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人工智能对教育领域的影响 - ijrpr
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探索人工智能在教育领域的未来
本出版物旨在对教育领域人工智能的未来进行全面分析。在本文中，我将探讨人工智能在教育领域的未来，并探讨未来可能带来的好处、挑战和机遇。本文的目的是讨论人工智能在教育领域的新趋势，讨论它的利弊以及它如何帮助个人，并强调人工智能日益增长的重要性及其在塑造教育未来方面的重要作用。本文的第一部分讨论了人工智能的现状，强调了现有课程的差距、局限性和缺点，此外，它还讨论了在教育领域引入和/或促进包容性和多样性的相关性，以确保获得适当的机会。另一部分涉及教师和学生将如何应对不断变化的环境，以及每个人将如何面对人工智能带来的快速场景变化的问题，因为他们中的许多人还没有准备好应对这种变化。
HISSI 2024 - 教育领域的人工智能演讲
此外，我们还将为您介绍领先 AI 工具的核心功能和应用的最新发展，包括 OpenAI 的 ChatGPT v4（2024 年）、Anthropic 的 Claude v2（2024 年）和 Google 的 Bard Gemini（2024 年）。本次会议旨在提供信息丰富且引人入胜的内容，让您深入了解正在改变教育格局的尖端技术。
审查七个州关于教育领域人工智能的指导意见
Digital Promise 审查了七个州（加利福尼亚州、北卡罗来纳州、俄亥俄州、俄勒冈州、弗吉尼亚州、华盛顿州和西弗吉尼亚州）关于如何在教育中采用人工智能 (AI) 的指导文件。我们在这些文件中发现了类似的信息，例如以人为本的方法对待人工智能的重要性，但也发现这些文件在重点和受众方面存在很大差异。例如，在重点方面，弗吉尼亚州的文件讨论了治理问题，并将角色分配给州政府机构和非州教育领导者。另一方面，加利福尼亚州的文件则侧重于在各州的计算机科学教育课程工作的基础上进行建设。一些文件似乎是为直接与学生打交道的教育工作者编写的，但有些文件也涉及更广泛的社区或特定的地区角色。例如，俄亥俄州有一个关于人工智能政策制定和学校治理的专门章节，并推荐了分步流程。总体而言，这些文件差异很大，但都回应了一个共同的需求：教育工作者需要有关人工智能的中央指导。通过总结指导文件中的共同主题（包括出现在多份文件中的主题，即使它们并未出现在所有文件中），本报告旨在帮助那些没有时间阅读这些文件或不居住在发布指导文件的州之一的教育领导者或教师。在此，教育工作者还将找到有关这些州认为使用人工智能的特色机会以及他们预见的风险的信息。最后，许多州为当地教育领导人提供了路线图。本报告在最后一节“学区应该做什么？”中综合了这些路线图。Digital Promise 使用生成式人工智能作为支持工具进行了这次审查，但也阅读了每一份州的文件并核实了关键思想和引言。我们观察到，在总结文件时，生成式人工智能错过了关键思想，偶尔会编造引言，并犯了错误。为了解决这个问题，我们在使用生成式人工智能的输出作为我们编写本文件的基础之前，对其进行了彻底的审查和编辑。表 1 提供了七份指导文件的链接。附录提供了有关每个州的更多详细信息。
推进计算机科学在教育领域的应用：将数字音乐技术融入小学音乐课程
摘要。本文综合了来自不同研究的证据，探讨了将计算机音乐技术融入教育的变革性影响。结果强调了对学生参与度、技能发展和课堂动态的积极影响。创新的教学方法结合了互动软件、游戏化学习体验和协作项目，使学生能够积极参与学习过程，营造一个充满活力和包容的环境。教师在这种范式转变中扮演着关键的推动者角色，他们调整自己的角色，引导学生完成技术驱动的个性化学习之旅。尽管有明显的好处，但诸如技术使用有限和技术熟练程度参差不齐等挑战仍是教育工作者不断考虑的问题。长期影响评估揭示了学习成果的连续性、技能发展的轨迹以及对学生终身学习习惯的持久影响。这些发现的综合有助于全面了解计算机音乐技术在教育中的多方面影响。未来的研究方向应侧重于完善应对挑战的策略、探索对终身学习的持续影响以及制定强有力的教育政策，以充分利用技术的潜力来塑造音乐教育的未来。
论人工智能（AI）在教育领域的局限性
摘要 近期围绕人工智能 (AI) 的夸大其词影响了我们正确考虑这项技术的持久教育影响的能力。本文概述了一些关键问题和担忧，这些问题和担忧需要在未来围绕 AI 的教育讨论中更加突出。其中包括：(i) 教育过程和实践的统计建模和计算方式有限；(ii) 人工智能技术有可能对少数族裔学生造成社会危害；(iii) 重组教育以使其更“机器可读”而造成的损失；以及 (iv) 数据密集型和设备密集型人工智能的生态和环境成本。本文最后呼吁放慢并重新调整当前围绕人工智能和教育的讨论——更多地关注权力、抵抗和重新构想教育人工智能的可能性问题，使其更加公平和有利于教育。
人工智能的影响 人工智能在教育领域的优势与挑战
人工智能 (AI) 是指开发能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。这些任务包括学习、推理、解决问题、感知和理解自然语言。AI 系统旨在分析和解释数据、适应不断变化的情况并随着时间的推移提高性能。AI 的目标是创建能够模仿认知功能的机器和软件，使它们能够以传统上需要人类智能的方式自动化流程、做出决策并与环境交互。AI 涵盖了一系列技术，从机器学习和自然语言处理到计算机视觉和机器人技术，其总体目标是使机器能够表现出智能行为。4