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2024-2025 CRA QUAD论文：对下一代机器人技术劳动力
虽然有些机器人教育计划可用于小学和中学生（例如，Botball，First和vex），这些计划通常作为补充活动提供，通常需要额外的费用，并且需要留在放学后。因此，这些计划通常仅受益于狭窄的学生。机器人教育目前只达到一小部分学生，为了我们的国家，必须使社会更广泛的部分可以进入。简单的机器人（例如Arduino Bots）可以像图形计算器一样廉价，并为学生提供动手的介绍性电气和机械工程经验，以及编码和理解机器人视觉。对幼儿园像幼儿园一样年轻的儿童的教育机器人学计划存在，但他们并未融入课程中。从小就激发了我们国家青年的机器人的创造性和智力兴趣对于维持机器人技术的劳动力并保留美国在机器人技术和AI开发方面的领导才能至关重要。
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
电池劳动力挑战
关于电池劳动力挑战：电池劳动力挑战赛（Battchallenge）是由美国能源部（DOE）和Stellantis赞助的大学工程竞赛，由Argonne National Laboratory管理。Battchallenge是35年以上高级车辆技术竞赛（AVTC）的一部分。AVTC是DOE的一系列多年汽车工程竞赛，DOE为未来的汽车工程师和行业领导者提供的旗舰劳动力开发计划。他们的最新竞争，电池劳动力挑战赛是一项全面的电动汽车和电池劳动力开发计划，通过建立一个教育生态系统来培养多样的人才管道，该系统为高中毕业生，职业和过渡工作者提供培训和教育，以及可以为北美电池行业远足充电的技术人员。
![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
监控皇家实体劳动力，包括承包商……
c. 如果我们将新西兰警察局、新西兰国防军和毛利卫生局与皇家实体支出一起计算，政府可能会发现部门支出中承包商和顾问节省的资金略多于三分之一，非部门支出中节省的资金接近三分之二。 d. 2022/23 年，非部门机构在承包商和顾问的 OPEX 上所占总劳动力支出的比例低于部门和部门机构。然而，最新的 2023 年 9 月季度结果显示，部门的 OPEX 份额趋于回升至 10% 左右。 e. 迄今为止，削减支出的动力主要集中在 OPEX 上。这是因为 CAPEX 通常侧重于基础设施的长期建设，并且通常依赖于公共服务部门不会期望直接持续雇用的专业知识类型（例如工程师或建筑师）。
设计新叙事，打造一支 AI 就绪型劳动力队伍
更好的沟通策略支持与公众和商业行业的互动，这将增强国防部获得外部人才服务的能力。与此同时，愿意解决阻碍内部人才发展的文化障碍，将使人们能够采取持久的方法来留住这些非常有价值的人才，而不仅仅是强制性承诺。国防部应在负责任的人工智能部署方面发挥表率作用，必须重新思考如何吸引和留住有能力的人才。建议采取的行动包括为人工智能人才的入职创造更多机会，进一步促进已经在国防部工作的人工智能员工的职业发展，为这些员工提供使他们能够完成工作的技术，并与其他政府和私人组织合作。
Gen Z将为进入劳动力的AI波准备
随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。 AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。 ，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。 然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。 现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。 很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。 一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。。 因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。 真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。 他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。 Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。
23-24 世界最佳劳动力计划
课程与教学回顾：我们的课程要求和课程设置符合明尼苏达州标准、共同核心 ELA 和国家共同核心艺术标准。学生每季度上课可获得一个学分。学生每季度每天上四门课。如果学生全勤并成功完成每门课程，他们将获得 64 个学分；PiM 艺术高中要求学生获得 56 个学分才能毕业。在这些学分中，学生在语言艺术和社会研究方面获得八个或更多学分。学生在数学和科学方面获得六个或更多学分。学生可以通过各种舞蹈课程获得所需的体育学分。要获得艺术认可 - 学生必须在其专业中获得 18 个或更多学分，包括核心必修课和选修课。
2020-2029 年航空安全劳动力计划
AVS 继续聘用安全专业人员，提供适当的培训以充分利用员工的多样化技能。通过结合创新的基于网络的培训 (WBT) 和传统的基于课堂的教学，AVS 为其员工做好准备，以满足动态航空环境的未来需求。此外，我们还瞄准在人为因素、系统安全工程、软件工程、制造和工业工程、数据分析和科学以及国际安全标准方面具有专业知识的人员。AVS 仍然专注于建立和维护一批准备在组织内承担越来越大责任的熟练员工。AVS 倾向于雇用职业生涯后期的人。因此，关键任务职业（例如航空安全检查员 (ASI) 和航空安全工程师 (ASE)）拥有最高的平均劳动力年龄和最低的平均任期，这反映了从行业中雇用经验丰富的员工。
经济机会 - 劳动力 - 南非-Harambee
解决方案和合作伙伴Harambee青年就业加速器（一家非营利性社会企业，参与Google的数据解决方案的变更计划，与南非的年轻人与入门级工作机会相匹配，利用技术帮助年轻人克服他们在寻找工作时面临的障碍。为了提高整个南非就业市场的可见性，Harambee使用机器学习来从外部合作伙伴来源中确定相关机会，并将其汇总为年轻人浏览。通过在SA青年中担任主持人合作伙伴的角色，这是一个在线平台，该平台汇集了许多合作伙伴，以创建一个单一的国家网络，以允许年轻人获得各种工作和熟练的机会 - 并让雇主免费获得年轻敬业的求职者 - 免费。