人机共生的复合脑:基于生成式人工智能辅助写作教学的应用发展及模式创新

生成式人工智能聊天机器人引发新技术的狂欢,加速了教育系统变革,写作领域首当其冲面临了巨大的挑战。新一代智能技术可以成为智能学伴,为学生提供个性化、交互式的学习支持服务,来帮助学生高效地进行自主学习。如何利用智能技术增强学生写作学习的效果和效益也成为迫切需要解决的问题。在梳理技术辅助写作教与学的发展历程基础上,立足当前生成式人工智能高速发展的浪潮,廓清写作内涵和深层学理机制,构建人机共生的写作模式,可为写作提升以及高阶思维的培养提供参考路径。人机共生的写作模式将写作定义为生成式人工智能外脑与人类内脑创生融合的过程,该过程借助互动反馈,促进人工智能外脑与人类内脑的个性化演进成长,进而不断提升写作效率和质量。同时,为应对生成式人工智能的局限和潜在风险,在人机共生写作中需要帮助学生具备高质量提问和指令的能力,避免其过度依赖和沉迷人工智能,同时,学校和教师要积极变革教学模式,推广项目化学习和大概念单元整体写作教学,发展真实性写作,提升学生的核心素养。

复杂网络知识传播模型分析

为分析熟人在知识传播中的作用,运用平均场方程在复杂网络中建立了一个Susceptible-InfectedHesitation(SIH)模型并分析知识传播的条件,即当基本再生数小于1时,知识无法传播;当基本再生数大于1时,知识可以传播.通过在无标度网络中进行数值仿真证实知识传播的条件,并进一步研究参数对知识传播的影响.提高熟人的作用力可以促进知识传播.

基于间歇牵制量化控制的耦合复杂网络有限时间同步

为研究基于间歇牵制量化控制的耦合复杂网络的有限时间同步问题,设计了一种间歇牵制量化控制器,利用Lyapunov函数的性质和Schur补偿引理,得到了耦合复杂网络的有限时间同步的充分条件.最后通过数值仿真验证了该控制策略的准确性和有效性.