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World File Search System教育领域
教育领域灵活学习空间回顾
可供性是使用空间（或物体）的所有可感知可能性（Gibson，1977；Norman 1988）。设计师应根据用户的能力、目标和体验创建符合用户需求的空间可供性。用户根据概念模型映射设计的可能性（Interaction-Design.org，2021）灵活的学习空间是旨在促进学生互动、以学生为中心的学习以及能够根据教师和学生的需要改变家具布置以创造新可供性的学习空间。新一代学习空间是融合了灵活家具、数字技术和视觉技术的学习环境，在课堂上创造了多个焦点中心（Byers、Imms 和 Hartnell-Young，2014）。教学法是教学的方法和实践。课堂社区：所有成员共同努力实现共同目标的教室。学生感到被重视、被欣赏、被尊重，并觉得教室是他们和老师的空间。学习资格标准
特刊从教学机器到机器学习。人工智能在教育领域的机遇与挑战
科学委员会Sanne Akkerman（Utrecht大学）Ottavia Albanese（米兰大学 - 比科卡大学）Susanna Annese（Bari“ Aldo Moro”）Alessandro Antonietti（米兰 - 卡蒂科利亚大学 - 卡特罗斯大学）Pietro Boscolo（Padua） Castelfranchi（ISTC-CNR）Alberto Cattaneo（Sfivet，Lugano）Graziano Cecchinato（帕多亚大学）Carol Chan（香港大学）Cesare Cornoldi（帕多亚大学）Crina Damsa（Oslo）米兰大学 - 比科卡大学）Alberto Fornasari（Bari University of Bari“ Aldo Moro”）Carlo Galimberti（米兰大学 - 卡托利亚大学）Begona Gros（大学巴塞罗那大学 Kai Hakkarainen （赫尔辛基大学） Vincent Hevern （勒莫因学院） Jim Hewitt （多伦多大学） Antonio Iannaccone （纳沙泰尔大学） Liisa Ilomaki （赫尔辛基大学） Sanna Jarvela （奥卢大学） Richard Joiner （巴斯大学） Kristina Kumpulainen （赫尔辛基大学）
人工智能在教育领域的应用...
卷6，没有。3，2020 年 9 月特别刊，第 13 页。648-666 Víctor René García Peña、Alex Bladimir Mora Marcillo、Jhonny Antonio Ávila Ramírez
云端教学：人工智能在非洲教育领域的前景与挑战
人工智能 (AI) 正在逐步改变多个领域，包括医疗、教育、能源、农业、金融和制造业等。难怪 AI 被视为可持续发展的工具 1 。与其他领域一样，教育——广义上不仅包括正规的学校教育过程，还包括由教育机构、政府间组织、非政府组织 (NGO)、企业、政府机构和类似利益相关者协调的其他形式的教学和学习 (T&L)，例如专门课程——也受益于人工智能。这些技术提供了一种克服传统教学和学习限制的方法，并且必然是一种改善教育机会、质量和整体体验的手段，促进实现可持续发展目标 4。在此背景下，我们提出一个核心问题：人工智能在非洲教育系统中的前景和挑战是什么？
增强现实：教育领域增强现实的概述和五个方向
摘要：增强现实 (AR) 是一种新兴的体验形式，其中现实世界 (RW) 通过与特定位置和/或活动相关的计算机生成内容得到增强。在过去的几年中，AR 应用程序已变得便携且在移动设备上广泛可用。AR 在我们的视听媒体（例如新闻、娱乐、体育）中变得可见，并开始以有形和令人兴奋的方式进入我们生活的其他方面（例如电子商务、旅游、营销）。通过促进无处不在的学习，AR 将使学习者能够即时访问由众多来源汇编和提供的位置特定信息（2009 年）。2010 年和 2011 年的 Horizon 报告都预测 AR 将很快在美国大学校园中得到广泛应用。为准备此文，本文概述了 AR，研究了 AR 的最新发展，探讨了 AR 对社会的影响，并评估了 AR 对学习和教育的影响。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期