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结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
人工智能在提升外国学习者英语写作能力方面的系统评价
摘要：本系统综述考察了人工智能 (AI) 对提高英语外国学习者写作技能的影响。它强调了 ChatGPT 等人工智能技术如何对语法、标点和风格提供即时反馈，促进高效修订并通过头脑风暴和词汇建议培养创造力。该综述通过分析个人写作模式强调个性化学习体验，从而提供量身定制的资源，提高学生的参与度和积极性。该研究使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 2020 清单，评估了 2024 年发表的 22 篇同行评议文章，发现人工智能工具通过同行反馈和共享项目促进学生之间的协作，增强批判性思维和沟通技巧。此外，人工智能通过文本转语音和语音识别等功能提高了残障学习者的可访问性。研究结果表明，随着人工智能技术的发展，将其融入语言教育将显著增强教学方法和学习成果。本研究强调了调整教学实践以充分利用人工智能在促进有效语言习得（特别是在写作方面）的潜力的重要性，从而为未来探索人工智能在教育环境中的作用提供宝贵的见解。关键词：人工智能、英语外国学习者、写作技巧A.简介这篇系统评价论文研究了有关人工智能在提高英语外国学习者写作技巧方面的教育应用的问题。换句话说，这篇论文概述了人工智能如何支持学生的写作技巧过程。这将从人工智能的定义开始，特别是在提高英语语言技能方面的应用。它还讨论了如何利用人工智能来支持学生写作技巧的提高。在实践中，人工智能
使用多模态数据预测学习者在自适应评估中的努力行为
除了所需的知识之外，还有许多因素影响学习者在某项活动上的表现。学习者在任务上的努力被认为与他们的教育成果密切相关，反映了他们参与该活动的积极性。然而，努力不是直接可观察到的。多模态数据可以提供对学习过程的额外见解，并可能允许努力估计。本文提出了一种在自适应评估环境中对努力进行分类的方法。具体来说，在自适应自我评估活动期间，使用日志和生理数据（即眼动追踪、脑电图、腕带和面部表情）捕捉了 32 名学生的行为。我们对多模态数据应用 k 均值来聚类学生的行为模式。接下来，我们根据发现的行为模式，使用隐马尔可夫模型 (HMM) 和维特比算法的组合，预测学生完成即将到来的任务的努力。我们还将结果与其他最先进的分类算法（SVM、随机森林）进行了比较。我们的研究结果表明，HMM 可以比其他方法更有效地编码努力与行为之间的关系（由多模态数据捕获）。最重要的是，该方法的实际意义在于，通过建立行为之间的关系，派生出的 HMM 还可以精确定位向学习者实时提供预防/规范反馈的时刻
昨天的奖励是今天的惩罚：人类对强化学习者反馈的对比影响
自主代理向用户保证了个性化的未来，允许他们将注意力转移到对他们最有意义的任务上。但是，个性化的需求无法实现诸如机器学习之类的车型训练范式，这需要许多数据订单才能培训代理的单个任务。在顺序决策域中，加强学习（RL）可以实现这一需求，当对所需行为的先验培训非常棘手时。先前的工作已利用用户输入来培训代理将其映射到数值奖励信号。但是，最近的方法已经确定了不一致的人类反馈是实现最佳表现的瓶颈。在这项工作中，我们提供了经验证据，以表明受对比影响影响的人类感知会扭曲其对强化学习者的反馈。通过一系列研究，涉及来自亚马逊机械土耳其人的900名参与者，他们被要求向RL代理提供反馈，我们表明，参与者在接触了同一任务上具有较高能力的代理商后，明显低估了代理商的行动。为了了解这种影响在训练过程中对代理的重要性的重要性，然后我们模拟了培训师，这些培训师基于过去的性能（创建系统偏向的反馈信号）对代理的动作进行了低估 - 整合到了Actor-Critic框架中。我们的结果表明，在Atari环境中人类反馈中有系统偏斜的情况下，代理性能最多可降低98％。我们的工作提供了对人类反馈不一致的源头的概念理解，从而为人类代理人的互动设计提供了信息。
survivalsl：从审查数据中进行生存预测的超级学习者
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AI在K-12教室中：授权教育者，支持学习者和解决
摘要：本文献综述探讨了K-12教育中人工智能（AI）使用的快速崛起，重点介绍了其围绕其融入教学和学习环境的主要主题。尽管AI驱动的数字工具长期以来一直支持课堂教学，但最近采用了大型语言模型（LLM）和聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）提出了新的道德和实践问题。一方面，教师从AI中受益于管理其工作量和增强教学实践。另一方面，关于学生滥用相同技术的关注点。本文献综述和综合研究了AI对个性化学习，学生差异化和教师应用的影响，强调了这些工具提供的积极贡献。此外，这篇综述还强调了解决道德，隐私和学术完整性问题的政策的必要性。教育工作者不仅必须以教学上合理的方式实施AI，而且还必须向学生传授对这些不断发展的数字工具的负责使用。
为语言和语音学习者的AI机器人伴侣提供动力
版权所有©2024 Dell Inc.或其子公司。保留所有权利。Dell Technologies，Dell和其他商标是Dell Inc.或其子公司的商标。其他商标可能是其各自所有者的商标。此案例研究仅用于信息目的。戴尔认为，截至2024年8月出版的案例研究中的信息是准确的。信息如有更改，恕不另行通知。dell不做任何明示或暗示的保证。
Juniper Mist 和 Seats 软件为校园带来 AI 驱动的学习者和分析
Mist 构建了首个 AI 驱动的无线局域网 (WLAN)，使 Wi-Fi 可预测、可靠且可测量，并支持可扩展的室内定位服务，如寻路、近距离消息传递和资产可视性。此外，Mist 的 AI 技术在为整个 IT 堆栈带来自动化和洞察力方面发挥着关键作用，可提供无缝的端到端用户体验并大幅节省 IT 成本。2019 年，Mist 被瞻博网络收购。此次交易将增强瞻博网络的企业网络产品组合，将 Mist 的下一代无线局域网 (WLAN) 平台与瞻博网络一流的有线局域网、SD-WAN 和安全解决方案相结合，提供无与伦比的端到端用户和 IT 体验。如需了解更多信息，请访问 www.juniper.net。
研究文章“大脑优势对沙特大学英语学习者学业成绩的影响”
本研究调查了大脑优势对沙特阿拉伯大学英语学习者学业成绩的影响。研究采用问卷作为主要数据收集方法，涉及 147 名参与者。大脑优势是指对分析和顺序处理信息（左脑优势）或整体和直观处理信息（右脑优势）的固有偏好，该研究针对英语学习者的学习方法和学业成绩进行了研究。问卷评估了参与者的大脑优势、学习策略和学业成绩。大脑优势通过一系列问题确定，而语言学习实践则通过特定调查进行评估。数据分析显示，大脑优势与学业成绩之间存在显著相关性，左脑优势的参与者比右脑优势的参与者取得更高的成绩，英语水平也更好。研究结果表明，与左脑优势相关的系统性和逻辑性思维可能有利于语言习得，因为它强调对句法和词汇的系统理解。因此，有效的英语语言培训应结合分析性和整体性学习活动，以满足左脑和右脑主导学习者的需求。本研究提供了有关大脑主导性对英语语言习得的影响的宝贵见解，并强调了适应不同思维方式的定制教育的重要性。