探析人工智能聊天软件兴起对中学历史教学的影响——以ChatGPT为例

来源 :互联网周刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangf123456
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近几年人工智能聊天软件飞速发展,已经成为科技领域的热点。人工智能聊天软件能对用户的问题给予相应的回复,相当于帮助主人处理各项事务的“助理”。有着进一步开发潜力的人工智能聊天软件已经在一些领域得到应用,教育领域就是其中之一。从目前国外教育领域中人工智能聊天软件的应用效果来看,该技术在有效提高教育质量的同时也带来了学术造假、在线教育质量不能稳定保证等问题。教育者在积极应用人工智能聊天软件的同时,也要采取必要的措施解决这些问题,做到真正为教育所用。历史学科教学所教的内容是过去的,是客观的,但教学所用方法是具有创造性的,ChatGPT所特有的智能性将对中学历史教学产生重大的影响。本文以人工智能聊天软件中市面应用最广泛的ChatGPT为例,探析人工智能聊天软件应用对中学历史教学产生的影响,讨论教育界如何应对这一潮流。
其他文献
跨境电子商务作为一种促进交易即时高效完成的新业态,打破了传统外贸时间和空间的限制。在政府政策的支持下,越来越多中小企业抓住跨境电子商务的机遇,加入跨境出口电商平台开展经营。然而,跨境电子商务活动中,平台内经营者面临许多挑战。一方面,其企业规模较小,资金能力和运营能力有限,导致抗风险能力下降;另一方面,平台环境不确定性日渐增加。在此背景下,如何实现跨境出口电商平台内经营者的快速和持续发展,是亟待研究
学位
凸优化模型与算法是当前优化领域内的研究热点,带有线性约束的可分凸优化问题是其中比较常见的一类.交替方向法乘子法(ADMM)已被证明是求解两块线性约束可分凸优化问题的较为高效的简单方法.随着生活中优化问题规模的扩大,所求解模型的目标函数变量远远大于两组,但直接推广至多块的ADMM类算法在理论上无法保证收敛性.为了保留直接推广至多块ADMM算法的优良效果,同时又能保证算法的收敛性,一些变形的多块并行A
学位
方面级情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA)旨在分析给定句子中某一方面的情感倾向,主要涉及方面抽取(AE)、观点抽取(OE)、方面情感分类(ASC)和方面情感三元组抽取(ASTE)四个子任务。通常将方面级情感分析视为序列任务,并基于词序或依存句法树建模。但仅考虑其中一种结构信息无法完整表示词之间复杂关系,这限制了模型学习性能。针对该问题,本文提出一个新
学位
随着网络时代的迅速发展,优化问题作为一类数学基本问题越来越受到重视.其中线性约束凸优化问题的求解在许多领域有着广泛的应用,因而是最优化理论求解线性约束问题的一个热点,在此背景下求解凸优化问题的算法也有了极大的发展.本文考虑求解线性等式约束和不等式约束的凸优化问题.増广拉格朗日方法是求解此类问题的经典算法.在此方法上衍生了诸多算法,比如邻近项増广拉格朗日方法、线性化増广拉格朗日方法等.近期的文献平衡
学位
在线教育在日常教育活动中的比重迅速增加,已成为一种必不可少的教育方法。面对海量的课程资源,传统信息搜索方式存在“信息迷航”、“课程资源超载”等问题。课程推荐技术是学习者与课程资源快速匹配的关键。传统序列推荐方法大多针对用户自身序列编码,忽视了序列间的联系。同时对行为日志数量不足的用户存在冷启动问题。本文针对上述行为日志推荐算法存在的问题进行相关研究,主要研究成果如下:(1)提出基于行为日志的课程推
学位
新疆地矿局在长期地质工作中积累了多专业、海量的地学数据资源。如何借助信息技术科学存储、集成、管理并充分利用这些宝贵资源,使之发挥最大作用和价值,成为我们面临和亟待解决的一个重要课题。本文重点探讨了建设“新疆地学基础数据中心”平台的可行性。
期刊
本文主要研究了时滞型分数阶差分定义的几类混沌映射及其稳定性条件.主要分为如下六章:第一章,介绍了分数阶差分方程的历史发展背景,阐述了分数阶差分定义下的混沌系统和稳定性的发展现状,应用前景和研究必要性.第二章,回顾了分数阶微积分,整数阶差分与分数阶差分理论的定义和运算性质.第三章,简要地介绍了混沌的定义与特征,几类经典的混沌映射,分数阶混沌映射,并提出了一类带有q弯曲参数的分数阶混沌映射,最后进行了
学位
序列推荐算法根据用户过去的交互序列向用户推荐下一个可能感兴趣的物品。其关键技术之一是学习序列交互的隐表示,以捕获用户偏好,从而给用户提供准确的推荐结果。本文立足于对用户行为序列进行建模,利用变分自编码器优秀的可扩展性,结合多种深度学习方法,研究如何提升用户隐变量的质量来提升模型的推荐性能。主要工作如下:(1)序列推荐模型通常使用用户的历史行为来获得用户偏好表示以产生推荐。大多数方法学习到的用户表示
学位
本文探讨了集优化问题的适定性与解的稳定性.将集优化问题按集序关系分成三类研究.第一章是引言与预备知识.对优化问题的研究背景及现状作了介绍.简述了集优化问题的适定性及解的稳定性研究概况.说明了本文的主要工作.第二章引入了集优化问题带扰动的B-适定性概念,得到了相关B-适定性的判定准则和特征,建立了逐点B-适定性和全局B-适定性之间的关系.第三章引入了集优化问题带扰动的广义l-适定性概念,得到了此类适
学位
传统推荐系统仅利用评分数据或少量评论数据等交互信息进行推荐,而这些用户-项目交互占比很小,在信息化时代下,存在严重的数据稀疏和冷启动问题。随着深度学习和神经网络的发展,出现了大量的跨域推荐(Cross-Domain Recommendation,CDR)模型方法,其核心思想是利用从其他领域收集的信息来辅助另一个领域进行。虽然现有的跨域推荐模型方法在一定程度上缓解了数据稀疏性问题,但仍然存在如下一些
学位