Multimodality of AI for Education: Towards Artificial General Intelligence

本文全面探讨了多模态人工智能（AI）方法如何为实现教育背景下的人工通用智能（AGI）铺平道路。文中审查了AI在教育系统中的演变和整合，强调了多模态的关键作用，其中包括听觉、视觉、肢体和语言学习模式。本研究深入探讨了AGI的关键方面，包括认知框架、高级知识表示、自适应学习机制、战略规划、复杂的语言处理和多样化多模态数据源的整合。它在批判性地评估AGI在重塑教育范式方面的变革潜力时，关注于提高教学和学习效果、填补现有方法论的差距以及解决在教育环境中AGI的道德考虑和负责任的使用。本文还讨论了多模态AI在教育中的作用，提供了对AGI发展的未来方向和挑战的见解。这个探索旨在提供对AI、多模态和教育交叉的细致理解，为未来AGI的研究和开发奠定基础。

本文旨在探讨多模态人工智能在教育领域中实现人工通用智能的可能性，强调多模态学习在教育系统中的重要性。

本文提出了多模态人工智能在实现人工通用智能方面的关键要素，包括认知框架、高级知识表示、自适应学习机制、战略规划、复杂语言处理和多模态数据源的集成。

本文深入探讨了多模态人工智能在教育领域中的应用，着重于提高教学效果、填补现有方法的空白，并在教育环境中解决伦理考虑和负责任的人工通用智能使用。此外，本文还讨论了多模态人工智能在教育中的潜在影响和未来研究方向。

最近的相关研究包括：1.《基于深度学习的教育数据挖掘和学习分析综述》；2.《人工智能在教育领域的应用：现状与未来》；3.《基于人工智能的教育评估方法：综述与展望》。