和提升。 1.2 AI技术对教育教学的影响 教育数字化的历史进程开始于数据化，发力于网络化，加速于智能化。 经济合作与发展组织（OECD）教育研究与创新中心副主任斯蒂芬·文森特-朗科瑞 在《2023年数字教育展望：迈向高效数字教育生态系统》报告中表示，线下学习向 远程学习的转变并不等同于教育数字化转型。教育数字化转型意味着对某些教育过 程进行根本性变革，即不仅将技术作为一种工具，还将其作为一种重塑教学方法、 生成式AI使得学习不再局限于传统课堂。学生可以通过聊天机器人等交互式工具随 时随地进行学习，拓宽了学习的时间和空间界限，使教育更加灵活。如图3-5所 示，香港浸会大学于2023年7月13日在校内系统公布了有关生成式AI工具的使用指 引。香港浸会大学也是较早积极拥抱生成式AI工具的大学。从2023年开始，新加坡 大学也允许学生使用AI工具完成作业，以提升教学效果与鼓励学生接纳新技术。越 来越多的大学甚至中小学，都在积极探索使用AI拓展学习资源。 如何从AI的回答中获得最大的价值。 本章主要涉及的知识点： ❍ 通用大模型与垂直小模型概述。 ❍ 与大模型交流的方法以及案例。 4.1 智能“大脑”：探索AI模型的力量 AI大模型，在2023年这个普通却又神奇的年份里，反复冲刷着大家的认知，仿佛一 谈到AI模型，就只有大模型。那究竟什么是大模型？大模型有什么能力？又是否有 小模型呢？这些问题，将在下面进行介绍。 4.1.1 通用大模型与垂直小模型

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