一份报告显示，从2011年到2020年，美国计算机科学专业的学生人数增加了两倍，从60661人增至182262人。 但计算机科学专业的教师人数才从4363人增加到6230人，增幅不到50%。...也就是说，以前平均一个老师教14个学生，现在一个老师要教快30个学生。 老师更累了不说，学生获得的教学质量也无非跟以前比了。 所以，为什么计算机专业的老师数量没有跟上来？...老师数量x1.5，学生数量x3 这份报告出自美国智库“安全与新兴技术中心”(CSET)。 该调查收集了140多个公立和私立大学计算机科学系的数据。...而教师的数量虽然也在增加，但增幅远跟不上学生。 这种的局面让老师们抱怨自己的工作量越来越大，搞研究的时间越来越少。...总的来说，计算机专业开销比人文学科要高很多，但政府的拨款增长缓慢，对于很多预算比较刚性的学校来说，要接受更多的学生、开更多的课程花掉很多钱后，就只能自己承担额外的教师招聘费用，或者减少对原来教师的补助。
注：整理自郑用琏教授培训内容 ------------------------ 现在，大学本科教育中，大班额是一种常态，而如何掌控课堂，做一个合格的大学教师，没有那么容易。...1 驾驭课堂的动力与能力 动力：师爱为魂的师德宗旨 能力：学高为师的教师素质 魅力：身正为范的魅力 2 目标和方法 提升教学热情 提高教学质量 更新教学内容 革新教学方法 3知识学习的转变 如何 将碎片的信息转换为系统的知识...管理者重视课堂教学 提高任课教师待遇 6 课堂吸引力的标准 课堂的到课率 学生的抬头率 同学的参与率 7 对学生的态度 对学生关爱深切才能做到动之以情教书育人 要相信 每个学生都有显示自身优势的专长于能力...每个学生都能找到施展才华的舞台与天地 （可以想想自己的曾经的同学，有多少你不看好的同学现在都做的很好） 8提问和举例 鼓励学生提问，认真对待提问，逐步深入提出问题 提问不仅仅是为了交流互动而提问，...提问要赋予启发思考与质疑 举例不单是为了活跃气氛而举例，举例要有助学习理解和记忆 从提问可以得到有效信息 需要不断重复回答的问题，反馈了教学效果的信息 需要查阅文献回答的问题，给予修订教案的建议 需要组织讨论回答的问题
总之，可以由一组属性来定义的实体都可以被认为是数据对象。 数据对象彼此间是有关联的，例如，教师“教”课程，学生“学”课程。教或学的关系表示教师和课程或课程之间的一种特定的连接。...3.联系 客观世界中的事物彼此间往往是有联系的。例如，教师与课程渐存在“教”这种联系，而学生与课程间则存在“学”这种联系。 数据对象彼此之间相互连接的方式称为联系，也称为关系。...•一对一联系（1:1） 例如，一个部门有一个经理，而每个经理只在一个部门任职，则部门与经理的联系是一对一的。...•一对多联系（1:N） 例如，某校教师与课程之间存在一对多的联系“教”，即每位教师可以教多门课程，但是每门课程只能由一位教师来教。...，每个教师只担任一门课的教学,一门课由若干教师任教。
以教师工作量指标定义为例，需要结合课程难度，上课学生数，是否有辅讲，节次等计算出来，才能相对准确的反映教师工作量。怎么设置课程难度呢？可以设立教师专家组，请其设置不同课程难度系数。...不要小看一个小小的指标定义，教师工作量是评教的重要因素之一，而评教的公平公正性，对教师队伍的激励性，对教学质量提升的重要性，再上升对学校办学水平的重要性影响程度都很大。...举个例子，假设通过评教系统，我们发现某教师综合得分低主要是学生评教得分较低。...从数据层面，学生评教可以对教师备课、授课思路、教学风格、教学手段、课件制作、作业布置、对待学生公平性、尊重关心学生、课后辅导参与指导及与其他教师协作等方面制定一套评分体系。...譬如我们发现某老师今年和去年相比学生评教分数下滑严重，是教师教学能力退步，学校倡导的新的教学方式不能适应，还是其他比如因近期职称评定甚至家庭因素导致的态度原因？
通过深度分析老师布置的作业难度、数量、范围，结合学生的作业时长、作业轨迹、作业完成质量等多维度的学情数据，综合评估作业的有效性、合理性，助力实现弹性作业、分层作业和个性化作业的常态化应用。...对于学生来说，通过Eink墨水屏动态采集学生每日作业学情，将错题本、微课视频、举一反三等应用到学生日常作业中，避免机械性、重复性、无效性作业训练。...语文教师富佳宝表示，在品析人物情感变化时，墨水屏可以将学生圈画的关键词句直接共享给其他同学，大大节省了找寻圈画的时间，极大程度上提升了教师的教学效率。...数学课教学展示中，授课老师以Eink墨水屏为工具进行选择题和计算题的即时练习，实时获取学生的学习情况和进度，并针对学生习题中的难点和重点进行针对性讲解，在一定程度上实现了精准教学。...，及时了解每个学生的学习情况，促进更高效的教学研究。
然而，这些模型所包含的参数量巨大，计算成本高昂，极大地阻碍了此类模型在生产环境中的应用。为了解决该问题，来自微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们提出了一种模型压缩的新思路。...知识蒸馏利用大型教师模型“教”紧凑的学生模型模仿教师的行为，从而将教师模型中嵌入的知识迁移到较小的模型中。...但是，学生模型的性能状况取决于设计良好的蒸馏损失函数，正是这个函数使得学生模型可以模仿教师的行为。近期关于知识蒸馏的研究甚至利用更复杂的模型特定蒸馏损失函数，以实现更好的性能。...近日，来自微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们提出了一种与显式地利用蒸馏损失函数来最小化教师模型与学生模型距离的知识蒸馏不同的模型压缩新方法。...之后重复这个过程，直到青训队员都被充分训练，最终青训队员也能自己组成一支实力突出的球队。相比之下，如果没有“老司机”来带一带，青训队无论如何训练，水平也不会达到全明星队的实力。
如果要蒸馏多个学生模型，或者已有教师模型，蒸馏在计算水平上优于监督预训练，直到计算水平随着学生模型规模的增加而可预测地增长。如果要蒸馏一个学生模型且还需要训练教师模型，则应采用监督学习。...（IsoFLOP 配置） 在总计算约束下，同时变化模型大小和训练 token 的数量。...为了确保实验能够检测到这种影响，本文设定学生（N_S，D_S）是固定的，而 N_T 和 D_T 在计算约束下变化。...最后，本文训练了固定 M 的教师模型与固定 M 的学生模型的组合，其中包含十个教师模型（M_T ≈ 20）和五种规模的学生模型，每个学生模型至少对应四种 M_S 选择。...这可以从图 1 和图 3b 中看出： 总之，本文提出，学生交叉熵在 L_T 中遵循 broken 幂律，在 N_S 和 D_S 中遵循幂律： 在此之后，论文分析了在不同计算预算下如何最优地分配教师和学生模型的资源
未来，讲授型的教师职位数量将缩减70%，老师将面临角色的重构，成为学生“灵魂的工程师”。...社会不追求全才，而是让每个人自由发展，由社会协同来共同解决问题。 其次，教师的角色会被重构，教师要真正成为“灵魂工程师”，做学习活动的引导者和陪伴者，成为动力的激发者，成为情感的呵护者。...未来，讲授型的教师职位数量会缩减70%，传道授业解惑的任务可由机器替代，教师的精力将从繁琐的讲课、组卷、批改作业中抽离出来，将放到创新教学模式、个性化学习实现上。...就如美国互联网思想家戴维·温伯格说过，在知识网络化后，教室里最聪明的人绝对不是站在讲台前上课的教师，而是所有人加起来的智慧，教师要做的是与学生一道，共同培育和发掘每个人的智慧潜力。...而且基于数据汇总，能够实时了解学生的能力倾向和缺点、不足，实现大规模的因材施教，帮助每个人成就精彩人生。
为教育5大主体（教育主管部门、学校、老师、学生、家长）提供“精准管”、“精准教”、“精准学”的教育决策智能支撑服务，驱动评价体系重构，在新时代教育评价改革中发挥积极作用。...有效助力学校科学实施教学计划，落实素质教育发展方针，促进学生身心健康、全面发展。 深入课堂精准教学 引导教师上好每一堂课 教师是立教之本、兴教之源。...《总体方案》提出，要突出教育教学实绩，把认真履行教育教学职责作为评价教师的基本要求，引导教师上好每一节课、关爱每一个学生。 ?...通过大数据、人工智能等技术手段，腾讯教育智脑可以统计每个学生的学情概况、学业分析、课堂评价，帮助老师发现学生的知识薄弱点和能力优势。...构建多元评价体系 推动教育评价改革落实 此外，《总体方案》还对落实教育评价改革给出了进一步的指导意见：构建政府、学校、社会等多元参与的评价体系；严格控制教育评价活动数量和频次，减少多头评价、重复评价；创新基础教育教研工作指导方式
作者在具有挑战性的MS COCO数据集上进行了全面的实证评估，观察到一致的增益，而不管蒸馏损失的复杂性如何。...然而，随着教师数量的增加，排列顺序的空间呈指数增长，这使得这种方法不切实际。因此，作者提出了一种基于每个模型学到的特征表示的相关性分析的原则性和高效的方法。...作者重复此过程以查找前面的教师，直到： 在尝试选择 T_{α_j} 时，作者发现从剩余教师到下一个教师 C(·, T_{α_{j+1}}) 的传输成本都大于从训练好的学生到下一个教师 C(S, T_{α...然后，作者将更高级的蒸馏机制依次应用于每个教师，以训练学生检测器，而不是简单的特征匹配损失。 3、实验 3.1....作者几乎不费吹灰之力就为最新的检测蒸馏带来了性能提升。 接下来，作者研究如何进一步提高学生的性能。由于更好的计算效率，卷积型学生（而不是基于Transformer的学生）更受欢迎。
学生隔离在家，使得远程教育兴起。缺乏老师当面指导的学生，如何实现弯道超车？为此，科大讯飞贯彻「因材施教」理念，用AI打造智能学习机，实现科学评估智能纠错精准学习，破局个性化教育的缺失。...2006年第一季度品牌数量从12个增加到19个，但从2005年第三季度之后数量发展就趋于平缓，再没有出现过大的波动。...同样是在一个教室里的学生，他们的个性、爱好、领悟能力都是不一样的。单一程式化的教学方式，无法让每个学生的潜力得到最大化的挖掘。...然后通过图计算，同时保证这个方案是最优选择。复习完再推荐同类题目检测学习效果，个性化精准学习系统给出了教、学、测三位一体的提升路径。...找弱项、AI精准分析针对学，让讯飞智能学习机实现了最接近人类教师的因材施教水平；而英语中高考同源评测等技术，让学生时刻置身「真实」考场，了解自己的差距，从而能够在真正的考试做到不怯场、拿高分。
各种模型结构的参数数量 在Kaggle竞赛中，胜出的模型通常是由几个模型组成的集合。尽管它们在精确度上可以大大超过简单模型，但其巨大的计算成本使它们在实际应用中完全无法使用。...然而，我们拥有的远不止训练数据：教师模型对所有可用数据的预测。 这对我们有两方面的好处。 首先，教师模型的知识可以教学生模型如何通过训练数据集之外的可用预测进行泛化。...回想一下，我们使用教师模型对所有可用数据的预测来训练学生模型，而不是原始的训练数据集。 其次，soft targets提供了比类标签更有用的信息：它表明两个类是否彼此相似。...训练成本将约为10000美元，不包括碳排放等环境成本。 Hugging Face成功地尝试减小BERT的尺寸和计算成本。...相反，它使用最初的模型来训练一个更小的模型，称为“学生模型”。由于教师模型甚至可以对未标记的数据提供预测，因此学生模型可以学习如何像教师那样进行泛化。
AGFD巧妙地减轻了学生在教师模型与学生模型之间编码器层数不匹配带来的挑战，而LAPD则促进了局部蒸馏对的快速建立，优化了预测对齐过程。...作者的方法着重复合和理解不同 Query 对DETR稀释的影响，而不是致力于设计新的结构来增强DETR。...在解码器的logits或特征蒸馏中，这些工作要么在所有教师和学生的 Query 之间进行二分匹配，要么引入新的 Query 以建立一致性，而没有区分不同 Query 的作用，引入了一些不必要的计算成本。...二分匹配的精度问题源于负面预测固有的多样性。由于这种多样性，二分匹配可能会错误地匹配无关的预测，从而在蒸馏过程中引入噪声。至于计算效率，二分匹配的成本会随着 Query 数量 的增加而呈平方增长。...此外，仅将硬负预测与正预测专注于LAPD，而不包括正预测仍实现了显著的 AP，如表6的最后一行所示。
然后将更大的 EfficientNet 作为学生模型并结合标记图像和伪标签图像进行训练。 学生网络训练完成后变为教师再次训练下一个学生网络，并迭代重复此过程。...θ t*，它可以最大限度地减少标记图像上的交叉熵损失： 第 2 步：使用正常（即无噪声）教师模型为干净（即无失真）未标记图像生成伪标签： 经过测试软伪标签（每个类的概率而不是具体分类）效果更好。...教师模型通过干净的图像来生成高质量的伪标签，而学生则需要使用增强图像作为输入来重现这些标签。...教师模型具有低置信度（的图像会被过滤，因为它们通常是域外图像。每个类的未标记图像的数量需要进行平衡，因为 ImageNet 中的所有类都具有相似数量的标记图像。...用于训练学生模型的图像总数为 130M（包含一些重复图像）。因为重复所以这 130M 图像中只有 81M 独特图像。
，共同研究如何搭建适应新时代人才培养需求的产教融合型教材体系。...咨询机构EyesChain公司创始人、清华大学X-Lab创新导师崔伟点赞了该书的编写理念：“事实上，现在有很多高职学生学习技能，都选择在线付费学习，那是因为在线教育往往更灵活，生动、互动性强，而学校的教材往往很严肃...深圳大学计算机与软件学院教授赖志辉认为：如何针对高职学生的教学特点把握其深度、难度与趣味性，是一个非常值得关注的问题，是撰写这套教材的意义所在。...最后，该书的章节划分很好，每个章节之间的连接既联合又独立，层层递进。”...而此次腾实学院与深信息联手研发职业教育人工智能系列教材，是深化产教融合、校企合作的重要体现，也为校企双元研发教材提供了可借鉴参考的案例。
2020年，教育培训行业新增企业数量已经达到约6.5万家，到2021年8月，教育培训行业新增企业的注册数量已经超上年全年。...目前，我国教育培训行业的企业数量大概42万家，其中大部分为小微企业，大型企业占比仅为5%。 整个教培行业的火热也得到了资本的推波助澜。...主要的虚假宣传包括虚构教师的从业资质和教师的执教履历，为了促进成交，包装品牌形象，教培行业的销售人员会夸大培训效果和机构实力，诱导客户进行不必要的消费。 其次是部分企业缺乏经营资质。...教培行业的从业者在利益的驱使下，部分企业长期出现无证办学的现象，为了提升业绩而超范围经营，讲师资质不合格，师资力量缺乏保证。...这些乱象导致教培机构的学科内容过于繁重，违背了学生的正常学习过程，加重了学生的负担，背离了教育是提升个人素质的这一宗旨。 最后是为了引流而向客户贩卖焦虑。
这一曾在深度学习领域大放异彩的技术，如今在目标检测等任务中再次展现出巨大潜力。那么，知识蒸馏到底是什么？它如何能在目标检测领域帮助我们提高效率，降低计算成本呢？让我们一起探讨。一、知识蒸馏是什么？...知识蒸馏是一种通过训练“学生模型”模仿“教师模型”行为的技术。简单来说，它通过将大模型的“知识”传递给一个较小、计算量更低的模型，让后者在保持高精度的同时，减少计算资源的消耗。...跨任务迁移学习教师模型可以是特定领域（如人脸、车辆检测）的专用模型，学生模型则通过蒸馏学习，迁移到其他任务（如行人检测），提升泛化能力。三、如何使用知识蒸馏优化目标检测？...训练学生模型学生模型模仿教师模型，结合硬标签和软标签进行训练，使用KL散度衡量差异，在保持精度的同时减少计算量。...训练过程：计算追加并损失更新学生模型在训练过程中，教师模型不参与逆向传播训练，只用于生成软标签。学生模型根据教师模型的输出进行优化。每个步骤包括以下几个操作：计算教师模型和学生模型的输出。
作者选择孵化方法，而不是简单地分离一个预训练模型，因为作者认为模块孵化阶段向子模块传授了额外的知识。这使得它们能够学会如何作为单独的模块运作，而不是作为一个完整模型的未完整片段。...NAC模型的参数不超过37M，而DeiT-Huge模型包含632M参数。这使得每个学生和教师模块分别具有大约3.7M和63.2M个参数。...结果是，每个学生模块大约有122.4M个参数，而每个教师模块有77.6M个参数。...作者将在未来的工作中探讨使用不同方法训练的教师如何影响m2mKD的性能。 小样本学习。...教师模型是由深度孵化预训练的DeiT-Huge模型（632M），而学生模型（ L=4 ）是一个V-MoE-Large模型，每两层放置一个MoE层，总共12个MoE层，总参数量为1.0B。
GRPO 通过将每个答案与其组中其他答案的平均质量进行比较来计算每个答案的“优势”。高于平均水平的答案获得正优势，而低于平均水平的答案获得负优势。至关重要的是，这无需单独的批评模型即可完成。...大模型蒸馏的核心思想是通过让较小的学生模型模仿较大的教师模型的行为，从而在保留模型性能的前提下，降低计算资源的消耗。...而蒸馏后的学生模型通常更小、更高效，适合在资源受限的环境中使用，比如移动设备、嵌入式系统等。加速推理：通过减少模型的参数数量，学生模型可以更快地进行推理，这在需要快速响应的应用场景中尤其重要。...2.2蒸馏过程：如何将知识从教师模型转移到学生模型具体来说，蒸馏可以看作是通过传递软标签（soft targets）和中间层特征（intermediate features）来进行的。...学生模型在学习时，希望通过最小化教师模型输出的概率分布和学生模型输出的概率分布之间的差异，来模仿教师模型的行为。
南京大学人工智能学院 2018-2019 本科生大一年级上学期课表 不仅培养学生，也要培养教师 目前的大学并没有在 AI 研究上被给予充分的尊重，人工智能行业需要更多的人才，因此在下一代培训方面，投入大量资金非常重要...我个人觉得还是应该谨慎，因为对于初等教育和中等教育，最主要教的不是知识，而是思维方法。 邢波 卡内基梅隆大学 计算机科学学院教授 ? 知乎网友 计算机专业学生 ?...我不信有优质的老师 讲真，现在国内搞人工智能的老师，数量也少，水平也比较参差不齐。 清华北大这种不敢说，像我们这种普通一本，就别想了，好好的学计算机吧，基础都是一样的。...计算思维比专业更重要 是不是每个大学生都应该了解一些计算思维（computational thinking）？我认为答案是肯定的。...而学科建设同样离不开日积月累的课程设计、科研投入和产业配合，希望无论是学生还是职场人士，又或是研究机构的老师教授，都能在这场大潮中，找到适应自己学习节奏的有效方式。 你现在还想就读人工智能专业么？
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