AI 101 For Teachers: Fireside Chat with Sal Khan and Hadi Partovi

歡迎來到教師AI 101。

我叫傑西。

我過去是一名教師，
現在專攻成人學習。

我將在這個專業學習
系列中成為你的嚮導。

人工智能已經成為一個教育
熱點話題，留下諸多教育工作者

去思考什麼是人工智能 ，
學生會不會使用人工智能

去作弊？

人工智能會取代我的教師崗位嗎？

我應該向學生教授關於
人工智能的什麼知識。

在這個專業學習系列中，

我們的目標是回答這些問題，

同時用知識和技能
來武裝你，

讓你在這道新領域暢游。

在本部分中，
我們將聽到Code.org創始人

Hadi Partovi和Khan Academy
創始人Sal Khan的演講。

讓我們來聽聽Hadi和Sal對教育領域

一些與人工智能相關的重大問題的看法。

人工智能已經存在多年了，

但最近ChatGPT和類似工具橫空出世，

人工智能實際上可以生成信息，

可以生成創造性文字、
圖像甚至視頻。

因此，過去的模式匹配工具實際上

可以創造新理念和新思想。

這在教育中非常重要，

因為教師或學生所做的許多

教育工作現在都可以使用
生成式人工智能自動完成。

因此我知道，就像我們倆一樣，

我敢肯定各類技術癡迷者

已經關注生成式人工智能多年，
我們有可以寫作的GPT2，

埃隆·馬斯克有句名言，

這必須在某種程度上加以控制，
因為它可以寫出蠱惑人心的文章，

但其所寫的都是胡說八道，

所以它可以用於來製造假新聞。

GPT3做了類似的事情，但做得更好，

這在某種程度上讓人們更加擔憂。

然後Dall-E這樣的東西出現了，
你可以創建圖像，

你可以畫蒙娜麗莎，你可以告訴

計算機或生成式人工智能
她的後腦勺是什麼樣的。

或者場景的其他部分是什麼樣的。

我多年來一直在觀察這一切，

我就想，哇，這太酷了。

但這真的是一件奇怪的事情。

短期內它不會真正發揮作用，
尤其是在教育領域。

我認為真正的改變是

從GPT3到GPT 3.5即Chat GPT

或者更為重要的GPT4的轉變。

就在那時候我突然意識到，

這個在過去幾年看起來新奇的東西
現在開始具有理解能力，

似乎可以理解信息並進行利用，
不僅可以回答問題，

還可以解釋為什麼它選擇那個答案。

解釋為什麼其他選項不是答案。

這是生成式的。

它可以生成其他類似的問題，

你可以提示它，
這樣它就可以充當私人教師。

它可以充當教學助手。

從那時起我們開始意識到，
世界已經不同了。

這不僅與教育相關，而且可能會

在一些非常重要的方面改變教育。

當你使用像ChatGPT這樣的工具

或任何通過人工智能生成
文本或代碼的工具時，

這些工具都基於名為
大型語言模型的底層技術。

大型語言模型基本上是
一個巨大的神經網絡，

它被各種各樣的信息訓練，
可以在互聯網上找到的

各種書籍、文章或代碼，
然後可以生成新信息、新文章、

故事甚至編寫新代碼。

需要理解的是，這項
技術並不是真正的智能。

它只是使用統計和概率
在Code.org上生成新信息，

我們實際上正在製作一個視頻系列

來解釋大型語言模型如何運行。

事實上，OpenAI首席技術官Mira Murati

是這個視頻的明星之一，

他講的主要是對大型語言模型的解釋。

但我要說的是，因為有人說過，

從統計學上講，找出下一個最好的詞

在很多方面開始教會我們
一些關於我們自己的東西。

就像我現在說話的時候，
當我用口語說話的時候，

我只是在表達一系列的想法。

我並沒有有意識地決定下一個詞。

我就知道下一個詞會是什麼。

因此記憶的大型語言模型是神經。

它是神經網絡。

神經網絡本質上是神經元和突觸

的計算機模擬。

它們開始接近人類大腦

的複雜性，至少是大部分。

我們還沒有達到這樣的水平：

即人工智能是有意識的自我，

或者有自己的動機和慾望，
而不是做我們要求它做的。

但值得注意的是，概率和統計數據，

即在生成式人工智能或大型語言模型

中的人工智能內部的數字，

基本上相當於大腦中神經的突觸和連接。

人的大腦中有數萬億個神經。

所有這些突觸的力量形成了記憶，

創造了思想，給了你所有智慧。

在大型語言模型中，

這會在數百萬臺計算機上進行模擬。

這是智能嗎？

它至少表現了大腦如何工作。

有趣的是，這在數學上也適用。

你的大腦在神經元上工作，

但大型語言模型提供的輸出

與人類對自己的看法非常相似。

我想幾乎所有在教育領域
工作的人都會感到驚訝。

我很驚訝能夠讓人工智能

寫一篇關於內戰的文章，
或者解釋光合作用，

或者創作關於火星上的公主的短篇故事，

或者寫代碼來反轉、洗牌等等。

這些東西你可能會認為
是作業或教師考試。

你可以讓它們做一個教案

或做一個關於歷史話題的演講。

它在所有方面都做得很好，
這確實引起我們去重新思考

我們如何做教育以及
什麼是100%同意。

更神奇的是，

它可以回答這些問題，完成這些任務，

你甚至可以讓它扮演角色。

你可以說

羅賓·威廉斯和《春風化雨》
給我文學上的啓發。

它做到了。

這就是它的樣子。

這越來越奇怪了。

學校很難規定你在做作業時

用什麼工具，不用什麼工具。

所以看看現在大多數
學校佈置作業的方式，

很多作業都可以用人工智能自動完成。

當ChatGPT問世的時候，

我第一天給我16歲的兒子看，

他的第一個問題是
我可以用這個來做作業嗎？

他很興奮，我正要回答。

他又說，如果這些事情都能做到，
上學還有什麼意義？

這兩個問題是我認為教育工作者

需要思考的兩個邊界。

因為如果我們繼續像以前那樣佈置作業，

沒錯，你可以用人工智能來做。

你可能會說這是作弊。

但實際上我認為我們需要改進

給學生佈置家庭作業的思路，

關於家庭作業的觀點。

你幾乎無法控制發生的事情。

但我認為這是一種跡象，
一個健康的聚光燈。

因為在Chat GPT之前，
你有聊天大姐，

有些人有父母或私人教師，
很多貧窮的孩子則沒有這些。

在我們的學校系統中
形成的最大不公平是

當孩子們不在學校的時候。

當你佈置家庭作業時，
你或我可以幫助我們的孩子，

或者我們可以幫你找家庭成員來做，
或者我們可以請私人教師。

很多家庭負擔不起這樣的費用。

這就出現了不公平。

在學校做得越多情況就越好。

當你想到公平與人工智能時，

你會發現這是兩種幾乎相反的東西。

一方面，人工智能縮小了公平差距，
因為現在每個能接觸到人工智能

的學生基本上都能得到
低成本、個性化的私人教師。

他們可以做很多在過去需要

更多錢才能完成的事情。

人工智能基本上為任何有能力
的人提供了一種超能力。

另一方面，那些不能上網、

沒有手機或電腦等設備的學生，

實際上已經遠遠落後了，

因為他們可能發現沒有電腦的
差距變得比以前更昂貴了。

因為這是另一個你沒有的超能力。

正如我們所討論的，
人工智能技術整體上

可以有優點和好處，但也有缺點和風險。

它會犯錯誤，可能會產生
錯誤信息，可能會有偏見。

它可能有政治偏見，
也可能有種族或性別偏見。

它可能會它可能會被
騙去創造危險的內容。

有各種各樣的潛在陷阱。

這可以在一定程度上解釋為什麼
學校和教育工作者在很多情況下

會急剎車，讓我們不要
太快進入這個話題。

但值得注意的是，沒有任何
一種工具是人工智能的全部。

有很多工具出來了，
其中一些是通用的，

比如ChatGPT，它甚至不允許
18歲以下的學生使用。

但是有大量工具是專門

為教育目的而創建的。

Khan Academy就是一個很好的例子，

在那裏，這些工具已經
做了一些具體的事情

來防止這些風險和這些缺點，

保護學生的隱私，防止產生錯誤信息、

幻覺、偏見或危險的內容。

因此，教育工作者或教育IT部門

需要考慮的最重要的工作不是禁止

還是允許人工智能。

而是選擇適合你的工具，選擇適合教育

的人工智能工具來解決這些問題。

是的，對於這些切實的缺點我完全同意，

比如偏見、錯誤信息、犯錯誤、幻覺。

我也總是指出，相對於已經存在的東西，

存在偏見和錯誤信息的東西，
互聯網具有所有這些問題。

其他人也有這些問題。

而且往往沒有透明度，
讓你去審核其中的内容，

說了什麼，或者可能會引入什麼偏見。

所以從某種程度上說，
它只是很多東西的延伸。

我們從2022年中期

開始研究生成式人工智能
和大型語言模型。

然後我們都記得，
11月底ChatGPT出來了。

但它卻席捲了整個世界，
因為當你和它聊天的時候，

就像我們都記得的那樣，
它似乎變得更神奇了。

但是教育界和教師們馬上
就有理由這麼做。

等等，這個東西可以寫文章，
我相信很多學生都意識到

這個東西可以寫文章，
它是一個作弊工具。

我確實很擔心，因為我想，
是的，它可能是

作弊的工具，會向你收費，
但它不是為教育設計的。

所以在三月份，當我們能夠推出
被稱為Khanmigo的東西時，

我們能夠證明，你不僅可以
減輕其中的一些問題，

你還可以創造出有護欄的生成式人工智能，

學生所做的一切東西
都由老師監控。

你可以讓第二個人工智能監控學生用它做什麼，

如果他們做任何不正當的事情，

無論是偷懶、不健康的行為還是作弊，

它都可以主動通知家長或老師。

除此之外是創造方法。

因此人工智能不是為你工作，
而是與你一起工作。

所以如果你讓Khanmigo為你
寫論文，它不會寫，

而是說，我可以做你的寫作教練。

所以我們認為未來會有一些特定的任務，

在其中老師會說，是的，
用你想用的任何工具，

因為這在工作中正在發生，

有時你確實想用這些工具來寫一些部分，

或者給你做一些修改，
或修飾你正在做的一些部分。

但也會有其他情況，老師會說，

我需要確保你是自己寫的。

所以我們這邊正在做的是，

我們試圖創造一些工具，
讓老師可以通過人工智能來佈置作業，

人工智能可以和學生一起工作，
人工智能可以向老師彙報。

是的，我用過這些工具來工作。

我們做了一些提綱，
我們做了一些頭腦風暴。

我給它們一些反饋，
這就是它們現在的情況。

這是我第一次瞭解它們
是如何根據説明行事的。

當教育工作者想到生成式人工智能時，

他們首先聽到或想到的通常是ChatGPT，

因為它很熱門，

它是第一個流行的生成式
人工智能工具，席捲了世界。

但值得注意的是，
幾乎所有科技工具都將

內置生成式人工智能的元素。

這實際上是最切實相關的，

因為ChatGPT的一些早期參與學校會說，

我們能不能停止這個，把它弄清楚？

我們應該認識到，微軟Word將會有
生成式人工智能，它會創建文檔，

比如PowerPoint、Google幻燈片、
Google電子表格或Excel。

它們將生成公式或生成幻燈片。

有個叫做Gamma的應用程式甚至

可以從頭到尾生成整個演示文稿。

你只要給它一個主題，
它就會給你一個大綱，

你編輯大綱，它就會生成整個演示文稿。

有一些編碼工具可以自動編寫代碼，

其中許多都是基於與ChatGPT
相同的底層技術構建的。

你知道，大型語言模型。

是的，但它不是。

不是只有一種工具。

在教育中禁止它是不可能的，

因為我們不會禁止在學校使用
微軟Word和Google文檔。

因此，學校需要弄清楚如何

接受這項即將鋪開的技術。

會有像Khanmigo這樣

專門為教育設計的工具，

還有一些工具是為通用工作設計的。

但學校需要弄清楚，
無論學生喜歡與否，

他們都可以使用這些工具。

人們提出了很多關於

人工智能是否會取代工作的問題，

有些工作可能會被完全取代。

但說到教學，我很確定

全球的教師需求不會減少。

世界上教師嚴重短缺。

如果我能簡單地讓教學工作變得更容易，

減少教學的困難，實現更個性化的學習，

我們可能至少會達到一個點，
我們不再面臨教師短缺。

我們根本不擔心教師會失業，
也不擔心教師嚴重短缺。

我相信人工智能能做的是
實現更個性化的學習，

減少教師的繁忙工作，

更多地指導和幫助那些有障礙、

或在努力解決問題、或需要
激勵或諸如此類事情的孩子，

避免教師的大部分時間都忙於

做一些與學生沒有直接關係的事情。

人工智能應該幫助我們進入一個

教師與學生進行更多一對一交流的世界。

這與教育領域的失業無關。

這是為了讓教師有能力去做

他們真正要做的工作。

我完全同意你的看法。

當我思考在這個生成式人工
智能世界中最安全的工作時，

任何真正與人類聯繫有關的工作，

任何關於提升和指揮的工作，

我認為都將是非常好的例子。

生成式人工智能將

使這項工作更具可持續性。

如你所言，

教師短缺的原因是因為
太多的教師精疲力竭。

如果你能把行政事務
從教師身上拿下來，

同時讓他們以一種更差異化
的方式來更好地支持學生，

他們就會喜歡他們的工作。

我跟很多老師說過，想象一下，

如果教育部或者你所在的學區
突然對你說，嗨，有個好消息，

我們找到了預算給你們每個人五個助教，

幫助你做你需要的事情，
幫助你寫課程計劃，幫你批改論文，

幫助你與學生協作，
在你沒有回答的時候回答問題，

但他們會向你彙報，

他們要做的正是你想要的。

我想每個老師都會拍手相慶。

這就是即將發生的事情。

人工智能的中心將觸及

每個行業的每個可能的部分。

我想闡明的是，

很多人已經開始區分工作和任務，

我認為這是很重要的一點。

我認為這會讓很多人
更有效率地完成更多任務，

但在很多情況下，
它不會取代所有的工作。

所以對於任何需要寫作的工作，

我認為你的工作效率都會

提高至少兩倍，甚至更多。

任何需要製作演示文稿的工作，

任何需要製作人工製品的工作，

需要以任何方式與計算機打交道的工作，

在某種程度上都不會被人工智能取代，

而是會變得更容易，這意味着
無論你是在寫代碼，

還是在審查合同，還是在寫專利，

還是在審查專利，無論是在做營銷，

還是在社交媒體上發佈信息，

如果你每年都要創建電子表格
或用電子表格分析數據，

從市場營銷到銷售再到會計，

人工智能不會取代你的工作。

它會讓你的工作更輕鬆，

因為某些重複性的任務將完全自動化。

在某些任務中，你可能會遇到寫作障礙，

人工智能可能會幫你寫初稿，
或者幫你解決問題，

或者給你修改意見，從而
減少完成工作的時間和費用。

當你思考各種數字工作將
受到人工智能的多大影響時，

重要的是認識到我們的教育系統
教授學生人工智能是什麼，

如何使用它，它如何運行，
它的風險是什麼，

它的優勢和弱點是什麼。

因為現在大多數成年人只是
把它當作一種神奇的工具。

噢，它剛出來，非常神奇，

但重要的是要真正理解
什麼是大型語言模型的基礎，

認識到它是使用統計數據來生成思想，

認識到統計生成為什麽會犯錯誤，

認識到它是在數據上訓練的。

因此，它用於創造東西的數據可能有偏差，

可能遺漏了數據中的差距，
諸如此類的事情。

當學生為未來的勞動做準備時，

理解未來工作中使用的技術

實際上如何運行非常重要。

很多非教師沒有意識到，

但每個教師都意識到的一件事是，

他們幾乎一半的時間都在批改論文，

寫進度報告，制定教案，
而不是在課堂上，

不是在教室裏，不是面對學生。

這比周圍的所有問題都重要。

在一個典型的課堂裏，

你可能有三個、四個
或五個年級的學生，

所以你要努力區分和
解決所有這些問題。

但我們認為，生成式人工智能
將是送給教師的巨大禮物。

教育技術中的幾乎所有其他東西，
即使它非常有價值。

我們以前做過的很多事情，

我們認為它可以真正
强化課堂上發生的事情。

但是老師們會說，噢，

我還有一件事情要學，
我已經筋疲力盡了。

但生成式人工智能令人興奮
的地方在於，讓我們

把它稱為每週10、15、20個小時，
教師在這裏寫課程計劃，

寫進度報告，寫規則，等等，
批改論文，在接下來的幾年裏，

這些時間可能會從每週15、
20個小時減少到每週幾小時。

因此，這將為教師節省
大量的時間和精力，

用於給自己充電，因為他們太分散，

也有更多時間和精力用在學生身上。

當然，這將幫助他們
創造更多的差異化教學。

它可以作為教學助理支持他們。

它可以作為私人教師

或課堂助教來支持學生。

這樣他們可以為學生
提供更多的個性化服務。

是的，其中一些已經鋪開，

其中很多將被用於教師業已使用
的工具中，以使批改更容易，

或創建説明，甚至根據説明進行測試，

這是人工智能現在可以為你做的事情。

因此很多工具都將

把這個功能融入其中，
讓教師的生活更輕鬆。

甚至在ChatGPT和生成式
人工智能出現之前，

人們就說，世界變化太快了，
孩子們需要學習什麼。

我說，這實際上是相同的傳統技能，

他們經常對此感到驚訝。

如果你寫作很好，如果
你有紮實的知識基礎，

比如說公民知識、金融知識，

如果你知道如何很好地使用工具，

這些工具將越來越多地成為技術工具。

你有很強的批判性思維能力，如你所知，

可能是早期代數、統計學知識，

你將在歷史的任何時刻都很強大。

我認為在生成式人工智能革命中，
這種情況會愈加明顯。

很多人說，既然

生成式人工智能現在可以寫論文了，

生成式人工智能將能夠解決數學問題。

但一種思考方式是，未來的學生

需要管理這些生成式人工智能。

如果我告訴你，

有人要成為報紙編輯，
他們不需要管理作家。

那個人需要知道如何寫作嗎？

你會想，他們不僅

需要知道如何寫作，
他們還要知道如何寫得更好，

因為他們現在要管理其他人。

他們將扮演編輯的角色。

所以生成式人工智能不會
給我們一個免費通行證，

然後說，沒有人需要學習這些東西了。

對於那些想要在知識經濟中工作

並想擁有良好職業定位的人來說，
他們需要超越生成式人工智能，

並知道如何管理生成式人工智能。

這意味着不僅要理解工具，

還要理解生成性的基本技能。

人工智能比它本身做得更好。

如果讓我考慮與未來最相關的技能，

那就是你提到的批判性思維、

解決問題、閱讀和寫作。

我還認為數字技能將在工作
場所變得越來越重要，

既要知道如何使用數字工具，

又要真正理解它們如何運行。

因為我經營Code.org，
人們也一直問我，

編程工作是否會消失，

因為人工智能現在可以寫代碼，
這與寫作非常相似。

人工智能可以寫文章。

我們不再教寫作了嗎？

我認為沒有人會質疑我們
是否應該停止教人們寫作，

因為寫作是一種交流方式，

同樣的道理，我們也
不應該停止教授編程。

就像你提到的，大體上是一個會
寫代碼的人獲得了一種超能力，

因為他們可以管理一個由
人工智能組成的程序員團隊，

就像一個會寫代碼的人

獲得了一種新的超能力，
因為人工智能可以做到。

他們現在有了一個作家團隊。

沒人能做到。

也許人們不需要編碼就能創建應用原型，

但你不可能創建一個真正的應用，

你不能把它推向世界，

因為你不知道所有的邊緣情況、

安全漏洞，它可能面臨的性能問題。

你需要知道如何編碼。

我們現在正處於這樣的時刻，
得益於ChatGPT和大型語言模型，

我們都在想象人工智能將成為

我們大部分時間聊天的東西。

我想很多人都在想，
你可以把文本轉換為語音，

語音轉換為文本，你可以

開始用你可能會用的方式
與它交談，Siri或Alexa。

但我們開始看到的是技術，
大型語言模型可以做到，

儘管它們的語言模型
也可以理解文字，

它們也可以生成圖像。

所以這些不同維度的
生成式人工智能開始融合。

未來幾年將會非常有趣，
可能在3到5年的時間範圍內，

生成式人工智能或

人工智能將能夠理解學生的寫作。

它將能夠與他們交談，

它將能夠在對話中傾聽，
它將能夠對他們產生見解。

所以這是一個非常有趣的時代，

傳統的聊天界面，
我們從ChatGPT瞭解到的，

我認為可能只是一個
實現更豐富東西的墊腳石。

你認為我們距離

人工智能私人教師實現可以看到、

與之說話、聽到其回應
的水平還有多遠？

我認為到2025年、2026年我們就能夠

與人工智能私人教師進行視頻會議，
它會縝密思考。

它會記住你。

它會洞察你。

我認為人工智能在某些方面

幾乎已經超越了另一個趨勢，

但Apple現在正在推出其虛擬現實耳機。

但我有一種感覺，
它可能需要更長時間

才能成為主流。

這可能會在5到10年內發生。

但是十年後，我可以想象，
如果你戴上護目鏡，

你幾乎感覺就像與人工智能在一起。

但你可以用人工智能放大。
在未來三年內，

我不知道虛擬現實的部分，

僅僅因為與擁有私人教師的人工

智能進行視頻會議的頭部重量。

我認為這大約是五年之後的事情。

教育工作者值得思考的是，

當每個學生都有電腦，都能上網，

都能得到一對一的私人教師時，
世界會變成什麼樣？

從公平的角度來看，這是一個偉大的故事，

因為今天只有最富有的家庭才能
為他們的孩子提供一對一輔導。

現在，它將不僅僅是聊天，

甚至是交談都將成為可能。

所以，如果我是一個剛接觸
生成式人工智能世界的教師，

首先我會告訴他們，深呼吸，放鬆。

儘管感覺世界發展得很快。

你現在還在想這件事，

這就意味着你還處在一個早期階段，

你在最前沿，你知道，
沒必要，沒必要擔心。

特別是如果你有幾個週期，

如果是在夏天或假期
開始使用這些工具。

你可以前往ChatGPT這樣的網站，

你可以讓它立刻對你起作用，比如說
幫我寫教案，幫我創建説明。

使用Khanmigo，Khanmigo有特殊的用途，

具有最佳實踐的提示和層次，

一個好的説明是什麼樣的？

一個好的教案是什麼樣的？

我們為教師安排了一些活動，

他們可以在上課前複習自己的知識。

它還可以幫助創建離場券、教案、

説明和學習目標。

然後有一大堆學生活動。

他們中的一些人只是在
STEM或人文學科上輔導我，

讓我們來和喬治·華盛頓對話

或者我們要讀或我們剛剛讀了

《大亨小傳》的前三章。

孩子們，我們今天有一位特別嘉賓，
傑·蓋茨比本人。

然後你可以。這不是科幻小說，
聽起來像科幻小說，

但這確實存在於今天的Khanmigo上。

教師現在就可以開始做了。

你也可以讓人工智能

給你一個創造性的方法來教授某個主題。

你知道，如果你有過同樣的經歷，
你就教會了一些東西，

但是你想把它混在一起，
這是一種創造性的教學方式，

然後輸入主題名稱，

它會想出一些教師可能沒有想到的想法。

所以這是一個很好的頭腦風暴工具。

在這一點上。

教師最常做的一件事就是

創造一個課程掛鉤，也就是
一節節課的掛鉤，

我怎麼才能讓孩子們興奮起來呢？

我們對人工智能的創造力印象深刻。

再說一次，這並不是
要把創造力交給人工智能。

如果房間裏有兩個有創造力的人，

這不會讓一個人的創造力下降，
而是讓兩人都更有創造力。

所以我們看到教師反覆地說，
嗯，這個怎麼樣？

這就像，噢，是的，那這個呢？

然後，事情變得越來越好，

這是任何一方都無法單獨做到的。

人們談論援助教育的風險。

事實上，我認為最大的風險是什麼都不做，

只是說我們要用同樣的方式教所有東西。

我們總是讓他們頭朝下站着，

就好像，讓我們希望這項技術消失

或者阻止它在我們的課堂使用。

最大的風險是用同樣的方式教同樣的科目。

使用人工智能的真正機會是，
教學工作可以變得更容易。

學習工作可以變得更有吸引力，

更個性化，更有創造性。

還有一些我們可能不再需要教的老東西。

學生可以學習新技能。

他們可以用人工智能學習創造，

並培養上世紀的孩子們沒有的超能力。

人工智能在教育領域確實

擁有很大的潛力。

在這個專業學習系列的下一部分中，

我們將深入研究人工智能，

探索人工智能是什麼，

教師如何使用生成式
人工智能來完成教案、

創建課堂資源和節省
管理任務的時間等任務。

如果你是一名教師，
總是覺得每天沒有足夠的時間，

絕不要錯過第二部分：為教育工作者

揭開人工智能的神祕面紗。

與此同時，一定要看看
我們的兩個新教學視頻

其中一個視頻是關於聊天
機器人和大型語言模型的。

另一個視頻討論了諸如人工智能是否
真的有創造力和想象力這樣的問題。

這些視頻是教師和學生

瞭解生成式人工智能

及其運行方式的好方法。

請訪問教師AI 101網站code.org/ai101。

觀看這些視頻以及來自Code.org、ETS、

ISTE和Khan Academy的額外資源。

感謝參與我們的課程。
第二部分再見。