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使用人工智能学习应该让学习者更有能力。
新学期是重新考虑援助用途的有用时机。
回顾专栏准备此存档于 版本日期确定了它在每周系列中的位置。
随着许多地方的学生和教育工作者开始新学期，我想回到一个基本问题：使用人工智能工具后，人们应该能够理解并做什么？答案应该指导任务、评估和围绕它的支持。
利用帮助来揭示思维
人工智能工具可以帮助学习者比较解释、练习方法或确定要调查的问题。学习活动仍然应该使人的推理可见。请他们解释他们所做的选择，检查一个重要的断言，或讨论为什么替代方法可能更好。
赋予教育工作者和导师明确的角色
指导学习的人们需要时间来检查工具并决定它们适合的位置。教科文组织关于教育中生成式人工智能的指导强调人的能力和以人为本的方法。我也会将这一原则应用到行业实习中：监督和反馈应该支持学习者的发展，而不是仅仅关注输出的速度。
连接学术与实践标准
对于 Genellipse 的大学关系，我想要在探索和负责任的交付之间架起一座桥梁。原型可以是一种有价值的学习成果，但尚未准备好投入生产。帮助参与者理解这种区别以及进一步推进所需的评估。强有力的合作可以让学生拥有更好的判断力，让公司对问题（包括尚未解决的问题）有更清晰的了解。
Genellipse如何提供帮助
Genellipse 可以帮助将学术学习目标与实际数据、软件或人工智能问题联系起来。通过范围广泛的大学合作，参与者可以检查需求，构建和评估原型，并记录尚未解决的问题。参与应与技术工作一起定义监督和学习成果，并将生产采用视为单独的决定。
从思考到实践
与 Genellipse 讨论这个问题
