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教务长人工智能和学习环境工作组报告
1. 持续学习人工智能：鉴于人工智能技术的快速发展，工作组建议优先考虑持续学习机会。这些可以包括入职培训计划、演讲系列和旨在提高大学社区人工智能素养的专业发展计划。2. 将人工智能主题纳入教学大纲：为了帮助学生了解人工智能在学术环境中的作用和局限性，教师应在课程大纲中纳入关于人工智能的有目的的陈述。教学与学习中心可以提供工具和建议来实现这一目标。3. 与学习成果相一致的课程评估：应修改传统的评估方法，以适应生成式人工智能带来的挑战。选项包括口试、课堂写作作业和其他形式的真实评估，这些评估无法被人工智能轻易复制。4. 政策修订：应系统地审查和更新现有政策，明确提及生成式人工智能。这将有助于学生和教职员工了解在哪里以及如何适当使用人工智能。
AICTE 培训和学习 (ATAL) 学院 FDP 关于“AI-...
FDP 的范围 参加“提高电动汽车性能和可持续性的人工智能驱动解决方案”FDP 有很多好处。参与者将站在知识的最前沿，了解电动汽车和人工智能技术的最新进展。这些课程通过教授参与者（包括研究生）如何在电动汽车系统中应用人工智能驱动的解决方案来加强研究和开发。凭借新获得的知识，参与者可以领导创新项目并扩大他们的专业网络。该计划为参与者提供了对人工智能和电动汽车技术进步产生有意义影响的工具，促进了更高效、更环保的未来。 FDP 与行业高度相关，因为它涉及塑造交通未来的两个关键主题：人工智能 (AI) 和电动汽车 (EV)。人工智能技术与电动汽车的整合正在通过增强用户体验、安全性和优化来改变行业，直接支持减少碳排放和实现更绿色未来的努力，因为社会正在转向可持续能源解决方案。
如何将人工智能用作个人和学术资源
- 参与者应该能够理解人工智能 (AI) 的局限性。- 参与者应该能够充分提出 AI 问题以获得尽可能准确的答案。- 参与者应该能够使用 AI 来创建学习技巧和技巧。- 参与者应该能够回忆起使用 AI 来提高个人和学术能力的其他资源。- 参与者应该能够知道如何将 AI 用作资源而不是缺陷。
论文路径：经济学研究生产功能的顾问和学生
精英经济学博士计划旨在培训研究生一生的研究。本文询问建议如何影响研究生的PHD后研究生产力。建议是高度集中的：在我们研究的八所高度选择性学校中，少数顾问做大多数建议工作。我们量化顾问属性，例如顾问自己的研究成果以及咨询关系的各个方面，例如合作和研究领域的亲和力，这可能有助于学生研究成功。受研究活性，多产的顾问建议的学生倾向于发表更多，而合交没有效果。学生顾问研究的亲和力也可以预测学生的成功。但是，学校级的总生产功能提供了因果影响的弱证据，这表明成功的顾问吸引了可能成功的学生 - 不一定会增加学生的成功机会。因果影响的证据对于顾问自己的研究成果的量度最强。汇总的学生研究成果似乎随研究生入学率线性扩展，没有班级大小的效果的证据。对研究产出中性别差异的分析表明，在PHD后的头几年，男性和女性研究生的生产力同样具有生产力，但女性生产率的峰值比男性生产力早。
游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
战略连续体 | 学校和学院的四个阵营
● 寻找机会 ● 洞察先机 ● 早期采用者 ● 不要浪费危机 ● 外部关注 ● 以学生为中心 ● 高效、隐形团队 ● 发现使命和市场的 + ● 现金储备可能较低 ● 紧迫性高 ● 经常缺钱/地位
监视，评估，报告和学习（MERL）官员
IUCN（国际自然保护联盟）是由政府和民间社会组织组成的会员联盟。IUCN的使命是影响，鼓励和协助世界各地的社会来保护自然的完整性和多样性，并确保对自然资源的任何使用是公平的，并且在生态上可持续。 拥有超过75年的经验，它利用了1,400多个成员组织的经验，资源和覆盖范围以及15,000多名专家的投入。 iucn是自然界地位的全球权威，也是维护自然世界所需的措施。 IUCN秘书处设有全球各地的办事处，总部位于瑞士的腺体。 每四年，IUCN会员资格就会采用一个四年一计划，指导联盟的工作，尤其是IUCN秘书处的工作。 秘书处通过越来越多的全球400多个项目的投资组合来实施IUCN计划，这些项目旨在对国家，捐助者和IUCN优先事项做出响应。 MERL官员支持基于自然解决方案（NBS）计划的实施基于Kiwa倡议和促进太平洋岛屿自然解决方案（PPIN）项目。 这些举措旨在通过创新和可持续的NBS方法来增强太平洋岛屿的沿海韧性和生物多样性的保护。 注意：MERL的工作将需要现场工作，生物多样性监测，社会经济监测或其他19个地区岛屿国家的工作。IUCN的使命是影响，鼓励和协助世界各地的社会来保护自然的完整性和多样性，并确保对自然资源的任何使用是公平的，并且在生态上可持续。拥有超过75年的经验，它利用了1,400多个成员组织的经验，资源和覆盖范围以及15,000多名专家的投入。iucn是自然界地位的全球权威，也是维护自然世界所需的措施。IUCN秘书处设有全球各地的办事处，总部位于瑞士的腺体。每四年，IUCN会员资格就会采用一个四年一计划，指导联盟的工作，尤其是IUCN秘书处的工作。秘书处通过越来越多的全球400多个项目的投资组合来实施IUCN计划，这些项目旨在对国家，捐助者和IUCN优先事项做出响应。MERL官员支持基于自然解决方案（NBS）计划的实施基于Kiwa倡议和促进太平洋岛屿自然解决方案（PPIN）项目。这些举措旨在通过创新和可持续的NBS方法来增强太平洋岛屿的沿海韧性和生物多样性的保护。注意：MERL的工作将需要现场工作，生物多样性监测，社会经济监测或其他19个地区岛屿国家的工作。
AI和学习分析的革命
个性化教育通过人工智能和数据分析的整合而彻底改变了革命，从而创造了适合个人学生需求的自适应学习体验。这些技术利用复杂的学习分析引擎，AI决策模型，自适应内容输送系统和实时反馈机制来处理大量的学习者数据。本文涵盖了各种AI方法 - 包括用于学生建模的机器学习，用于内容分析的自然语言处理以及用于途径优化的强化学习 - 同时应对数据互操作性，算法透明度以及平衡自动化等技术挑战。诸如可汗学院的精通学习系统和卡内基学习的认知导师等成功实施的案例研究表现出具体的好处，而多模式学习分析，边缘计算和知识表示的新兴技术有望进一步提高教育效率。
和学生主导的网络安全研究保护现代能源系统在Top-Tier Journal
Prakash Ranganathan博士建议的学生团队（麦克德莫特（McDermott）研究与创意活动卓越奖的最新获得者，该团队致力于加强分布式能源资源管理系统（DERMS）的网络安全，这是保护能源基础设施的未来的关键步骤。他们的工作与国家安全优先事项保持一致，并根据IEEE标准提出策略，以增强针对网络威胁的电网弹性。