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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
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生成式AI在“数据分析与挖掘”课程资源构建中的应用研究
Research on Application of Generative AI in the Resource Construction of “Data Analysis and Mining” Course

DOI: 10.12677/ae.2024.14122435, PP. 1441-1449

Keywords: 生成式AI,数据分析与挖掘,资源构建,应用研究
Generative AI
, Data Analysis and Mining, Resource Construction, Application Research

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Abstract:

生成式AI是一种借助现代深度学习技术的文本(包括代码)、图像和视频生成工具。数据分析与挖掘课程以其技术复杂、工具抽象、代码繁多为特点,需要对众多python工具命令完全掌握才能够比较熟练地上手操作。此外,该课程的学习资源却较为分散,案例代码来源不够清楚,代码注解不够详细,从而使得课程资源的构建需要花费较多时间。结合最新的生成式AI技术(本文使用文心一言、Gamma、Github Copilot 3种工具),教师可以直接通过聊天或提示等方式输入文本提示词,进而采用生成式AI工具直接输出教案、PPT和代码等课程资源,教师只需要负责审核生成结果的有效性和正确性即可,极大地提高了工作效率和准确性,为人工智能在专业型课程资源构建方式方法中的应用提供了借鉴。
Generative AI is a tool for text (including code), image and video generation with the help of modern deep learning techniques. The Data Analysis and Mining course is characterized by its technical complexity, tool abstraction, and extensive code, which requires a complete mastery of numerous python tool commands to be able to operate it more proficiently. In addition, the learning resources of the course are scattered, the source of the case code is not clear enough, and the code annotations are not detailed enough, thus making the construction of the course resources take more time. Combined with the latest generative AI technology (in this paper, we use three tools: Wenxin Yiyin, Gamma, and Github Copilot), teachers can directly enter text prompts through chat or prompts, and then use generative AI tools to directly output course resources, such as lesson plans, PPTs, and code, etc., and the teacher only needs to be responsible for reviewing the validity and correctness of the generated results, which greatly improves the efficiency and accuracy of the work, and provides a reference for the application of AI in the construction of professional course resources.

References

[1]  孙道华, 林丽芹, 詹国武, 等. 生成式AI热潮给高等教育带来的挑战和思考[J]. 化工高等教育, 2024, 41(4): 2-15.
[2]  邓艺. 用生成式AI设计“在线学习”教案——基于大模型的备课尝试[J]. 中国信息技术教育, 2024, 17(1): 92-94.
[3]  韦永圣, 左佐垄川, 陆飞宇. 生成式AI技术在医学院校教学资源开发中的应用探析[J]. 电脑知识与技术, 2024, 20(27): 31-33.
[4]  张华锋. 生成式AI辅助“数据结构”教学研究——以CodeGeeX为例[J]. 互联网周刊, 2024, 25(6): 73-75.
[5]  晏苏红, 谢于晨, 李卫勇. 生成式人工智能驱动下的《信号与系统》教学改革研究[J]. 教育进展, 2024, 14(9): 224-230.
[6]  王宇轩, 徐文浩, 于浩淼, 等. 生成式AI为C语言编程教学带来的挑战和机遇[J]. 计算机教育, 2024, 8(1): 133-141.
[7]  李仲根, 杨航, 王青峰. 生成式AI普及背景下环境科学与工程专业教育面临的机遇与挑战[J]. 教育观察, 2024, 13(10): 15-19.
[8]  舒莲卿, 杜辉. ChatGPT在课程教学中的应用初探——以Python程序设计为例[J]. 中国现代教育装备, 2024(1): 9-12.
[9]  孙旭, 钟秋菊, 张文涛. 生成式AI时代大学生智能学习助手: 框架, 挑战与应对[J]. 终身教育研究, 2024, 35(4): 29-36.
[10]  甄宏莉. 人工智能背景下智慧课堂教学模式设计的行动研究[D]: [硕士学位论文]. 银川: 宁夏大学, 2020.
[11]  戴韵. 生成式人工智能技术赋能教师课堂教学质量评估[J]. 教育进展, 2024, 14(6): 1264-1271.
[12]  张龙. ChatGPT生成式AI技术在信息教学中的应用[J]. 电子技术, 2024, 53(3): 386-387.

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