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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
微证书作为教授 RISC-V 生态系统的环境
微证书是对传统资格认证的补充。它们是短期课程，学分为 1 到 15 个 ECTS（欧洲学分转换与累积系统）学分，如 ECTS 指南 [1] 中所述。这些课程使学习者能够获得符合社会和劳动力市场需求的特定能力和技能，如欧盟委员会的 2024 年战略 [2] 中所述。欧盟委员会的这一倡议旨在建立一个欧洲层面的标准，使这些教育经历的学习成果得到雇主、学习者和教育培训机构的认可和理解。这是欧洲教育区的一个关键组成部分。以此方式，2023 年 6 月，高校部提出了微证书计划（Microcreds），并在 2024-2026 年期间为其发展提供了 5600 万欧元的经济资助 [3]。在西班牙，一群大学创建了西班牙开放硬件联盟 (SOHA)，该联盟以教育、研究和创新为范式。SOHA 的目标是扩大开放硬件的使用，其成功策略基于 RISC-V 架构和 Linux 的使用。RISC-V 代表了处理器架构的发展机会，因为其指令集 (ISA) 不需要支付许可费或版税。这为我们提供了确保协作和高效发展的机制，无论是在国家还是欧洲层面。此外，SOHA 还推动与其活动领域相关的联合国可持续发展目标 (SDG)，例如提高能源效率、减少碳足迹、提高经济生产力、平等机会、增加信息和通信技术 (ICT) 的使用，以及基于上述三个基本支柱的协同作用的协作演进 [4]。
Marchal，P.，Kupmps，A.，Floquet，C.，Deruwé，O。＆DeLièvre，B。（2024）。聊天机器人作为教育科学课程的导师的看法和用途
本文研究了比利时高等教育中第一年学生对聊天机器人的使用和感知。随着教育的批量化，现代大学的教育适应变得必要。聊天机器人作为数字工具，为多样化的教育内容提供了一个机会，面临向所有人提供优质教育的挑战。该研究解决了两个研究问题：学生对使用聊天机器人作为课程导师的看法（n = 89）是什么？;根据Bernatchez（2003）的类型，其作用是什么？与其他研究一致的结果表明，在效率，可用性，可接受性和用户经验方面进行了积极的评估，尽管在动机和行为中观察到得分较低。该分析表明，聊天机器人而不是技术性的教学机器人对学生的偏爱。这些结果符合其他研究，强调了聊天机器人在教育中的有效使用，几乎没有不确定的互动。总而言之，该研究强调了聊天机器人作为导师的效率和可接受性，并为其作为个性化学习路径的融合提供了前景。
AI老师（基于AI的机器人作为教师）
尽管人工智能（AI）长期以来一直在教育中使用，但自CHATGPT推出以来，它的受欢迎程度和差异就见证了指数的增长。它可以用作工具，助教或老师。AI老师（基于AI的机器人作为老师）并不是1970年代使用的第一个教学机器人的新概念；但是，AI在教育中的大多数研究和使用都集中在AI作为工具或助教。本文着眼于AI教师的历史，一些关键案例，潜在的好处，以及与他们在课堂中使用相关的担忧和挑战。克服教师的短缺，灵活性，透明度，无偏见和改善学生的动机是他们的主要好处；虽然未经测试和不可靠，但成本，需要特定的基础设施和技术专长，对变革的抵制，道德问题以及对非人性化和贬低学生的恐惧是主要的关注和挑战。我们建议使用四种不同方法与AI教师共同教会。通过他们，AI老师和人类教师可以在课堂上共同努力，以最大程度地提高教学过程的有效性。
可持续性作为教育治理委员会的一部分
与相关省级部和现有倡导组织的机会，以协助董事会实现其气候变化目标。BCSTA董事会于2022年9月收到了气候变化工作组报告和建议。气候变化的BCSTA临时工作组，气候行动工作组（CAWG）于2023年春季成立，并以下参考条款。
人工智能为教育提供了新视角
为促进该领域专业人才的培养，IPN 将从 2025 年起提供人工智能和数据科学科学与技术硕士和博士课程 2025 年研究生课程申请公告现已在 IPN 计算研究中心 (CIC) 的网站上公布。 国立理工学院 (IPN) 人工智能和数据科学科学与技术硕士和博士课程协调员 Ponciano Jorge Escamilla Ambrosio 表示：“人工智能 (AI) 有可能带来前所未有的教育可能性。正如联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO) 所承认的，人工智能 (AI) 提供了解决当今教育领域一些最大挑战的工具。”埃斯卡米拉博士强调，人工智能的发展（机器学习基于大量数据集生成响应）现已渗透到生活的方方面面，从搜索引擎、社交媒体、语音助手到移动设备上的导航应用。CIC 研究人员指出，人工智能至关重要，因为它影响着全球日常生活的几乎每个方面。它还支撑着无数解决方案，例如咨询系统、聊天机器人、自动驾驶汽车、预测系统和各种流程的控制。“人工智能将继续存在，”他强调道。埃斯卡米拉博士进一步解释说，人工智能可以成为释放教育潜力的催化剂。目前，学生和教师将其用于各种目的，包括咨询、写作、编程和设计。然而，人工智能在教育领域的全部潜力仍在探索中，包容性和个性化学习等优势正在不断分析中。在教育领域，教师可以使用人工智能来自动执行管理任务、跟踪出勤情况、实时监控学生表现、管理课程和成绩，并识别辍学风险以便进行早期干预。 “对于教育工作者来说，数据分析可以洞悉学生的进步，支持做出明智的教学策略决策。虚拟助手还可以帮助教师和学生进行任务管理和信息检索。然而，在教学过程中，优先考虑人类的作用至关重要，”国家研究人员系统 (SNII) 二级成员 Escamilla 博士解释道。
为教育构建人工智能
Leandro Folgar 是乌拉圭教育技术与创新中心 Ceibal 的总裁。在他的领导下，Ceibal 推动了国家教育技术战略，并在 COVID-19 疫情期间面临重大挑战。Leandro 拥有教育学学士学位（乌拉圭天主教大学，UCU）和哈佛大学技术、创新和教育硕士学位。他还获得了哈佛商学院的商业资格。目前，他除了担任多个董事会成员外，还在乌拉圭天主教大学商学院从事研究生教学工作。作为富布赖特校友、企业家和商业顾问，他以教师的身份开始了自己的教育职业生涯，并在各种学校职位上积累了 13 年的经验。他对创新、技术、学习、高绩效团队以及教育在塑造全球社会未来方面的变革力量充满热情。
在 Covid-19 期间利用 Tik Tok 社交媒体作为教学和学习媒体 Ratna Susanti 1
背景。2019 年底爆发的 Covid-19 疫情在印度尼西亚迅速蔓延。为了减少传播，政府制定了一项规则，不举办引发人群聚集的活动，所有活动都在家中进行。这项政策的影响非常明显，其中之一就是在教育领域。学习系统已从课堂上的面对面学习转变为通过在线媒体进行的远程学习。为了在 covid-19 期间仍能进行学习，可以做出的努力是利用社交媒体作为学习媒介，其中之一就是通过 Tik Tok 应用程序。目的。本研究的目的是确定在 covid-19 期间 Tik Tok 社交媒体作为学习媒介在教学过程中的使用情况。方法。所用的研究方法是定量方法，数据来自访谈并通过谷歌表单分发问卷。结果结果表明，Tik Tok 社交媒体能够激励学生学习，因为它具有有趣和好玩的功能。此外，教育者还可以通过视频创造性地呈现学习材料，以便传达学习指标。结论。本研究的结论表明，在新冠疫情期间，在学习过程中使用抖音社交媒体是非常有效的。关键词
解释性现象学分析：将IPA作为教育研究中的定性方法
抽象的摘要解释性现象学分析（IPA）是一种既定的定性方法，在基于健康的研究中广泛采用。但是，文献中的一个差距是关于IPA在教育程度的研究中的就业能力的文章很少。我们的论文旨在证明IPA是教育研究的合适方法。本文有两个部分。在第一部分中，作者利用训练和理论分析的方法来阐明并提供有关IPA经常被误解的哲学和理论背景的清晰度。在第二部分中，我们倡导IPA作为教育环境中定性研究的合适选择。为执行这一倡导，作者提出了定性研究的特定例子，该研究成功地将IPA用作其方法论方法和分析系统。我们介绍了一个研究项目的细节，该研究项目利用IPA探索幼儿教育环境中的灵性，并在此过程中说明了如何实现IPA的理论和方法，从而以连贯的方式将IPA引入教育环境中。本文的总体目的是确认IPA是对教育研究人员的可行定性方法。