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生成式人工智能素养评估工具的核心指标设计与构建

引言

生成式人工智能的成功应用离不开数据的支持，因此，数据处理与优化技能是一个不可忽视的指标。评估工具应评估大学生在数据预处理、数据增强、特征工程以及数据质量控制等方面的技能掌握情况。还要考察其如何根据任务需求进行数据集的构建和优化。

为了培养大学生的生成式人工智能能力，教育体系必须提供丰富的理论基础和实践平台。学生需要具备一定的编程能力，尤其是在机器学习、深度学习等领域的编程能力。理解算法的数学原理、统计学基础、数据处理等相关知识，也是构建生成式人工智能能力的重要组成部分。

创新的本质是问题解决