the Ai AREF augusztus 14.
Ezek a gyors tűzkibocsátások fokozódó csatát jeleznek a jövedelmező oktatási technológiai piacért, amely ágazat világszerte körülbelül 340 milliárd dollár értékű. Az időzítés, amelyet stratégiailag igazítanak az iskolába szezonhoz, nem véletlen. A fő AI laboratóriumok versenyeznek, hogy beépítsék technológiájukat az egyetemi munkafolyamatokba, és az oktatási intézményeket kritikus csatatérként tekintik. Az antropikusként Drew Bent A legjobban tanulás között.”////A////a>.
Ez a tendencia jelentős iparágra kiterjedő pivotot jelent. A vállalatok szándékosan átalakítják AI-eszközeiket konstruktív partnerekként a tanuláshoz, és túlmutatnak az egyszerű csaló eszközökhöz. Ez a váltás egy közvetlen kísérlet a szkeptikusok győzelme érdekében az akadémiai szkeptikusok felett, akik óvatosak az AI potenciálját, hogy aláássák az akadémiai integritást. A Microsoft sokkal korábban jelentősen játszott, és 2024 márciusában kibővítette a Microsoft 365-hez a felsőoktatáshoz való hozzáférést. Ez a lépés hatalmas ökoszisztéma-előnyeit kihasználta azáltal, hogy az AI képességeit a meglévő szoftverlicencekbe csomagolta, amelyeket sok egyetem már fizet, és szinte súrlódás nélküli utat hoz létre az örökbefogadáshoz. Maga az antropikus először bevezette a szókratikus stílusú „tanulási módot” a Claude for Education indításával, 2025 áprilisában, és partnerségeket biztosít az olyan intézményekkel, mint a Northeastern University. Egy hónappal később az OpenAi 2024 májusában mutatta be a Chatgpt Edu-t, egy olyan vállalkozás-ajánlatot, amelyet olyan egyetemek fogadtak el, mint például az Oxfordi Egyetem és az Arizonai Állami Egyetem. Míg az antropikus és az Openai versenyeznek a pedagógiai igazításon, a Google kétirányú megközelítéssel harcol. A funkcióra összpontosító „irányított tanulási” eszköz mellett agresszív árazási ösztönzőket használ, és egy évre ingyenes AI Pro-tervét kínálja több ország hallgatói számára a piaci penetráció elősegítésére. Környezetek (IDES). Ez a lépés kifejezetten a technológiai iparban egyre növekvő aggodalmat célozza meg: a junior programozók növekedése, akik kódot tudnak generálni az AI segítségével, de küzdenek a saját munkájuk megértése vagy hibakeresése érdekében. Ahogyan az egyik antropikus szóvivő megjegyezte, a valóság az, hogy ezek a fejlesztők jelentős időt tölthetnek az általuk nem írt kód felülvizsgálatára, és néha nem értik. Ahogy Claude dolgozik, részletes elbeszélést biztosít a döntéshozatali folyamatról, elmagyarázva az út során megtett választásokat és kompromisszumokat. Ez a futó kommentár lehetőséget ad a felhasználóknak arra, hogy „a motorháztető alatt” nézzenek, és jobban megértsék a generált kód mögött álló logikát, átalakítva egy egyszerű generációs feladatot tanulási lehetőséggé. Itt Claude időnként szüneteltetheti azt, amit csinál, és egy „#todo” megjegyzéssel jelöli meg az egy részt, és arra készteti a felhasználót, hogy írjon a saját kódjának öt-tíz sorát a feladat elvégzéséhez. Ezt a megközelítést úgy tervezték, hogy minden fejlesztőt segítsen, a hobbistáktól a szakemberekig, nemcsak a teljes feladatokat, hanem a „növekedés és tanulást is a folyamat során, és jobban megérti a kódbázisukat”-mondta Drew Bent, az antropikus oktatás vezetője. pic.twitter.com/vu6p8Cizbf
-Claude (@Claudeai) 2025 augusztus 14.
termelékenység. Az antropikus azonban azt állítja, hogy ez a hatékonyság kifinomultabb megértését képviseli, amely az azonnali output mellett rangsorolja a hosszú távú készségfejlesztést. Ez a hurkú filozófia ellentétes az iparág szélesebb körű tendenciájával a teljesen autonóm AI ügynökök felé. Target=”_ üres”> Hangsúlyozva , „Nem építünk olyan AI-t, amely helyettesíti az emberi képességet-olyan AI-t építünk, amely elgondolkodva javítja a különböző felhasználók számára, és használjuk az eseteket. Magyarázó vagy tanulási módok. Bent reméli, hogy ezek az eszközök lehetővé teszik minden kódoló számára, hogy kifejlesztse a „igazán jó mérnöki menedzser” lelkes szemét, aki megérti, hogy minden miként illeszkedik egymáshoz, még akkor is, ha nem írnak minden kódsorot. Az antropikus és az Openai úgy tűnik, hogy a módosított rendszerfelhívásokat használják modelleik viselkedésének irányításához. Ez lehetővé teszi a gyors iterációt, de azt jelenti, hogy az oktató az általános célú AI tetején lévő réteg.
Ez a megkülönböztetés kritikus. A kritikusok megjegyzik, hogy a mögöttes modellek minden hibás magyarázatot elnyeltek az interneten, és nem tudják megbízhatóan megkülönböztetni a tényt a magabiztos hangzású hamisságoktól. Ez kockázatot jelent a hallgatók gyártásának tanításában, amely az Openai tanulmányi módja ellen emelt pontot. A Google eszköze multimodális megközelítést alkalmaz diagramokkal, videókkal és vetélkedőkkel a megértés elősegítésére. Az Openai oktatási vezetője, Leah Belsky, ezekkel az eszközökkel állítja: „Megkezdhetjük a szakadékot a tanulási erőforrásokhoz és a magas színvonalú oktatáshoz való hozzáférés és azok között, akik történelmileg elmaradtak.” A hatékony végrehajtásért a végső felelősség az oktatókra és az intézményekre vonatkozik. Mérlegelniük kell a hozzáférhető, 24/7 AI oktatás ígéretét a hibás információk megtanulásának vagy a mély tanuláshoz elengedhetetlen kognitív erőfeszítések megkerülésének kockázatainak.
