The History Of AI: eLearning Edition
AI Elearning自1950年代以来一直在改变我们的教学和学习方式！探索AI如何个性化内容，支持教育者的历史，并从艾伦·图丁（Alan Turing）的时代到今天为有意义的学生参与。
Prompting With Purpose: Why Collaborative Prompting Creates Scalable eLearnings
作为教学设计师，我一直在寻找扩展我们工作的方法，而不会损害质量或意图。以下是三个改变生活的协作框架，将原始想法变成了单击的学习经验。该帖子首先在电子学习行业上发表。
EBSCOlearning scales assessment generation for their online learning content with generative AI
在本文中，我们说明了 EBSCOlearning 如何与 AWS 生成式 AI 创新中心 (GenAIIC) 合作，利用生成式 AI 的力量彻底改变其学习评估流程。我们探讨了传统问答 (QA) 生成所面临的挑战以及为解决这些挑战而开发的创新型 AI 驱动解决方案。
How LLM Unlearning Is Shaping the Future of AI Privacy
大型语言模型 (LLM) 的快速发展为人工智能 (AI) 带来了重大进步。从自动化内容创建到在医疗保健、法律和金融领域提供支持，LLM 正在凭借其理解和生成类似人类的文本的能力重塑行业。然而，随着这些模型的使用范围不断扩大，人们对隐私和 […] 的担忧也在增加。文章 LLM Unlearning 如何塑造 AI 隐私的未来首先出现在 Unite.AI 上。
If AI isn’t ‘learning’ like us, can it think like us?
加州大学洛杉矶分校心理学家 Keith Holyoak 将于 10 月 11 日在他的教师研究讲座上讨论意识、创造力和机器学习。
Beyond The Data Center: Goldman's Silicon Valley Field Trip Finds AI Moving From Chips To Workflows
Beyond The Data Center: Goldman's Silicon Valley Field Trip Finds AI Moving From Chips To WorkflowsGoldman analysts led by George Tong returned to Silicon Valley for their second AI field trip, meeting with AI startups, public companies, VCs, and professors from Stanford, UCSF, and UC Berkeley to as
This bird-like drone could soar through cities and over seas
无人机的未来可能会通过回望自然来实现其最大的飞跃。萨里大学的研究人员正在开发一种新型的无人机，该无人机模仿了猛禽的飞行技巧，并承诺在无人驾驶飞机（UAVS）如何驾驶紧密而动荡的环境方面取得了突破。该项目称为Learning2Fly，[…]这款类似鸟类的无人机可以在城市中飙升的帖子，在Knowridge Science报告中首次出现了海洋。
AI-Accelerated eLearning Development That Actually Works
发现AI如何重塑公司电子学习市场。在保持学习科学完整的同时，学习将发展从八周减少到两个星期。该帖子首次发表在电子学习行业上。
9月19日至21日，2025年：Waco Air Museum＆Learning Center•1865 S. County Rd。 25a•俄亥俄州特洛伊45373•937-335-9226 www.wacoairmuseum.org ...
帖子新教师读书俱乐部首先出现在Shake Up Learning上。AllAccess Book Club是Shake Up Learning会员资格的强大一部分，这是针对想要有意义，灵活的专业发展的繁忙老师设计的，他们不像“另一件事”。每项研究都集中在激发对话，建立信心并帮助您个人和专业发展的书籍上。 💛与一个支持社区一起学习。 🧠直接应用想法阅读帖子，新的教师读书俱乐部首先出现在Shake Up Learning上。
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 17, Issue 4, August 2025
1）弥合差距：认知科学的观点和人工智能，用于预测和检测特定学习障碍者： Athmar N. M. Shamhan, Marwa Qaraqe, Dena Al-ThaniPages: 727 - 7453) Integrating Human Intention into Multirobot Decision Making via Brain–Computer Interface Enabled Shared AutonomyAuthor(s): Wei Dai, Yaru Liu, Huimin Lu, Zongtan ZhouPages: 746 - 7584) Adaptive Mul
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 8, August 2025
1）用于动态恶意软件行为的生成对抗网络：全面审查，分类和分析授权人：Ghebrebrhan Gebrehans，Haveed Ilyas，Khouloud Eledlebi，Willian Tessaro Lunardi，Willian Tessaro Lunardi，Martin Andreoni，Chan Yeob Yeun andreoniage aiianipage -eernipage：195-192 prointiapr凭借智能的双重测量学： Multivariate Time Series Anomaly Detection by Feature Decoupling in Fe
Back to School Resources from Shake Up Learning
从Shake Up Learning回到学校资源的帖子首先出现在Shake Up Learning上。请每次回到学校资源，下载，播客，博客文章，备忘单等！ ©Shake Up Learning 2025。未经该博客作者和/或所有者的明确和书面许可，未经授权使用和/或重复此材料。可以使用摘录和链接，前提是，从Shake Up学习中获得全面而明确的信用，将其回到学校资源中，首先出现在Shake Up学习中。
AI-Powered Teaching: Grade-Level Prompting Strategies for a Strong Start
邮政AI驱动的教学：级别的促进策略的强劲开端是首次出现在Shake Up Learning上。Welcome以AI系列回到我们的后背！在《 Shake Up学习节目》的第233集中，我们深入研究了定制的AI提示的力量，以及如何使它们真正地满足您的年级，学科和课堂需求。这是我们系列中的第二集，继续阅读AI次动力的教学：成绩水平的提示策略，首先出现在Shake Up学习中。
What Are the Main Causes of Algorithmic Bias in Machine Learning?
是什么导致算法偏见在机器LearningImagine中只教孩子的一面，然后要求他们做出公正的决定。这有点像从偏见数据中学习时会发生什么。机器学习可能像是一个寒冷，客观数字的世界，但实际上，它是由信息和人民所塑造的。当数据有缺陷或不完整时，算法会继承这些缺陷，从而导致不公平的结果。这称为算法偏见，它可以悄悄地影响从雇用工作到贷款批准到面部认可的一切。原因不仅是技术性的，而且通常反映人类的决定，假设和盲点。了解算法偏差的原因不仅是修复代码。这是为了使人工智能公平，准确和值得信赖。在这篇博客文章中，我们将发现机器学习中算法偏见的主要原因 - 从偏见的数据和抽样错误到反馈循环和不透明的模型。在此处阅
在我们最新的博客中发现影响标准框架的变革力量 - 学习如何使数字学习与地区目标保持一致并在学校创造可持续的变化！ #edtech #digitallearning #istethe帖子您准备好改变所在地区的数字学习吗？我的ISTE+ASCD演示文稿支持教学教练的见解首先出现在Teachercast教育网络上。
Nearly 94 Million Boulders Mapped on the Moon Using Deep Learning
Scientists used a deep learning algorithm to map the size and location of nearly 94 million boulders on the lunar surface, highlighting differences in boulder densities and size distributions.
▼研究人员的眼睛☆“业主会拥有房屋还是租金？”从法律角度考虑住房（3） - 对所有权的限制：什么是“邻里”？ ☆89 seconds until midnight - The current state of combined risks in the world warns by the end clock ☆Sustainability in the future, from the perspective of the JR Chuo Line green vehicle - Double negative decisions to "end" to make it sustainabl
