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19季的共同学习
摘要：Covid 19的禁闭产品的新连词迫使新颖的大学生进行了纯粹的虚拟教育。 div>大学必须修改其课程网格，其中一些数年来提供了一些实际课程的面孔教育服务，这导致他们在学习中培养了自我雇用的学生，这需要这个新的大流行社会。 div>本文的目的是描述在第一个周期的新学生中以及在紧急情况下，利马私立大学系统工程学院第十个周期中经历的自主学习的存在。 div>研究方法具有描述性，其中两个教室的样本为116个，另一个是12名学生中的另一个，该问卷被用作2021 - 1中间的仪器所讨论的两组中获得的结果表明，第一个周期组提出了许多能量。 div>但是，自主学习领域的各种差距以及随着周期的通过一直在加强直到达到高水平，因此需要继续并增强这种方法，该方法是由专业教师和该高级研究所的专业教师和机构政策提供的服务。 div>
具有情感的人类机器人共同学习系统 -
摘要。本文介绍了一种新型的人类机器人互动设置，用于机器人和人类对符号语言的学习，以识别机器人体内稳态需求。机器人和人类学会使用并响应分别传达体内稳态需求和满足体内稳态需求的刺激的相同语言符号。我们采用了差异结果培训（DOT）协议，该协议可以针对其内部需求提供特定的反馈（例如“饥饿”）当通过正确的刺激满足时（例如cookie）。我们发现了DOT可以提高人类的学习效率的证据，这反过来又可以更有效的机器人语言获取。研究中使用的机器人的词汇类似于语言“ babling”阶段中人类婴儿的词汇。机器人软件体系结构建立在一种模型上，用于情感的语言获取，该机器人通过与人的互动将词汇与内部需求（饥饿，口渴，好奇心）相关联。本文介绍了使用交互式设置进行的初步试点研究的结果，该研究表明，与非点控制条件相比，机器人的语言采集在DOT条件下达到了更高的收敛率。此外，参与者报告了积极的情感经验，控制的感觉以及与机器人之间的联系。这种相互学习（教师学习）方法提供了促进与DOT的认知干预措施的潜在贡献（例如对于患有痴呆症患者）通过增加治疗依从性，这是由于人类通过扮演积极的教学角色而更多地从事培训任务。机器人语言获取的稳态动机基础有潜力有助于与机器人更加生态有效和社会（社交/培养）互动。
支持公民科学中的人与机器共同学习：重力间谍的教训
我们探讨了公民科学中人类和机器学习之间的双向关系。从理论上讲，该研究借鉴了近端开发区（ZPD）概念，这使我们能够描述人类学习的AI增强，人类对机器学习的增强以及如何设计任务以促进共学习。该研究采用了设计科学方法来探索重力间谍公民科学项目的设计，部署和评估。这些发现突出了共同学习的挑战和机遇，人类和机器都会为彼此的学习和能力做出贡献。这项研究在文献中涉及共同学习的出发点，并开发了一个设计项目的框架，其中人类和机器相互增强了彼此的学习。这项研究通过强调ZPD支持正在进行的志愿者学习，并使机器学习与不断发展的数据保持一致，从而为现有文献做出了贡献。该方法为项目可扩展性，参与者参与和自动化考虑提供了潜在的好处，同时承认教程，社区访问和专家参与支持学习的重要性。
从演示和偏好共同学习奖励和政策可以改善一致性
与人类的偏好和/或意图保持一致是当代基础模型的重要要求。为了确保对准，诸如人类反馈（RLHF）等流行方法将任务分为三个阶段：（i）基于大型示范数据的监督微调（SFT）计算的模型，（ii）基于人类反馈数据和（III II）的估计，（ii）将使用（III）估算了（ii II），以进一步的模型（RL）进一步估算了该模型（RL）。演示和人类反馈数据以不同的方式反映了人类用户的偏好。结果，仅从人类反馈数据获得的奖励模型估计可能不如从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值那么准确。一种优化从演示和人类反馈数据获得的奖励模型估计值的政策模型可能会表现出更好的对齐性能。我们引入了一种可访问的算法，以找到奖励和政策模型并提供有限的时间绩效保证。此外，我们通过广泛的实验（包括LLMS中的比对问题和Mujoco中的机器人控制问题）来证明所提出的解决方案的效率。我们观察到，所提出的解决方案的表现优于现有的对齐算法。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
同学焊接配件
客户援助政策林肯电气公司的业务正在制造和销售高质量的焊接设备，自动化焊接系统，消耗品和切割设备。我们的挑战是满足客户的需求，他们是其领域的专家，并超出他们的期望。有时，购买者可能会向林肯电气询问有关其使用我们产品的信息或技术信息。我们的员工根据客户提供的信息和规格以及他们可能对应用程序所拥有的知识，尽其所能地对询问做出回应。我们的员工无法验证所提供的信息或评估特定焊接的工程要求，或者就特定情况或应用提供工程建议。因此，林肯电气对此类信息或通信不保证或保证或承担任何责任。此外，提供此类信息或技术信息的提供不会创建，扩展或更改我们产品的任何保修。可能由信息或技术信息产生的任何明示或暗示保证，包括对适销性的任何隐含保证或任何适合任何客户的特定目的或任何其他等价或类似保证的保证。
公立学校教师在不同学校类型的职业压力：日本长期covid-19期间的全国调查
结果：无论学校类型，定量工作量和漫长的工作时间如何，都是影响教师压力反应的最重要因素。但是，教师之间与压力相关的因素在学校类型之间差异很大。将“课外俱乐部活动”视为主要压力源的初级高中老师的比例是所有学校类型中最高的。最高比例的小学教师认为“与二弱学生打交道”是他们的主要压力源。同时，人际交往分数是特殊需求教师中最高的。教师的工作量和压力水平在COVID-19大流行的第三年（2022）与大流行前一年（2019年）相比，在所有学校类型中，尽管得分差异很小，但分数差异很小。
亲爱的同事和同学们，关于在教学和学习以及评估中使用生成式人工智能工具的原则，我希望你们
亲爱的同事和同学们，关于在教学和评估中使用生成式人工智能工具的原则，希望你度过一个愉快的夏天。由于生成式人工智能工具在过去几个月中对高等教育产生了重大影响，电子学习委员会于 2023 年 3 月成立了生成式人工智能工具工作组，以制定在大学中使用生成式人工智能工具的原则、指南和政策。在与学生和同事进行多轮讨论和磋商后，参议院于 2023 年 6 月 29 日的会议上批准了“在教学和评估中使用生成式人工智能工具的原则”（“原则”），并将于 2023/24 学年实施。您可以在 BUniPort 上访问这些原则（U-Wide 政策和信息 -> 政策和指南 -> 质量保证、教学和学习）。这些原则指导我们使用生成式人工智能工具来获得更好的学习成果。学院/学校和部门还将在教学和学习活动以及评估任务中发展基于学科的生成式人工智能的使用。我邀请您阅读这份重要文件。如果您对生成式人工智能的原则和使用建议有任何疑问，请发送至 vptl@hkbu.edu.hk 。非常感谢，祝您度过一个充实的夏天。周伟立 副校长（教学与学习） 2023 年 7 月 13 日
人工智能的合作、共同学习和培养指南
考虑到生成人工智能 (AI) 对高等教育学习环境的重大影响，我们建议我们机构的教师和学生在教育环境中使用 AI 产品（包括生成 AI）时采取透明和负责任的态度：l 透明度：教师应为其课程中的 AI 使用制定明确的指导方针，学生和教师在相关时坦诚披露其 AI 使用情况。l 责任：教师和学生应将 AI 视为各种内容来源之一，并具备评估 AI 生成内容准确性的能力，对其生成的内容负责。我们建议 AI 在教学和学习中的作用应包括协作和共同学习：1.与 AI 合作：利用 AI 工具进行协作并优化不同知识领域的优势，实现高效、创新和增进人类福祉的成果。2.利用人工智能进行学习：将人工智能视为知识发现的工具，通过对学习和思考过程的反思，支持各个知识领域的整合和适应，从而构建新的知识形式。