AI真係勁，乜都做到

加樂爹

twhkleung 發表於 24-11-21 23:18
我地绝大多數人都冇可能同牛顿相比, 但学习它对常常问why的態度, 也是很好的. ...

你呢句, 其實我又諗到小小野, 要點界定阿仔用AI既時間, 分享下, 請給意見:
1. "常常问why的態度"----用AI輔助學習, 當然要考慮花多小時間, 但更要check 佢會有幾多問why, 去求知既精神.  既係話假若佢只係被動式的回答AI問題, 我倒不如選本有規劃好問題內容既作業, 比佢做, 省時又實際.


2. 當然, 亦需要評估由電腦世界抽身回實體課的能力情況.


我前文說 "試用版" 及 "正式版", 我有另一種體會.


用試用版, 用家得到是一種寶貴的體驗, 自己感受體驗, 再告訴後來者, 及定義標準.


用正式版, 所有規則都已定了, 到時可能又有國家不容你一個星期用AI多過幾多個鐘, 又規定家長, 要與小朋友時login, 中段家長要簽份評估報告. 滿意度 (如我#1所講的).  到時, 大家都係followers, 會嘈為什麼, 有選擇. 但留意, 最寶貴的體驗, 經歷過的經驗, 基本唔會明白, 甚至去幫followers 去再創做下一個時代,


說回來, 我前文引述到的 Gen Alpha 與 Gen Beta 的分別, 值得去查閱, 去問why, 點解有一可以預視到幾十年後的情況.

加樂爹

piyohk 發表於 24-11-22 07:53
AI真係勁，
改文做得到
出卷做得到

我看EK, 你都應該是數據專家, 失閣失閣.

教師工作應該唔係教授咁簡單, 再正確說, 應該是怎樣教及授都不是簡單既事.
所以, 我一直只說AI是輔助教學.
為什麼一定只用書商的習作?

想下, 唔通中學老師教既科目深好多, 所以中學比小學老師勁D?
這樣看, 只是missing out 教育涉及很多部份.

既然同意, 就應把我們的思想, 不要單一放在redundancy 上面.
亦不應把用AI的態度 VS 取代教師, 這個對立面上.

說回來, 阿仔小一選校, 有好些新派學校己留意2036年的社會需要, 而制定教學方向.
因為那年的小一生, 是2014 出生, 正踏入Gen Alpha 年代.
我覺得教育者是有種警覺, 這是好的,

被疫情偷走了2-3年的學生在ZOOM meeting, 有些學校有做評估-----這幾年的學生, 有什麼差別, 不單在成績, 語文能力, 合群性, 品德, 主動性....

呢個workload 同心力, 有些教育人員願意花, 我是很專敬的.

試想下, 沒有評估, 學校那有行動去補救?  
唔通最後, 就是學生自己走去補習, 惡補?
但係, 學校生活的其他 missing pieces 呢?
其實如果你可以找到呢D數據既資料, 分享下, 我覺得真係功能無量


我再想, 如果要規劃更全面的AI模式學習, 這份ZOOM 時段學習帶來的差別, 一定用得著.
又一次, 向有準備的學校, 教育工作者致敬!

沒有這些數據, 你很難憑空去再定義 "做老師" 的職責, 在大時代下.

所以, 我說用redundancy 去直接做一個必然結果, 係無留意沿線風景.

piyohk

加樂爹 發表於 24-11-22 10:02
我看EK, 你都應該是數據專家, 失閣失閣.

教師工作應該唔係教授咁簡單, 再正確說, 應該是怎樣教及授都不是 ...

AI數據留返我的好朋友做，她當年在英國讀AI，現在在馬拉攪政治。

加樂爹

poonseelai 發表於 24-11-22 08:15
...另一個問題係在學孩子要學什麼去適應更加急速變化的世界

如果根據GEN ALPHA, GEN BETA 既形容, 應該跟現社會模式不同, 即是我要劃圖, 去上個堂學Photoshop, Illustrator; 要做 youtuber, 就去找 Brian Cha 去建立盤生意...咁樣做法.

其二, 以前上海 ("繁花"有講), 做買手好勁, 賺錢叻是因為網絡好, 寶總叻係因為正在改革開放初期, 他懂得連繫每個點, 人脈好, 大膽, 乘著水漲船高.

簡單講句, 將來是肉與骨, 分不開, 不能獨立分開.

網絡人際 (network), 信息 (news), 意見 (opinion leaders), 知識 (knowledge)...都在網上, 抓著你生活每一個環節. 不用說, 致勝在那兒, 先清楚戰場在那裡.

你子女應在大學, 算是Gen Z, 或算是跟你看同一個社會, 亦可顧到下一個Gen Alpha 的改變.

但Gen Alpha....我們以前完全負評看"宅男"呢?

我有點shock, 阿仔話同學間其實互相知道對方在網絡上存在.
見面時打了個招乎, 不同再說太多, 因為有線上談論是另一片空間.

阿仔話, 爸: 你幫我安排做義工, 做恆常運動, 行山是好的, 這個是身心平衡的好方法.

但你留意, 佢講係:上面的活動是功能性, 另一個線上世界是互為平衡.

我再一次認同了Gen Alpha 是連繫舊 (即現在) 社會, 與下一代 Gen Beta (佢地勁在網絡, 但不再明白現社會的social norms, living styles....)

你可以問下你子女, 我都是推出來的, 不一定對, 有錯請指出.

piyohk

如果人人如leung chan, poon chan 咁再諗多一步，AI就好有用，但唔係乜都做到。同樣，人類亦會進步。
只見到源途風光是AI吧，乜都做得。至於所指的先見之明，恐怕是

poonseelai

加樂爹 發表於 24-11-22 10:53
如果根據GEN ALPHA, GEN BETA 既形容, 應該跟現社會模式不同, 即是我要劃圖, 去上個堂學Photoshop, Illust ...

brian cha真係得？？

加樂爹

poonseelai 發表於 24-11-22 11:15
brian cha真係得？？

我重點唔係Brian Cha 等唔得, 而係不是單學一個課程就得.
所以, 做網店線上線下, 有了知名度, 是致勝原因, 就是骨肉不分離既道理

poonseelai

加樂爹 發表於 24-11-22 11:20
我重點唔係Brian Cha 等唔得, 而係不是單學一個課程就得.
所以, 做網店線上線下, 有了知名度, 是致 ...

工業革命機械出現已經話取代人類, 但人總會找到生存方法, 前排看到篇文章講麥記當初出自助點餐機之後收銀員咪轉其他岡位, 可能要不同技能

係呀, 我兩個孩子也是gen z, 昨晚同細嘅講起用chatgpt寫文章, 佢話一睇就睇得出, 等我再問下佢多D先

加樂爹

poonseelai 發表於 24-11-22 12:00
本帖最後由 poonseelai 於 24-11-22 12:07 編輯

工業革命機械出現已經話取代人類, 但人總會找到生存方 ...

對, 問下他們,
我是看一個局, 不是一個點, 所以都係推下, 有啟發既野, 就可以.

什麼都__

回覆 poonseelai 的帖子

AI可以幫我改arguement, grammar, sentence structure etc., 都會俾返d comment。如果我覺得有邊d位AI改得唔啱/唔好 可以改返，所以老師都係做最後操控嗰個，AI只係一個Facilitator嘅角色。另外AI會幫手Gen篇5**範文俾學生做返個參考。我記得好似除左改文，仲有埋reading同oral可以做

lot888

點解AI改得咁快，係因為你班學生之前都係叫AI作文，自己再改錯小小免你懷疑，你又叫AI改文，AI一睇，完來係之前自己傑作，只需改回那些刻意制做的小錯誤，當然快，學生跟你就大家開心。以後教學就變成攻防戰，學生要想方法避免被你發現佢用AI ，你就用AI捉佢係咪AI產物。最後要到測考才能分勝負。以上只是開開玩笑，冇惡意。（你估學生可唔可以叫AI 生成一篇AI不能察覺的範文，背定去考試。）

什麼都__

回覆 lot888 的帖子

我叫佢地即場作文架 不過唔排除當老師派作文功課俾同學返屋企做嗰陣會出現你所講嘅現象 唯有再諗下可以用其他平台監察同學唔好用AI 可能好似大學咁用d會check學生有冇用AI 嘅平台~

加樂爹

回覆 什麼都__ 的帖子

你是小學 / 中學老師?
學生寫的文體是那一種, 可以評論下AI的"思路" 嗎?

我想AI 出來的範本文, 應該值得參考.

老師用熟了, 甚至可以與學生運用AI gen 出來的字詞, 及寫作風格去討論.
因為每個學生的偏好寫法不同, 若果AI依據自己的寫作去建議, 學生會更容易去吸收.
再想深一屠. 同一份文章, 學生試用第二個方法寫, 可以馬上知道是否更好?

我想這個會是學校用AI的模式的方向.
到那時, 有一班學生說, 學校資源不足, 引致不公平學習.....會唔會? 定我行得前?

我見EK有些家長問有什麼提升英文作文的書本介紹, 通常大家回答, 都係話睇多D書.
呢個係實情, 但表面.

假若文體是故事類別是正確的.
但是若去用說明及議論, 甚至乎便條或email, 又是不一樣了.

有範本可以自己做對比, 這是引導"自我學習"的一步, 或者是我走得太前, 大家覺得總是要外面買本實體書, 去模仿, 才是讀書.

當然, 有家長覺得AI是一式一樣的死板文字, 所以不生動.

但是, 我有時見好多家長, 是喜歡找出面的教英文書寫的老師, 把小四五的英文寫到太公整, 一句一字都像是以前考會考時的作文天書一樣, 坦白講, 你寫上句, 我知道你下句.

詞語要學, 但什麼是太沉悶, 或可用更新動的詞句, 應該是老師你們指導的工作.

同一份作文用AI, 我相信在你手上找亮點, 跟學生, 可以是完全兩回事.

這個就是老師, 學生, AI 的互相學習.

我是否可得太前, 或是從科技找到亮點?  若大家仍是喜歡一字一句默默耕耘 (雖口說活動教學, 自主學習?)

作為老師的你, 英文科系的, 你有專業講.

poonseelai

加樂爹 發表於 24-11-27 11:51
回覆 什麼都__ 的帖子

你是小學 / 中學老師?

近日讀一篇文章講AI未能取代人的thinking, 如果構思一篇作品仍然是每人不同, style亦各異

我亦有用chatgpt, 有時問下建議可以怎寫, 或改下我寫的, 或問下A and B有什麼subtle difference, 叫它寫我覺得一般偏長, 同我自己style唔同, 可能係我比的prompt唔夠specific

AI 係一種工具, 始終講語文基礎閱讀係一種吸收, 越細開始越好

stillgood20

https://youtu.be/bFGIAgUf_O8?si=Wt8VTV5jSkFEp4Xc

分享: 對AI的理解

FNN

知識分兩種：Explicit knowledge and tacit knowledge。

AI 比較容易handle explicit knowledge，但係context base的tacit knowledge 係未來一段時間吾係咁易取儀。

加樂爹

1.幾十年前, Marketing是認為單是植入式廣告, 便能夠增加人的購買意欲.

2.之後,Marketing 否定了, 認為主要是因為個人有Wants 及 Needs, 才會有購買意欲. 所以才會引伸到Target customers, 精準把市埸劃分定位.

3. 今日,看到一篇文章, 說: 在短視頻的平台上， 商品不是賣出去的， 而是影響出去的。 誰被信任誰影響，誰影響誰轉化.

世界在變, 看誰有觸角, 能夠把將來用文字精準表達出來.

我們是受眾, 看誰能夠從別人的文字上, 把意思心領神會, 準備好自己.

想下, 我們用幾十年前那一套成功的學習方法, 去教育下一代.

在學校學習的柜架內, 自然仍然行得通.

但是對於學校後的學習, 是否仍維持從零開始, 去重新學習呢?

加樂爹

stillgood20 發表於 25-1-1 15:33
https://youtu.be/bFGIAgUf_O8?si=Wt8VTV5jSkFEp4Xc

分享: 對AI的理解

謝謝分享.


早上看新聞, 仍不知小米為何重金招聘DeepSeek開源大模型一羅福莉加入集團，負責領導小米大模型團隊, 是什麼大的新聞.

看完你這個視頻, 大致明白是說AI 模板的發展方向.
這一步, 就是一步之距, 卻成為了日後之遙.
背後開發者動基及原因, 解釋得清清楚楚.

或者跟新能源競賽一樣, 你繼續宣傳製定你的碳排放計劃---工業國家要向已發展國家付巨大的排放費, 使之在發達國家下, 所有工業國的勞力都是白做, 要付款給如繞著手, 不生產的國家一筆款項.

誰知, 中國繞著彎, 著實的發展了落地產業, 不跟你吹水, 不跟你計劃, 不受你綁架.

現在AI人工智能的話語權, 發展權, 原來已在爭奪的過程中了.

stillgood20

加樂爹 發表於 25-1-2 14:18
謝謝分享.

有关视频，我看了兩遍。
2025，可能是中美AI,
各走各路，
最明顯的一年。

AI的算力。
中国突破在人力的智慧，
去克服受限的芯片速度和供應。

如果一切顺利。
人的智慧，
中国国內的数学算力。
可以解决不少困难了！

一一一一一

twhkleung

stillgood20 發表於 25-1-2 18:16
有关视频，我看了兩遍。
2025，可能是中美AI,
各走各路，

其實这两國一早在AI發展方向上而是各走各走各路, 有不同看法了.

中国: AI是一件為人類服务的"工具", 所以, 大家見到的都是些应用形為主, e.g., 用face recognition去認人捉人唔睇交通燈过馬路.

美国: AI是用來替代人腦, 所以, 研究大量learning models, 同d models 係點样自我從無限制的natural data中自我學習.

所以, 美国的方向可以话很基楚, 但也很危險. 呀仔老師 Geoffrey Hinton已经警告了一段时間, 埋个研究方向, 在二三十年內, 美国埋d Startup同传统大科技公司, 有可能發展出d AI會比人類聪明很多很多, 多成点? 就好似一個大人面对一个3歲的小朋友咁的对比.但為左餞, 似乎的風投根本不理这可能对人類滅頂的風險. 所以, 美国的另一派, 正努力研究Superalignment, 希望可控制返埋种不受約束的智慧.

或者一個简单比喻.

美国因基礎研究同資源都充足, 依家係去做一個AI腦, 佢有近乎無限腦細包(hardware), 無限學習力(learning models), 不死身(不停电力), 無限制data供应其學習, 啱data比佢學, 唔啱data也比佢學, 只要d learning models 不段優化, 佢會越學越叻. 而且d models全供开, 大家可任用任抄, 因為, supply d data比佢學才能形成智慧, 而且, 比d冇screen过的data佢學, 更會不受控咁唔知会學得幾叻 (e.g., 要環保, 就要毁滅人類). 所以非常危險.

而中国, 大多數係去優化d 公开任用的models, 再比已screened的data個model去learn, 再限制应用範圍. 所以相对係受控同安全.

如那位youtube講者所言, 中國因基礎同資源都不如美國充足, 所以被迫走自已的路, 如,加入中国人自身的智慧, 去優化d 現有models, 從而可以run响有限的hardware上, 作為工具去解决問题, 以达到同等水平的智慧.

唔知位講者係乜Professor, 但從已下角度睇, 佢咁講未必啱哂. e.g., 一位IQ 100的學生, 加上自身努力學習, 可以學到同一位IQ 200的學生同等水平的智慧.

如成功, 这便是龜兔賽跑的例子, 但, 不要忘記, 龜兔賽跑的故事是有终点同時限, 但AI競赛中是沒有的, 當兔子知道自己在後面時, 便會因為自身優勢而再超前. 所以, 中国还是要搞好基礎研究, 而不是只顧应用層面.

最后, 因為美国的危险AI研究, 也希望另一面的Superalignment研究快d有成果, 減低人類面对AI的風险喇.