Wenn Sie sich mit KI beschäftigen möchten, studieren Sie nicht Datenwissenschaft in der High School: Altman und Musk sind sich jetzt endlich einig

Kann das Studium der Datenwissenschaften an der High School die Mathematik ersetzen? Die Diskussion zu diesem Thema hat sich auf den KI-Kreis ausgeweitet.

Für die Entwicklung der KI wird es zu spät sein, wenn wir die Grundbildung nicht stärken.

Während sich die Technologie für Großmodelle rasant weiterentwickelt und die Unternehmen in einem harten Wettbewerb stehen, haben einige Leute ihre Besorgnis über zukünftige Talente geäußert, wobei der Schwerpunkt auf Mathematik liegt.

Kürzlich hat das System der University of California (UC) mit der Nachricht, dass es grundlegende Mathematikstandards für Studienanfänger festgelegt hat, für Aufruhr gesorgt. Da die Noten in Mathematik landesweit sinken, glauben einige Pädagogen, dass der algebraintensive Standard-Mathematikunterricht reformiert werden muss, um mehr Schüler anzulocken und ihnen dabei zu helfen, relevante Fähigkeiten für eine zunehmend datenabhängige Zukunft zu entwickeln.

Einige Organisationen sagen, dass mindestens 17 Bundesstaaten „Data Science“ zu einem Wahlfach im Mathematikunterricht an weiterführenden Schulen gemacht haben, und Oregon und Ohio haben es sogar zu einem Alternativkurs zu Algebra II gemacht. Dieser Ansatz wurde von der University of California abgelehnt.

Jemand hat einen offenen Brief herausgegeben, in dem er die Notwendigkeit fordert, das Mathematikniveau von Studienanfängern sicherzustellen: Zählen Sie die im Voraus in der High School erlernten Datenwissenschaften nicht in die Kategorie „Mathematik“ ein ist schwierig, KI zu erlernen.

Obwohl der Rechtsstreit noch andauert, stehen sowohl Altman als auch Musk auf der Liste der Unterzeichner dieses offenen Briefes – es scheint, dass die Helden derselben Ansicht sind.

Darüber hinaus sind wichtige Persönlichkeiten aus Wissenschaft und Industrie, die diese Initiative unterstützen, unter anderem Samy Bengio, Manager für maschinelles Lernen bei Apple, Sébastien Bubeck, Vizepräsident für generative künstliche Intelligenz bei Microsoft, Bill Dally, Chefwissenschaftler bei NVIDIA, Jeff Dean, Chefwissenschaftler bei Google, Turing Award Gewinner, Meta-Chefwissenschaftler Yann LeCun, xAI-Mitbegründer Greg Yang und andere.

Der Gründer, CEO und CTO von Yishui zeigt, wie ernst die Branche diese Angelegenheit nimmt.

Der vollständige Inhalt des offenen Briefes lautet wie folgt:

Künstliche Intelligenz ist dabei, die Gesellschaft, in der wir leben, zu verändern. Um uns auf die Zukunft vorzubereiten, müssen wir die Menschen ausbilden, die in Zukunft KI-Technologien entwickeln und einsetzen werden. Unter ihnen sind die mathematischen Kernkonzepte Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeit der Kern moderner Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Daher erfordert die Teilnahme an der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz, dass Studierende mit einem soliden Grundwissen in Mathematik beginnen. Wir begrüßen die jüngste Klarstellung der Zulassungsvoraussetzungen für Mathematik durch die University of California, die sicherstellt, dass Schüler High-School-Kurse absolvieren müssen, die den staatlichen Zulassungsstandards für Hochschulen entsprechen.

Während die heutigen Fortschritte darauf hindeuten, dass klassische mathematische Disziplinen wie Analysis oder Algebra veraltet sind, ist dies nicht der Fall. Tatsächlich haben moderne Systeme der künstlichen Intelligenz ihre Wurzeln in der Mathematik, daher ist das Erlernen der Mathematik für eine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung.

Gradient Descent, das algorithmische Rückgrat des Deep Learning, demonstriert die Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und Mathematik durch die Kombination von Analysis und (linearer) Algebra. Vektoren und Matrizen sind die Bausteine ​​neuronaler Netze, und die Wachstumsmodellierung im logarithmischen Maßstab ist die Grundlage für das Training neuronaler Netze. Auch trigonometrische Funktionen und die pythagoräischen Identitäten sind nicht veraltet und bilden die Grundlage für wichtige Werkzeuge in der Datenwissenschaft, darunter Fourier-Transformationen und den Algorithmus der kleinsten Quadrate.

Das Erlernen dieser Mathematikfächer in der High School kann Sie also auf einen zukünftigen Job vorbereiten, der auf maschinelles Lernen, Datenwissenschaft oder einen anderen MINT-Bereich spezialisiert ist. Generell ziehen wir es vor, Studenten einzustellen, die über fundierte Kenntnisse der Grundlagen verfügen, statt solche, die nur ein flüchtiges Verständnis für das neueste Tool oder die neueste Software haben.

Das Versäumnis, Standards für den Mathematiklehrplan im öffentlichen Bildungswesen aufrechtzuerhalten, wird die Kluft zwischen öffentlichen Schulen, insbesondere solchen in Gebieten mit geringen Ressourcen, und Privatschulen vergrößern und die Bemühungen um Diversität in den MINT-Fächern behindern. Alle Kinder in Kalifornien, nicht nur die in Privatschulen, verdienen eine erstklassige Mathematikausbildung, um den Grundstein für unsere Zukunft zu legen. Deshalb fordern wir die politischen Entscheidungsträger in Kalifornien auf, alle Anstrengungen zu unternehmen, um sicherzustellen, dass Schüler Zugang zu dieser Art von Bildung haben.

Adresse des offenen Briefes: https://www.mathmatters.ai/

Der Unterzeichner Jeff Dean twitterte, dass Mathematikunterricht offensichtlich sehr wichtig für die KI und den weiteren Bereich sei.

Viele Internetnutzer äußerten ebenfalls ihre Unterstützung dafür. Auch wenn Sie vielleicht denken, dass es schwierig ist, ist Mathematik wirklich nützlich:

Einige Leute äußerten auch ihre Unzufriedenheit mit der aktuellen amerikanischen Mathematikausbildung:

„Rezeptbasierte Mathematik“ bezieht sich auf das Auswendiglernen von Formeln und nicht auf das Auswendiglernen Wenn man sich auf die Ausbildung der mathematischen Denkfähigkeit konzentriert, scheint es ein Déjà-vu-Gefühl zu geben. Unerwarteterweise werden diese Art von Worten jetzt von Amerikanern verwendet, um sich über ihre Mathematikausbildung zu beschweren.

In dem offenen Brief wurde erwähnt, dass die University of California die Mathematikvoraussetzungen für den Zugang zur Universität geklärt hat. Was ist los?

University of California: Wenn Sie sich für MINT bewerben möchten, gibt es keinen Ersatz für Mathematik

In letzter Zeit sehen wir oft Fragen dazu, wie viel Mathematik High-School-Schüler lernen müssen, um an einem Vier-Schüler-Studium teilnehmen zu können. Jahr Bericht der California State University (allgemein).

Kürzlich hat ein einflussreiches Komitee des Akademischen Senats der University of California (UC) seine Meinung zu diesem kontroversen Thema geäußert. In der Stellungnahme heißt es: Ab Herbst 2025 können High-School-Schüler, die an der University of California und der California State University eingeschrieben sind und einen Datenwissenschaftskurs oder einen AP-Statistikkurs belegen, nicht durch Algebra II ersetzt werden.

Das Board of Admissions and School Relations (BOARS) der University of California akzeptierte die Empfehlung der „Arbeitsgruppe der Mathematik- und Statistikprofessoren“, die sich mit dem Thema befasste, und bekräftigte ihre Position.

Die Task Force stellte fest, dass diese Kurse mit der Bezeichnung „Data Science“ nicht einmal annähernd als fortgeschrittenere Algebrakurse gelten, geschweige denn diese ersetzen können.

Originallink: https://senate.universityofcalifornia.edu/_files/committees/boars/documents/boarsacwphase1report-20240221.pdf?mc_cid=9de3e6e6f2&mc_eid=8f769d3245

STEM-Professoren der University of California auch Es wird kritisiert, dass Data Science fortgeschrittene Algebra-Kurse ersetzt. Viele von ihnen befürworten zwar die Datenwissenschaft, befürworten jedoch keinen Lehrplan, dem die gesamte High-School-Mathematik fehlt, die für Schüler in den MINT-Fächern oder in anderen Hauptfächern erforderlich ist, die quantitative Fähigkeiten erfordern.

Das Überspringen grundlegender Mathematikkenntnisse in der High School kann die Illusion erwecken, dass Schüler für die Hauptfächer Statistik, Informatik und Datenwissenschaft bereit sind, obwohl dies in Wirklichkeit nicht der Fall ist. Dies könnte sie dazu zwingen, zusätzliche Mathematikkurse am Community College zu belegen.

Mittlerweile hat die Entscheidung von BOARS bei einigen anderen für Aufsehen gesorgt. Beispielsweise ist Robert Gould, Professor für Statistik und stellvertretender Vorsitzender für Bachelor-Forschung an der UCLA und Hauptautor von „Introduction to Data Science“, mit der Entscheidung von BOARS nicht einverstanden. Der Datenwissenschaftskurs sei auch mit Mitteln der National Science Foundation durch ein Gemeinschaftsstipendium in Mathematik und Naturwissenschaften entstanden, sagte er.

Er sagte: „Natürlich sind wir enttäuscht. Wir glauben, dass unsere Kurse anspruchsvoll und anspruchsvoll sind. Am wichtigsten ist, dass diese Kurse alle Kenntnisse und Fähigkeiten enthalten, die Studenten für Karriere und akademischen Erfolg benötigen.“

Darüber hinaus Befürworter der Datenwissenschaft befürchten, dass BOARS die Zulassung für Datenwissenschafts- und (möglicherweise) Statistikstudenten in der Kurskategorie Mathematik, die den Zulassungsstandards entsprechen, ausschließen könnte.

In der heutigen Welt, die von künstlicher Intelligenz und anderen datengesteuerten Möglichkeiten und Karrieren geprägt ist, belegen immer mehr Oberstufenschüler Einführungskurse in Daten. Befürworter sehen diese Datenkurse als „freundlichere“ Alternativen zu Trigonometrie, Einführungskursen in die Analysis und anderen anspruchsvollen Kursen, die Studenten mit den Hauptfächern Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwesen oder Mathematik (STEM) an der Hochschule absolvieren müssen.

Dutzende Mathematiklehrer und Administratoren an weiterführenden Schulen haben Maßnahmen ergriffen und einen offenen Brief unterzeichnet, der an die Regenten der University of California gesendet wird. Der Brief bekräftigt die Unterstützung für Datenwissenschafts- und Statistikkurse und kritisiert BOARS dafür, dass sie bei ihrer Entscheidung keine Hochschullehrer und Datenwissenschaftsexperten konsultiert haben.In dem Brief heißt es: „Unsere Schule und unser Schulbezirk übernehmen.“ diese Art von Daten Naturwissenschaftliche Kurse, weil sie eine innovative Lernerfahrung des 21. Jahrhunderts bieten, die die Schüler begeistert und zum Lernen anregt, die quantitativen Fähigkeiten vermittelt, die in den verschiedenen Berufen und akademischen Bereichen von heute erforderlich sind, und den Schülern eine neue Möglichkeit bietet, Mathematik zu kommunizieren und zu lernen

Neben Data-Science-Befürwortern und Hochschullehrern haben auch einige gemeinnützige Organisationen ihre Unterstützung für Data-Science-Kurse zum Ausdruck gebracht. Sie argumentieren, dass die Kurse, die zunehmend von Schulbezirken angeboten werden, äußerst relevant und attraktiv für Schüler sind, denen sich sonst die Mathematik langweilen würde.

Wie die University of California letztendlich beliebte Datenkurse wie „CourseKata“, „Introduction to Data Science“ und „Data Science Exploration“ der YouCubed-Website in die Zulassungskursanforderungen integrieren wird, muss möglicherweise diese größere Frage sein Warten Sie bis zur Mathematikarbeit im Mai. Dies wird festgelegt, wenn die Gruppe ihren nächsten Bericht veröffentlicht.

Von außen betrachtet war das Niveau der grundlegenden Mathematikausbildung an amerikanischen Mittelschulen schon immer umstritten. In vielen Schulbezirken amerikanischer Mittelschulen wird ab der Mittelstufe Gruppenunterricht eingeführt. Für Schüler, die kein Interesse an MINT-Fächern haben oder sich nicht dafür einsetzen, können sie nach dem Erlernen der algebraischen Geometrie sicher ihren Abschluss machen. Andererseits entscheiden sich einige Studierende möglicherweise auch für die Teilnahme an AP-Kursen (Advanced Placement) und tauschen diese während ihrer Studienzeit gegen Credits ein.

Da jedoch die Hochschulzulassungsergebnisse einen relativ geringen Anteil ausmachen, entspricht die Beherrschung der mathematischen Kenntnisse vieler Studenten möglicherweise nicht ihren Anforderungen. Einige Leute haben sogar darauf hingewiesen, dass eine beträchtliche Anzahl von Studenten nicht einmal mit den vier arithmetischen Operationen umgehen und quadratische Gleichungen einer Variablen lösen kann.

Kein Wunder, dass sowohl Musk als auch Altman aufstanden und Berufung einlegten.

Es scheint, dass auch im Zeitalter der Entwicklung der KI-Technologie die Verbesserung der Grundlagen der Mathematik von entscheidender Bedeutung ist. Zumindest sollte sich das Niveau der Studienanfänger nicht verschlechtern.

Referenzlink:

https://www.washingtonpost.com/education/2024/03/02/data-science-algebra-ii-alternative-california-debate/

https://edsource.org/2024/uc-confirms-data-science-cant-sub-for-algebra-ii-unresolved-what-can-it-qualify-for/707043

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWenn Sie sich mit KI beschäftigen möchten, studieren Sie nicht Datenwissenschaft in der High School: Altman und Musk sind sich jetzt endlich einig. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!