人工智能教育中的角色
建设多样化的人工智能教学场景
江苏省南京市金陵中学实验小学通过建设人工智能实验室、操作室和培训室，提供超过300平方米的学习空间，支持多样化的学习活动。多样化的教学场景为学生提供了丰富的实践机会，有助于他们更好地理解和应用AI技术。
构建跨学科的学习团队
学校构建了跨学科、多角色协同的研究团队，包括信息科技教师和融合全国各地名师资源的专业团队，服务人工智能课程实施与专业引领。跨学科团队能够整合不同学科的知识和资源，提供更全面的教育支持，促进AI技术在各个学科中的应用。
开展普及性人工智能课程
学校面向全体学生开展普及性人工智能课程，低年段学生以体验性学习为主，高年段学生则利用信息科技和校本课程进行系统性学习。普及性课程能够确保所有学生都能接触和了解AI技术，为未来的学习和职业发展打下基础。
人工智能教育对学生的影响
提高学术成就
AI技术可以跟踪和分析学生的学习行为，提供个性化的教学支持和反馈，从而提高学生的学术成就。个性化的学习路径和资源分配能够帮助学生更好地掌握知识，提升学术表现。
培养逻辑思维与问题解决能力
AI教育强调编程和算法设计等技能，这些技能的学习要求学习者具备严密的逻辑思维和问题解决能力。这些技能不仅在学术上有用，还能应用到日常生活和未来的职业中，提升学生的综合素质。
激发学习兴趣与探索精神
AI教育往往与实际应用紧密结合，如机器人编程和智能语音识别等，能够激发学生的学习兴趣和探索精神。通过有趣的项目和实践活动，学生能够更积极地参与学习，培养持续学习和创新的精神。
学校如何实施人工智能教育
加强教师培训
学校组织教师参加人工智能培训活动，提升他们的信息技术应用能力和AI教学水平。教师是AI教育成功的关键，通过培训，教师能够更好地理解和应用AI工具，提高教学质量。
开发多样化的课程
学校开发了多层次、多元化的人工智能课程体系，包括通识课程、进阶课程和项目式学习课程，满足不同学生的需求。多样化的课程能够满足不同学生的学习需求和兴趣，培养他们的创新能力和实践能力。
利用先进的教育技术
学校与国内多家顶尖科技企业合作，共建基于校本需求的未来学习中心，提供丰富的学习资源和实践机会。利用先进的教育技术能够为学生提供更好的学习环境和资源，促进他们的全面发展。
学校在人工智能教育中扮演着重要角色，通过建设多样化的教学场景、构建跨学科的学习团队和开展普及性课程，为学生提供了全面的人工智能教育。AI教育不仅提高了学生的学术成就和思维能力，还激发了他们的学习兴趣和探索精神。通过加强教师培训、开发多样化的课程和利用先进的教育技术，学校能够有效地实施人工智能教育，为学生的未来发展奠定坚实基础。
人工智能有哪些新技术？
2025年人工智能领域涌现出多项新技术，以下是一些主要的进展和趋势：
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推理计算提升大模型准确率：
- OpenAI发布的O1推理模型标志着大语言模型发展进入深度推理阶段。该模型能够在复杂问题上进行更长时间的思考，表现出类人的逻辑思维潜力。强化学习技术的应用也激发了模型的推理能力，使得模型能够自发进行多步验证和反思，从而提高回答的准确性。
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合成数据的价值显现：
- 高质量数据的稀缺性日益加剧，合成数据作为一种非人工创建的数据，其重要性逐渐凸显。生成式AI模型依赖于大量数据，而合成数据可以通过生成式AI技术生成，用于训练大型语言模型和其他AI系统。这种数据在小型模型的训练中尤为关键，能够有效提升模型的性能。
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缩放法则的持续拓展：
- 缩放法则在过去助力大语言模型取得成功，现在这一法则正在被应用到更广泛的人工智能领域，包括多模态数据、模型推理和生物数据等。O3模型和GPT-5的循环驱动有望进一步推动模型的发展和应用。
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超级智能体的普及：
- AI Agent（智能体）即将进入能力快速跃升阶段，成为企业数字化转型的核心。这些智能体能够在多个应用场景中发挥作用，从智能客服到虚拟助手，极大地提升了企业的运营效率和服务质量。
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具身智能的突破：
- 具身智能的发展进入“元年”，人形机器人和相关技术的进步预示着这一领域即将迎来量产和商业化的突破。具身智能不仅能够自主感知和推理复杂场景，还能主动规划和执行任务，推动智能制造和医疗护理等领域的变革。
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AI for Science（AI4S）：
- AI4S正在成为科学研究范式变革的核心力量。大模型在蛋白质结构预测、药物研发等STEM领域的应用，极大地加速了科学研究的进程。AI4S通过整合跨领域的知识，为复杂科学问题的解决提供了新的视角和方法。
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端侧创新的涌现：
- 随着AI大模型的成熟，端侧创新不断涌现，AI与硬件的结合正在重塑产品应用形态。未来，更多的硬件产品将加入AI元素，提升其表现能力，推动新产业链的分工与合作。
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自动驾驶的商业化：
- 自动驾驶技术进入端到端驾驶算法发展阶段，大语言模型和视觉语言模型与端到端的融合增强了环境理解能力。Robotaxi（自动驾驶出租车）的商业化进程正在加速，预示着自动驾驶技术在实际应用中的可行性。
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“人工智能+”的全面铺开：
- “人工智能+”与多个领域的深度融合正在推动行业转型升级。AI在企业数字化、精准决策、风险降低和创新服务等方面展现出巨大潜力，助力企业实现全面数字化转型。
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能源需求的增长：
- 随着推理端算力需求的增加，基于云的人工智能系统需要消耗更多的能源，可持续发展的紧迫性日益凸显。如何平衡AI发展与能源消耗，成为未来需要关注的重要问题。
人工智能在学校教学中的应用有哪些具体案例？
人工智能在学校教学中的应用已经取得了显著的进展，涵盖了多个学科和教学环节。以下是一些具体的应用案例：
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成都市站东小学校：
- 该校构建了“三立”课程体系，积极推动人工智能与各学科的深度融合。通过引入AI技术，学校在信息科技、英语、体育、科学等课程中开展了多项创新教学实践。例如，信息科技课《AI趣配音》、英语课《Let's spell》、体育课《篮球运、传组合运用》等。此外，学校还引入了“苏格拉底”评议课系统，利用AI自动生成教学数据，帮助教师优化教学方法和提高教学质量。
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玉林高级中学：
- 该校实现了DeepSeek人工智能模型的本地化部署，探索其在教育领域的多种应用。DeepSeek被用于辅助教师备课、智慧课堂教学、校园智慧化管理以及学生个性化学习。通过构建动态课程资源库、开发智能学情诊断系统和个性化学习路径，学校提升了教学质量和学生的学习效果。
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北京市海淀区中关村第一小学：
- 该校构建了集智慧管理、智慧教学、智慧教研为一体的综合性“智慧教育云中心”。通过使用作业机生成多维学情报告，精确定位学生的学科薄弱点；开展英语AI听说课，通过答题器收集学生语音，提供即时评价反馈；体育教学中利用“AI魔镜”等工具实现智慧体育教学。
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清华大学：
- 清华大学利用自主研发的千亿参数大模型GLM4，开展八门课程的试点工作。通过微调形成不同课程的垂直领域模型，开发专属的人工智能助教，实现范例生成、自动出题、答疑解惑、运算推理、评价引导等功能。
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北京大学：
- 北京大学口腔虚拟仿真智慧实验室通过虚拟仿真技术、大数据、智能物联等手段，融合智能管理、智能学习与评估，重塑了教学模式。实验室分为讲授区、线上训练区、虚拟仿真训练区等，实现了线上线下结合、虚实结合的多模式融合。
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河南省许昌市建设路小学：
- 该校在美术课上利用AI技术将学生的美术作品进行转化，展示其如果变成现实会是什么样子。这种创新的教学方式激发了学生的学习兴趣，使课堂变得更加有趣。
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江苏省南京市第九初级中学：
- 该校在英语课上引入名为“Sam”的虚拟人像，与学生进行互动。通过AI平台设定课本人物智能体，设计不同的课程教案，帮助学生更好地练习口语。
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北京师范大学天津生态城附属学校：
- 该校利用人工智能教育平台，根据学生在日常作业中的答题表现，评估学生对每个知识点的掌握程度。通过细致的数据分析，教师可以了解学生在哪些知识点上存在薄弱环节，从而针对性地设计强化练习。
学习人工智能需要哪些基础知识？
学习人工智能需要掌握以下基础知识：
数学基础
- 线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量等概念是理解机器学习和深度学习算法的重要基础。
- 概率论和统计学：概率分布、贝叶斯定理、假设检验等知识是构建和评估机器学习模型的基础。
- 微积分：导数、梯度和积分等概念在优化算法和神经网络中有广泛应用。
编程基础
- Python编程：Python是人工智能领域最常用的编程语言，需要熟悉其基本语法和常用库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
- 机器学习和深度学习框架：了解TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用。
机器学习和深度学习基础
- 机器学习算法：监督学习（如线性回归、逻辑回归、决策树）、无监督学习（如K均值聚类、主成分分析）、强化学习等。
- 深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
数据处理与分析
- 数据挖掘：在大型数据集中提取有用信息和模式的过程。
- 特征工程：从原始数据中提取有用特征，以提高模型性能。
- 数据标注：将原始数据标记为可用于监督学习的特征的过程。
模型训练与优化
- 预训练和微调：在特定任务之前先在大量数据上训练模型的过程，以及对预训练模型进行额外训练以适应特定任务的过程。
- 损失函数和优化算法：衡量模型预测与真实值之间差异的函数，以及通过迭代调整参数以最小化损失函数的算法。
- 正则化和超参数：防止过拟合的技术和在训练前设置的参数，控制模型的学习过程。
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）
- 自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言的技术，如注意力机制、聊天机器人等。
- 计算机视觉：使计算机能够从数字图像或视频中获得高层次理解的技术。