2024年诺贝尔奖的结果令人瞩目,物理与化学两个奖项双双花落人工智能领域的科学家。

物理奖授予了John Hopfield和Geoffrey Hinton,化学奖则授予了华盛顿大学的David Baker 教授、DeepMind公司的Demis Hassabis博士和John Jumper博士。

这一结果在教育界和学术界引起轩然大波。

一、诺奖结果引发的思考

1.跨学科研究的体现

此次诺奖颁发并非随意,而是前沿科学研究高度跨学科交叉的体现。以John Hopfield为例,他作为物理学家,跨学科发明了人工神经网络,推动了机器学习的发展。这种跨学科研究范式为科学研究开辟了新方向,也向教育界和家长传递了跨学科学习至关重要的信号。

2.AI领域再次备受关注

两项诺奖花落AI领域,使人工智能再次成为全球瞩目的热门话题。AI正迅速渗透到生活的各个方面,从智能助手到自动化生产,从医疗诊断到艺术创作。现代社会需要具备未来科技素养和跨学科能力的人才,因此让孩子尽早接触AI并接受跨学科教育是适应未来挑战的关键。

二、STEM教育已成未来必修课,斯坦星球跨学科理念培养未来人才

随着科技发展,单一学科知识难以满足需求,STEM跨学科教育成为培养创新型人才的重要途径。斯坦星球作为国内STEM教育的先行者,秉持“为理解而教,为创新而学”的理念,致力于培养具有综合素养和创新能力的未来人才。在其课堂上,科学、技术、工程和数学相互融,通过项目式学习和实践活动,培养学生的跨学科思维和团队协作能力。

三、斯坦星球Python AI课程,带孩子“玩转”人工智能

(一)课程特色

符合认知水平:区别于市场上其他Python课程,斯坦星球的Python AI课程符合青少年人工智能课程纲要,涵盖多种AI技术基础应用,避免知识超纲和应试模式,让学员接触更全面的AI知识。

软硬件结合:打破纯软件学习局限,设计了一系列先进人工智能套件,结合软件编程和硬件,帮助学生加深理解和应用。

与时俱进:课程紧跟人工智能发展趋势,让孩子了解和掌握热门AI技术原理和应用,如机器学习、强化学习等,并提供百度AI、科大讯飞等平台工具。

赛事考级出口:强调多学科融合,可对接更多高质量赛事,如青少年软件编程等级考、劳智大赛等,为学员成长提供助力。

(二)课程内容示例

在机械手课程中,学员需应用手势识别原理记录手指坐标用于项目设计。

在Python AI 4 - 1课程中,孩子要通过折线统计图分析AI模型训练结果并修改,以优化无人车赛道表现。

在网页开发方面,利用Python语言的第三方库Streamlit搭建网页聊天机器人,而非专注于传统的HTML、CSS和Java。

斯坦星球通过其独特的教育理念和课程设置,积极探索跨学科教育之路,以适应未来社会对人才的需求。