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那么，MIT为什么要教学生玩扑克？斯隆管理学院在麻省理工学院给出的原因是，玩扑克理论和分析可以应用于投资管理和交易。
据报道，8个课程的在线课程包括玩扑克的理论和技能，观众可以随时检查相关的班级笔记。一些观众发表评论说，尽管课程将变得更具挑战性，但它们更适合初学者。除了基本的扑克理论外，该课程还将教您玩扑克的技巧和掌握如何计算扑克牌的概率。
此外，该课程将要求您在线进入虚拟卡室以练习并提供一定数量的虚拟金币。
当然，课程结束后，个人可以自由选择如何应用这些学到的理论和技巧，但是可以肯定的是，您不会成为第一个通过教授MIT来打牌和赢得金钱的学生。
人工智能课程教什么怎么教——对全球高校人工智能课程体系的观察
如今，随着人工智能的持续迭代，世界各地的大学正在重新定义人工智能教育的含义和扩展。
从美国的斯坦福大学，包括将大语言模型开发到本科生的强制性课程中，再到在美国开设“数字双胞胎教室”，再到瑞士Eth Zurich在瑞士Eth Zurich的本科生使用独立的脉搏神经网络开发的脉搏神经网络，以控制四边形的型号，以控制四边形的型号，以跨越复杂的地形3跨越复杂的智能。将教育系统转变为“加速器”进行技术创新。
建立动态知识生态系统。例如，斯坦福大学人工智能实验室建立了“人工智能课程引擎”三级课程体系，包括基础理论、算法框架和系统应用。
在基本理论层面上，实验室每5年重建基本数学课程，并在2023年引入差异几何和拓扑的概念来解释神经网络流形。在算法框架级别上，实验室建立了“顶级会议响应机制”。屡获殊荣的国际会议屡获殊荣的论文，例如神经信息处理系统会议和国际机器学习会议，将在48小时内进入实验室的教学案例库，以确保学生及时及时获得最先进的国际研究。在系统应用级别上，实验室已通过开放人工智能研究中心（OpenAI）和DeepMind建立了一个“技术远见道”，并预先研究了下一代大型教学计划，提前6个月提前6个月。培养“抗差异能力”。抗差异是从随机和不确定事件中获得有益结果的能力。美国卡内基·梅隆大学的计算机科学学院推广了“黑天鹅教学方法”，每个学期都保留了30的课时，以探索尚未形成理论系统的技术方向。在2024年的春季课程中，学生团队基于非正式发布的GPT-4.5（由OpenAI开发的人工智能模型）开发了一个新的提示单词优化框架，并且相关结果包括在课程教科书中。
形状“元认知能力”。元认知是指一个人对自己的认知和思维过程的认知和理解。麻省理工学院媒体实验室已经开发了“认知增强课程”，以监测学生通过脑部计算机界面学习过程中学生的神经塑性变化。在基本的机器学习课程中，人工智能系统将根据学生前额叶皮层的激活模式动态调整教学难度和知识表现方法。大脑计算机界面和人工智能的整合已经实现了个性化和精确性教学。
基本理论重建。英国剑桥大学提供了一门名为“人工智能驱动的数学发现”的课程，将传统的数学分支重组为差分流形和张量计算（针对几何深度学习），随机矩阵理论（随机矩阵理论）（大规模模型的正式分析）和拓扑数据分析（支持图形新网络）。剑桥大学已经完全释放了将人工智能与传统学科整合在一起的潜力，并形成了一种新的人工智能范式，以增强科学发现能力（AI4Science）。
技术堆栈是垂直集成的。技术堆栈是用于软件开发或系统构建中的技术和工具的集合。 ETH苏黎世ETH的“智能系统开发”课程建立了四层教学系统：光子芯片设计（物理层），神经体系结构搜索（算法层），分布式培训框架（系统层）和多模式交互系统（应用程序层）。它的学生团队在2023年实现了从基于硅的芯片设计到多模式大型模型部署的完整技术链，而开发的类似脑芯片的能源消耗仅占传统图形处理器的3。
跨学科知识炉。斯坦福大学以人工智能研究所为重点是跨学科知识的整合。学院提供的“人工智能+ X”学位要求每个学生完成三个跨场项目：生物医学方向，使用扩散模型来预测蛋白质折叠路径；城市科学方向，建立数字双城市模拟系统；以及人文和艺术方向，为文学风格转移开发了大型模型。该学院2023年毕业生的研究结果中有19转化为初创企业，并在国际顶级科学研究期刊上列出了《自然》和《科学》的封面上的7项研究。
采用增强现实教学领域。麻省理工学院的“数字双教室”构建了三维教学空间，并介绍了变压器（基于注意机制的序列模型）来训练大型模型。
建立自主进化的知识基础。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）开发了课程内容生成系统（Coursegpt），自动爬网（开源项目托管平台）的项目守则，智能分析了ARXIV（一个开放式访问网站，该网站收集了在物理学，数学，计算机科学，生物学和动态实验的物理学领域中收集预印本的论文。在2023年，该系统自动更新了课程内容1,273次，产生了485个教学案例。
采用对抗性学习机制。剑桥大学已经建立了“人工智能竞技场”，每周都会从深思熟虑的公司发表技术挑战，并与Kaggle（一个国际知名的数据科学竞赛平台）建立了联系。 2023年，该平台生成了21种专利技术，并孵化了5个初创企业。
一些欧洲大学采用了创新的势能评估方法。 Eth Zurich已开发了一个“技术熵”评估模型，其中包括三个维度：专注于知识习得的速度，跟踪学生每周公共研究数据库中学生的知识获取轨迹；专注于系统思考构建，并评估多模式信息集成功能；旨在突破潜力，并使用功能磁共振成像技术来监测学生解决开放问题时的前额叶激活的强度。
一些大学使用动态能力雷达图来视觉评估学生的核心AI素养。一个典型的例子是，加州大学伯克利分校建立了一个六维评估系统，包括数学抽象，算法创新，系统构建，硬件协作，思维和技术远见，并设置为10级增长量表。学生每个学期都会获得自己的进化路径图。
北美的一些大学已经建立了课程成绩的连锁认证系统。值得注意的是麻省理工学院的“技术护照”系统。该系统将课程等级转换为数字权益证书。学生的课程和项目结果会自动生成可验证的代金券，并根据其能力图连接到LinkedIn（LinkedIn）人才数据库。该学院的2023年毕业生平均获得7.2个企业领导认证技能徽章。
改善学校企业对接系统。深思熟虑的公司和加拿大多伦多大学已经通过各种方法实现了行业- 大学研究合作，包括：建立技术远见工作室并提前18个月共享RD路线图；建立一个问题漂移池，公司开放了未发表的论文作为课程材料的预印本，大学和公司合作解决技术瓶颈；打开人才旋转门，学生直接参加核心项目开发。在2023年由学校和企业共同培训的学生中，有32被邀请担任企业中首席科学家的职位。
建立一种结果转化的机制。斯坦福大学的技术转移办公室打破了人工智能创新的“最后一英里”。学校的课程和项目结果会自动进入专利池，学生可以保留其知识产权的51，企业将通过“技术选择”优先考虑转换权。该机制催生了23家独角兽技术公司，总估值超过300亿美元。
编织全球创新网络。卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）建立了一个“ 24小时的开发链”。学校的匹兹堡主校区解决了基本理论，硅谷校园专注于工业应用，卢旺达校园进行了社会实验。学生团队可以实时切换研发方案，并在医疗，农业和教育领域验证技术解决方案。
人工智能课程系统是一个完整的课程系统，它整合了基本的理论研究，创新实践，场景应用，技术转换和规模扩展。传统的单源研究教师很难满足高质量人工智能课程系统的要求。为了更有效地提供和实施人工智能课程，国际知名大学招募和培训了双重教授，算法教师和人工智能教练。
斯坦福大学的AI课程中有30是由开放人工智能研究中心和深思熟虑的公司共同教授的，他们扮演了研究人员和大学教师的角色。剑桥大学已经建立了一个特殊的位置，可以在Github项目中挖掘教学案例。麻省理工学院课程助教团队包括GPT-4型号的培训师，而Alphago是GO人工智能计划。此外，卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）建立了一个“知识策展人”系统，博士生团队在该系统中监视300多个亚场的人工智能技术中的进展，并每48小时更新一次教学知识库。这种机制允许2024春季课程包括在Sora的基础技术分析内容中（Wensheng视频模型）。
培养价值灵敏度。英国牛津大学开设了“人工智能砂表”课程，使用了最先进的人工智能技术，例如自主有轨电视问题模拟系统，大型模型偏见检测和对抗实验以及脑机构界面的界面来培养学生在人工艺智能时代培养学生的价值灵敏度。在研究“人工智能沙桌”课程后，学生需要通过学校委员会组织的辩护，然后才能进入技术开发阶段。
对社会影响的预评估。美国哈佛大学的肯尼迪政府学院开发了一种“技术冲击波”预测模型，劳动力市场影响模拟器和文化适应性评估矩阵。所有人工智能项目都必须通过社会影响评估才能获得资金支持。
促进全球治理的改善。在联合国教科文组织的2021年报告《人工智能与教育：政策制定者指南》中，有人建议确保在教育中应用人工智能技术的应用与包容性和公平性一致。瑞士日内瓦大学已经建立了“人工智能联合国”教学平台，以实时与真正的国际组织决策系统建立联系。学生在不同国家/地区扮演决策者，并进行谈判以制定全球AI治理框架。欧盟《人工智能法案》通过了学生的建议。
当前的大学和大学中的AI课程发展实践揭示了人工智能时代课程的转型逻辑，即，人工智能教育超出了简单的知识，并正在发展成为技术文明的孵化器。它的核心在于建立“教育科学研究行业”的同音共振系统，并使教室成为技术迭代和进化的第一个站点。
在此过程中，学生不再是简单的知识接受者，而是科学研究新范式的共同创造者。这种教育模型的深厚价值在于培养可以控制技术奇异性的“新人”。 ——不仅掌握了重塑世界的工具，而且对继续文明的智慧有深刻的了解。正如麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）所引用的那样：“我们不是在培养适应未来的人，而是在创造未来本身。”
作者：朱·冈·吴·舒恩（Zhu Gang Wu Shujing）（作者的单位是东中国师范大学教育部国际与比较教育研究所，朱帮派是该研究所的副教授）
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用户评论
看了MIT公开课后感觉真的很棒，原来表达能力培养可以这么系统化！课程讲解很清晰，很多技巧实用性很高，尤其是在沟通时保持自信和幽默这些方面很有帮助。 我现在开始尝试用这套方法去练习，希望能提高我的表达能力。
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感觉MIT公开课讲的太抽象了，没有太多实用的技巧。我觉得它更像是一些理论描述，而不是真正能提升说话能力的课程。当然，学习它的理论框架还是有帮助的，但希望以后能再更新一些具体的案例分析和练习方法。
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这个MIT公开课给我启发很大！原来自信、幽默都离不开清晰的思维逻辑和语言表达， 这些技巧在生活中真的很有用处。我特别喜欢课程里强调的“主动聆听”和 “真诚互动”，以后我会尝试把它们融入到我的日常沟通中，看看效果如何。
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对于K12教育来说，这门公开课的内容太基础了，很多中学生已经掌握了这些基本的表达技巧。我觉得更重要的是培养孩子的思考能力和批判性思维，而不是仅仅让他们学会一些表达技巧。课程里应该更加注重对学生个体差异的关注，提供更多针对性的练习方法。
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作为一位英语教师，我很欣赏MIT公开课提供的系统化学习框架。它把说话、演讲和沟通都包含在一个体系中去进行阐述， 这对于我想要教导学生的表达能力提升很有帮助。 希望能分享给我的学生们观看学习。
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感觉这个课程对我个人来说并没有很大的提高。我已经很会说话了嘛，哈哈！但是我发现它对很多需要提升沟通能力的人还是很有帮助的。特别是那些平时比较害羞或者不敢表达自己想法的人， 应该可以从这门课中获得不少益处。
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我觉得MIT公开课的教学方式比较偏理论，有点缺乏实战性。我希望课程能够加入更多真实案例和练习环节， 这样能更加直观地帮助学生理解和运用这些沟通技巧。
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这个公开课真的很值得一看！我之前一直觉得说不好， 这门课帮我找到了很多提升的途径，让我明白了自信、幽默都需要技巧去支撑。感觉自己说话更有底气了。
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对于想要成为一名优秀演讲者的同学来说，这部MIT开放课程是非常有价值的资源。 它涵盖了从演讲技巧到舞台表现的所有方面， 其中一些技巧可以帮助你克服紧张情绪，提升演讲效果。
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课程讲解比较深入，需要有一定的英语基础才能理解其中的所有内容。 这也让我想到，教育应该更加注重每个学生的个体差异， 而不是一味追求“平均化”的教育模式。
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MIT公开课的教学风格偏向西方思维方式，它强调逻辑清晰、语言简洁等特点。 而我们东方文化更注重情感表达和人际关系的维护。 我觉得在学习的时候应该找到两者之间的平衡点，才能更好地运用这些技巧到实生活中。
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我参加了课程后开始关注更多MIT开放课的内容， 发现许多课程都非常值得学习。 我希望学校能够继续开设这样的优质资源，让更多人受益!
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其实我觉得这门公开课并没有什么特别的新奇之处，很多基础的东西都能轻易找到其他教学视频或书籍来学习。 我更建议大家多参与实际的沟通实践， 才能真正提升自己的表达能力。
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课程里提到的“主动聆听”点很有意思，以后我会尝试在平时与人交流的时候认真倾听对方的意见和想法， 而不是只想着如何表达自己的观点。希望能够加强我的沟通技巧，更好地理解他人的想法。
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这门MIT公开课对我个人来说不太适用，因为我的职业不需要经常进行演讲或公共发言。 但是我觉得它对于需要提升沟通能力的人群非常有价值，特别是那些想要在职场或社交场合获得更好的表现的同学。
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课程中提及的一些心理学知识也让我受益匪浅，比如如何通过语气和肢体语言来传递信息， 如何有效地引导谈话方向等等。 这些技巧可以帮助我在日常生活中更好地与人沟通，建立更良好的关系。
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