自我提升 类型
可以朗读 语音朗读
221千字 字数
No.27 自我提升
2025-12-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

一本面向智能时代一线教师的“赋能手册”与“行动指南”。

内容简介

本书构建了一个“理念—原则—实践”三位一体的赋能体系。它源于作者的理论积淀与实践探索，并精准回应了一线教师的真实需求。

全书首先提出了AI赋能的理念与教师AI素养的框架和提升路径；接着解锁了以DeepSeek为代表的生成式AI的核心能力与提示词工程；随后深入探讨了AI作为教学创新的“协同伙伴”，如何融入教学全流程，聚焦“备课、课堂、学习、评价”四大核心场景，赋能具体的教学场景和任务，并提供了大量具体、可操作的实践案例；接着将视野拓展至教师自身成长，详解AI如何助力教研反思、课题申报、论文写作乃至创建教育智能体，赋能教学创新和教师专业发展；最后，展望了AI的未来趋势与教师的新使命。

对于渴望拥抱变革的一线教师、关注教师发展的学校管理者和教研员，以及投身于教育技术与人工智能教育研究与实践的同行们，相信本书将为您开辟AI赋能教学的新路径，激发教学创新的持续动力，助您引领未来教育的深度变革。

目录

  • 版权信息
  • 序言
  • 第一章 AI时代的教育挑战与创新机遇
  • 一、人工智能如何重塑教育生态？
  • 二、AI赋能教育：挑战与机遇并存
  • （一）AI赋能教育的巨大机遇
  • 1 实现真正的个性化学习
  • 2 提升教育教学效率
  • 3 驱动教学模式创新
  • 4 促进教育公平与包容的潜力
  • （二）AI赋能教育面临的严峻挑战
  • 1 伦理担忧与风险
  • 2 教育公平挑战
  • 3 系统性挑战
  • 4 对教师队伍的挑战
  • （三）小结
  • 三、核心素养导向的人工智能赋能教学变革与创新
  • （一）新课标的核心要求与教学变革方向
  • （二）生成式AI：赋能核心素养培养的强大引擎
  • 1 创设丰富情境与模拟实践
  • 2 支持深度学习与跨学科融合
  • 3 提供个性化学习支持与反馈
  • 4 促进学生的创造力和批判性思维
  • （三）AI时代呼唤教育观念的深刻转型
  • （四）教师教学行为的转变
  • 1 从关注教学转变为关注学习
  • 2 从内容为中心转变为问题为中心
  • 3 从教学设计转变为学习设计
  • 4 从AI赋能教学转变为AI赋能学习
  • 5 从基于经验的教学转变为基于数据的教学
  • （五）AI在教育教学中的多重角色：赋能观念与行为转变
  • 1 AI作为“超级助手”
  • 2 AI作为“智能导师”
  • 3 AI作为“教学助教”
  • 4 AI作为“学习伙伴”
  • 5 AI作为“模拟学生”
  • 第二章 教师AI素养与提升路径
  • 一、拥抱智能时代：教师AI素养为何重要？
  • 二、什么是教师AI素养？
  • 三、教师AI素养框架
  • 本书聚焦的实践核心框架
  • 1 认知与理解
  • 2 掌握与运用
  • 3 融合与创新
  • 4 伦理与评价
  • 四、培养教师的AI思维
  • 1 算法思维：理解AI的决策逻辑
  • 2 数据素养：具备数据驱动的分析能力
  • 3 边界认知：把握AI的能力边界
  • 4 协同意识：构建人机协作模式
  • 五、联合国教科文组织的学生AI素养框架
  • 六、人工智能素养框架：赋能人工智能时代的学习者
  • 七、中小学教师AI素养提升的路径与策略
  • 1 增强主体意识，激发内生动力
  • 2 参与系统培训，构建知识基础
  • 3 深化教学实践，在应用中增长才干
  • 4 融入专业社群，在协作共享中进步
  • 5 坚守伦理底线，培养批判性思维
  • 第三章 解锁生成式AI教学价值：核心能力与提示词工程
  • 一、生成式人工智能概述
  • （一）人工智能的基本概念
  • 1 计算智能
  • 2 感知智能
  • 3 认知智能
  • （二）影响人工智能发展的“ABC”三要素
  • 1 算法——A（Algorithm）
  • 2 大数据——B（Big Data）
  • 3 算力——C（Computing Power）
  • （三）DeepSeek在“ABC”上的突破与启示
  • （四）生成式AI：新时代的创造引擎
  • 1 内容创作
  • 2 对话与交互
  • 3 知识整合与问答
  • 4 代码生成与解释
  • 5 多模态能力
  • （五）生成式AI在人工智能体系中的位置
  • 二、DeepSeek核心功能详解
  • （一）DeepSeek的通用能力
  • 1 强大的自然语言理解与生成
  • 2 知识问答与信息整合
  • 3 多语言处理能力
  • 4 代码能力
  • 5 文件处理与分析
  • 6 联网搜索能力
  • （二）DeepSeek模型特点：V3通用模型与R1推理模型
  • （三）如何选择合适的模型
  • 三、DeepSeek实战入门
  • （一）访问DeepSeek的主要途径
  • 1 DeepSeek官方网站（云端平台）
  • 2 集成DeepSeek能力的第三方平台与应用
  • （二）DeepSeek主要界面布局与功能区介绍（以官网为例）
  • 1 DeepSeek页面布局
  • 2 基本的对话交互操作
  • 3 文件上传与处理
  • 4 发送指令：点击发送按钮
  • 四、国内主要生成式AI工具概览
  • （一）主流大语言模型概览
  • （二）各模型功能特色详解
  • 1 大语言模型
  • 2 图像与视频生成模型
  • 五、使用生成式AI的技能层次
  • （一）层次一：提示词工程
  • （二）层次二：组合AI
  • （三）层次三：构建本地知识库
  • （四）层次四：构建AI智能体
  • 六、提示词技巧：与AI高效对话的艺术
  • （一）提示词的重要特征
  • 1 明确性与具体性
  • 2 结构化要素
  • 3 背景信息与约束条件
  • 4 可调整与迭代性
  • 5 策略性技巧的应用
  • （二）优质提示词的基本原则与结构要素
  • 1 写提示词要遵循的基本原则
  • 2 常用提示词结构六要素
  • （三）常用提问技巧与策略
  • 1 开放式提问与封闭式提问
  • 2 追问与澄清
  • 3 多轮对话
  • 4 思维链引导
  • 5 提供反例或约束
  • 6 要求多种选择
  • 7 温度/创造性调整
  • （四）结构化提示词框架
  • 1 STAR-AI结构
  • 2 STAR-AI构建提示词示例
  • 3 STAR-AI结构要素与DeepSeek技术原理简析
  • 4 其他常用结构
  • 5 避免常见误区与陷阱
  • 6 写提示词的终极秘诀
  • 七、DeepSeek工具组合应用策略
  • （一）为何需要工具组合？
  • （二）工具组合的原则与方法
  • 1 目标导向原则
  • 2 优势互补原则
  • 3 工作流思维
  • 4 数据/内容衔接
  • 5 效率与效果平衡
  • 6 批判性使用与人工把关
  • （三）常见DeepSeek工具组合及应用场景
  • （四）小结
  • 第四章 AI赋能高质量教学创新的行动原则
  • 一、原则驱动，AI赋能：激活心理学的20条教学智慧
  • （一）学生如何思考和学习
  • （二）如何激励学生
  • （三）社会环境、人际关系和情感幸福感的重要性
  • （四）如何更好地管理课堂
  • （五）如何评估学生的进步
  • 二、框架引领，AI赋能：实现国际视野下的高质量教学
  • （一）确保认知参与
  • （二）精心设计高质量的学科内容
  • （三）提供社会情感支持
  • （四）促进课堂互动
  • （五）运用形成性评估和反馈
  • 三、知行合一的路径：教师的六大核心转变
  • （一）从“关注教学”转变为“关注学习”
  • （二）从“内容为中心”转变为“问题为中心”
  • （三）从“教学设计”转变为“学习设计”
  • （四）从“AI赋能教学”转变为“AI赋能学习”
  • （五）从“基于经验”转变为“基于数据”
  • （六）从“知识传授者”转变为“学习的设计者、引导者和伙伴”
  • 四、教师运用AI赋能教学遵循的基本原则
  • 第五章 AI赋能备课：重构精准高效的教学设计
  • 一、AI驱动的精准学情分析
  • （一）学情分析是精准教学的基石
  • （二）AI驱动精准学情分析的策略与方法
  • 1 利用AI高效设计与实施数据收集
  • 2 借助AI进行多维度、深层次数据分析
  • 3 基于AI分析结果优化教学决策
  • （三）实战案例
  • 1 案例1：利用DeepSeek+问卷星进行课前学情分析
  • 2 案例2：AI赋能考试学情分析，助力分层教学设计
  • 3 案例3：利用DeepSeek设计诊断性测试题
  • 二、AI赋能的创新教学设计
  • （一）教学设计——核心素养的落地蓝图
  • （二）AI如何赋能创新教学设计
  • （三）确定教学目标：聚焦核心素养
  • （四）实战案例
  • 1 案例1：AI赋能《精卫填海》教学设计
  • 2 案例2：AI优化生成小学信息科技课程教案
  • 3 案例3：结合多种理论框架，AI辅助生成系统化教案
  • 4 案例4：AI生成面向学生的“学案”，促进自主学习
  • 三、AI助力优质教学资源的创编
  • （一）AI赋能教学资源搜索与整合
  • 1 利用对话式AI进行精准信息获取
  • 2 利用AI搜索工具进行深度信息挖掘与整合
  • 3 AI辅助搜索教学视频资源
  • 4 AI辅助信息总结与分类
  • 5 案例：AI辅助历史课“丝绸之路”资料搜集与整合
  • 四、AI辅助教学课件PPT的设计与制作
  • （一）AI赋能PPT制作的思路
  • （二）实战案例
  • 1 案例1：DeepSeek+Kimi PPT快速生成《观潮》课件
  • 2 案例2：WPS灵犀一键生成课件PPT（接入了DeepSeek模型）
  • 3 案例三：利用希沃Bloom智能生成与设计课件
  • 4 视觉元素增强策略
  • 5 效果评估
  • 6 工具拓展
  • 五、AI辅助生成思维导图与可视化图表
  • （一）思维导图在教学中的作用
  • （二）AI赋能思维导图与图表制作的方法
  • 1 方法一：DeepSeek生成结构化文本+思维导图软件导入
  • 2 方法二：DeepSeek生成代码+专业工具渲染（适用于流程图、时序图等）
  • （三）实战案例
  • 1 案例1：AI辅助生成初中英语语法时态思维导图
  • 2 案例2：DeepSeek+draw.io生成教学流程图
  • 六、AI驱动生成视觉资源：让教学更直观生动
  • 实战案例
  • 1 案例1：AI生成备课图片
  • 2 案例2：DeepSeek+剪映生成故事绘本
  • 3 案例3：DeepSeek生成教学演示动画
  • 七、利用DeepSeek生成微课的脚本、讲解要点、分镜描述等
  • 实战案例：DeepSeek+剪映生成微课视频
  • 八、小结
  • 第六章 AI赋能课堂：促进深度学习的教学创新
  • 一、重构课堂生态：构建“教师—AI—学生”三元协同教学新范式
  • （一）从“二元”到“三元”：AI“主体性”的再认识
  • （二）三元协同：教师、AI与学生的角色新定位
  • （三）引导学生与AI有效互动的方法
  • （四）AI提供实时反馈与学习支持
  • 1 策略与方法
  • 2 案例：数学课上的AI即时解题辅导
  • （五）案例应用：AI驱动的课堂互动实例
  • 1 案例1：历史课上的“诸子百家”模拟对话
  • 2 案例2：语文课上学生与AI助教连续对话探究《祝福》
  • （六）AI生成“问题链”：触发深度思考
  • （七）运用结构化提示词增强三元互动
  • 1 示例：利用STAR-AI结构请AI扮演辩论反方
  • 2 示例2：利用C.R.I.S.P.E结构请AI提供解题思路启发
  • 3 示例3：利用R.I.S.E结构请AI辅助进行科学实验设计讨论
  • （八）课堂互动实践案例1 案例1：让课本人物开口说话
  • 2 案例2：AI视觉语文课——《美丽的小兴安岭》
  • 3 案例3：AI赋能寓言故事新课堂——以《守株待兔》为例
  • 4 案例4：让AI“说”出解题思路
  • 5 案例5：AI赋能语文课堂辩论——以《田忌赛马》为例
  • 6 案例6：AI赋能数学概念理解
  • 7 案例7：AI赋能知识点动态演示
  • 二、AI助力教学方法创新
  • （一）AI赋能教育：从对话教学到能力培养
  • 1 对话教学：从寻求答案到学会提问
  • 2 AI赋能对话教学的新机遇
  • （二）AI赋能孔子对话教学：传承与创新
  • 1 孔子对话教学的本质与特征
  • 2 AI如何赋能孔子对话教学
  • 3 实战案例：AI赋能七年级语文《〈论语〉十二章》教学互动
  • （三）AI赋能苏格拉底式对话教学：点燃思维火焰
  • 1 苏格拉底式对话的内涵与价值
  • 2 AI如何赋能苏格拉底式对话
  • 3 实战案例：AI赋能道德与法治课“诚实”主题的苏格拉底式讨论
  • （四）AI赋能费曼学习法：以教促学，深化理解
  • 1 费曼学习法的内涵与特征
  • 2 AI如何赋能费曼学习法
  • 3 实战案例：AI辅助学生运用费曼学习法学习“三角形内角和定理”
  • 三、AI驱动差异化教学与协作学习
  • （一）AI支持课堂实施差异化教学策略
  • 1 动态学情监测与分组
  • 2 实时生成差异化学习资源与任务
  • 3 个性化提示与脚手架
  • （二）赋能小组合作学习
  • 1 智能分组与角色分配
  • 2 辅助资源获取与信息共享
  • 3 过程记录与协作辅助
  • 4 AI支持项目式学习（PBL）的课堂实施环节
  • 5 实战案例：文可AI助力生成项目式教学教案
  • 四、小结
  • 第七章 AI赋能学习：激发个性化学习与创造性表达
  • 一、个性化学习：学生核心素养发展的基石
  • （一）个性化学习的概念与核心素养需求
  • （二）AI为个性化学习提供的技术条件
  • 二、AI个性化的学习诊断：精准画像，因材施教的前提
  • （一）多维数据采集与行为分析
  • （二）AI构建学习者画像
  • 三、AI个性化的学习路径规划
  • （一）动态路径生成与优化
  • （二）AI赋能的方式
  • 1 最优学习序列推荐
  • 2 动态调整
  • 3 兼顾多重因素
  • 4 跨学科路径支持
  • 四、个性化的智能内容/资源生成与推荐
  • （一）个性化内容与资源生成
  • 1 定制化练习题
  • 2 差异化讲解材料
  • 3 兴趣导向的学习资源
  • 4 多模态资源辅助生成
  • （二）智能资源推荐
  • 1 精准匹配
  • 2 动态调整
  • 3 提升效率与效果
  • 五、AI个性化的辅导与反馈：实时动态，智能答疑
  • （一）实时动态反馈
  • （二）智能答疑与个性化辅导
  • （三）AI赋能个性化学习，释放学生潜能
  • 六、AI赋能学生创造性表达
  • （一）创造性表达的重要性：核心素养的外化与展现
  • （二）AI激发创造性表达的主要形式及操作方案
  • 1 DeepSeek角色扮演对话：在深度互动中生成与表达思想
  • 2 DeepSeek深度写作：辅助多体裁创作与改写
  • 3 AI生成学科动画/实验演示（工具组合）
  • 4 DeepSeek+即梦/Midjourney：诗意表达、视觉艺术创作
  • 5 DeepSeek+剪映：视频创作表达
  • 6 DeepSeek+可灵/即梦/HeyGen：数字人对话创作
  • 7 学生自创智能体
  • 七、小结
  • 第八章 AI赋能评价：构建数据驱动的多元评估
  • 一、新课标下的学业评价
  • （一）“教—学—评”一体化
  • （二）传统学业评价中存在的痛点
  • （三）AI赋能学业评价的优势与价值
  • 二、智能诊断与学习分析
  • （一）智能诊断的内涵与目标：精准定位学习问题
  • （二）AI赋能学习过程诊断
  • （三）AI驱动的学习行为分析与预警
  • 三、AI赋能基于量规的评价
  • （一）评价量规在核心素养评价中的作用
  • （二）DeepSeek辅助生成与优化评价量规
  • 四、AI赋能基于数据的评价与学习画像
  • （一）数据驱动评价：从“经验判断”到“数据支撑”
  • 1 典型智能学习平台数据记录与导出功能
  • 2 案例：利用在线练习平台数据进行周学习情况分析
  • （二）DeepSeek辅助解读与呈现评价数据
  • （三）构建与应用学生学习画像
  • 1 AI赋能学生学习画像的构建流程
  • 2 生成式AI在学生画像应用中可以从以下几个方面赋能，真正服务于“素质教育”与“因材施教”
  • 五、AI赋能分层命题与个性化测验
  • （一）分层命题与SOLO分类理论
  • 1 SOLO分类理论简介及其在分层教学与评价中的应用
  • 2 SOLO分类理论通常描述了以下五个认知发展水平
  • 3 AI赋能下的认知层次精准识别
  • （二）DeepSeek辅助基于SOLO的分层命题
  • 1 基于SOLO的AI赋能分层命题
  • 2 AI赋能基于SOLO命题的方法
  • 3 实战案例1：AI辅助生成初中数学“函数”概念的SOLO分层题目
  • 六、AI赋能错题管理与精准辅导
  • （一）错题的价值与传统管理方式的不足
  • （二）AI赋能个性化错题集与归因分析
  • 1 AI赋能错题管理的核心环节
  • 2 实战案例：AI辅助生成初中物理错题分析与个性化练习
  • （三）基于AI错题分析的精准辅导策略
  • 七、AI赋能作业批改与反馈
  • （一）AI赋能作业批改的潜力与传统挑战
  • （二）DeepSeek辅助批改主观题作业
  • 八、飞书+DeepSeek组合赋能作业批改
  • （一）实战案例1：利用飞书+DeepSeek辅助评价作文
  • （二）实战案例2：利用飞书+DeepSeek辅助作业批改并推送错题类似题
  • 九、学业评价中的伦理考量与未来展望
  • （一）AI赋能评价的潜在风险
  • （二）确保评价公平、透明、有效的原则与策略
  • （三）未来学业评价的发展趋势：人机协同，素养为本
  • 第九章 AI赋能教师专业发展
  • 一、AI支持教师开展专业化、数据驱动的教研活动
  • （一）AI赋能的数据驱动教研活动
  • 1 数据采集与转录
  • 2 AI深度分析
  • 3 分析报告解读
  • 4 研讨与教学应用
  • （二）AI辅助课堂教学视频分析
  • 1 通用大语言模型组合应用：通义千问+DeepSeek
  • 2 专业AI课堂分析平台
  • 二、利用AI开发优质课例，促进深度教学反思
  • （一）为什么要开发典型课例？
  • （二）如何利用AI开发典型课例？——AI辅助下的四步流程
  • 1 基础素材准备与框架搭建
  • 2 核心内容撰写与AI协同创作
  • 3 深度教学反思与AI对话启发
  • 4 整体润色与规范化呈现
  • 三、AI赋能教师知识管理与专业发展
  • （一）构建个人知识库的多元路径与工具
  • 1 利用DeepSeek构建本地化教学资源库
  • 2 运用腾讯IMA知识库进行教学资源管理
  • 3 利用腾讯IMA实现微信公众号文章一键收藏
  • 4 教研资料库搭建流程
  • 5 典型教研场景应用
  • 6 IMA重构知识管理的三大跃迁：深度融入教学教研与专业发展
  • （二）AI赋能教师知识管理的应用案例
  • 1 案例1：高效主题单元教学设计
  • 2 案例2：跨学科项目式学习协同教研
  • 3 案例3：青年教师个性化专业发展
  • 四、小结
  • 第十章 AI赋能科研：从课题申报到论文写作全流程提效
  • 一、AI赋能教育科研的核心能力
  • 二、AI辅助研究选题与创新构思
  • （一）挖掘研究灵感
  • （二）辅助明确研究问题与评估
  • （三）案例实践：构思“三元互动教学模式”研究课题
  • 1 利用DeepSeek挖掘研究灵感，对接政策热点
  • 2 利用豆包明确研究问题，评估可行性
  • 三、AI提升文献研究效率与质量
  • （一）AI智能检索与筛选文献
  • （二）AI辅助文献阅读与综述撰写
  • （三）案例实践：为“三元互动”研究撰写文献综述
  • 1 利用AI智能检索与筛选文献
  • 2 利用豆包辅助文献深度阅读与综述撰写
  • 四、AI驱动的研究设计与实施支持
  • （一）案例实践：设计“三元互动”研究方案
  • 五、AI协同的数据分析与讨论
  • （一）案例实践：分析“三元互动”研究数据
  • 1 利用Kimi进行质性数据初步分析
  • 2 利用DeepSeek进行数据解读与讨论
  • 六、AI赋能学术论文写作与成果发表
  • （一）AI辅助论文撰写与润色
  • （二）案例实践：撰写与润色“教师—AI—学生”三元互动研究论文
  • 1 利用DeepSeek辅助撰写“研究结果”与“讨论”
  • 2 利用Kimi进行全文润色与摘要生成
  • （三）AI辅助学术发表
  • （四）案例实践：为“三元互动”论文选择投稿期刊
  • 七、AI辅助课题申报与管理
  • （一）课题申报的痛点分析
  • （二）AI辅助项目申请书撰写
  • 1 立项依据
  • 2 研究目标与内容
  • 3 研究方法与过程
  • 4 创新之处
  • 5 预期成果与呈现形式
  • 6 可行性分析与研究基础
  • （三）案例实践：撰写“三元互动”研究课题申报书
  • 1 立项依据
  • 2 研究目标与内容
  • 3 研究方法与过程
  • 4 创新之处
  • 5 预期成果与呈现形式
  • 6 可行性分析与研究基础
  • （四）AI助力项目过程管理与成果总结
  • 八、AI辅助研究中的伦理考量与规范遵循
  • 第十一章 教育智能体：从创建、应用到教学融合创新
  • 一、教育智能体的概念与特征
  • 二、教育智能体赋能教学改革与创新
  • （一）从事务性劳动中解放，让“教书”回归“育人”
  • （二）从标准化教学走向深度个性化
  • 1 从教师为中心的知识传递走向学生为中心的探究创造
  • 2 从孤立的学科知识走向跨学科的整合学习
  • 3 从终结性的结果评价走向动态的过程性评价
  • 三、主流智能体平台与教育类智能体
  • 四、教学智能体的创建
  • 五、教学智能体的实践路径：从快速应用到整合创新
  • （一）第一层次：快速上手——创建即时互动的“课堂角色”
  • 1 嵌入式创建：利用希沃白板打造“课内角色”
  • 2 快速创建与投屏：利用豆包实现“与历史人物对话”
  • 3 AI辅助创建：利用“智能体生成器”一键生成
  • 4 启发式对话：利用讯飞星火创建“苏格拉底式的提问者”
  • （二）第二层次：专业化构建——开发基于专属知识的“智能助手”
  • 1 个性化辅导类：利用扣子平台创建“初中语文助教”
  • 2 教学设计类：利用豆包平台创建“跨学科教学设计专家”
  • （三）第三层次：整合与创新——利用工作流重塑跨学科主题学习
  • 1 综合创新类：设计“跨学科主题学习导师”智能体
  • 六、AI科研智能体：从通用定制到专业集成
  • （一）主流平台上的科研智能体生态
  • （二）通用平台定制：“我的科研助手”
  • （三）专业集成平台：SciMaster科研助手的功能与特点
  • 1 像研究员一样“读”与“写”
  • 2 像协作者一样“算”与“做”
  • 3 人机协同的透明可控
  • （四）案例实践：利用SciMaster赋能教师教育科研
  • 七、小结
  • 第十二章 智启未来：生成式AI的发展趋势与教育变革
  • 一、浪潮之巅：生成式AI的发展态势与前沿大语言模型
  • （一）从智能工具到共生伙伴：AI发展的新篇章
  • （二）技术跃迁：大模型的核心特征与发展趋势
  • （三）前沿应用：顶尖模型赋能教育的创新路径
  • 二、变革之路：AI赋能教育创新的主要趋势
  • （一）智慧引擎：大模型赋能教育、教学与科研的新范式
  • （二）从个性化到智能化：AI重塑教育的未来态势
  • 三、未来教师：AI时代的新使命与专业超越
展开全部

评分及书评

评分不足
1个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    5.0

    2022 年 11 月 30 日，美国人工智能公司 OpenAI 发布的自然语言处理工具 —— 一款全新的聊天机器人 ChatGPT，几乎一夜之间引起了全世界的关注，在互联网领域掀起了一场风暴。仅两个月后，ChatGPT 的月活跃用户便达到了 1 亿人，成为史上用户增长最快的消费者应用程序。ChatGPT 是一款基于大语言模型的、人工智能技术驱动的聊天工具，能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，并能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。

      转发
      评论

    出版方

    华东师范大学出版社

    全国最早的两家大学出版社之一，国内一流的专业教育出版机构。出版物涉及教育、教材、文学、社科、少儿、古籍等多个领域。2009年被新闻出版总署授予“全国百佳图书出版单位”称号。