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摘要本研究研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）在STEM教育中的整合，强调了这些技术的变革潜力和固有的挑战。这项研究的目的是对AI和ML如何增强教育成果，个性化学习经验并解决STEM领域内的关键问题。利用当前文献的全面综述，研究了STEM教育中AI和ML整合的状态，确定了关键的道德考虑，并探讨了未来的趋势和研究方向。关键发现表明，AI和ML有助于个性化学习，适应性教学策略和增加学生的参与度。然而，诸如数据隐私问题，道德困境以及广泛的教育者培训和基础设施投资的必要性等挑战是突出的。该研究强调了制定道德框架和准则以确保负责使用，减轻偏见和促进透明度的重要性。这项研究得出的结论重点
将AI和机器学习整合在STEM教育中
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