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很多场合他向一些大学校长建议:通过观察课堂,看看讲课的人是否吸引学生参与,有多少比例的学生在听讲,授课内容能否及时更新,授课教师是否完全掌握课程内容且充满激情,是否和学生有所互动,课堂上参与互动的学生占比多少……用这些数据来评估教学。
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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化,涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释,现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力,以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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