掌控课堂魅力：如何将write as 讲台上演绎出生动有趣的教学故事: 交织在一起的故事，未来会让我们擦出什么火花？，: 真实与虚构的交织，未来的真相依然迷雾重重。
Human Teaching的魅力在于它以生动、富有情感和引导性的语言激发学生的学习兴趣，从而实现对知识的深度理解和记忆。而要有效地掌握课堂的魅力，将write as讲台演绎为一种生动有趣的教学方式，需要教师具备以下几方面的专业技能与素养：
1. 激发学生兴趣与好奇心：作为课堂上的主导者，教师应利用丰富的教学材料、生动的教学情境和独特的故事讲述，如寓言、笑话、人物插图等，吸引学生的注意力，引发他们的好奇心和探索欲望。例如，在教授历史课程时，教师可以通过描绘古埃及金字塔的壮丽景象、古代文明的发展历程，以及英雄事迹的传颂，让学生沉浸在历史的长河中，深入了解历史文化的内涵和魅力。
2. 创造情境与互动：在课堂上，教师应采用动态的教学方法，如小组讨论、角色扮演、探究式学习等，将复杂的问题和概念转化为易于理解的互动场景，让学生通过实践操作、模拟实验等方式，主动参与到学习过程中来，增强他们的动手能力和问题解决能力。例如，在英语课程中，教师可以组织学生进行角色扮演，让学生扮演不同的角色，如家长、老师或学生，通过角色互换，让英语口语更加自然流畅，同时也培养了他们的沟通技巧和团队协作精神。
3. 强调思维与创新：良好的课堂氛围不仅需要教师生动有趣的故事讲解，更离不开对思维模式和创新意识的引导。教师应当鼓励学生提出自己的观点、质疑现有的教科书知识，并通过提问、思考和讨论的方式，激发他们的创新思维，培养他们独立解决问题的能力。例如，对于数学课，教师可以通过引入有趣的数学问题，引导学生从实际生活中的角度出发，寻找数学背后的规律和应用，提高他们的逻辑推理能力和创新能力。
4. 丰富教学手段与资源：现代教学技术的应用为教师提供了丰富的教学工具和资源，如电子白板、在线教学平台、多媒体教材、教学视频等，使得教学内容更具灵活性和趣味性。教师应充分利用这些资源，结合自己的教学风格和学生的学习需求，设计出新颖、富有创意的教学活动，如动画演示、游戏竞赛、虚拟现实体验等，使课堂既有理论知识的传授，也有实践技能的训练，同时也能满足不同学生的学习兴趣和学习节奏。
5. 建立良好的师生关系与反馈机制：教师是课堂的灵魂，其言行举止对学生的影响深远。建立和谐、信任、尊重的师生关系至关重要。教师应以亲切、耐心、鼓励的态度对待每一位学生，倾听他们的想法和困惑，及时给予反馈和指导。建立有效的反馈机制，如定期的问卷调查、个别辅导、一对一的交流等，可以帮助教师了解学生的需求和困惑，调整教学策略，提升课堂教学效果。
将write as讲台演绎为一种生动有趣的教学方式，需要教师具备扎实的专业技能、深入的学生洞察力、创新的教学思维、丰富的教学资源和良好的师生关系。只有这样，才能有效激发学生的学习兴趣，推动他们在课堂上学有所得，成长为具有创造力和批判性思维的人才。让我们共同期待，教师能够在write as讲台上释放出课堂的魅力，为学生创造一个充满活力、启迪智慧的学习环境。
IT之家 6 月 11 日消息，IT之家从中国科学院自动化研究所微信公众号获悉，近日该所神经计算与脑机交互（NeuBCI）课题组与中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的联合团队结合行为实验与神经影像分析，首次证实多模态大语言模型（MLLMs）能够自发形成与人类高度相似的物体概念表征系统。这项研究不仅为人工智能认知科学开辟了新路径，更为构建类人认知结构的人工智能系统提供了理论框架。相关研究成果以 Human-like object concept representations emerge naturally in multimodal large language models 为题，发表于《自然・机器智能》（Nature Machine Intelligence）。
人类能够对自然界中的物体进行概念化，这一认知能力长期以来被视为人类智能的核心。当我们看到“狗”“汽车”或“苹果”时，不仅能识别它们的物理特征（尺寸、颜色、形状等），还能理解其功能、情感价值和文化意义 —— 这种多维度的概念表征构成了人类认知的基石。
传统人工智能研究聚焦于物体识别准确率，却鲜少探讨模型是否真正“理解”物体含义。论文通讯作者何晖光研究员指出：“当前 AI 能区分猫狗图片，但这种‘识别’与人类‘理解’猫狗的本质区别仍有待揭示。”团队从认知神经科学经典理论出发，设计了一套融合计算建模、行为实验与脑科学的创新范式。研究采用认知心理学经典的“三选一异类识别任务”（triplet odd-one-out），要求大模型与人类从物体概念三元组（来自 1854 种日常概念的任意组合）中选出最不相似的选项。通过分析 470 万次行为判断数据，团队首次构建了 AI 大模型的“概念地图”。
实验范式示意图。a，物体概念集及带有语言描述的图像示例。b-d，分别针对 LLM、MLLM 和人类的行为实验范式和概念嵌入空间。
研究人员从海量大模型行为数据中提取出 66 个“心智维度”，并为这些维度赋予了语义标签。研究发现，这些维度是高度可解释的，且与大脑类别选择区域（如处理面孔的 FFA、处理场景的 PPA、处理躯体的 EBA）的神经活动模式显著相关。