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開啟未來教育新時代：可汗學院與GPT-4的終極聯盟
｜開啟未來教育新時代：可汗學院與GPT-4的終極聯盟
在 Open AI 公布了 GPT-4 的同時，也公開了幾間在測試階段就有參與合作使用 GPT-4 進行開發系統的企業，像是國際知名教育培訓產業的 Duolingo 及 Khan Academy (可汗學院) 也在其中，今天就以「可汗學院」為例，與大家分享可汗學院如何將 GPT-4 結合教育，開創出全新的事業。
｜可汗學院 (Khan Academy) 簡介：
可汗學院（Khan Academy）由 Sal Khan 所創立，是一間成立於2008的年非營利教育組織。主要使命是為全球提供免費的世界一流教育，讓任何人在任何地方，都能不受空間、時間的限制，進行學習，可汗學院也致力於不斷研發與導入創新的教育科技，推動大眾參與學習和提高教育水平。
可汗學院提供數學、科學、歷史、經濟學、藝術等多個領域的線上課程與與互動練習等，他們開設的課程內容適用於不同年齡段和水平的學生，不論是在學校或家裡都可以進行學習。此外，可汗學院還為老師和家長們提供學習數據分析後台，可以追蹤學生們的學習進度，以便更好地了解學生的學習近況，以利後面可以做出調整。
最近可汗學院也積極開展AI導入教育培訓的計畫，嘗試將最新技術應用到教育領域。於是搭配上週 Open AI 推出的 GPT-4 推出了名為「Khanmigo」的AI學習助手，協助學生在學習過程中解決問題，更可幫助老師們撰寫教案，提高教學效率。
｜AI學習助手 Khanmigo：
可汗學院創辦人 Sal Khan，在 GPT-4 公佈的當天，也在可汗學院的 YouTube 頻道，上架了一支影片，主要向大家展示可汗學院在AI領域開發出來的最新學習輔助工具-AI學習助手 Khanmigo。
他表示在過去的幾個月裡，AI的話題引起了人們的興趣和恐慌。雖然人工智慧有巨大的潛力，甚至有朝一日可能成為人們在各項知識、技能學習上的導師，但它同時也存在了一些缺點，例如捏造事實或計算錯誤等。
如上一段內容所提到，可汗學院是一間非營利組織，主要提供免費的世界一流教育學習，他們認為如果深入研究AI，以最大限度地發揮其優勢，可以有效提高學員們的學習效益。
因此，可汗學院推出「Khanmigo」的AI學習助手，並將其置於新推出的「Khan Labs」計劃之下。
Khan Labs 是可汗學院的一個新項目，主要是讓老師、家長及學生，還有贊助者等可以有機會先體驗他們所開發出來的新技術。
｜心得總結
看到可汗學院跟Open AI的攜手合作，讓我看到未來教育培訓產業的無限可能性，但也許等這類型的服務更加普及，也許現在的教育模式會被徹底翻轉，將能改變數十億人的生活。
透過這類型AI學習助教的幫助，不論是在「課前預習、課中練習、課後複習」，都一定能幫助老師、學生的忙，也許未來總有一天，學習這件事也能透過 AI 做到像電商的「千人千面」一樣，可以依照你的個性及適合的學習方法調整，做到100%的客製化，讓學習效果能夠事半功倍。
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《 AI 世代你是恐懼還是期待？》揭秘教育科技背後的數字｜Win's Talk院長說_EP10
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現在教育科技系所越來越多元，無意間看到這個系所簡介非常有意思
遙想民國90年間數位學習，或是所謂的教育科技並不是一個很廣為人知的學門
但老實說他在國外也是所謂的「應用」學門，是一種「科際整合」的概念學。
如我在我的母校淡江大學來說，因為推動未來學的關係，所以教育科技、未來學、資訊傳播這幾個學門，一直是校長這邊一直有在扶植的項目。
演變至今，由於教學設計慢慢被重視，又面臨到疫情的緣故
最近真的被重視了
PO這篇是讓大家理解，如果要培養這樣的一個課程或是數位學習專業的人，基本的養成環境是如何
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翰林教育科技 TEAMS 介紹影片
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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