主要观点总结
本文介绍了哈佛大学应用数学和应用物理学教授Michael P. Brenner采用的新教学方法,即让学生尝试教AI完成平时数学作业,期末再让这些AI参加考试。文章还介绍了Michael P. Brenner的背景以及他的其他课程,如《Science and Cooking》课程,强调在学习烹饪的过程中了解科学原理。
关键观点总结
关键观点1: 哈佛大学的Michael P. Brenner教授采用创新教学方法,让学生教AI完成数学作业并参加期末考试。
这种教学方法旨在帮助学生拆解问题,深度掌握提示词工程技术,并学会提问。
关键观点2: Michael P. Brenner教授在哈佛开设的课程包括应用数学和与AI相关的课程。
他还分享了自己的其他课程,如《Science and Cooking》课程,将烹饪与应用科学相结合,让学生在学习烹饪的过程中了解科学原理。
关键观点3: Michael P. Brenner教授的研究方向是利用应用数学方法解决科学和工程中的广泛问题。
他对利用机器学习促进科学发现特别感兴趣,并在哈佛开设相关课程,鼓励学生使用AI解决问题。
文章预览
一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数学大佬陶哲轩力荐,哈佛反向学习法火了: 教会AI就是教会自己 。 他最新分享了哈佛应用数学和应用物理学教授 Michael P. Brenner 的一个教学方法—— 利用 提示工程 ,让学生尝试教AI完成平时数学作业 (不纳入正式考核) ,期末再让这些AI参加考试。 好嘛,相当于学生再把AI当学生,俄罗斯套娃有。 Michael P. Brenner教授认为,这一方法能够教会学生拆解问题,并深度掌握提示词工程技术。 学生在教AI时需要自己理解问题,他们 将问题分解为小步骤 的过程本身就是一项极好的锻炼。 而且, 学会提问 在AI应用中也非常具有挑战性,这一教学方法可以帮助学生掌握提示词工程技术。 教AI解数学题,期末还要考试 提出这项创新教学方法的 Michael P. Brenner ,是一名美国应用数学家和物理学家。 他曾获得宾夕法尼亚
………………………………