4 John Hawksworth、Richard Berriman 和 Saloni Goel,“机器人真的会抢走他们的工作吗?对自动化潜在长期影响的国际分析”,2018 年 2 月。[2019 年 7 月 28 日访问] https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/international-impact-of-automation-feb-2018.pdf ,第 43 页。 4 5 财政研究所报告称,到 29 岁时,接受高等教育的男性比拥有 5 个 A*-C GCSE 的男性收入高出 25%。 Chris Belfield、Jack Britton、Franz Buscha、Lorraine Dearden、Matt Dickson、Laura van der Erve、Luke Sibieta、Anna Vignoles、Ian Walker 和 Yu Zhu,《本科学位对早期职业收入的影响》,财政研究所,2018 年 11 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/759278/The_impact_of_undergraduate_degrees_on_early-career_earnings.pdf ,第 15 页。 5 [2019 年 8 月 1 日访问] 6 https://www.suttontrust.com/wp-content/uploads/2019/06/Elitist-Britain-2019.pdf ,第 4 页 7 社会流动委员会报告称,“与工薪阶层出身的人相比,富裕人士最终从事专业工作的可能性高出近 80%”。《2019 年精英英国:英国领导人的教育背景》,萨顿信托基金,2019 年 7 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/798687/SMC_State_of_Nation_2018-19_Summary.pdf ,第 2 页。[2019 年 8 月 8 日访问]
奥古斯丁·托罗巴;帕特里夏·奥迪;塞莱斯蒂娜·布雷内斯·波拉斯 (Celestina Brenes Porras);豪尔赫·费约;艾达·洛伦佐;胡里奥·塞萨尔·阿罗约;路易斯·费尔南多·萨拉查;罗道夫·罗西;费德里科·泽尔博尼;作者是西班牙美术学院(AFP)成员。马西米利亚诺·科西;卡洛斯·卡斯特罗·塞隆;胡里奥·塞萨尔·米内利;卡罗莱纳·罗哈斯·海耶斯;古斯塔沃·伊迪戈拉斯;马里奥·阿马多尔;罗德里戈·卡德纳尔;帕特里克·迈克尔·亚当;伊万诺娃·安切塔;维克多·卡斯特罗;卡洛斯·阿尔贝托·马修斯;朱利安·马丁内斯·基哈诺;克里斯蒂娜·泰尔
课程描述在此课程中,您将学习如何在乡村数学课堂中培养归属和包容的文化。发现鼓励所有学生,包括历史边缘化群体的学生,他们感到足够安全,可以积极参与并分享他们的数学思维。该课程超越了传统方法,提供了对维护和确认积极数学身份的见解,以及在您的本地,移民,特殊教育和LGBTQ+学生中通常会持续不存在的归属感。利用恢复性实践的策略,您将学习如何以建立关系,减少羞耻感并恢复所有数学学习者的尊严的方式来回应歧视性学生的评论,同时仍保持着关注您日常数学学习目标的关注。此课程非常适合具有多年龄学习者和多样化数学水平的教室的教师,还将研究纳入学生语音和选择的低prep分化和话语策略。
摘要 本章主张采用结构性不公正方法来治理人工智能。结构性不公正包括分析和评价两个部分。分析部分包括社会科学中众所周知的结构性解释。评价部分是一种正义理论。结构性不公正是一个强大的概念工具,它使研究人员和从业者能够识别、表达甚至预测人工智能偏见。本章以人工智能中因结构性不公正而产生的种族偏见为例。然后,本章介绍了哲学家 Iris Marion Young 提出的结构性不公正概念。此外,本章还认为结构性不公正非常适合作为一种人工智能治理方法,并将这种方法与从危害和利益分析或价值陈述开始的替代方法进行了比较。本章表明,结构性不公正为多样性、公平和包容性的价值观和关注提供了方法论和规范基础。本章最后对“结构”和责任的概念进行了展望。结构的概念是正义的核心。一个开放的理论研究问题是人工智能本身在多大程度上是社会结构的一部分。最后,责任的实践是结构性不公正的核心。即使他们不能对结构性不公正的存在负责,每个人和每个组织都有责任在未来解决结构性不公正问题。
研究还发现,多元化教师参与工作存在重大障碍,包括歧视、在工作场所无法完全被认可的紧张感以及“代表”多元化的额外工作量。该部门的多元化、包容性和归属感战略将努力消除这些障碍,创造一个工作环境,让我们的员工代表我们所服务的社区,并能够充分发挥其潜力。
摘要增强现实和虚拟现实体验给残疾人带来了重大障碍,使他们难以充分参与沉浸式平台。虽然研究人员已经开始探索解决这些无障碍问题的潜在解决方案,但我们目前缺乏对需要进一步研究的研究领域的全面了解,以支持包容性 AR/VR 系统的开发。为了解决当前的知识空白,我们与相关利益相关者(即学术研究人员、行业专家、有残疾生活经历的人、辅助技术人员以及残疾人组织、慈善机构和特殊需要教育机构的代表)领导了一系列多学科沙箱,共同探索研究挑战、机遇和解决方案。根据参与者分享的见解,我们提出了一个研究议程,确定了与特定形式的残疾(即涵盖身体、视觉、认知和听力障碍的范围内)相关的需要进一步研究的关键领域,包括与开发更易于访问的沉浸式平台相关的更广泛的考虑。
在哈马德·本·哈利法大学组织的一场小组讨论中,有人提出了一个问题:人工智能是否真的可以创造艺术?此次活动由哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院和人文与社会科学学院翻译与口译学院组织。活动由两场小组讨论组成,邀请了来自卡塔尔消防局驻地艺术家和 Mada 中心的主讲嘉宾。第二场小组讨论特别探讨了人工智能如何改变残疾人士的艺术体验和参与。小组通过案例研究展示了残疾人士如何利用人工智能来塑造他们对当代艺术形式的体验和概念。从而确定了人工智能可能对艺术感知和包容性带来的挑战和机遇。
• 建立信任,让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI,以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因(招聘、晋升、离职率) • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
过去五年来呈现了一系列全球紧急情况,这对妇女的经济福祉产生了不成比例的影响。朝着增加妇女参与劳动力的进步已经停滞不前,在妇女赋予妇女经济能力的其他方面的进步也减慢甚至逆转。的回应尚未得到充分的保护并保留了近几十年来的性别平等增长,这些趋势在低收入国家中令人震惊,这些国家继续面临诸如高债务水平,缺乏财政空间,外国援助和停滞经济的挑战。
