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人工智能和学习研究的精彩总结，但建议却很薄弱
布鲁金斯学会刚刚发布了一份很长的报告，题为《人工智能世界中学生的新方向：繁荣、准备、保护》。报告称，美国国家公共广播电台 (NPR) 在《人工智能在学校中的风险大于收益》中发表了一篇很好的总结。您找不到更好的关于可用质量研究的综述（有很多 [...]
来源:Larry Ferlazzo | 英语教育博客布鲁金斯学会刚刚发布了一份很长的报告，题为《人工智能世界中学生的新方向：繁荣、准备、保护》。
报告称，NPR 在《学校中人工智能的风险大于收益》中发表了一篇很好的总结。
关于教育领域人工智能的现有高质量研究（那里有很多垃圾），你找不到更好的综述了。
大多数这些出色的研究都没有对学校中的人工智能提出太多的好话。
尽管如此，我对他们关于教育工作者应如何应对的建议并不感兴趣。
它谈到教师需要创建不需要人工智能的引人入胜的课程（同意 - 请参阅关于人工智能的一个非常糟糕的事情是它迫使我们的教师花费大量时间重新思考我们的课程。我想这也可能是一件好事），让教师帮助创建人工智能工具（利用他们所有可用的空闲时间！），以及一堆其他听起来非常好的内容这些想法清楚地表明，他们像许多教育研究背后的人一样，没有在课堂上与老师交谈。
但这项研究很有价值，如果我还在课堂上，我会在我的 AI 单元中使用 NPR 文章，您可以在人工智能教学最佳资源的起始列表中找到该文章以及其他资源。
我个人认为老师：