一、AI 大模型在教育中的应用
（一）知识解答
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广泛的知识覆盖
- AI 大模型储备了海量的知识，涵盖了各个学科。在学习过程中，不管是数学的复杂公式，还是语文的诗词解析，都能从它那里得到解答。例如，当我们在学习物理的电磁感应时，对于感应电动势的计算感到困惑，AI 大模型可以详细地列出各种情况下的计算公式和推导过程，帮助我们理解这一抽象的概念。
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深入的知识剖析
- 它不只是简单地回答问题，还会深入分析。比如在学习历史事件时，对于法国大革命的起因，AI 大模型可以从社会阶级矛盾、启蒙思想的传播、财政危机等多方面进行深入剖析，让我们对这一事件有更全面的了解。
（二）学习引导
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学习计划定制
- AI 大模型能根据个人情况制定学习计划。如果我们想要在期末考试中取得好成绩，它可以分析我们之前的考试成绩和平时的学习表现，为我们制定出每天具体的学习任务，包括复习哪些知识点、做多少练习题等.
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学习方法推荐
- 针对不同学科，它能推荐合适的学习方法。例如在学习外语时，它会根据我们的语言基础，推荐是先从词汇积累入手，还是从语法学习开始，或者是通过大量阅读来提升语感。
二、AI 大模型对学习认知的改变
（一）知识获取的便捷性
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打破时空限制
- 以前，我们在学习中遇到问题，可能要等到第二天去学校问老师。但有了 AI 大模型，无论何时何地，只要有问题，马上就能得到解答。比如在深夜独自做数学作业时，遇到难题，不用再苦苦思索到天亮，AI 大模型可以立即给出思路。
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一站式知识查询
- 我们无需在多个资料中查找信息。例如在做一个关于古代文明的研究报告时，不用在图书馆的众多书籍中寻找相关内容，AI 大模型可以一次性提供多个古代文明的起源、发展、文化特色等相关知识。
（二）学习思维的拓展
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多角度思考问题
- 在解决数学问题时，AI 大模型会给出多种解法。比如一道几何题，它可能会给出传统的几何证明方法，还会提供用解析几何来解决的思路，让我们学会从不同角度思考问题。
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关联知识的启发
- 当我们询问一个学科的知识点时，它会关联到其他学科的知识。比如在询问化学的氧化还原反应时，它可能会提到在生物的呼吸作用和光合作用中也存在类似的氧化还原过程，拓宽了我们的知识视野。
三、个人感悟
自主学习能力的提升
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主动探索知识
- 与 AI 大模型交流后，我变得更爱探索知识了。以前我对编程不太感兴趣，有一次在解决一个简单的编程问题时向 AI 大模型求助，它详细地解答了我的问题，还提供了一些有趣的编程项目示例。这激发了我的好奇心，之后我就主动去学习更多的编程知识，尝试自己做一些小项目。
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自我评估与调整
- AI 大模型给出的学习计划让我能更好地评估自己的学习情况。比如它为我制定了一个英语学习计划，我按照计划学习一段时间后，发现自己在听力方面没有达到预期的进步。我就会分析原因，可能是听英语的时间不够，然后我就会调整计划，增加听力练习的时间。
