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对人力资源管理中人工智能机会的不切实际的乐观
人工智能 (AI) 在汽车和金融等领域或人力资源管理 (HRM) 等业务部门有许多用途。本研究对德国中小型企业人力资源管理人员进行了一项调查，调查内容是 AI 对他们自己和其他公司的预期影响。调查发现，存在不切实际的乐观迹象，即认为负面影响更有可能发生在他人身上而不是自己身上。AI 将发挥越来越重要的作用，其中降低成本和提高效率是最高动机，而缺乏 AI 专家是最高抑制因素。参与者认为 AI 将减少其他公司的员工数量，而让他们自己的员工数量增加。他们预计 AI 将接管其他公司的更多任务，并相信 AI 将对其他公司的人力资源管理产生更大的影响，尤其是在行政处理方面。未来的研究应包括对其他业务部门的（重复）调查。
为斯里兰卡制定切实可行的人工智能政策
人工智能 (AI) 领域的创始人之一约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 于 1955 年创造了该术语 (McCarthy et al., 1955)，并将其定义为“制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学和工程”(McCarthy, 2007)。在过去的二十年里，人工智能领域呈指数级增长，2019 年同行评审出版物超过 120,000 份，占当年所有同行评审出版物的 3.8% (Zhang et al., 2021)。这种增长导致了大量有利应用的开发，例如灾害预警、疾病地图绘制、农作物检测、自然语言处理等。在过去几年中，随着各国政府试图利用人工智能的潜力实现各种国家目标，国家人工智能政策不断涌现。Dutton (2018) 对“人工智能政策”的定义如下：
从钢铁开始：支持碳工人和减少排放的切实计划
a. 在 2016 年人口普查中，就业人员根据澳大利亚和新西兰标准行业分类 (ANZSIC) 被分配到不同的行业。以下行业被视为碳密集型行业：煤炭开采、天然气供应、石油和天然气开采、化石燃料发电、水泥和石灰制造、铝冶炼、石油精炼和石油燃料制造、石油勘探以及其他石油和煤炭产品制造。综合炼钢也包括在内 - 这些工人人数是根据人口普查数据单独确定的 - 但电弧炉中的钢铁回收不包括在内。如果 SA4（ABS 定义的区域，通常包含 100,000 至 500,000 人，代表劳动力市场）中至少有 1.5% 的工人从事煤矿开采，则以下 ANZSIC 代码也被视为碳工作：采矿和建筑机械制造、起重和物料搬运设备制造、其他采矿支持服务、水运支持服务、水运货物运输和铁路货物运输。b. Daley 和 Edis (2010 年，第 9 页)。c. “惰性”阳极提供了一种无碳替代品；这些正在国际上开发和商业化：Rio Tinto (2018)。d. Ha (2019)。e. MLA (2020)。
使用切实的机器人套件进行教学编程
摘要：编程最近已成为最需要的技能之一。这增加了教育儿童在早期进行编程和计算思维的需求。本研究旨在研究如何有效地基于有形的机器人用户界面来掌握编程基础。这是通过设计和实施，Kodockly来完成的，这是一种教育机器人套件，适用于6至11岁的幼儿。儿童可以在玩套件时学习三个主要的编程概念（顺序，con和循环）。n = 38名儿童的样本参加了这项研究。使用组间实验设计对Kodockly进行了测试，以测试机器人套件的有效性，以根据正常的教学方法教儿童编程概念。结果表明，对于学习增益，参与度和系统可用性，两组之间有显着差异。因此，将Kodockly用作教育机器人被认为是教幼儿编程基础知识的有效方法。Kodockly是为年轻人而建造的，以吸引他们进行工程教育。