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人工智能教育路线图:幼儿园事业

幼儿园学生和放大镜
(图片来源:埃里森雪莱/逐字EDUimages机构)

孩子们好奇的天性。他们有天生的能力指向新的对象和问的最有趣的问题。他们和无生命的东西一样容易模仿成人。因此,教孩子们关于改变游戏规则的工具和技术,努力介绍人工智能,或者人工智能——在一个时代,他们的好奇心是峰值似乎谨慎。

Sameer Maskey
Maskey

全球人工智能市场规模预计到2026年增长到3096亿美元。作为人工智能工具渗透到我们的日常生活中,孩子们开始与AI-powered交互智能交付,我们做的最聪明的事情就是让AI早期教育的一部分。

然而,教他们复杂的概念,比如人工智能没有小孩子的游戏。然而,早在幼儿园教育工作者可以引入人工智能,教育者可以采取措施来培养兴趣在学校。

在童年中引入人工智能

我们知道一个事实,大多数孩子在家里已经与人工智能交互。他们可以玩AI-embedded玩具或与人工智能助手Siri和Alexa等交互。这样的声音设备的数量预计启用智能家居到2023年达到2.75亿。在学校,孩子也可能与AI-powered学习工具。

然而,当涉及到人工智能教育,不是所有的孩子都有相同的访问在初步的教育水平。在美国,孩子们通常被首次引入干细胞在高中课程。Yett,只有47%的中学教计算机科学课程。在农村地区,这个数字是43%。AI暴露也因地理位置的不同而有所不同,但可以抵消干预通过正式AI缺医少药社区的教育。

我们可以达到学生早在学校教育者和父母在家里帮助灌输兴趣通过科幻故事和交互式AI-powered学习应用程序或基于ai,互动,适龄游戏。此外,与虚拟现实交互或视频游戏角色,通过语音指令或见证成人安排会议,是最自然的机会向孩子介绍人工智能的世界。

将人工智能引入小学

学校课程应该强调定量技能教育和介绍AI-powered机器从一开始。这样做可以帮助为孩子为了更好的观察、理解和导航所遇到的人工智能工具。他们有机会问问题和发展敏锐的理解影响内外技术继续在我们的生活中我们的家园。

作为学生提升到更高的等级,通过数据相关项目可以进一步培养他们的兴趣,数学作业、论文和纪录片,加上课程专注于编程,数据和计算机科学和数学。

AI浸取决于师资

能够建立一个一代具备充分利用人工智能取决于是谁教学生关于人工智能和是否知识渊博的主题。最近出版的安全性和新兴技术中心的报告指出AI教师严重短缺的在我们的教育机构。教育工作者,事实上,离开学术界追求高薪行业的工作。

是给定的,如果没有适当的知识和技能,教师无法解释的概念与清晰。此外,人工智能在早期的k - 12教育阶段需要更多的创造力来驱动点回家。这就是教师培训计划可以派上用场。

人工智能信息教育工作者可以跨多种培训和AI浸项目。教育者可以推动他们的事业如麻省理工学院的成人学习项目提高倡议和跨部门会议等途径,促进知识共享作为教育者接受人工智能为更好的教学经验。会议和研讨会也有助于教师网络和与同行保持更新和分享自己的外卖。

要求教师使用人工智能

同样重要的是教师在充分利用AI-enabled工具在教育环境。通过学习管理系统为例,介绍人工智能或语音助手可以帮助日常课堂活动,如将任务分配给学生和出勤率。

同样引人注目的是教师获得能力的前景分析从教室学生成绩数据。这允许教师关注学生的弱点和牧师更个性化的学习经验。因此,艾老师upskilling解锁对教育者和学生极大的好处。

培养合作关系,使早期学习

传播在社区教育的人工智能任务也取决于利益相关者的支持,超越传统教育机构的领域。

政府有一个重要的角色在确保方便地访问茎和艾城的早期教育。没有政府的行为发展中AI-friendly政策,提交行业和教育机构互动,促进人工智能孵化生态系统,努力,随后,结果——缩小。

培养早期人工智能教育的动力也同样对企业。他们可以通过课堂研讨会参与旅程,谈判,实习和人才招聘会。企业还可以为学生提供各种职业的认识可能在各种行业,超越标准的技术角色。

教育机构也有一个重要的责任战略随着行业越来越集成人工智能。他们必须调整自己的教学方法提供最相关的技能和推进战略合作伙伴关系,公司为学生提供宝贵的实践经验跨越不同阶段的教育旅程。

AI现在必须开始旅程

创新为首的AI崭露头角的一代只会是可能的,如果我们成功地培养孩子的好奇心对技术的热情。

在这个重要的旅程,这是关键的利益相关者——孩子的家庭和学校内外,使未来的人工智能领导人经验艾未未的可能性在现实世界中。同样重要的是建立一套可靠的教师可以传授知识在这个领域发展。最后,我们需要提高茎教育在幼儿园,这样学生成长爱茎主题作为各种创新的基础得到了AI。

Sameer Maskey博士副教授的AI在公共政策和编程为哥伦比亚大学社会影响和Fusemachines的创始人兼首席执行官,企业人工智能人才解决方案提供商。Maskey 18年的经验在干细胞领域包括IBM华生研究中心工作。

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