东中国师范大学的人们使用了大型模型来教书。

例如，如果您扔进书《信息系统概论》，您可以开始提出问题（您不知道可以在哪里提出问题）：

解释DES加密算法。

是否想做问题以巩固您的知识点？无需再搜索过去的测试纸。

直接告诉我大型模型：设定问题。

而且它不再是班级和助教。现在有一个大型模型，每个人拥有“教师助手”并不是一个梦想。

只需填写课程的基本信息并上传教材，就可以自动生成教学大纲。

即使对于视频课程，大型模型也可以直接列出视频大纲并根据知识点进行搜索。

以知识图的形式打开课程视频的关键点也没有问题：

当然，编程也很容易执行，包括：

代码生成，代码解析，代码优化，代码错误检测，语言转换和格式化。

这是“每个人的终身教育模型多合一的机器”，特别是由东中国师范大学专门为学生创建的。它的主要重点是进行课程并研究有效的专业

最大限度。

此外，CCTV〜已“喜欢”这种时尚课和学习方法

但老实说，这只是大型模型给东中国师范大学带来的变化之一。

教育不仅需要AI，而且需要AIAI才能满足教育。它不仅像拥有一些神奇的教学工具一样简单，而且还为教学方法甚至教育概念带来了新的活力。

东中国师范大学的数据科学与工程学院的王魏教授非常重视人工智能时代的学生能力。

在Wang Wei教授的观点中，重要的是要使用AI来增强教学和改变传统的教学模型，但它也需要培养学生的AI素养和能力。

基于此，他提出了一个全面的“数字素养+智能教育”解决方案。

对于当今中国师范大学的当今教师和学生来说，数字素养是对AI的教育。

它可以进一步分解为一般数字功能，数据分析，编程思维，数字思维和解决问题的维度，并将其纳入不同的课程。

为整个学校的学生提供层次结构和多个方向人工智能（AI）相关的课程，涵盖编程思维，数据分析，AI原则和其他内容，并自2019年以来逐渐晋升。重点是让学生应用他们通过实用项目所学到的知识。

在当今数字时代，智能教育是AI的教育。

除了上一篇文章中强调的多合一机器的教育模型外，东中国师范大学还具有一个大规模的个性化在线智能学习平台。

“ Metasequoia在线”，并使用数据驱动的方法来评估教学过程和教学质量。

在所有措施中，Wang Wei教授认为，一个非常重要的一点是培养学生的“数字思维”，这意味着学生需要学习如何使用数据来理解问题，提出假设并验证解决方案。

最关键的部分是编程思维。编程不仅是编写代码，还涉及一种思考培训，教学学生如何将复杂的问题分解为较小且易于管理零件并通过算法解决这些问题。

同时，来自东中国师范大学的周马云惹不起马云奥伊（Zhou Aoying）从更宏观的角度来解释人工智能时代的数字扫盲教育。

从互联网的开发，大数据到大型模型多年来，可以看出，数据已成为土地，劳动力，资本和企业家才能的新生产因素，并将对社会发展和生产率提高产生重大影响。

因此，数字扫盲教育的先决条件是完全认识到数据的重要性。那么，与以前的生产因素相比，数据的唯一性是什么？

Zhou Aoying教授提出，数据是非排他性，非排他性和非筛分的。大量数据的产生和数据处理技术的快速发展驱动了新兴技术（例如人工智能）的兴起。

作为理解世界的重要手段，科学研究也受数据和技术的发展影响。许多原始的科学理论基于长期观察和抽象诱导。但是在大数据时代，研究人员通常首先拥有大量数据，然后通过机器学习和其他技术发现数据和见解，并使用数据来推动科学发现。

基于此，Zhou Aoying教授提出了一个深刻的观点，即“技术正在迫使科学”。

在诸如快速发展人工智能的领域，技术进步似乎已经领先于我们对其科学原理的理解，从而导致了一种现象：我们依靠技术的有效性，但对其背后的科学逻辑知之甚少。

Zhou Aoying教授说，这种技术领先的模型为科学教育和研究带来了新的挑战，而新的经验主义要求采取新的理性主义，即经验科学。只有结合应用程序方案+科学和技术创新+工业发展，我们才能取得综合的进步。

可以看出，AI不仅是东中国师范大学的教育方法的转变，而且是思维的变化，包括：

●教师教学角色转型：从讲师指导和协助

●改变学生的学习方法：大规模个性化学习将成为现实

●资源获取方法的变化：从教师准备课程资源转变为智能跨学科资源的智能聚合

●更改教学评估方法：个性化的教学和学习评估是可能的

特别是在当前的大型模型繁荣中，AIGC将成为教学效率的乘数。

简而言之，现任的东中国师范大学非常适合AI，无论是在教书还是教育人们。

因此，下一个问题是，基于AI的一系列创新，尝试和探索肯定会在计算能力中造成可观的费用。东中国师范大学是如何持有的？

英特尔：让AI到处都是校园里，像东中国师范大学这样的教育创新探索不仅为大学和大学自己的教学和管理系统带来新的挑战，而且还向IT行业提出了新的要求。

首先，需要更灵活和多样化的基础设施。大学的数字化转型涉及各个方面，需要支持全方位的应用程序情景，例如教学，科学研究和管理。

这给IT基础架构提供了更高的要求，不仅具有强大的计算能力，而且具有灵活地结合和弹性扩展的能力。它不仅可以考虑新的负载，例如AI推理，还可以进一步加强传统的一般计算平台和应用程序。

其次，对软努力和努力的优化适应。随着大型模型在教育领域的兴起，大学和大学对AI平台提出了更高的要求。一方面，我们必须加速深度学习框架，算法库等。CPU，GPU，XPU

对多样化和差异化硬件的适应优化可以提高开发效率和运行速度。另一方面，我们必须在软件和硬件方面进行协作创新，以进行特定的教育场景（例如组成校正，测试问题生成等），以开发和调整更多针对性的系统。

这要求IT制造商从基础硬件到高层应用程序，积极进行技术创新，并为大学定制“ AI+教育”的最佳解决方案。

第三，建立一个开放的包容性合作生态系统。教育信息化是一个复杂的系统项目，需要所有生产，教育，研究和应用领域的合作。从智能校园的顶级设计到改革人才培训模型，再到特定产品的实施，它与IT企业，大学，科学研究机构和应用程序部门的合作密不可分。

这种合作要求IT制造商不仅提供领先的技术产品，而且还需要建立开放和包容的合作生态系统，并通过共同的实验室，工业大学研究合作项目等共同探索智能教育的创新路径和发展模型。

最后，我们必须将老师和学生放在第一位，并将经验放在首位。在应用信息时，大学教师和学生不仅应该是数字化的，而且应该是聪明的。他们应该将技术深入地纳入教学，科学研究，管理和生活的各个方面，从而带来真正的效率提高和优化经验。

所有这些要求（一句话）在新时代提出了对IT产品和服务的更高要求，这不仅使用户可以轻松启动，还可以确保系统的安全稳定操作。这要求制造商深入了解教育的业务特征，围绕教师和学生的核心需求或痛苦点的设计计划，并提供紧密的实施以及运营和维护服务。

那么如何处理这些要求呢？在众多选择中，英特尔以其“无处不在的人工智能”的策略而脱颖而出，并成为许多大学选择的合作伙伴。

提供强大的计算能力支持只是一个方面。英特尔的多样化产品选择以及协调的软件和硬件优化也可以帮助AI在教育领域很好地使用，快速和储蓄。

特别是，英特尔的主服务器CPU ProductXeon®今年

6处理器平台可以满足非常广泛的计算负载。这一系列即将推出的性能核P核产品和释放的能源核心核心电子核产品的设计可以满足不同的任务需求，无论是AI，科学计算，实时数据分析还是存储，网络和网络和云本土，更着重于基础设施能源效率的性能。

从第四代Xeon®可扩展处理器开始，内置Intel®AMX（Intel®高级矩阵扩展）现在正在展示其5th-t-GenerationXeon®可伸缩处理器，Xeon®

在此“ CPU中的张量”中，也将建造6个处理器的性能核心产品

Core的矩阵AI加速技术可用于显着改善Intel CPU，具有更多的核心（多达128个内核）和更高的效率微体系结构。

AI性能，尤其是与行业AI应用程序实施密切相关的推论性能。

具有集成HBM（高带宽内存）的Intel®Xeon®Max系列处理器在大型行业应用程序开发人员和用户中也非常受欢迎。 Xeon®

6个处理器将支持MCR（多路复用器的组合）

等级的高带宽内存方法继续支持大型模型的大量和频繁的数据访问要求，并专门研究涉及大量加权数据读数的场景。

除了这些新的和旧的CPU主要玩家的布局外，英特尔还提供了ARC系列独立图形卡，供学生体验和学习，并通过组织编程竞赛和其他形式来激发学生对创新实践的兴趣和潜力。

``通过对这些课程的研究，学生不仅掌握了人工智能的基本原理和实践技能，而且还建立了AI伦理的正确价值观。北京大学信息学院副教授Xie Ruiru评论说。

除了硬件计算电源支持外，别忘了软件协作优化在教育领域的作用。

长期以来，英特尔从开源和OpenVino™工具套件中形成了“硬件+软件+生态系统”的协作创新系统，以优化教育方案。

除了计算能力外，教育和技术在AI时代还有另一个缺点：课程的实用性，即如何使学生能够掌握可以真正实施的AI技术。上面提到的东中国师范大学对教育很重要

对于AI，这是为了考虑这种战略考虑因素。

在这方面，引入前线企业资源并实现双赢合作已成为许多大学的选择。

除了计算能力水平外，英特尔还与许多大学进行了相关的合作。

例如，英特尔和北京大学积极探索了为教师和学生的AI素养的培养。两党共同开设了人文和社会科学专业的AI一般课程，旨在培养“ AI+X”复合才能。

在技术生态学层面，英特尔还非常关注行业，学术界和研究之间的协作创新，并建立了“未来的智能教育联合实验室”，重点是多模式学习分析，学习者肖像，按照其能力教学，并共同促进教育技术的关键技术，以教育技术的研究和应用。同时，英特尔还推出了'intel®

未来的教育加速计划旨在帮助大学更好地利用英特尔的软件和硬件平台，并加速智能教育应用程序的孵化和工业化。

可以预见的是，这些行动不仅在那个时代培养新人，而且还促进了IT行业本身升级和迭代，成为教育和技术的双轮动力。