Chinese Simplified

未来的教育场景，将是一个融合多种技术、以人为本、数据驱动的智慧校园新时代。 （取自Freepik） 【当AI走进教室……超级拍档还是终极考验？·下】 独家报道：游燕燕 人工智能（AI）已悄悄走进校园，不只是帮忙批作业、排课表那么简单，而是正在彻底改变人们对“教”与“学”的想像。 从课堂教学到行政工作，AI不再只是个工具，它正带来一场翻转教育的革命，让学习更聪明、教学更轻松、管理更高效，就像请了一位全天候不累、不请假的超级助教。 教师不再只是单向传授知识的讲者，而是引导学生探索、批判和创造的学习伙伴；学生则在AI辅助下，拥有更多自主学习的空间与节奏，能因材施学、因需而学。 在这场教育转型中，南方大学学院电脑系助理教授庄正伟博士和先锋科技技术总监丘金虎分享他们如何在教学和学校管理中应用AI工具，提升效率、简化流程，并介绍智慧校园的实际做法和成果，让AI真正成为教学上的好帮手。 行政工作勿固步自封 学校管理急需数字重塑 学校和教育机构在日常运作中面临不少管理和行政上的难题，急需更有效的系统来提高效率、减轻负担，并增强应对突发状况的能力。 庄正伟表示，行政人员长期处理大量重复性高、附加价值低的事务性工作，如文书处理、流程审批与数据统计，不仅效率低下，也增加了整体工作负担。 再来，信息系统之间的“孤岛效应”仍是许多学校面临的难题。 “教务、图书、财务等系统各自独立，缺乏数据整合与共享机制，导致管理流程断层、沟通效率低落，也影响校方在关键决策上的及时性与准确性。” 一刀切教学方式过时 同时，学生对个性化教学与服务的需求不断提高，但面对庞大学生规模，学校往往难以真正实现“因材施教”。 “一刀切的管理与教学方式，让学生满意度与学习参与度逐渐下降。” 此外，他也指出，学校面对突发事件的应对能力仍显不足。 “无论是疫情、自然灾害，还是临时政策变化，许多学校在远程教学、信息发布与资源调度方面暴露出明显短板，凸显出管理系统的韧性不足与数字化转型的迫切性。” 教学行政双管齐下 AI如何在教学管理与行政工作中大显身手？从基本概念到实际应用案例，这场教育新革命正悄悄展开。 庄正伟提出，在教学评估上，AI能自动批改作业、分析学生表现趋势，甚至预测学习中断风险。 “这种数据导向的评估方式提高了判断的准确性，也减轻了教师的负担，让教学资源能够更有效地分配。” 此外，AI在教育行政管理方面的应用也逐渐成熟。 “教师与学校管理人员可利用AI自动处理出勤记录、课表编排、文件整理等重复性任务，从而将更多时间与精力专注于课程设计与学生互动，提升整体教育品质。” AI藏4大潜在风险 尽管AI在教学管理与行政工作中展现出巨大潜力，但在应用过程中仍面临诸多挑战，特别是在伦理、安全与教育价值观方面，需要教育工作者和管理者高度重视。 挑战一：数据隐私安全风险 AI系统依赖学生的敏感数据，如成绩与行为记录，一旦外泄将危及隐私安全。 为防风险，学校应遵守马来西亚个人资料保护法令，强化数据保护，并制定清晰的AI伦理与用户同意机制。 挑战二：算法偏见影响教育公平 AI若存在算法偏见，可能误判弱势群体如低收入、乡区或少数群体为“高风险”，影响教育公平。 为防止不公，学校应审查数据来源，采用公平算法，并保留人工审核机制，确保决策更公正包容。 挑战三：教师角色面临转型压力 AI广泛应用正在改变教师角色，也引发被取代的担忧。应推动“AI+教师”协作模式，让AI辅助教学，教师聚焦引导与辅导，并通过培训积极融入智慧教育。 挑战四：系统故障与技术依赖问题 AI若在关键时刻出错，可能影响教学与学生权益。学校应设应急预案、保留人工操作并建立监督机制，确保系统可解释、可控、可替代。 AI让教育行政管理实现从“机械重复”到“智慧运作”的质变。 （取自Freepik） 未来教育核心 融合与重塑 未来的教育场景，将是一个融合多种技术、以人为本、数据驱动的智慧校园新时代。 庄正伟指出，这趋势主要体现在三个方面，包括智慧教育校园（Smart Campus）的全面建设，AI与区块链、物联网、元宇宙等技术的融合，以及管理行政角色的重塑和新的能力要求。 智慧教育校园全面建设 建设智慧校园不仅是硬件升级，更是教学、管理与环境的全面智能化。 通过AI与数据整合，校园可实现自动调节环境、智能安防与高效教务管理。“校园大脑”则统一数据与决策流程，助力从信息化迈向智能化。 AI与区块链、物联网、元宇宙等技术融合 AI正加速与区块链、物联网、元宇宙等前沿技术融合，催生更多智能应用。 结合区块链，AI能提升数据透明度与安全性；与物联网整合，AI实现设备间的智能联动与实时决策；在元宇宙中，AI驱动虚拟角色、内容生成与互动体验。 管理行政角色重塑和新能力要求 随着AI融入教育管理，行政人员需掌握基本AI知识、数据解读能力、技术沟通技巧及伦理判断力。 为此，学校应将“AI+管理”纳入培训计划，如举办相关工作坊，提升整体数字素养与协作能力。 角色转型方向 : …

【独家】教育革命带来翻转 让AI真正成为超级助教 查看全文 »

王鸿财（左五）赠送纪念品给李仕伟。左起为韦玉文、马惜群、赖国俊；右起范忠星、陈国恩、彭德生。 （吉隆坡28日讯）马来西亚华文理事会主席拿督王鸿财表示，华理会将引进人工智能（AI）教育平台，并探讨如何利用AI来备课，以及将AI技术应用在教育中，提升整体的教学效率及素质。 他在为期两天的“雪隆华小华文科集体备课坊”闭幕仪式致词时这么表示。此项由华理会联合吉隆坡联邦直辖区教育厅及雪兰莪教育厅联办的华小备课坊，获得来自雪隆157所华小250位华文教师参与。 他指出，通过集体备课坊，教师就能通过分享教学法，取人之长，补己之短，提升本身的教学方式。更重要的是，教师可以通过集体备课分享教学资源，共同推动华文教育优质的发展。 他说，华理会于2011年开始推动华小的集体备课坊，迄今已14年。华理会备课坊的团队，曾受邀到槟城、吉兰丹、登嘉楼、马六甲及砂拉越带领教师推动华小的集体备课坊。 “集体备课坊，是华理会一个重要的品牌活动。这些活动都是华理会自费。” 他认为，每一名教师在进入课室教一堂课之前，是需要进行备课的。备课，其实就是在规划一堂课，让老师们的教学更有方向，也更能达到教与学的效果。这是华理会一开始就决定推动集体备课坊的原因。 拉曼理工大学校长拿督英德拉李仕伟教授为此项集体备课坊主持闭幕。 出席嘉宾包括吉隆坡直辖区教育厅助理厅长赖国俊督学、雪兰莪州教育厅助理厅长马惜群督学、教育部课程发展司陈国恩督学、文良港民义华小董事长丹斯里颜友才、旺沙玛珠华小董事长拿督斯里姚长禄、马来西亚留台校友会联合总会会长彭庆和、副会长黄添发、校友联署理会长叶全发、峇都区发展华小工委会主席黄世辉、马来亚大学中文系毕业生协会会长李锡锐、教总秘书长杜淑菁校长、留华同学会副会长苏耀原、马来西亚全国校长职工会执行顾问蔡淑祯、马来西亚中学华文教师联谊会荣誉主席曾俊萍、吉隆坡国中华文教师联谊会主席伍爱群、马来西亚华文理事会副主席彭德生、秘书长范忠星、备课坊总策划韦玉文等人。   资讯来源: https://www.enanyang.my/news/20250429/State/681094  

人工智能（取自Freepik） 人工智能（AI）技术正成为企业提升竞争力的关键驱动力。市场研究显示，大马中小企的AI市场规模在2021年达到2亿3300万美元，预计将以21.89%的复合年增长率高速增长。 作为大马经济支柱，中小企占全国商业实体的98.5%，贡献国内生产总值的36.6%。疫情冲击暴露了中小企业数字化不足的问题，使AI技术导入变得更迫切。 有三大关键趋势重塑中小企经营模式： 云端科技引领市场变革 云端科技正以32.29%的最高复合年增长率领先市场发展。传统本地形式需大量前期投资和专业人员，对资源有限的中小企是一大障碍。云端AI平台改变这一局面，企业可根据需求灵活调整资源，无需担心硬件维护。 更重要的是，云端模式使中小企业享受与大企业相同水平的AI服务，有效缩小数字化鸿沟。根据企业云指数报告，96%的大马企业选择混合云基础设施，高于亚太地区平均水平。 制造业成为AI应用先锋领域 制造业在大马AI应用市场中占据20.9%主导地位。疫情期间，制造业面临人力短缺、供应链中断等挑战，迫使企业寻求AI解决方案维持效率。 大马华为与卫生部合作的AI辅助诊断方案，能在几秒内分析数百张CT扫描，协助医疗工作者一分钟内完成诊断。类似应用在制造业比比皆是，从质量检测到预测性维护，AI正重新定义制造业运营模式。 工业与学术合作成为推动AI普及的重要力量 面对AI技术的复杂性，中小企往往缺乏足够技术实力独立开发解决方案，这正是大学发挥重要作用的时机。大马微电子系统有限公司（MIMOS）设立的未来工业AI中心，以及大马工艺大学人工智能中心的工作，都在为企业提供技术支持和人才培养。 兴业银行推出的AI驱动贷款申请应用是成功案例。该应用利用AI和大数据技术，实现中小企业贷款申请自动化处理，大幅提升审批效率。 通过工业与学术合作，企业获得前沿技术知识，为学生提供实践机会，形成双赢。作为教育工作者，我深刻体会到这种合作模式在推动AI技术普及方面的重要意义。 拥抱AI技术战略思考 尽管AI技术为中小企带来巨大机遇，但挑战依然存在。世界银行报告指出，大马中小企在数字化采用方面仍落后于大型企业。 为抓住AI机遇，中小企需积极行动。首先要转变观念，将AI视为投资而非成本，数据显示AI能提高60%生产效率；其次选择合适合作伙伴，特别是与大学建立长期合作关系；最后结合业务特点，选择适合的AI应用场景。 人工智能为大马中小企带来前所未有的机遇。通过拥抱云端技术、深化工业与学术合作、选择适合应用场景，中小企完全有能力在技术革命中占得先机。 作为教育工作者，我们愿与更多中小企携手合作，共同推动大马经济数字化转型。未来属于敢于创新、善于合作的企业，AI将成为最有力的竞争武器。 资讯来源: https://www.enanyang.my/news/20250818/Finance/964293

阿努亚法利兹 （吉隆坡30日讯）大马数字经济机构（MDEC）指出，人工智能驱动城市将成为我国未来10年数字转型的核心支柱，带动投资、催生创新、激活全民共享的数字红利，全力冲刺区域科技枢纽晋级全球数字强国的宏图蓝图。 大马数字经济机构总执行长阿努亚法利兹表示，该机构已制定蓝图，而人工智能城市将成为转型关键，结合数字政策、创新与公共服务，推动包容性、竞争力及永续发展，为人工智能国家愿景奠下基础。 他指出，未来的大马将迈向人工智能与日常生活深度融合的新时代，推动建立一个以人民为本、永续发展的智能城市。通过预测性和高效率的公共服务系统，以及健全的数字基础设施，这些城市不仅将提升民众生活质量，也为新创企业与中小企业提供扩展国际市场的强大支撑，全面实现全民共享的数字繁荣。 在推动人工智能城市发展方面，大马数字经济机构已率先在布城展开高影响力的试点项目。该项目通过参数建模技术模拟城市实际情境，以提升规划与资源配置效率；同时也开发具互动功能的人工智能虚拟化身，强化城市治理与民众参与感。 他接受《太阳报财经》访问时指出，该机构也与国家人工智能办公室（NAIO）紧密合作，制定人工智能监管框架，确保科技创新、透明度和问责制之间取得平衡，增强公众对人工智能发展的信任。 9月17日推介 这项推动人工智能城市的举措，也与国家层面多项发展政策相互呼应，包括第四国家物理规划、大马数字经济蓝图、东盟智能城市网络及即将公布的第13大马计划（2026至2030年）目标。 阿努亚法利兹强调，大马数字经济机构将持续构建技术与社会协同发展的生态体系，汇聚政府、企业界、学术单位及民众的跨界合作，打造出可供东盟各国借鉴的人工智能发展模式，进一步提升区域数字经济的韧性与协作力。 他补充说，大马数字经济机构的人工智能城市愿景，也将于今年9月17日至19日，在吉隆坡会议中心举行的2025年吉隆坡智能城市博览会（SCEKL2025）中正式亮相。 该博览会以“人工智能城市：共塑数字未来”为主题，是全球知名的智能城市博览会世界大会首次在东南亚举办，预料将吸引逾2000名代表及超过1万人次参与，云集各领域专家、城市决策者与科技产业代表，共同探讨如何运用人工智能塑造更具韧性、永续及包容性的未来城市。 “我们希望这些交流与对话，不仅能为大马，也为整个东盟勾勒出未来10年的数字城市发展方向。” 资讯来源: https://www.enanyang.my/news/20250630/Finance/908405

孙大千（左）和许兴利认为，AI产业上最赚钱的不是新模型有多火爆，而是所累积下来的人才知识与数据。 （八打灵再也26日讯）人工智能（AI）不再停留在实验室，反之正在重塑各领域如学校、医院、机场等的每一道流程。它可以成为最可靠助手，也可能在关键时刻化作最强对手。浪潮已起且难回头，到底人类会否被 AI “统治”？ 在这场关乎人类前途的议题上，《南洋商报》专访了数字王国集团有限公司执行董事孙大千博士与代主席许兴利。两人既在产业一线打磨技术，也在企业内部推动以AI 为核心的重构。 对于人类最终会否被AI“统治”这一灵魂拷问，孙大千给出肯定答案：“会”。 关键在于“用在哪” 他随即补上一句，时间大概是20年。 他强调，这不是恐吓，而是一种提醒。大家唯有现在就学习并设定边界，才有资格在未来掌握主动权。 许兴利则强调，AI 已进入社会运行的核心位置，关键不在于“要不要”，而在于“怎么用、用在哪”。 孙大千之所以把“20年”作为警戒线，是基于一条清晰的现实脉络： （一）硬件平台已在场，无人机、无人船、地面作战机器人等系统持续上阵，规模一旦放大到成千上万台，不可能靠“一人一控”，群体化调度必然交给 AI。 （二）“AI中枢大脑”正在成形。各类战场控管系统已把复杂局面抽象为连续博弈，让算法以更快、更密的节奏做决策。 （三）风险意识已上升为国际议程，主要大国公开讨论军事 AI 规范，显示问题已从“会不会”转向“如何减害”。 他直言，如果此刻不学会使用AI，20年后只剩被动应对。 设定边界 制定规范 孙大千也认同AI教父幸顿博士（Geoffrey Hinton）所言：“人类从未与比自己更聪明的‘物种’共处过，AI正以一种全新的‘数字生命形态’出现。” 他直言，这是无可避免的事实，因此他认同AI界科学家在训练AI时把母性写进训练程序中，让AI系统把人类当“孩子”，以“不会伤害”为前提作训练。 他认为，与其把“终结者”当作遥远的隐喻，不如把今天当作分水岭，越早学习越早上手，这样才越有能力设定边界、制定规范、保留人类在叙事与判断中的主导权。 做好AI生意3条件 高效、可复制、长期稳定 AI能否变成一门好生意，取决于3件事能否同时成立，即效率要提升、做法要能复制做大，以及放到真实场景也要长期稳定见效。 许兴利以电影开拍前的“预演”环节为例，过去往往要做上数个月、动辄耗费数百万美元，如今接入 AI 后，几天就能出片，成本大减。 类似的效果已进入日常流程，但要把“省下的钱”变成人人看得见的现金流，关键在于把这套方法扩展到更多项目与更多环节，形成永续经济。 在他们看来，要把 AI 做成永续经营的生意，靠的不是哪一次爆红的模型，而是两样能长期积累的底盘，即专业知识和高质量数据。 孙大千把“知识”说得很直白。他指知识并非一串术语，而是把画面从“像”推到“可信”、从“好看”推到“被打动”的那点火候，如镜头怎么走、光从哪里落、节奏快半拍还是慢半拍，以及一整套严谨的质检门槛。 “这些基本功，正是专业团队与大众化生成工具之间的本质差距。我们的知识，就是这门生意得以长期经营的底气。我们掌握的不是一时的技巧，而是系统性的判断与流程。有了这些，才能指挥并约束 AI，按标准把每个环节做到位。” 他进一步说，“数据”则是下一代“世界模型”的燃料。要把 AI 养得更聪明，既离不开大量、干净、可用的三维素材，也离不开真实场景的使用反馈。 “为此，数字王国把30多年来积累的影像与 3D 资源逐一擦亮、清晰标注、系统入库，未来通过授权、租赁或出售变现。” 虚实融合“复现”逝者 谈及“虚实融合”的商业现实，他们指已故巨星邓丽君的数字人已成功登场，接下来，团队也在推进以数字人技术“复现”梅艳芳、张国荣，用新的美学与成本结构把“过去”的舞台带回当下，让虚拟与真人同台，形成新的观看体验与商业模型。 为迎接未来趋势，他们指数字王国将把过去30至40年的数字资产重组为高质量数据库，作为下一代模型训练的基石。 未来洗牌盘整 不重演“互联网泡沫” 近年来，AI课题的讨论度不断升高，市场出现了另一种声音，即AI会否重演2000年的互联网泡沫？ 孙大千直言，未来的AI产业会被重新洗牌和盘整，但不会崩盘。 他认为，AI产业结构已深入教育、医疗、金融、服务业乃至军事等领域。在这样的前提下，讨论“泡沫”不再是唱多或唱空，而是看效率能否做实、方法能否复制、应用能否落地。   复制带来稳定回报 因此他认为，与其说AI产业会泡沫破裂，不如说是秩序重组，赛点从“谁的模型更炫”，转向“谁能把方法复制到更多地方、形成稳定回报”。 他提到，美国市场大概率继续向少数巨头集中；中国在“研发与应用”之间保持投入与推进。等这一轮重整走完，AI产业就能进入可以永续经营阶段。 非“清场式淘汰”人类工作 每一波科技浪潮都绕不开同一个追问，人类的工作会不会被夺走，再落到AI上？ 孙大千认为，这不是“清场式的淘汰”，而是“岗位结构的重排”。 他以电影工业为例，AI能在多处制作环节提速，然而一部作品“好不好看、有没有情感”，最终仍由艺术家拍板。能为作品把关的工作，机器代替不了人。 放大到更广的劳动力市场，他反复强调，短期内AI不会整体取代人，可是会用AI的人，确实会取代不会用的人。 许兴利则把担忧落在“年轻人的基本功”上。 他说，如果教育与企业不尽快设计出“与AI共同学习与训练”的新路径，年轻人就可能少了必要的打磨过程，不是没有岗位，而是没有能力站上去。 …

20年后人类被AI统治? 专家:先学才有主动权 查看全文 »

（美联社） （纽约29日讯）华尔街对人工智能(AI)的短暂试探已变成一场持久的纠缠，而且这一过程正开始影响策略构建、风险识别和资金流动。 生成式人工智能不再只是一个令人好奇的对象。ChatGPT问世仅不到三年，人工智能正从支持性角色转向“副驾驶”。 大语言模型为金融人士总结财报电话会、识别市场异常、草拟研究报告，并推动投资组合决策。大多数应用虽然只是静悄悄推出，但如果把它们结合起来看，会发现华尔街的投资决策在制定、验证，实施方式上正在发生根本性变化，现在还只是早期。 “我们正在朝着一个数字化的未来迈进，在这个未来中，AI和生成式AI渗透到投资价值链的每一个环节，而且很可能还会持续下去，”专注于全球基金管理的研究机构CREATE-Research的总执行长阿敏·拉詹表示。 “一旦这些早期采用者展现出真正可量化的成果——我认为有些已经开始了——那么其他人就会迅速跟进。” CREATE-Research上月发布的对资产管理公司的调查显示，近30%的机构投资者已经部署或正在采用生成式AI。受访对象的全球资产管理规模总计38兆美元（约161兆令吉）。 投资决策提醒 在摩根资产管理，大语言模型被嵌入到该公司内部投资平台Spectrum中。一个新功能会跟踪投资组合经理持有某只股票的时间是否与其预估的最佳持有期相符。如果持有时间过长或过短，系统会发出提醒，不是直接干预，而是提示基金经理评估行为是否合理。 Spectrum还可以生成一批可能因政策因素（例如国会立法）而受益或受损的公司。它会标记分析师的预测与市场共识或与公司自身预测之间的偏离程度。 最终决策仍由基金经理做出，但机器现在已成为会议桌上的一员。 梳理财报文件 在Robeco，公司将大型语言模型用于前端流程——梳理监管文件、财报电话会记录以及社交媒体，寻找投资主题变化的早期信号。最初只是帮助起草致投资者信的模型，如今已发展到生成交易信号和设计投资产品。 今年10月，该公司推出了Robeco机器动态主题ETF，这是一款围绕AI识别的主题变化构建的ETF。 该公司的陈迈克（译音）表示：“我们正在运行多个研究项目，测试生成式AI是否能提取阿尔法，或预测公司基本面”。 当然，问题也会存在。不同模型可能给出不一致的结果，这就要求人类继续参与、检查逻辑并做出最终判断。此外，模型升级也会带来逻辑变化，而且难以追踪。比如上个月还能得出明确回答的问题，今天再问，可能得到不同答案。可解释性仍然有限。 “这就像走进大海，”摩根大通AI策略师狄龙·爱德华兹说，“你不会一下子跳进去。得一步一步来。” AI颠覆资管行业 更多公司跃跃欲试准备加入AI竞赛。在CREATE的调查中，近三分之二受访者认为资产管理是最有可能被AI颠覆的行业，这个领域长期以来依赖人类通过大量数据分析来形成投资观点。 “现在人们已经理解，大型语言模型在总结文本信息方面非常有用，但这些摘要其实并未充分发挥大语言模型在推理方面的能力，”麻省理工学院金融学教授罗闻全表示。“我们目前仍处于大型语言模型重塑金融服务业的初始阶段。”   资讯来源: https://www.enanyang.my/news/20250729/Finance/941990