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《积极学校心理学杂志》 http://journalppw.com 2022 年第 6 卷第 8 期，4038-4049 基于人工智能的电子学习系统的开发
5 助理教授，土木工程系，Koneru Lakshmaiah 教育基金会（视为大学），贡土尔，安得拉邦。6 副教授，CSE 系，Gitam 技术学校，Gitam（视为大学），Vishkapatanam，安得拉邦，摘要：电子学习系统如今已成为教育系统的重要组成部分。在课堂上使用技术可以实现高效、有效的基于内容的教学，从而增强学生的自信心。个性化学习系统的重点在于学习行为和兴趣，课程根据学习者的资质和基础知识而制定。这是一种灵活的教学方法，可以根据每个学生的要求进行量身定制。量身定制的学习策略可以最大限度地满足每个学习者的需求。本研究项目为创建定制的电子学习系统提供了一种实用的方法。为了提高在线学习系统的有效性，基于人工智能的系统会根据每个学生的需求进行个性化调整。这是一种适应性强的电子学习系统，可根据学习者的诸多学习方面进行操作。一种交互式定制电子学习系统正在通过结合数据挖掘方法、人工神经网络、模糊逻辑和自适应神经模糊系统的研究进行开发。关键词：电子学习、人工神经网络、模糊逻辑、神经模糊系统。1. 简介电子学习系统现在是教育系统的重要组成部分。在课堂上使用技术可以实现高效、有效的基于内容的教学，从而提高学生的自信心。个性化学习系统的重点是学习行为和兴趣，课程是根据学习者的资质和基础知识创建的。这是一种灵活的教学方法，可以根据每个学生的要求进行量身定制[1]。量身定制的学习策略可以最大限度地满足每个学习者的需求。
人类与自动化机器学习系统交互的角色和模式
随着自动化机器学习 (AutoML) 系统在复杂程度和性能方面不断进步，了解这些框架中人机交互 (HCI) 的“如何”和“为什么”变得非常重要，包括当前的和预期的。这样的讨论对于最佳系统设计是必要的，利用先进的数据处理能力来支持涉及人类的决策，但它也是识别不断提高的机器自主性水平所带来的机遇和风险的关键。在此背景下，我们重点关注以下问题：(i) 对于最先进的 AutoML 算法来说，HCI 目前是什么样子，特别是在开发、部署和维护阶段？(ii) AutoML 框架内对 HCI 的期望是否因不同类型的用户和利益相关者而异？(iii) 如何管理 HCI，以便 AutoML 解决方案获得人类的信任和广泛接受？(iv) 随着 AutoML 系统变得更加自主并且能够从复杂的开放式环境中学习，HCI 的基本性质会发生变化吗？为了考虑这些问题，我们将 HCI 中的现有文献投射到 AutoML 领域；到目前为止，这种联系基本上还没有得到探索。为此，我们回顾了包括用户界面设计、人为偏见缓解和对人工智能 (AI) 的信任等主题。此外，为了严格衡量 HCI 的未来，我们考虑了 AutoML 如何在有效开放的环境中体现。这
分类和审查用于开发和与机器学习系统互动的工具
在本文中，我们旨在为在人工智能领域（AI）中出现的各种工具带来一些顺序，重点是机器学习领域（ML）。为此，我们建议对ML系统开发生命周期进行组织的工具分类，并回顾分类的每个部分中现有工具。我们认为，这将有助于更好地了解当前可用的工具生态系统，还将使我们能够确定开发新工具以帮助开发AI和ML系统的利基。在审查了工具的最新工具后，我们确定了三种趋势：将人类纳入机器学习过程的循环，从临时和实验方法到更工程的角度的运动，以及使在没有教育背景的人们开发智能系统的能力中，从而使对环境的焦点从技术上转移到了技术中，从而使人们更容易开发智能系统。
在联邦学习系统中实现安全性和隐私性
联邦学习 (FL) 允许服务器跨多个分散的客户端学习机器学习 (ML) 模型，这些客户端私密地存储自己的训练数据。与集中式 ML 方法相比，FL 将计算保存到服务器，并且不需要客户端将其私有数据外包给服务器。然而，FL 并非没有问题。一方面，客户端在每个训练阶段发送的模型更新可能会泄露有关客户端私有数据的信息。另一方面，服务器学习到的模型可能会受到恶意客户端的攻击；这些安全攻击可能会毒害模型或阻止其收敛。在本文中，我们首先研究针对 FL 的安全和隐私攻击，并严格调查文献中提出的缓解每种攻击的解决方案。之后，我们讨论了同时实现安全和隐私保护的难度。最后，我们概述了解决这个悬而未决的问题并同时实现安全和隐私的方法。
评估基于游戏的个性化学习系统
ying Tang获得了学士学位和M.S.学位，以及新泽西州纽瓦克市新泽西州新泽西理工学院的博士学位。她目前是新泽西州格拉斯博罗大学的电气和计算机工程教授（ECE）。她的研究兴趣包括虚拟现实和增强现实，人工智能以及计算机集成系统的建模和计划。Tang博士非常积极地适应和开发教学方法和材料，以增强工程教育。Her most recent educational research includes the collaboration with Tennessee State University and local high schools to infuse cyber- infrastructure learning experience into the pre-engineering and technology-based classrooms, the collab- oration with community colleges to develop interactive games in empowering students with engineering literacy and problem-solving, the integration of system-on-chip concepts across two year Engineering Science and four year ECE curricula, and the implementation of an educational innovation使用水族馆揭示了科学和工程原则。她的工作导致了100多种日记，会议论文和书籍章节。
关于管理人工智能/机器学习系统中的漏洞
本文通过一个思想实验探讨了当前的漏洞管理范式如何适应包括机器学习系统：如果机器学习 (ML) 中的缺陷被分配了通用漏洞和暴露 (CVE) 标识符 (CVE-ID)，会怎么样？我们同时考虑 ML 算法和模型对象。假设场景围绕探索漏洞管理六个领域的变化而构建：发现、报告接收、分析、协调、披露和响应。虽然算法缺陷在学术研究界众所周知，但这个研究界与部署和管理使用 ML 的系统的运营界之间似乎没有明确的沟通渠道。思想实验确定了 CVE-ID 可以在这两个界之间建立一些有用的沟通渠道的一些方法。特别是，它将开始向研究界介绍操作安全概念，这似乎是现有努力留下的一个空白。
基于游戏化理论的日语电子学习系统的开发及其效果测量 Astrid Tamara Makoto Shishido Toky
基于游戏化理论的日语学习电子学习系统的开发及其效果测量 Astrid Tamara Makoto Shishido 东京电机大学 astrid.tamara@hotmail.com 1.引言 日语是世界上最难的语言之一 [1]。对于母语不使用汉字的人来说，学习日语很困难 [1][2]。这是因为汉字的书写和阅读系统与他们的母语之间存在很大差异 [1]。在日语书写系统中，平假名、片假名和汉字同时使用 [1][3]。片假名和平假名均由 46 个字符组成，其中一些字符看起来相似，外国学生很难区分 [4][5]。然而，学习汉字比平假名和片假名更难、更复杂 [1][2]。主要是因为汉字种类繁多，每个汉字都有多种含义和读法 [4]。根据日本文部科学省 (MEXT) 的数据，截至 2010 年，日本语中必学的常用汉字有 2316 个 [6]。因此，外国学生在学习汉字方面经常遇到困难 [1] [2]。电子学习是一种基于计算机的教育工具或系统，可以让人们随时随地学习 [7]。随着智能手机、平板电脑、可穿戴技术和移动设备的使用增加，电子学习市场正在稳步扩大 [8]。现在的学习者是在科技的陪伴下长大的，他们有不同的学习方式 [9]。这对教师来说是一个挑战，因为他们需要使用
CS 59200-MLS机器学习系统
𝑓𝑓2= =++ 𝛿𝛿 −𝑐𝑐2•两个多项式在x = m处均具有根，因此（x-m）是两种多项式的一个因素•GCD操作可以扩展到多项式上的操作以通过多项式上的多项式操作。