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肯尼亚对生成式人工智能的采用：机遇、挑战和机遇的批判性分析
摘要：人工智能 (AI)，尤其是生成性人工智能，正在全球范围内逐步改变行业，为组织和 IT 决策者创造新的机遇，同时也带来了显著的挑战。本研究调查了肯尼亚境内生成性人工智能的采用情况，详细分析了其优势、实施障碍以及有效整合所需的战略行动。通过综合最近的研究和行业数据，本文解释了生成性人工智能如何推动创新、提高生产力并促进肯尼亚的经济增长。它还考虑了肯尼亚实体面临的具体挑战，例如有限的战略规划、技能短缺、数据安全和道德问题。该研究强调了战略政策和能力建设工作对于在肯尼亚数字领域实现生成性人工智能潜力的重要性。
评估方法及其对学习成果的影响
本文介绍了在教育中进行评估的各种方式，以及这些方法如何影响学生的学习成果。有两种主要方法是中心阶段：形成性和总结性评估。虽然形成性评估是一个连续的过程，向学生告知反馈，使他们可以在学习过程中监视，识别和纠正错误，但总结性评估衡量在给定学期结束时获得的知识。通过混合方法的方法对300名学生的结果进行定量分析，以及与教师的定性访谈，表明那些始终进行形成性评估的学生平均得分平均增长12％，而主要接受总结性评估的学生的平均改善为6％。出于这个原因，此类发现强调了将形成性评估作为一种不可或缺的策略的融合，可以帮助改善学习成果，而不是仅仅依赖总结性评估。
人工智能、数据和竞争
本文讨论了人工智能（AI）的最新发展，特别是生成性AI，这可能会对许多市场产生积极影响。虽然市场保持竞争力以确保其好处得到广泛体现很重要，但生成性AI的生命周期仍在发展中。本文重点关注三个阶段：训练基础模型、微调和部署。现在说生成性AI的竞争将如何发展还为时过早，但似乎存在一些值得关注的竞争风险，例如整个生成性AI价值链中的联系，包括来自现有市场的联系，以及获取关键输入（如高质量数据和计算能力）的潜在障碍。一些竞争管理机构和政策制定者正在采取行动监测市场发展，可能需要使用他们掌握的各种宣传和执法工具。此外，合作可以在让当局有效地保持其知识和专长方面发挥重要作用。
TM_GM1-基因组医学中的MSC
所有模块都将包括设计为测试理解，应用和扩展各种格式学习和通过小组/个人工作的组合从模块中学习和扩展学习的能力的形成性作业。第一学期的形成性评估将经过精心设计，以便为学生准备核心模块考试论文。成功完成这些将确保所有学生对基本材料的足够了解，以完成课程的选修课和研究要素。对研究项目的形成性评估将包括在第二学期提交项目建议，以及在开始该项目后八周就进度的口头介绍报告。
在机构和部门层面实施人工智能政策和实践
• 目标 – 向教务长提出有关 AI 的建议 • 在马库姆定义 AI • 学院将 AI 定义为两类：预测性和生成性。预测性 AI 是指基于模式识别的 AI 生成内容。预测性 AI 的当前示例包括 Quillbot、Microsoft Word 和 Grammarly。教师可以继续他们现有的关于使用预测性 AI 的课程政策和实践。生成性 AI 被定义为可以从训练数据生成看似新颖、有意义的内容（例如文本、图像或音频）的计算技术。生成性 AI 的当前示例包括 ChatGPT、Gemini、Claude 和 Dall-E。
是大型语言模型，您需要预测综合性和
图1。（a）140,120结构的T-SNE可视化以及晶体系统和元素数量的统计数据。（b）合成性LLM的训练过程。使用PU学习模型构建平衡的数据集，将批次转换为材料字符串，然后用Lora进行微调。（c）1,401,562结构的CLSCORE分布和用于滤除非混合结构的CLSCORE范围。（d）前体和方法LLM的培训过程。37,654个化学公式及其前体和合成方法的数据对是从文献中收集的，并用洛拉进行了微调。（e）使用LLM预测合成性和建议前体的总体工作流程。首先将晶体结构转换为材料字符串。然后由合成性LLM预测其合成性。基于化学公式，llms的前体和方法提供了一批潜在的前体及其反应能。
欧盟委员会关于负责任地使用人工智能进行研究的指南
生成性人工智能（下称 GenAI），尤其是大型语言模型的兴起及其广泛应用为全球学术机构带来了新的可能性和挑战。一方面，GenAI 和 AI 总体上为学术创造和发展提供了新的机会：为学术创造力开辟了令人兴奋的道路，改变了学者和员工的生产力，提高了包容性，并有可能提高所产生工作的质量和数量。另一方面，它的使用可能会损害学术诚信 1 ，甚至导致大规模抄袭和数据和知识产权的泄露。一些机构 2 已经认识到需要通过制定机构共同原则（例如，罗素集团关于在教育中使用生成性人工智能工具的原则）来在创新和严谨之间取得平衡，呼吁采取“以人为本的方法”（参见联合国教科文组织《教育和研究中生成性人工智能指南》），并确定了不断发展的方法的必要性（欧盟委员会关于在研究中负责任地使用生成性人工智能的现行指南）。
CIPFA 生成人工智能 (AI) 政策和指导
a) 必须提前告知学生在形成性评估中允许使用生成性人工智能技术，包括可以使用人工智能的具体任务以及如何使用。b) 应定期监测用于评估的人工智能系统，以尽量减少偏见和歧视。c) 培训提供者应进行彻底的测试和验证，以确保人工智能系统不会基于种族、性别或社会经济地位等因素不公平地有利于或不利于任何特定群体。d) 在形成性评估中使用人工智能的整个过程都应有适当的人工监督和参与。e) ATP 负责审查和验证人工智能系统生成的结果，确保学生生成的评估结果的准确性和公平性。
罗素集团关于使用生成式人工智能工具的原则......
我们的大学致力于以合乎道德和负责任的方式使用生成性人工智能，并致力于培养我们的员工和学生成为人工智能日益普及的世界的领导者。生成性人工智能 (AI) 的兴起可能会对我们的教学、学习、评估和接受教育的方式产生深远影响。我们的大学希望确保生成性人工智能工具可以造福学生和教职员工——加强教学实践和学生学习体验，确保学生在合乎道德的框架内发展未来的技能，并使教育工作者能够从效率中受益，从而开发创新的教学方法。高等教育质量保证局 (QAA) 和 Jisc 等组织开展的宝贵工作有助于加深该行业对生成性人工智能的机遇和考虑因素的理解 12 ，教育部 (DfE) 也已阐明其对在大学前教育领域使用生成性人工智能的立场 3 。罗素集团大学贡献了整个行业的见解，并积极与专家合作修改和制定为学生和教职员工提供指导的政策。教育和专业部门（包括专业机构、学校、高等教育学院和雇主）在这一问题上的合作、协调和一致性至关重要。认识到这一点，罗素集团大学共同制定了以下原则，这些原则将指导我们大学以及我们希望的其他大学使用生成式人工智能工具的方法：