Tích hợp 5G đang được phát triển. Các chuyên gia kỹ thuật chỉ ra rằng điều này sẽ giúp tăng dung lượng của thiết bị, tăng tốc độ truyền tải và giảm độ trễ truyền tín hiệu, từ đó cải thiện mạng 4G LTE hiện tại. Dự kiến ​​từ năm 2019 đến năm 2021, kết nối 5G sẽ tăng lên rất nhiều. Số lượng sẽ ngày càng phổ biến hơn. Với sự phát triển của 5G, các giáo viên dự đoán rằng điều này sẽ mang lại nhiều thay đổi lớn cho công nghệ giáo dục đại học. – Năng lực của mạng kết nối Internet of Things tiếp tục phát triển

5G sẽ được xây dựng trên kiến ​​trúc LTE (Long Term Evolution) hiện có Ở trên, nhưng nó sẽ ở dải tần cao hơn. Các nhà phát triển ước tính rằng so với các mạng hiện có, bộ thu phát 5G sẽ tăng dung lượng thiết bị lên 100 lần và mật độ lên 10 lần. Điều này làm tăng đáng kể khả năng tích hợp đối tượng được kết nối (IoT).

Mạng 5G sẽ cải thiện Internet of Things trong giáo dục.

“Hãy tưởng tượng, thông qua một ống mềm trong vườn đến đám cháy, kết nối dữ liệu của bạn sẽ được cải thiện. Trang web công nghệ Gizmodo cho biết:” Sự khác biệt giữa hai loại sẽ rất rõ ràng.

Các trường đại học đã bắt đầu triển khai và tích hợp IoT. Việc mở rộng dung lượng lưu trữ của các thiết bị IoT thông qua 5G sẽ hữu ích cho các giáo viên trong lớp học. Một nghiên cứu được thực hiện bởi tổ chức giáo dục phi lợi nhuận Jisc và Vodafone đã chỉ ra rằng các ứng dụng IoT cũng có thể giúp thay đổi vai trò của giáo viên trong lớp học, giảm gánh nặng hành chính và tập trung hơn vào các cá nhân trong lớp học. , “Tự động ghi lại thông tin càng sớm càng tốt. Khi bước vào lớp, khi có dấu hiệu mất tập trung trong giờ học, bạn nên gửi ngay tín hiệu chú ý và cung cấp cho giáo viên thông tin theo thời gian thực về những lĩnh vực mà học sinh còn vướng chủ đề … đây chỉ là Internet of Things và Một số ví dụ về cách sử dụng Internet of Things trong lớp học có thể cải thiện chất lượng học tập và giảng dạy. “- Độ trễ thấp hơn và tốc độ cao hơn sẽ cải thiện VR / AR

Ngoài việc có thể kết nối với nhiều thiết bị hơn, mạng 5G sẽ nhiều hơn Nhanh chóng, giảm thời gian tải và độ trễ, tăng khả năng truyền tải video và nội dung khóa học.

Bây giờ, ngay cả mạng nhanh nhất, có thể có độ trễ từ việc gửi dữ liệu đến nhận dữ liệu. Đối với các công nghệ mới như thực tế ảo (VR), điều này có thể tạo ra trở ngại cho các giáo viên muốn tích hợp công nghệ vào các khóa học của họ.

Với 5G, độ trễ truyền giảm xuống dưới 10 mili giây nhanh hơn phản ứng tức thời của con người Nhanh hơn (thường nhấp nháy mất khoảng 300 mili giây) – độ trễ thấp cải thiện đáng kể trải nghiệm AR / người dùng và thực tế ảo khiến nó trở thành một công cụ hữu ích hơn cho giáo viên trong lớp học.

Với mạng 5G, các khóa học thực tế ảo trở nên sống động hơn. Để tận dụng tối đa VR và AR mỗi ngày, mức tăng trưởng này là rất lớn “, Daniel Newman, nhà phân tích chính tại Futurum Research và CEO của Broadsuite Media Group, Forbes (Forbes) đã viết.

Cùng với AR / VR, sẽ tải xuống Video cũng trở nên dễ dàng. Video đã trở thành công cụ giáo dục chính cho thế hệ sinh viên tiếp theo. Theo NBC, tốc độ truyền qua 5G có thể nhanh hơn 10 lần so với 4G / LTE. Điều này có nghĩa là sẽ mất khoảng một giây để tải xuống video 3D hoặc phim HD Thay vì sử dụng công nghệ 4G, phải mất 10 phút. Giới truyền thông đang đầu tư nghiên cứu để xác định các lĩnh vực có thể phát triển mạnh trong lĩnh vực 5G, bao gồm cả giáo dục.

Đại diện của Verizon cho biết: “Chúng tôi tin rằng nhiều giải pháp thế hệ tiếp theo đang Sẽ phát triển mạnh mẽ trên mạng 5G. Đây sẽ là kết quả của sự hợp tác và đổi mới của toàn bộ hệ sinh thái nhà phát triển. Giám đốc Trách nhiệm Xã hội -Verizon Rose Kirk cho biết: “5G sẽ mở ra cánh cửa cho chúng tôi. Giáo dục theo cách mà chúng tôi thậm chí không thể tưởng tượng được. Điều này sẽ cho phép họ có được nền giáo dục chất lượng cao hơn và cơ hội nghề nghiệp mới.” -Trần Quốc Tuấn (Tạp chí “EdTech”)

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ giáo dục và nhu cầu ngày càng cao của những người tìm việc am hiểu công nghệ trong sự nghiệp, cuộc tranh luận về khả năng ứng dụng của công nghệ đối với sinh viên ngày càng gay gắt. EdSurge (Mỹ) đã tham khảo ý kiến ​​của nhiều chuyên gia giáo dục và kỹ thuật để hiểu rõ hơn về vấn đề này.

Thời gian sử dụng thiết bị có thực sự quan trọng không?

Emily Weinstein, một nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học Harvard, nói rằng khi các nhà giáo dục nói về việc trẻ em sử dụng màn hình, họ thường tập trung quá nhiều vào thời gian sử dụng màn hình mà không phân tích rằng chúng thực sự đang ngồi trước màn hình. Trường hợp. -Nên trên Instagram trong 15 phút, ít nhất có một sự khác biệt rất lớn về an toàn cho trẻ em. Weinstein nói: “Đối với nội dung khai sáng, không phải thời lượng giống nhau, mà là xem nội dung có hại.” Theo Weinstein, nội dung trên màn hình quan trọng hơn thời lượng xem. Từ góc độ này, việc hạn chế thời gian sử dụng trong một ngày không nhiều hơn là sử dụng nó một cách hiệu quả.

Richard Culatta, người đứng đầu Cộng đồng Giáo dục Kỹ thuật Toàn cầu (ISTE), cũng tin rằng câu hỏi về thời gian sử dụng thiết bị không hữu ích cho việc hỏi sinh viên cách đối phó với thời gian sử dụng thiết bị. “Nếu học sinh nhấp vào sách giáo khoa kỹ thuật số hoặc sử dụng bàn phím số, tôi hy vọng họ sử dụng ít màn hình hơn. Mặt khác, nếu nó sử dụng công nghệ để giải quyết vấn đề. Kurata nói:” Tôi hy vọng sẽ có các chủ đề, hợp tác và trò chuyện với các đồng nghiệp trên khắp thế giới , Tôi hy vọng cô ấy có thể có nhiều thời gian hơn trước màn hình.

Bốn giá trị tích cực do công nghệ mang lại-Về điểm này, phóng viên Anya Kamenetz, tác giả cuốn sách “Nghệ thuật cân bằng giữa giao tiếp kỹ thuật số và cuộc sống thực” đã chia sẻ: “Theo một cách tích cực Sử dụng màn hình rất tốt cho sự phát triển. Bốn giá trị: sáng tạo, kết nối, khám phá và niềm vui. ” Sáng tạo có thể là sử dụng công nghệ để trộn âm thanh, hình ảnh, lập trình, lập trình ứng dụng… Sử dụng công nghệ kết nối để giao tiếp. Khám phá đề cập đến việc truy cập Internet hoặc phần mềm giáo dục để học và thực hành các kỹ năng mới. Niềm vui của việc sử dụng công nghệ có thể là xem, nghe nhạc, nội dung và chơi các trò chơi lành mạnh.

Kamenetz cho rằng để sử dụng công nghệ một cách hiệu quả, những đứa trẻ tập trung vào công nghệ cần giảm việc sử dụng công nghệ tầm thường và tốn thời gian và tập trung vào việc cân bằng bốn giá trị này. -Giáo viên là đầu tư quan trọng nhất vào công nghệ phát triển công-Để quan tâm đến chất lượng sử dụng lâu dài, Kurata tin rằng trải nghiệm học tập có thể cung cấp cho học sinh dưới dạng kỹ thuật số là một vấn đề then chốt trong sự phát triển của công nghệ giáo dục. Vì các nhà giáo dục chuyên nghiên cứu và phát triển các lợi thế công nghệ trong giáo dục, nên những lợi ích đó thật đáng kinh ngạc.

Tuy nhiên, ông tin rằng một trong những vấn đề lớn nhất là giáo viên bước vào lớp học kỹ thuật số thường không có mục tiêu rõ ràng, và có kiến ​​thức và sử dụng công nghệ một cách hợp lý. Vì vậy, theo Culatta, phần quan trọng nhất của việc triển khai công nghệ là đầu tư vào giáo viên chứ không phải đầu tư thiết bị. Kurata nói: “Ngay cả trong những trường học với công nghệ hạn chế, miễn là giáo viên biết cách sử dụng công nghệ hiệu quả, họ có thể tạo ra trải nghiệm học tập tốt.” Sự phát triển của các trường học và đơn vị chủ yếu là đào tạo và giúp giáo viên tích hợp công nghệ vào lớp học. Các thiết bị đeo được phổ biến khắp nơi trong cuộc sống của tất cả học sinh, vì vậy cần tập trung vào việc giúp học sinh sử dụng công nghệ để đạt được mục tiêu học tập của mình. Giáo viên có kiến ​​thức và khả năng sử dụng hiệu quả công nghệ sẽ hỗ trợ đắc lực cho học sinh phát huy lợi thế này.

Toàn bộ chương (theo EdSurge)

Theo báo cáo mới nhất của công ty kiểm toán PricewaterhouseCoopers (PwC), nhờ trí tuệ nhân tạo, GDP toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng trưởng 14% (tương đương 15,7 nghìn tỷ USD) vào năm 2030. Điều này làm cho AI trở thành cơ hội kinh doanh lớn nhất trong nền kinh tế ngày nay.

Nếu bạn muốn tận dụng cơ hội này, bạn có thể muốn biết bắt đầu từ đâu. Cách nhanh nhất để theo đuổi sự nghiệp AI là gì? Không có câu trả lời rõ ràng, nhưng nhiều trang web kỹ thuật đưa ra gợi ý cho 5 ngôn ngữ lập trình sau:

1. Python

Python đi đầu trong phát triển AI vì những lý do sau:

Ít mã hơn nhu cầu. Trí tuệ nhân tạo có nhiều thuật toán. Kiểm tra tất cả những thứ này có thể trở thành một nhiệm vụ khó khăn. Do đó, Python thường hữu ích. Ngôn ngữ này có phương pháp “kiểm tra trong khi mã hóa”, giúp quá trình kiểm tra dễ dàng hơn.

Tích hợp thư viện. Thư viện Python rất phù hợp cho các nhà phát triển AI. Ví dụ: Pybrain cho máy học, Numpy cho máy tính khoa học và Scipy cho máy tính nâng cao.

Tính linh hoạt và độc lập. Một ưu điểm của ngôn ngữ này là nó có thể chạy trên các hệ điều hành khác nhau chỉ với một vài thay đổi mã. Điều này tiết kiệm thời gian vì bạn không phải kiểm tra các thuật toán trong từng cộng đồng hệ điều hành riêng lẻ. Cộng đồng người dùng Python rất tích cực – bạn có thể tìm thêm các nhà phát triển có kinh nghiệm để giúp bạn giải quyết vấn đề của mình. Sự phổ biến của Python đang tăng lên. Có rất nhiều khóa học, dự án mã nguồn mở và các bài báo tổng hợp sẽ giúp bạn thông thạo ngôn ngữ ngay lập tức.

2. C ++

C ++ là lựa chọn đáng tin cậy cho các nhà phát triển IA. Đầu tiên, Google sử dụng ngôn ngữ này để tạo thư viện TensorFlow. Mặc dù hầu hết các nhà phát triển đã chọn một ngôn ngữ lập trình “đơn giản hơn” như Python, nhưng vẫn có nhiều hàm AI cơ bản được xây dựng trong C ++. Ngoài ra, nó còn là sự lựa chọn để chẩn đoán AI nâng cao.

Để phát triển các thuật toán AI bằng C ++, bạn phải là một nhà phát triển thực sự có kinh nghiệm.

Python đứng đầu trong quá trình phát triển AI. –3. Lisp

Lisp là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất và phù hợp nhất để phát triển AI. Nó được phát minh vào năm 1958 bởi John McCarthy, cha đẻ của trí tuệ nhân tạo.

Lisp có các chức năng mạnh mẽ của riêng nó. Ví dụ, Lisp cho phép bạn viết mã tự sửa đổi rất dễ dàng. Hoặc bạn có thể mở rộng ngôn ngữ theo cách phù hợp hơn với một miền cụ thể, do đó tạo ra một ngôn ngữ dành riêng cho miền.

4. Java

là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới. Phát triển tổng thể cũng là một ngôn ngữ phù hợp để phát triển AI.

Tính linh hoạt của bảo mật dữ liệu. Có tính đến các quy định GDPR và các vấn đề bảo vệ dữ liệu chung, việc đảm bảo an toàn cho dữ liệu khách hàng là điều tối quan trọng. Java cung cấp sự linh hoạt để tạo ra các môi trường máy khách khác nhau, do đó bảo vệ thông tin cá nhân của họ.

Hệ sinh thái mạnh mẽ. Nhiều dự án mã nguồn mở được viết bằng Java. So với các ngôn ngữ khác, tốc độ của ngôn ngữ này được cải thiện rất nhiều.

Một cộng đồng ấn tượng. Có rất nhiều nhà phát triển và chuyên gia Java có kinh nghiệm sẵn sàng chia sẻ kiến ​​thức và chuyên môn của họ. Ngoài ra, có rất nhiều dự án mã nguồn mở và thư viện có sẵn để học tập phát triển AI.

5. Prolog

Prolog là một lựa chọn ít phổ biến hơn 4 lựa chọn trên. Tuy nhiên, Prolog vẫn hữu ích cho các nhà phát triển AI. Hầu hết những người mới bắt đầu đều đồng ý rằng đây là một ngôn ngữ thuận tiện để thể hiện các mối quan hệ và mục tiêu:

Bạn có thể khai báo các sự kiện và tạo quy tắc dựa trên những dữ kiện này. . Điều này cho phép các nhà phát triển trả lời và giải thích các truy vấn khác nhau.

Prolog là một ngôn ngữ đơn giản được sử dụng để giải quyết và phát triển vấn đề. Tin tốt là Prolog hỗ trợ khôi phục, vì vậy việc quản lý tổng thể thuật toán dễ dàng hơn.

Nguyên Chương