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“人工智能的最新和新兴趋势以及……
摘要几乎每隔几十年，就会有一项新发明彻底改变人类历史的进程。我们所说的创新是指那些显著改善生活质量的创新，比如互联网或飞机。下一个关键的历史事件是什么？它就在这里，被称为 Chat GPT。人工智能研究公司 Open AI 开发了它。一种名为 ChatGPT 的自然语言处理 (NLP) 模型将 OpenAI 的 GPT-2 基于转换器的语言模型与监督和强化学习方法相结合，以使用 GPT-3 大型语言模式组对其进行改进（一种迁移学习方法）。截至 2021 年 9 月我最近一次的知识更新，我可以肯定地指出人工智能 (AI) 和与 GPT 类模型相关的研究的一些最新和新兴进展。但请注意，在那之后，信息可能不是最新的。我建议查看最近的会议论文集、学术出版物和可靠的 AI 新闻来源，以了解最新的趋势和研究。这些工具可以提高学生的参与度、提高学习效果并简化办公程序。根据研究结论，人工智能 (AI) 有能力通过改善学生的学习体验、实现个性化学习和自动化行政工作来彻底改变教育。每个人对 Chat-GPT 和人工智能的看法都不同。工程师和商人将 ChatGPT 和人工智能视为一个全新的世界，可以在其中开发商品、服务和解决方案。记者和社会科学家担心这会对政治、经济、社会和整体福祉产生影响。我们在本文中介绍了有关印度 AI 和 ChatGPT 的一些基本信息。关键词：AI（人工智能）、Open AI（ChatGPT）
错过你鼻子底下的东西：人类食欲和厌恶的听觉嗅觉调节失败
由于涉及来自不同模式的刺激，且可能存在不同的有效机制（例如疼痛刺激与金钱奖励），因此对食欲和厌恶条件作用背后的生理机制进行比较通常具有挑战性。嗅觉系统为研究人类的这两种条件作用提供了一个独特的机会，因为等强度的气味可以作为相当愉快和不愉快的刺激。为了研究食欲和厌恶学习过程中的生理和行为反应，我们在受试者内设计中使用气味作为非条件刺激 (US)，测量各种条件生理反应，包括皮肤电导、心率、脉搏波幅度、呼吸、恐惧增强惊吓、耳后反射、面部肌电图以及事件相关电位和来自脑电图的听觉稳态反应 (ASSR)。我们对总共 95 名参与者进行了四项实验，呈现三种中性声音，搭配愉快的气味、难闻的气味或无味的空气。第一个实验涉及未经指导的参与者和频率调制条件刺激 (CS)，用于 ASSR 分析。在第二个实验中，我们省略了频率调制和惊吓探针。第三个实验包括对 CS-US 偶发性的实验前指导，而第四个实验与其他三个实验相比采用了延迟条件范式。我们的结果表明，CS+ 和 CS- 之间的差异仅在实验 3 中的恐惧增强惊吓反应中。未发现其他影响。在多个外周和神经生理测量中观察到的学习效果极小或缺失，可能归因于嗅觉通路的丘脑外性质以及随后与听觉刺激形成关联的困难。
注意提示：凝视比箭头更难覆盖
凝视是一种将他人关注转向特定位置的重要且有力的社会提示。但是，在许多情况下，方向符号（如箭头）实现了类似的目的。是由总体问题进行的，人造系统如何有效地传达方向信息，我们进行了两个提示实验。在两个实验中，都要求参与式插图识别屏幕上出现的外围目标，并通过按下按钮尽快响应它们。在出现目标之前，屏幕中心显示了一个提示。在实验1中，提示是凝视或指向一个方向的箭头或箭头，但对目标位置无可预测。对早期研究的意见，我们发现箭头或凝视的侧面有一个反应时间益处。延伸了早期的研究，我们发现这种效应在垂直轴和水平轴之间以及面部和箭头之间是不可或缺的。在实验2中，我们使用了100％的“反预测性”提示；也就是说，目标总是发生在与凝视或箭头方向相反的一侧。具有没有固有定向含义（颜色）的线索，我们控制了一般学习效果。尽管在实验1中观察到的非预测性目光与非预测性箭头提示之间的定量匹配，但反预测箭头比中性提示的反应时间益处比对反预测性目光的相应益处更强大。这种差异可能具有实际相关性，例如，在人机相互作用的背景下设计提示时。这表明 - 如果符合其固有方向的功效，则与箭头更难覆盖或重新解释。
摘要简介机器人辅助膝关节置换系统已被引入全球医疗服务，以改善临床
摘要简介机器人辅助的膝盖置换系统已被引入全球医疗服务，以改善人们的临床结果，尽管高质量的证据表明它们在临床上或成本效益仍然很少。机器人手臂系统可以提高手术准确性，并可能导致疼痛减轻，功能改善以及总膝盖置换（TKR）手术的总成本降低。但是，带有常规仪器的TKR可能同样有效，并且可能更快，更便宜。需要对该技术进行强有力的评估，包括使用试验和建模方法进行成本效益分析。该试验将比较与常规TKR的机器人辅助，以提供高质量的证据，以表明机器人辅助的膝盖置换是否对患者有益，并且对医疗保健系统具有成本效益。方法和分析机器人置换术临床和成本有效性随机对照试验膝关节是一项多中心，参与者 - 盲人，随机对照试验，可评估与TKR相比，使用传统的工具来评估机器人辅助TKR的临床和成本效益。将随机分组总共332名参与者（1：1），以提供90％的功率，以在主要结果度量中差异12分差异；遗忘的关节得分在12个月后。分配隐藏将使用在手术当天进行的基于计算机的随机化来实现，而盲目的方法将包括标记簇的假切口和盲目的操作说明。主要分析将遵守意向性治疗原则。结果将根据报告试验声明的合并标准报告。并行研究将收集有关与机器人臂系统相关的学习效果的数据。道德和传播该审判已获得患者参与伦理委员会的批准（东米德兰兹 - Nottingham 2研究伦理委员会，2020年7月29日。NRES号码：
ai-政策-2023.pdf
参加心理学课程时，请研究教学大纲！如果课程大纲包含使用生成式 AI 工具的政策，请遵守该政策。如果没有课程政策，请遵守本文中的总体政策。此外，请仔细留意讲师的任何公告，因为它们可能会为该特定课程的目的补充或取代本政策。在课程之外在心理学教师的监督下工作时（例如，与教授一起进行研究时），请遵循他们关于使用生成式 AI 工具的指示。如果没有具体指示，请遵守以下总体政策。为了最大限度地提高您自己的学习效果，并减少违反学术诚信的机会，我们建议您不要在您的心理学课程中或在我们的监督下工作时使用生成式 AI 工具。与您的讲师或主管讨论您在课程工作的任何方面使用 AI 工具的意图（在提交任何作业之前）。通过这种方式，你和你的导师或主管可以共同权衡使用人工智能工具的利弊，以及这些工具的适当用途和使用限制。在你的学术作业中使用人工智能工具会引发几个问题。其中一个问题是，你是否以学术诚信的方式使用了人工智能工具，就像你使用任何其他来源一样，适当地引用和参考了你从中获得的所有材料。这意味着不仅要归功于人工智能工具作为来源，还要归功于人工智能工具可能利用的来源。另一个问题是，你是否依赖人工智能工具来提高你的学业成绩，或者，你是否过度依赖它，从而损害了你的成绩。一个相关的问题是，你是否已经依赖人工智能工具到了你提交的工作不再是对你学习的足够有效的评估的地步。最后，人工智能工具可以产生不相关、无效和有偏见的信息。如果你拒绝我们的建议，决定无论如何都要使用人工智能工具，那么你必须在使用从中获得的材料时引用和参考人工智能工具
调查战略投资和自信
由此可知，学习策略是一个有目标、有意识的决策过程，可以提高学生的学习效果和效率。Cohen(1998)讨论了不同的英语教学模式对英语学习者学习策略的影响，指出教师采取适当的教学模式对学生改进学习策略十分重要。Oxford和Nyikos(1989)认为，在英语自主学习过程中，适当的策略训练可以促进学生独立学习能力的发展。因此，自主学习的实现离不开策略训练。许多著名学者从理论和实践两个方面探讨了运用学习策略提高学习者自主性的方法。因此，自主学习与学习策略有着密切的关系。学习策略有多种分类。O’Malley和Chamot(1990)将策略分为三类：元认知策略、认知策略和社会情感策略。元认知包括何时以及如何使用特定策略来监控、自我调节和学习行为或解决问题的知识，例如选择性注意、自我管理和自我评估。认知策略是人们用来学习知识或解决问题的具体方法，包括使用重复、联想或做笔记和总结。情感策略与学习者在学习过程中控制自己的情绪有关，例如合作和自我鼓励。牛津（1990）根据学习策略与语言材料的相互作用将学习策略分为两部分。它们是直接策略和间接策略。直接策略又分为三个子类：记忆策略、认知策略和补偿策略。尽管学习策略的分类多种多样，但它们都包括认知策略和元认知策略。就学习策略的来源而言，学习策略对自主学习有积极作用。有机会接受学习策略培训的学生可以更好地自学。如果学生能够选择合适的学习策略，他们的学习效率可能会显著提高。因此，教授学生尽可能多的学习策略是更可取和有益的。但是，教学方法是可用的，无限的，但值得选择，因为学习策略是灵活的。这需要教师给予学生适当的指导。
PowerPoint 和 Prezi 对学生学习成绩的有效性比较 FAHAD SARFRAZ 1、HARRISON DAKA 2、AYESHA ZUBAIR 3、FARRUKH S
摘要 简介：最近的研究表明，与单靠文字相比，学生通过结合与主题相关的图形轮廓和单词来学习效果更好。因此，这一主张可以称为交互式多媒体理论，它为使用视觉和声音学习奠定了基础。微软于 1990 年创建了 PowerPoint。这是一个用于显示特定高级内容以针对个人学术/社交场合的 PC 程序。2009 年中期，开发了新的免费软件程序并命名为“Prezi”，它可能会取代 PowerPoint 的一部分。目标：本研究旨在通过知识获取和知识保留测试中教学课程后的一系列评估来评估这两个演示软件的有效性。材料与方法方法论：这是一项定量实验研究，在拉合尔法蒂玛纪念医学和牙科学院进行。参与者是 66 名自愿参与研究项目的最后一年 BDS 学生。结果：共有 66 名学生参与了研究，发现两个干预组在知识获取和知识保留测试的平均分数方面存在显著差异。与 Prezi 组相比，PowerPoint 组在知识获取和知识保留测试中的成绩较低。学习表现是根据知识获取中的即时学习反应和长期学习保留来评估的。结论：根据可衡量的结果和显著的 p 值。在知识获取测试和使用 PowerPoint 和 Prezi 指令的学生的知识保留评估中观察到了显著的对比。不同类型的测试的结果表明，Prezi 是一种更可行的学习保障教学软件。关键词：PowerPoint、Prezi、多媒体演示、学习表现介绍学生通过将与主题相关的图形轮廓相结合来学习比单独使用单词更有效。因此，这个声明可以称为交互式多媒体假设，它为使用视觉和声音学习奠定了基础。多媒体技术包括文字（如口头内容或印刷内容）和布局（如照片、动画、图表、图表或视频），这些都有助于促进学习（Chou, Chang, & Lu, 2015a）。微软于 1990 年创建了 PowerPoint，这是一个用于向目标受众展示特定高级内容的计算机程序。2009 年初，一款新的免费软件诞生，名为“Prezi”，可能取代了 PowerPoint 的作用。当时，微软 PowerPoint 软件在演示领域占据主导地位。Prezi 的关键属性是无限的材料和非线性的展示风格。关于学生的学习执行，断言视觉和声音元素，例如插入 PowerPoint 幻灯片中的视频、声音和超链接文件，可以有效地展示学习材料，从而吸引学习者的注意力并加强他们的推理过程。（Chou, Chang, & Lu, 2015b）。一项研究表明，57
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性
将认知科学应用于在线教学和学习策略
1. 当学生按照与执行步骤相同的顺序学习时，他们学习程序和过程的效果最好 (Feldon, 2010)。 2. 当学生通过参与活动学习新材料时，他们比被动地观看或听老师讲课时学习效果更好，记忆时间更长 (Bligh, 2000; Bonwell & Eison, 1991; Deslauriers, Schelew, & Wieman, 2011; Hake, 1998; Jones-Wilson, 2005; Spence, 2001; Svinicki, 2004; Swiderski, 2005)。因为与他人互动需要积极参与，所以我们添加了 Persellin 和 Daniels (2014) 的这一推论，尽管它源自课堂教学和学习文献而非认知心理学：小组工作和讨论让学生参与进来，让他们能够积极地自行构建知识 (Stage、Kinzie、Muller 和 Simmons，1999)。3. 学生从实践中学习，但只有当他们收到有针对性的反馈时，他们才能利用这些反馈来提高自己在进一步实践中的表现 (Ambrose、Bridges、DiPietro、Lovett 和 Norman，2010)。当然，他们必须首先阅读并准确解释这些反馈，但他们并不总是这样做 (Falkenberg，1996)。 4. 学生将新知识与先前的知识联系起来，这凸显了先前知识的有效性和组织性的重要性（Ambrose 等人，2010；Baume 和 Baume，2008；Bransford、Brown 和 Cocking，1999；Taylor 和 Kowalski，2014）。 5. 当学生感觉自己处于安全、低压力、支持性、受欢迎的环境中时，他们会学得最好、最轻松（Ambrose 等人，2010；Doyle 和 Zakrajsek，2013）。他们更有可能实现课程的学习成果，发展高阶思维技能，参与课堂活动，在课堂上表现得体，有学习动机，对课程感到满意，无论是在课堂上（Cornelius-White，2007；Granitz、Koernig 和 Harich，2009）还是在线（Lundberg 和 Sheridan，2015）。 6. 某些特质能够吸引并保持学生的注意力和专注力，从而帮助学生更好地学习新材料并记住更长时间：人脸、颜色、强度、极端对比、运动、变化、戏剧性、教师热情和个人相关性（Ambrose 等人，2010 年；Bransford 等人，1999 年；Hobson，2002 年；Persellin 和 Daniels，2014 年；Svinicki，2004 年；Winne 和 Nesbit，2010 年）。 7. 学生通过精细复述学习和存储新材料（即将其从工作记忆转移到长期记忆中），这意味着思考新材料的意义和重要性，并将其与他们先前的知识、信念和心理模型联系起来（Ambrose 等人，2010 年；Bransford 等人，1999 年；Tigner，1999 年；Zull，2002 年）。 8. 当教学设计为最小化认知负荷时，学生最容易学习新材料（Feldon，2010；Sweller，van Merriënboer和Paas，1998；Wickens，2002，2008；Winne和Nesbit，2010）。通过认知负荷，我们指的是对工作记忆的要求。大脑在工作记忆中保存信息的能力是有限的，因此打包信息以尽可能高效地处理信息非常重要。这一原则非常笼统，但有一些子原则可以阐明其含义（见下一节）。