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1 助理教授，管理研究系，DC 管理与技术学院，特里凡得琅，喀拉拉邦 2 教授，管理研究系，DC 管理与技术学院，特里凡得琅，喀拉拉邦 3 研究学者，TKM 工程学院，APJ 阿卜杜勒卡拉姆科技大学 计算机科学工程系 摘要。由经验引起且本质上相对永久的行为变化可定义为学习。行为主义是用于解释学习的主导理论，它试图仅衡量可观察的行为。在人工智能训练中，监督学习和强化学习方法可以帮助机器从反馈中学习并提高其性能，并且当学习者采用人工智能作为学习工具并且人工智能处于他们的理解范围内时，这个过程会影响或偏向学习者。在高等教育中接触人工智能技术可以为学生未来的职业生涯做好准备，因为他们将获得与劳动力市场越来越相关的工具和技能的经验。为了确定人工智能交互对学习的影响，我们收集了来自不同领域的 38 名学生和 15 名教育工作者的经验。我们已经确定了人工智能交互在支架、个性化、挑战和压力方面的不同水平。与高等教育中的近侧发展区 (ZPD) 相一致的不同学习平台的设计和实施也可以与多种学习理论相关联。因此，这种平台的特征也对应于不同的学习理论。关键词。行为学习的古典理论、信息处理理论、人工智能、ZPD、机器学习、人工智能偏见 1. 简介 学习理论通常与实际应用相关，其中理论框架影响教学实践。不同的理论观点产生不同的教学方法和策略，有些理论比其他理论更直接适用于课堂实践。主导教育环境的主要学习理论包括行为主义、建构主义、认知主义、社会互动理论和人本主义理论。 DeCarvalho (1991)、Rogers (1994)、Roseberry-McKibbin & Hedge (2000) 和 Huitt (2009) 对这些理论做出了显著贡献，正如 Jenny Pange 及其同事在 Procedia Social and Behavioral Sciences 中所讨论的那样。古典学习理论是指一组心理学理论，旨在解释人类如何通过经验获得新知识、技能、行为和态度。这些理论出现于 19 世纪末和 20 世纪初，影响了我们对人类学习的理解。有三种主要的古典学习理论：行为主义、认知主义和建构主义。行为主义由 BF Skinner 开创
人工智能对重塑教育的影响
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