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World File Search System教育领域
现代教育领域的人工智能
摘要 本文的研究假设是，如果满足以下条件，则使用人工智能元素将提高大学教育过程的有效性：揭示了在大学教育过程中构建和使用具有人工智能元素的专家系统的一套教学条件；开发了一种为使用人工智能元素培养未来职业培训教师的模型；开发了一门有助于实现教育职业导向的特殊课程。据此，本文研究了以下任务：分析当前领域的科学和方法研究，分析人工智能元素在培养未来职业培训教师方面的发展和使用的前景，并确定在教育中引入智能专家系统的动态；揭示了在大学教育过程中构建和使用具有人工智能元素的专家系统的一套教学条件；证实了开发一种为使用人工智能元素培养职业培训教师的模型。关键词：人工智能、创新、智能信息技术、教育过程
人工智能在教育领域的应用
摘要-创新的教育技术已经改变了教学技术。随着人工智能的进步，高等教育最近开始融入新技术。这篇概念性评论文章的目的是研究人工智能在教育教学中的兴起。它调查了新兴技术对学校教育方式和学生学习方式的教育影响。这项研究的目的是预测人工智能在全球未来教育中的作用。有效使用的人工智能方法被视为提高教学质量的一种方式。另一方面，解决了将人工智能纳入教育机构的困难。此外，还探讨了学生在学生协助、教学和学习方面采用人工智能所遇到的困难。本文简要回顾了最新的研究成果。研究以说明如何在教育环境中使用人工智能。有一些进一步研究的建议和后果。
论人工智能在教育领域的影响和潜力 - 2020 年 5 月
3.4 ITS 提供可用于增强教学的见解。在收集足够的用户数据后，ITS 可以生成复杂的学生模型并学习可以从中获得见解的交互模式。ITS 的分析结果可帮助教师了解学生的常见思维方式并确定需要额外支持的薄弱理解领域。因此，除了协助学习之外，ITS 还提供了一种监控学生学习过程的有效方法，有助于指导教师调整教学内容和方法。一些 ITS 甚至开始使用 AI 来表征学生的注意力、情感和对话动态，用于推荐在物理或虚拟教室中进行协作学习的最佳小组。1
教育领域人工智能探索性评论
摘要：本探索性评论试图通过阐明概念化人工智能在教育中的影响这一新兴现象来从文献中收集证据。该评论利用 PRISMA 框架来审查分析和综合过程，包括语料库中包含的 141 个项目的搜索、筛选、编码和数据分析策略。从评论中提取的主要发现包括人工智能应用的分类法和相关的教学和学习实践，以及帮助教师发展和自我反思在教育中使用人工智能的技能和能力的框架。划分了道德使用的含义和使用人工智能进行教学和学习的一系列命题。本评论的结果有助于更好地理解人工智能如何增强教师在设计、可视化和协调人工智能教学和学习方面的催化剂作用，这反过来将有助于普及基于有意义的数据驱动推理的教学法、领域和学习者模型来呈现计算表示的人工智能系统。
工程、研究和教育领域的人力潜力
INSA Rouen Normandie 培养多元化人才，并依靠其未来专业人员的个性。INSA 工程师拥有高水平的科学和技术技能，同时具备分析和综合、反应和建议等智力素质。他们管理和开发最佳工作方法的能力、适应和预测能力与对创新、创业或文化等互补领域的开放态度相结合。五年的学习提供了一个进步和深思熟虑的方向，从第一年开始就培养对项目管理和跨文化的认识。
TinyML 在教育领域 AI 机器人应用 Vincent Kok
Wio Terminal 硬件上 Seeed Studio 的 Codecraft 基于图形块的编程平台等工具可以作为启动，之后可以采用基于文本的编码来实现更多的集成用例。
教育领域人工智能综述
收稿日期：2021年1月16日/接受日期：2021年3月24日/发表日期：2021年5月10日 人工智能在教育领域的应用综述 黄嘉慧 Salmiza Saleh* 刘宇飞 马来西亚理科大学教育学院 *通讯作者 DOI：https://doi.org/10.36941/ajis-2021-0077 摘要 创新技术的出现对教学和学习的方法产生了影响。近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI在教育中的应用越来越明显。本文首先概述了AI在教育领域的应用，例如自适应学习、教学评估、虚拟教室等。然后分析其对教学和学习的影响，对于提高教师的教学水平和学生的学习质量具有积极的意义。最后提出了未来AI应用在教育中可能面临的挑战，为AI推动教育改革提供参考。关键词：人工智能，教育，教学1.引言当前，随着全球科技的发展，AI技术也得到了突飞猛进的提升。AI技术不断更新，并广泛应用于各个领域（Pannu，2015）。AI日益渗透到学校的教育环境和教学过程，这是一个不争的事实。在发展的过程中，越来越多的人关注到这项技术在教育领域的重要性。人工智能在教育领域得到广泛应用并展现出实质性的应用优势，对教学过程和课堂管理产生了深远影响（Chassignol，Khoroshavin，Klimova，& Bilyatdinova，2018；Roll＆Wylie，2016）。人工智能可以不断优化和改善学习环境，激发学生的积极性、主动性和创造力（Colchester，Hagras，Alghazzawi，& Aldabbagh，2017；Yang＆Bai，2020）。同时，可以显著提高教师的课堂管理水平，确保课堂管理更加合理高效（Tuomi，2018；Wang，2020）。随着现代科技的飞速发展，人工智能技术也在不断进步。相关领域的研究成果使得人工智能进一步应用到教育领域，并呈现出良好的应用效果，助力教学改革。人工智能在教育领域的应用，实现了教育与技术、教学与应用的全面融合
STEAM 空间：教育领域的新创造力挑战
各国政府认识到，可持续的未来需要以创新和跨学科的方式解决快速变化的世界带来的新问题。培养学习者创新思维的重要性体现在教育目标中（经合组织教育 2030；联合国 2030 年全球可持续发展目标 (SDG)，2018 年）。STEM（科学、技术、工程和数学）教育首先源于教育领域的发展，教育领域意识到不仅需要内容，还需要高阶思维（De Boer，1991；Sanders 等人，2011 年）。此外，教育领域发生了全球变革，出现了让所有学生参与 STEM 领域的教学法。艺术被加入其中，并被认为可以吸引学生，促进包容和性别平等的课堂，从而帮助取得成功并促进所有学生的批判性和创造性思维（Bae 等人，2014；Harris 和 de Bruin，2017 年）。这导致了创造性艺术与科学和技术学科 STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）的融合。然而，人们不禁会质疑如何实现教育目标以及是否能够实现。例如，当今的课堂越来越多元文化，要求在教学实践中理解文化差异，这是教师跨文化能力的一部分（例如 Wursten 和 Jacobs，2013 年；Thapa，2020 年）。此外，尽管实证研究有所增加（概述见 Saptono 和 Hidayah，2020 年），但 STEM 教育的许多推理过程，特别是与科学创造性推理有关的过程，仍然没有得到很好的理解（Sternberg 等人，2020 年）。一些研究发现社会（de Vries 和 Lubart，2017）或跨文化方面与科学创造性认知有关（De Vries，2018）。这些结果表明，STEAM 教学可能也存在文化因素，而这些因素目前尚不清楚。关于 STEAM 教育的研究主要是定性的（例如，Barlex 和 Pitt，2000；Keys 和 Bryan，2001），将实证研究的结果与教学实践的定性研究相结合的情况很少。总体而言，STEAM 框架内存在一个空白，即科学创造力的社会和文化方面如何真正成为创造性认知的基础。因此，教学实践在文化上并不适应培养创造性认知。因此，挑战在于将艺术最佳地融入 STEAM 教育，以实现教育目标。STEAM 教育的一个特别有趣的探索领域是空间领域。航天工业是通过国际合作、跨学科和创新思维发展起来的。许多人认识到太空对学习者的吸引力。根据动机理论，当学生通过对工作本身的兴趣、享受、满足和挑战而受到内在激励时，他们的创造力最强（Amabile，1996；Amabile 和 Fisher，2000；Hennessey 等人）。，2015 年）。内在动机也与深度学习有关（ Vansteenkiste 等人，2006 年）。因此，空间领域的兴趣和想象力代表了培养 STEAM 教育创造力方面的适当环境（见附件 1）。
加速教育领域的学习分析和人工智能
学习分析与它所衍生的数据分析领域类似，它涉及收集和分析学习者及其环境的数据，目的是了解如何优化教学和学习。学习分析通常包括学生和教师使用数字工具的数据，利用个人使用技术和应用程序时产生的“数字足迹”来了解数字环境中的学习过程。学习分析仍被认为是一个新兴领域，但它在预测个人学习者、班级或学校进步方面具有优势，并能提供信息帮助教育工作者支持学生的学习历程。