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Ayanwale，Musa Adekunle； Ntshangase，Sibusiso D.；阿德拉娜，先知保罗；议长昆勒·瓦希德 (Kunle Waheed)； Adam，Umar A.和Stella Oluwakemi（2024）。驾驭未来：探索在职教师对人工智能融入南非学校的准备情况。计算机与教育：人工智能，7，文章编号: 100330.
本研究为现有关于如何将人工智能 (AI) 融入全球学校系统的研究做出了贡献。本研究探讨了在职教师对将人工智能融入学校的准备情况。我们在南非学校系统的背景下进行了这项研究，受试者是科学、社会科学、数学和语言等不同专业的教师。借鉴扩展的技术接受和使用统一理论 (UTAUT2)，我们通过技术整合、社会影响、人工智能伦理、态度、TPACK、感知自我效能、人工智能专业发展和人工智能准备八个变量收集了教师的观点。为了分析本研究涉及的 430 名教师的数据，我们使用了结构方程模型分析方法和 SmartPLS 软件版本 4.1.0.0。我们的结果表明，技术整合、社会影响、态度和感知自我效能会影响教师对人工智能的准备。然而，TPACK 和道德并不影响教师为将人工智能融入学校所做的准备。本研究进一步基于变量的中介和调节分析提出了有趣的见解。我们讨论我们的发现并强调它们对实践和政策的影响。
人工智能在职业治疗中的应用
目的 人工智能的新发展为改变治疗方法和改善具有各种能力的个人的治疗结果提供了良好的前景。因此，本系统评价的目的是研究人工智能在职业治疗中的应用。 信息和方法 在本系统评价中，我们遵循 PRISMA 指南，于 2024 年 2 月 18 日使用数据库 PubMed、Embase、Scopus 和 Web of Science 搜索了关于在职业治疗中使用人工智能的英文研究。 结果 本综述纳入了六项符合条件的研究。这些研究中使用的人工智能方法包括人工神经网络、多核学习模型、深度学习模型、机器学习模型以及分类和回归树。所有研究都报告了关于使用人工智能评估和预测重返工作岗位、缓解症状、恢复社会功能、减少疾病复发、提高再就业率和提高患者整体健康水平的有希望的结果。 结论 人工智能模型最常见的问题之一是其准确性低和可能出错。关键词 职业治疗；康复；人工智能；AI
在职业发展中使用人工智能的最佳实践
如果您要这样做，我们仅建议使用它来起草您的内容。您必须自定义每个产品以反映您的真实声音。以下是有关特定案例的一些说明： - LinkedIn 摘要：确保您提供足够的细节，以使您的摘要独一无二并反映您的个人声音。但是，请再次记住不要分享私人信息。- 连接邀请/感谢信：我们建议不要使用 AI 来制作简短和个人笔记，因为它们会影响消息的真实性。- 电梯游说：AI 可能会限制这一重要声明的诚意和自然语气。由于每个电梯游说都应该针对特定公司进行定制，因此它也可能提供不正确的背景。- 求职信/简历：AI 为这些重要文件生成了模糊和通用的语言/示例。务必检查 AI 起草的任何内容，并添加尽可能多的具体性和指标，以区分您的最终材料。- 校对：AI 在捕捉明显错误或以其他方式改进文本方面并不是特别有效。
