人工智能是大学的终极刺激吗?

 
如何使大学在其教育的生命周期中获得最佳的学习体验?高等教育是关于发展技能，探索新理论并将其应用于现实生活的。在整个旅程中，我们鼓励学生在完成工作，学习和完成评估的同时，保持健康，积极和平衡的社会生活。
大学结构中的现有骨折
大学所依赖的基本材料包括书籍，书籍和更多书籍。随着我们进入几乎所有事物都数字化的时代，我们有理由相信，现有的高等教育模式也应该进行数字化以增加大学体验。
现有的高等教育模式遵循以下思路。
基于“一刀切”的课程，所有学生都应在教室内学习相同的事物，然后将根据严格的标准通过考试评估他们的合格与否。教育系统的这些固有特征几乎不能有助于增强学习体验。相反，在当前模式下的发展前景似乎已停止。
我们周围的世界越来越接近一个完全数字化的世界。
使整个世界数字化是至关重要的，因为没有什么比过时的方式教育我们的年轻思维更不利于未来了。人工智能几乎破坏了每个行业。到2024年，人工智能市场预计将产生3万亿美元的收入。
根据2018年的一份报告，该报告评估了AI和机器学习对全球特定领域的预期影响，只有3%的受访者认为AI不会在两年内对整个社会产生影响(Statista)。
在高等教育部门中，不应忽略智能机器执行高度复杂和特定任务的能力而无需明确的人工输入。
人工智能技术解决方案
人工智能能够根据模式和推论做出建议并给出答案，这恰恰是人类无法大规模开展的工作，而这正是我们现有大学架构所要求的。
University 20.35(https://2035.university/en/)，介绍了第一个大学模型，该模型通过创建个人教育轨迹并使用人工智能跟踪数字技能概况，为职业发展提供了机会。
该平台在教育过程中收集的数字足迹的使用可以测量并分析学生的技能。然后，它确认或驳斥了轨迹模块老师是否可以有效地向学生传授技能。
大学模式
组织和数字平台的网络。
在这里使用AI具有很大的启示。目前正在个人教育轨迹开发中实施。换句话说，通过收集学生的教育和专业背景下的大数据，再加上他/她的数字足迹，该智能机器可以为您提供最佳的发展路径。
大学学习的很大一部分发生在实验室和演讲厅内。
如果有一件事可以使大学学习变得更好，那么无论学生身在何处，它都具有学习，研究所需要的一切。无论是在旅途中还是在家中进行学习，学习还是研究，都是学生的选择。通过在线和离线教育的结合，人工智能使学生能够在所需的时间和地点学习。
使用他们喜欢或需要的任何平台，使每个人都可以学习。反过来，这种学习也为未来的学生带来了AI的前景。这可能意味着移动设备的使用和在线数据收集的增加。
从流行的书本学习到智能设备的这种转变方式有助于我们收集大量的数据。更多的数据本质上意味着更多的信息和更好的AI开发模型。
我们想到了最强大的学习环境。
我们可能会想像在一起学习的学生群体中的形象，以试图提高他们现有的技能并填补他们的知识空白。在引入AI之前，这种学生形象是唯一可以想到的，但并不是最有效的。
人工智能通过收集和分析数字足迹，可以创建每个学生的数字孪生兄弟。数字孪生本质上是实物资产的数字副本，即实物孪生或副本是学生的。
这些基于数字足迹的准确，接近实时的数据以及一些生物学数据可以帮助为学生建立更好的解决方案。这包括周围环境的生物学以及个人生物学数据。数字双胞胎在高等教育中的应用有可能揭示学生的知识，他们的健忘以及他们的优势方面的差距。
通过人工智能，数字双胞胎可以成为一个功能强大的个人学习伙伴。
结对实际上是制定积极的教育学习计划的坚实起点。从这里开始，由于数据反映了学生的实际状况，因此学生进度的近实时数据将代表学生的知识和技能。
孪生也可以考虑到学生忘记了什么以及他们正在练习的技能而建模。数字经济正在等待，并且就目前情况而言，我们的下一代劳动力已经并且继续受到与数字未来不兼容的教育模式的教育和培训。
大学项目“ Island 10-22”是对教育领导者的激励，旨在专门针对数字经济进行强化技能的开发。
该项目的参与者将获得数字和跨领域技术领域的技能开发。因此，预计他们将成为劳动力市场上最受追捧的成员，并将引领向数字全球经济的过渡。
“我们的目标是在独特的俄罗斯教育AI基础上，甚至在明天甚至是明天，都创建一个灵活的数字教育系统。”俄罗斯教育AI将使这些专家和团队能够快速接受培训，以解决复杂的问题，” 20.35大学负责人德米特里·佩斯科夫(Dmitry Peskov)说。
在很多情况下，都希望大学的学生在小组项目中分组合作。
人工智能技术可以为技术项目的团队发展提出明智的建议。就像团队发展一样，没有什么能增强学习。协作推动创新。人工智能，通过考虑每个参与者的个人资料，我们可以组建最高效的团队，并根据技能和熟练程度来分配工作。
人工智能提出了一些具有战略意义和教育意义的革命性技术解决方案。
所有这些都可以帮助当前的教育模式达到下一个里程碑，从而最大限度地提高其标准和所培养学生的专业知识水平。总的数字足迹记录使AI能够分析社交网络中参与者的互动。
完成的任务，地理位置以及视频和照片的上传的结果使根据学生需求的个性化程序成为可能。随后，可以为每个学生创建具有AI助手的个人发展途径。
在查看发展记录并跟踪学生的进度时，人工智能通过语义语音分析可以跟踪参与者心态的变化。生物识别数据收集可以识别压力和疲劳程度，以分析程序的不同阶段。然后可以使用此数据来相应地修改程序。
人工智能根据学生的数字足迹将他们带入个人发展道路。
除了将演讲浓缩为抽认卡和智能在线学习指南以外，人工智能还可以做更多的事情。到目前为止，它已经实现了自动化的管理任务，将个性化学习引入了当今非常普通的课程提纲中。
AI的应用仍处于初期阶段;它的持续发展将很快使其成为基于AI的成熟大学模型。该模型将完全浸入机器学习和人工智能的前提下。同时，它的发展将产生更多的学生。