9 Vollan Okoth Ochieng 和 Moses Waithanji Ngware,《COVID-19 疫情期间教育技术的采用:肯尼亚边缘化和弱势学习者群体的经历》(2023 年)32 国际教育改革杂志 464 于 2024 年 1 月 2 日访问。
•对级别的期望是什么?那些达到第一级但不是第二级的人之间失衡的原因是什么?国家扫盲框架中的Oracy Strand的基准用于衡量学习者在沉浸式课程结束期间和结束时的进步。实现2级要求需要掌握相当独立的语言技能的组合。随着学习者的起点有所不同,每个人都是独一无二的,并且以不同的速度发展,并非人群中的每个人都设法达到要求。但是,几乎每个人都设法达到了1级要求。•您如何监视和测量沉浸式时间数量减少的影响,对主流中其余学生的语言习惯的减少?评估的最终报告将解决此问题。•学校中是否有安排可以使学生融合?在星期五让学生重返学校的目标和好处是什么?将学习者整合到主流的母校中的目的是保护学习者的福祉,并为他们提供与母校及其同龄人保持联系的机会。这是学校和系统有合伙企业沉浸于学习者的机会,这是学校孩子们每周欢迎新来到学校的机会,因为他们以新演讲者的身份有信心。周五下午,我们的学校也进行了许多动手活动,例如我们的学校老师通常为儿童提供差异化的活动,并准备脚手架以在各种课程领域为他们提供支持,这使学习者能够与同龄人融合在课堂活动中,而与他们的能力和理解水平无关。体育,唱歌和“ pnawn Aur”,这是孩子们每周加入课程的巨大机会,几乎没有额外的工作供老师准备。由于此过渡日是预定的,因此,这是母校调整时间表的机会,为学习者提供机会,使学习者每周逐步逐步同化他们的技能。从一开始就参与学习者的语言旅程非常重要。•在进行系统更改之前,咨询的方式是什么理由?在进行更改之前是否进行了语言影响评估?学习者的福祉以及他们在课程中与同龄人保持联系的需求是Cyngor Gwynedd橱柜成员的决定(16/07/21)的核心,以重新结构沉浸式单位并创建一个新的系统。无需进行语言影响评估。威尔士语是作为平等影响评估的一部分所说的。
在教育环境中,人工智能和算法系统的融合日益增加,引起了人们对其对教育公平的影响的关键关注。本文研究了各种教育领域的算法偏见的表现和含义,包括招生过程,评估系统和学习管理平台。通过分析当前的研究和研究,我们研究了这些偏见如何使现有的教育差异永久化或加剧,尤其是影响边缘化社区的学生。该研究表明,教育中的算法偏见是通过多个渠道运作的,从数据收集和算法设计到实施实践和机构政策。我们的发现表明,有偏见的算法可以显着影响学生的教育轨迹,从而在教育中创造新形式的系统障碍。我们提出了一个全面的框架来解决这些挑战,将技术解决方案与政策改革和机构指南相结合。这项研究有助于对教育中的道德AI越来越多的论述,并提供了在越来越数字化的世界中创建更公平的教育系统的实用策略。
我很高兴看到下一期 ECE 简讯已经准备好与读者见面。学院简讯反映了一所机构的成功故事,是接触外部世界的绝佳媒介。它反映了教职员工和学生为推动学院向前迈出一步而做出的坚持不懈的努力。延续这一传统,本期 Nexus 反映了 PIET 大家庭所有成员在其专业领域以及学院整体发展方面做出的值得称赞的贡献。我祝贺大家为学院做出的贡献,并希望未来能有同样的表现。我也祝贺编辑团队推出本期简讯。
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素,特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具,教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求,同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务,让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为,虽然人工智能带来了挑战,但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战,并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化,机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位,教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词:人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具,教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化,基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士,包括教职员工和
本文探讨了人工智能(AI)在增强尼日利亚高等教育系统内的评估和反馈机制方面的固有潜力。尼日利亚机构的传统评估方法通常会遭受不一致的评分,延迟的反馈和对教育工作者的重大行政负担,这会阻碍及时的学生干预。AI技术及其在自动化,数据处理和模式识别方面的能力,通过启用有效,公平和个性化的评估系统来提供解决方案。自动分级,智能辅导系统和自适应学习平台是AI工具之一,突出了它们在简化分级流程,提供量身定制的学习经验以及通过AI驱动的Proctoring确保学术完整性中的作用。主要的研究和报告,例如Eli-Chukwu等人,Baker&Smith,Popenici&Kerr,Holmes等人,以及Seldon&Abidoye,以彻底了解AI在当今的教育系统中的影响。尽管有这些好处,但本文还解决了重大挑战,包括基础设施赤字,高度实施成本,数字扫盲差距以及诸如数据隐私和算法偏见等道德问题。倡导教育技术,专业发展以及建立道德和监管框架的战略投资以减轻这些挑战的研究。通过优先考虑AI整合,尼日利亚可以提高教育质量,促进包容性并与高等教育创新的全球趋势保持一致。
教育是社会可持续发展的重要基础之一,特别是联合国大会可持续发展目标 4。扩展现实 (XR,即所谓的 Metaverse) 可以实现与虚拟环境、计算机创建的对象和虚拟形象的多感官交互。此外,头戴式显示器 (HDM) 的蓬勃发展使人们能够越来越深入地体验虚拟世界,尤其是通过深度感知的发展,包括渲染视觉、触觉和听觉等多种模式。这为通过增加新的认知维度并让更多人(尤其是生活在偏远地区的人)能够接触到它,从而彻底改变高等教育系统创造了独特的机会。它也是疫情期间(例如最近的 COVID-19 疫情)教育学生过程的完美补充。在本文中,我们基于文献和我们的经验,概述了 Metaverse 在高等教育中应用的可能性,同时考虑到了系统的优势和局限性。事实证明,基于 XR 的解决方案可以成功应用于医学教育、化学课程以及科学、技术、工程和数学 (STEM) 教育。此外,基于 XR 的系统对于学习空间技能(例如导航、空间推理和感知)非常有用。在远程学习的情况下,XR 可以更轻松地适应教育模式。此外,在封锁期间,基于 XR 的应用程序可以被视为促进社交的工具。因此,它能够实现开放和包容的学习和教学空间,即 Edu-Metaverse。在当前的社会背景下,所获得的结果为影响用户在教育过程中(包括远程学习)应用 Metaverse 的因素提供了宝贵的见解。最后,本文提出了开发有效的基于 Metaverse 的教育解决方案的研究方向。
基于人工智能的聊天机器人将被广泛的人群使用,包括学生、教师和家长,用于各种目的,其对提高教师和学生生产力的影响是不可否认的。这些系统将为不同教育水平的所有学生带来个性化学习。然而,似乎在不解决基于人工智能的系统固有挑战的情况下快速部署可能会导致由于这些系统的快速崛起而未在文献中报道的若干风险。本文探讨了在教育环境中使用基于人工智能的聊天机器人所带来的潜在灾难性风险,整合了最近研究的见解,特别关注隐私、安全、道德困境和技术依赖性。认识到新出现的挑战,我提出了一种新颖的解决方案,利用区块链技术来增强教育环境中基于人工智能的聊天机器人的安全性、透明度和完整性。提供了减轻这些风险的建议,强调教育机构的独特背景以及需要创新方法来保护学生数据并保持教育质量。
作为县级高管,马特(Matt)与代码合作制定了1000个儿童编码计划,以使低收入学生在夏季和全年的青年就业计划中为低收入学生提供高收入技能。与捐助者选择合作,马特(Matt)开发了一项计划,该计划为1,300多名特拉华州教师提供了资金,以在其教室中进行创新 - 该计划在九个州的100,000多个教室中得到了复制。1马特在两所特拉华州高中创建了一个公民课程,以教学学生如何参与社区以改善公共安全,图书馆,公园和地方治理。2 Matt创建了一年一度的新城堡县政府奖学金计划,该计划已为数百名特拉华州学生提供了大学奖学金。 3马特(Matt)在新城堡县政府历史上获得了最全面的幼儿投资,为首先与儿童和家庭合作提供家庭访问的护士。 4马特投资于四个新的基于学校的健康中心的建筑物和运营,以支持最受大流行影响的小学生。 52 Matt创建了一年一度的新城堡县政府奖学金计划,该计划已为数百名特拉华州学生提供了大学奖学金。3马特(Matt)在新城堡县政府历史上获得了最全面的幼儿投资,为首先与儿童和家庭合作提供家庭访问的护士。4马特投资于四个新的基于学校的健康中心的建筑物和运营,以支持最受大流行影响的小学生。5