刚刚参加了个AI教育的会，发现我帝的大学快完蛋了

[ccmath]

以后学校可能要强制使用

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更可以用来洗脑。AI服务被疣疣掌控不奇怪。

疣疣最喜欢控制非疣的思想，特爱掌控媒体。

AI比媒体还厉害，能制造信赖感，高效洗脑。

AI服务业必被疣疣牢牢掌控，打压非疣竞争。


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[eagle]

马工把自己搞失业的教训一点没学到，现在大学里一群人争着要train各种chatbot要把自己也搞失业。

还不停的念经human in the loop, 我看是把自己的脖子套上了绞索。

有了各种AI工具，学校砍经费的理由更充分了。将来基本是一个lecturer带一千个学生模式，然后有问题就chatbot. 连TA都不需要了。

现在搞得最欢的是在CS education这个领域里面水论文这帮人。可悲的是小中男刷题了半天，进了这些公立名校，结果就是在这种一千多人的大课里做训练AI的小白鼠。现在出来工作都找不到了。

大学教育的变革已经开始很多年了，就个人了解的简单总结一下。

I. 写课件和教学分开。由专门的一个课件设置小组写好课件，招一些兼职老师用写好的课件教学，学生一般在网上用课件来学习，讨论，交作业，这些老师的作用更像是Tutor，起到答疑和督促的作用。

很多年前Bill Gates Fundation就资助了一个学校，University of The People。免学费，老师也都是Volunteers，CS的Program已经被Acreditted，听上去比很多Teaching School的CS Program还更被承认一点。这个Program最大的问题是一个课件建立后反复使用，很多学生会到网上找到之前学生的作业和考试题，导致教学质量很难保证。

前些年UMGC也开始这样运营，由专门的小组来写课件，这样一个系里只要一个系主任和一个Coordinator就可以把整个Program运行起来，老师到网上招一些就好，网上到处可以看到UMGC的招生广告，大概运营的很好。

II. 建立精品课程。每门课程找教的好的老师做一个课件，然后广泛使用，网络教学平台很多就是这么来运营的。

比如说Andrew Ng刚开始建Coursera就是把自己的招牌课程免费放到Coursera上，上的人很多。这种模式至少在CS的教学上是很实用的，现在各个学校教的基础课程都大同小异，一般学校的新Faculty很难在教学上超过教了很多年的老教授，那把教的最好的老师的课程做成课件让所有人来用，很可能教学效果比新Faculty教的好很多，而且网课的一大优势是课件可以反复观看，保证学生不会遗漏重要知识点。现在很多学校的Online program就是直接和这些网络平台合作的。这用方式对On-campus的冲击是最大的，有些学校在毕业证上是不注明Online Program的，和On-campus的学生拿一样的毕业证，这样很多学生就没必要到学校去上了，省了住宿和Meal Plan的花费，对很多家庭是挺有吸引力的。

III. 虚拟教学。使用VR来保证学生和老师的交流。

Meta好多年前就已经建好了VR的生态，像Apple Store一样，大家写App放到Store让用户购买，相关的软件开发的libraries也都建的很好了，这样就可以建立虚拟课堂来教学，理想状态应该和实际的线下教学区别不大。这种方式最大的问题是VR设备太重了，戴久了很不舒服，而且用的时间长了容易头晕，硬件的问题导致了Meta的元宇宙事实上的消失。

IV. 使用AI的辅助教学。一本书上传到ChatGPT上，用户就可以问任何问题了。

这用方式最好的应用应该是Humanity的学科，对STEM反而有很多问题，尤其是CS。尽管现在已经有大量的Code是AI来生成了，但是由于LLMs的训练是有滞后的，而大部分计算机的library的更新都是以月或者天来记的，导致了大部分AI生成的Code是无法适用于现有的Library版本的，当然用来答疑确实是好用，比TA耐心又没有因为口音而难懂的交流问题。

[Tutu]

以后应该大学基础课 两年可以不分学校的参加
加一到两年的on campus 的hands on
现在美国的学费没法justify 学生能学到的东西
学位 藤校 会越来越不值钱 工作集中少数领域最拔尖的人才
人群两级分化严重
相当一部分人 只能做人肉电池
为了避免这个情况的发生 人类只能走出地球 一批一批的

大学教育的变革已经开始很多年了，就个人了解的简单总结一下。

I. 写课件和教学分开。由专门的一个课件设置小组写好课件，招一些兼职老师用写好的课件教学，学生一般在网上用课件来学习，讨论，交作业，这些老师的作用更像是Tutor，起到答疑和督促的作用。

很多年前Bill Gates Fundation就资助了一个学校，University of The People。免学费，老师也都是Volunteers，CS的Program已经被Acreditted，听上去比很多Teaching School的CS Program还更被承认一点。这个Program最大的问题是一个课件建立后反复使用，很多学生会到网上找到之前学生的作业和考试题，导致教学质量很难保证。

前些年UMGC也开始这样运营，由专门的小组来写课件，这样一个系里只要一个系主任和一个Coordinator就可以把整个Program运行起来，老师到网上招一些就好，网上到处可以看到UMGC的招生广告，大概运营的很好。

II. 建立精品课程。每门课程找教的好的老师做一个课件，然后广泛使用，网络教学平台很多就是这么来运营的。

比如说Andrew Ng刚开始建Coursera就是把自己的招牌课程免费放到Coursera上，上的人很多。这种模式至少在CS的教学上是很实用的，现在各个学校教的基础课程都大同小异，一般学校的新Faculty很难在教学上超过教了很多年的老教授，那把教的最好的老师的课程做成课件让所有人来用，很可能教学效果比新Faculty教的好很多，而且网课的一大优势是课件可以反复观看，保证学生不会遗漏重要知识点。现在很多学校的Online program就是直接和这些网络平台合作的。这用方式对On-campus的冲击是最大的，有些学校在毕业证上是不注明Online Program的，和On-campus的学生拿一样的毕业证，这样很多学生就没必要到学校去上了，省了住宿和Meal Plan的花费，对很多家庭是挺有吸引力的。

III. 虚拟教学。使用VR来保证学生和老师的交流。

Meta好多年前就已经建好了VR的生态，像Apple Store一样，大家写App放到Store让用户购买，相关的软件开发的libraries也都建的很好了，这样就可以建立虚拟课堂来教学，理想状态应该和实际的线下教学区别不大。这种方式最大的问题是VR设备太重了，戴久了很不舒服，而且用的时间长了容易头晕，硬件的问题导致了Meta的元宇宙事实上的消失。

IV. 使用AI的辅助教学。一本书上传到ChatGPT上，用户就可以问任何问题了。

这用方式最好的应用应该是Humanity的学科，对STEM反而有很多问题，尤其是CS。尽管现在已经有大量的Code是AI来生成了，但是由于LLMs的训练是有滞后的，而大部分计算机的library的更新都是以月或者天来记的，导致了大部分AI生成的Code是无法适用于现有的Library版本的，当然用来答疑确实是好用，比TA耐心又没有因为口音而难懂的交流问题。

[ccmath]

现在不少学校已经出现teaching professor这种title了。但是不知道tenure怎么处理。

经费这样继续砍下去，可能会出现research和teaching funding分开管理的情况。teaching funding从学费里面出，research从grant里出。可能最后大家都没tenure. 完全靠业绩来付工资。

但是如你所说，如果各个学校都在网上竞争学生，在学生总数不断减少的情况下，必然有些学校经营不下去要关门。

另外网课学生用AI作弊的情况很难完全解决。最后还是要靠面试现场写代码来鉴别。

大学教育的变革已经开始很多年了，就个人了解的简单总结一下。

I. 写课件和教学分开。由专门的一个课件设置小组写好课件，招一些兼职老师用写好的课件教学，学生一般在网上用课件来学习，讨论，交作业，这些老师的作用更像是Tutor，起到答疑和督促的作用。

很多年前Bill Gates Fundation就资助了一个学校，University of The People。免学费，老师也都是Volunteers，CS的Program已经被Acreditted，听上去比很多Teaching School的CS Program还更被承认一点。这个Program最大的问题是一个课件建立后反复使用，很多学生会到网上找到之前学生的作业和考试题，导致教学质量很难保证。

前些年UMGC也开始这样运营，由专门的小组来写课件，这样一个系里只要一个系主任和一个Coordinator就可以把整个Program运行起来，老师到网上招一些就好，网上到处可以看到UMGC的招生广告，大概运营的很好。

II. 建立精品课程。每门课程找教的好的老师做一个课件，然后广泛使用，网络教学平台很多就是这么来运营的。

比如说Andrew Ng刚开始建Coursera就是把自己的招牌课程免费放到Coursera上，上的人很多。这种模式至少在CS的教学上是很实用的，现在各个学校教的基础课程都大同小异，一般学校的新Faculty很难在教学上超过教了很多年的老教授，那把教的最好的老师的课程做成课件让所有人来用，很可能教学效果比新Faculty教的好很多，而且网课的一大优势是课件可以反复观看，保证学生不会遗漏重要知识点。现在很多学校的Online program就是直接和这些网络平台合作的。这用方式对On-campus的冲击是最大的，有些学校在毕业证上是不注明Online Program的，和On-campus的学生拿一样的毕业证，这样很多学生就没必要到学校去上了，省了住宿和Meal Plan的花费，对很多家庭是挺有吸引力的。

III. 虚拟教学。使用VR来保证学生和老师的交流。

Meta好多年前就已经建好了VR的生态，像Apple Store一样，大家写App放到Store让用户购买，相关的软件开发的libraries也都建的很好了，这样就可以建立虚拟课堂来教学，理想状态应该和实际的线下教学区别不大。这种方式最大的问题是VR设备太重了，戴久了很不舒服，而且用的时间长了容易头晕，硬件的问题导致了Meta的元宇宙事实上的消失。

IV. 使用AI的辅助教学。一本书上传到ChatGPT上，用户就可以问任何问题了。

这用方式最好的应用应该是Humanity的学科，对STEM反而有很多问题，尤其是CS。尽管现在已经有大量的Code是AI来生成了，但是由于LLMs的训练是有滞后的，而大部分计算机的library的更新都是以月或者天来记的，导致了大部分AI生成的Code是无法适用于现有的Library版本的，当然用来答疑确实是好用，比TA耐心又没有因为口音而难懂的交流问题。

[smallstone]

分会场。老牛依稀好像听过一些笑话。几千人的大课。来晚了就只能在隔壁看直播了。考试要在球场之类的地方。

一千多的课Cal不少见吧，疫情之前Premed还不是那么火的时候，认识一个小孩是premed。我问他大概每届多少人premed，他说不知道，但他微积分课就有一千多人claim premed

[wyseman]

马工把自己搞失业的教训一点没学到，现在大学里一群人争着要train各种chatbot要把自己也搞失业。

还不停的念经human in the loop, 我看是把自己的脖子套上了绞索。

有了各种AI工具，学校砍经费的理由更充分了。将来基本是一个lecturer带一千个学生模式，然后有问题就chatbot. 连TA都不需要了。

现在搞得最欢的是在CS education这个领域里面水论文这帮人。可悲的是小中男刷题了半天，进了这些公立名校，结果就是在这种一千多人的大课里做训练AI的小白鼠。现在出来工作都找不到了。

对了，你能说一下哪个会吗？想看看有没有机会参加类似的。

[ccmath]

各个领域的xx education conference现在都在讲这个。比如CS education， data science education就有很多。

对了，你能说一下哪个会吗？想看看有没有机会参加类似的。