刘蒋巍：依靠学习机学习的10大弊端兼谈AI新时代下的深度学习.docx

依靠学习机学习的10大弊端兼谈AI新时代下的深度学习使用学习机的10大弊端学习机作为一种辅助学习的工具，在某些方面确实能够提供便利，但同时也存在一些弊端。以下是学习依赖学习机可能存在的10大弊端：1.缺乏主动学习：学习机通常只是被动地呈现学习材料，学生只需要跟着既定的进度和内容进行学习，缺乏主动探索和思考的动力，可能导致学生对学习内容的理解和掌握不够深入。2 .缺乏创造性：学习机通常只能提供固定的学习内容和方式，无法提供灵活的创新性学习，可能限制了学生的想象力和创造力。3 .适应能力不足：学习机的学习方式和进度通常固定，无法根据学生的个人情况和需求进行调整，可能导致学生无法适应不同的学习方式和节奏，缺乏灵活性和自主性。4 .缺乏社交互动：学习机无法提供同侪互动和社交机会，学生可能缺乏与人沟通和合作的能力，也可能对学习产生厌倦和无聊。5 .缺乏实践和实验：学习机通常只能提供理论知识，缺乏实践和应用的机会，学生可能只是机械地记忆知识，而无法真正理解和应用所学内容。6 .缺乏反馈和评估：学习机通常无法提供及时反馈和评估，学生可能无法了解自己的学习进度和问题，也无法得到有效的指导和改进建议。7 .依赖性：过度依赖学习机可能导致学生对教师的依赖性降低，对机器的依赖性增强，就如搜题软件一样，题目不会，就习惯性搜题！这样会严重影响学生的自学能力!8 .无法解决学习困难：学习机可能无法解决学生的学习困难，例如理解障碍、学习动力不足等问题。9 .隐私和安全问题：学习机通常需要存储和传输学生的个人信息和成绩，可能存在隐私和安全问题，需要引起重视。10 .缺乏实践和实验的机会：学习机通常只能提供理论知识，而无法提供实际的操作和实践机会，学生可能只是死记硬背理论知识，而无法将其应用到实际情境中。这一点尤其适用于需要动手操作和实践的学科，如科学、技术、工程和数学等领域。综上所述，虽然学习机可以在某些方面提供便利，但同时也存在一些不可忽视的弊端！AI新时代下的深度学习DeepLearningintheNewEraofAI:ProblemSolvingandThinkingImprovementthroughMathematicsIntheneweraofartificialintelligence,weCannotjustskimthesurfacelikewedidinthepast.Knowledgeisnottrulymastereduntilweusedeepthinking,expression,anddiscussionastoolstogainadeepunderstandingofitsessence.Thisisnotonlyaboutfindinganswersbutmoreimportantly,itisaboutthethinkingprocessthatleadstothoseanswers.Witheverystep,weneedtounderstandwhywearedoingsomethingandexploredifferentapproachestoanalyzetheirfeasibility.Throughthisdeepexploration,Ourthinkingisimprovedandourcognitionisiterated.Inthevastoceanofmathematics,problem-solvingislikeexploringunknowntreasures.Thekeytosolvingproblemsoftenliesindiscoveringandmasteringtheskillofproblem-solving.Aftersolvingeachproblem,wecannotrushtofindthenexttreasure.Ifwearenotgoodatsummarizingrules,wemayfeelconfusedandunfamiliarwithsimilarproblems.However,ifwecansummarizetherulesinatimelymanner,wewillfindthatalargenumberofproblemscanbeclassifiedasaspecifictypeofproblem.Masteringtheproblem-solvingtechniquesofthesetypesmeansthatyouhaveobtainedthekeytobecomingamasterproblem-solver!Atthesametime,weneedtoremindourselvesthatintheeraofartificialintelligence,wemustlearntothinkindependentlyandaskquestionsproactively.Aftercompletingeachproblem,besuretoaskyourself:isthereagenerallyapplicablequestion?Howtosolveit?Whataresomegeneralconclusions?OnlythencanwetrulybecomethetalentsneededinthiseraofAIandremainUndefeatableinthiseraofAI!Thetestofwhetheryouhavetrulylearnedmathematicalknowledge,andnotjustunderstoodit,iswhetheryoucananswersimilarquestions,orevenvariantquestions,yourself.Ifthequestionchanges,canyoustillkeenlydiscoveritsessenceandreduceittoaquestionthathasalreadybeenstudied?Findingthat"familiarfeeling",findingthatsenseoffamiliarity,isfindingthefunofproblem-solvinginmathematics,findingthesenseofachievementofindependentlyansweringdifficultproblems!Insummary,fromtheperspectiveoftheAIera,masteringmathematicalproblem-solvingtechniques,cultivatinganindependentandproactivespiritofthinking,andsummarizingrulesthoughtfullyareimportantwaysforustoimproveourmathematicalabilities.Throughthesemeans,wecannotonlyimprovetheefficiencyofproblem-solvingbutalsobetterunderstandandmastermathematicalknowledge,thusremainingUndefeatableintheAIera!Let'sworkhardtogether!中文版AI新纪元中的深度学习：数学解题与思维提升文/刘蒋巍在人工智能的新纪元，我们不能再像过去那样浅尝辄止。知识，听懂了并不代表我们已经掌握。真正的掌握，需要我们以深度思考、表达和探讨为工具，深入理解知识的内涵。这不仅关乎答案的寻找，更关键的是形成答案的思维过程。每一步，我们需要理解为何这样做，并探索不同的做法，分析其可行性。通过深度探讨，我们的思维得以提升，认知得以迭代。在数学这片浩瀚的海洋中，解题就如同探索未知的宝藏。而解题的关键，往往在于发现并掌握解题的诀窍。每解决一道题后，我们不能急于寻找下一座宝藏。如果不善于总结规律，我们可能会对类似的题目感到迷茫和陌生。然而，如果我们能及时总结规律，就会发现大量的题目可以被归结为某一类题型。掌握这些题型的解题诀窍,你就掌握了通向解题高手的钥匙！同时，我们需要时刻提醒自己：在人工智能的时代，我们必须学会独立思考和主动提问。每做完一道试题后，一定要自问：是否存在具有一般性的问题？如何解决？有哪些一般性的结论？只有这样,我们才能真正成为这个AI时代所需要的人才,在这个AI时代立于不败之地！检验你是否真正学会了数学知识，而不仅仅是听懂了，就是你自己能否解答出类似的题目，甚至变式题。如果题目有所变化，你仍然能够敏锐地发现其本质，将之化归为已经研究过的题目。找到那份“似曾相识"，找到那份亲切感，你就找到了数学解题的乐趣，找到了独立解答出难题的成就感！综上所述，从AI时代的角度来看，掌握数学解题的诀窍、独立思考和主动提问的精神以及善于总结规律是我们提升数学能力的重要方式。通过这些方式,我们不仅可以提高解题效率,还可以更好地理解口掌握数学知识，从而在Al时代立于不败之地！让我们一起努力吧！