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工作论文 24-074 不要指望初级人员教高级专业人员使用生成式人工智能：新兴技术风险和新手人工智能风险缓解策略
摘要 实践社区的文献表明，高级专业人员提高自身使用破坏现有专业知识的新技术技能的一种行之有效的方法是向初级专业人员学习。文献指出，初级专业人员可能比高级专业人员更有能力参与工作本身附近的实时实验，并且可能更愿意学习与传统身份和规范相冲突的创新方法。然而，这些文献并没有探讨新兴技术，这些技术被认为对有价值的结果构成新的风险，因为它们具有不确定和广泛的能力、指数级的变化率、在各种技能和认知任务中超越人类的潜力，以及对来自广泛参与者生态系统的大量、多样和大量数据和其他输入的依赖。它也没有探讨在初级专业人员本身不是技术专家的情况下，以及在技术如此新颖且变化迅速以至于初级专业人员几乎没有使用经验的情况下，初级专业人员成为更高级成员使用新技术的专业知识来源的障碍。然而，这种情况可能越来越普遍。在我们与全球管理咨询公司波士顿咨询集团 (Boston Consulting Group) 合作的研究中，我们在 2023 年 7 月至 8 月采访了 78 名这样的初级顾问，他们最近参加了一项实地实验，该实验让他们能够使用生成式人工智能 (GPT-4) 来解决业务问题。根据初级专业人员在实验后不久的现场反思，我们认为这些初级人员可能无法成为高级专业人员使用新兴技术的专业知识来源；相反，他们可能会推荐三种新手人工智能风险缓解策略：1) 基于对新兴技术能力缺乏深入了解，2) 关注改变人类惯例而不是系统设计，3) 关注项目层面的干预，而不是系统部署者或生态系统层面。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
新手册13-5-2024 8.45 pm（最终）.pmd
•每学期的大约15,000美元（对于等于9学分的3个课程）•以未取消国家费用豁免的形式奖学金•每学期通过协作的奖学金为5,600美元（3赛季）•通过协作每学期的大约每学期学费为$ 15,000- $ 5,600- $ 5,600 - $ 9,400（3个课程）除学费外还应支付登机费和保险费。
可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响 可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响
目的：尽管人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用越来越多，但在实施过程中仍存在挑战，这可能导致医生在临床决策过程中出现偏见。通过牙科放射学中的识别任务（诊断的重要组成部分），研究了人工智能与新手临床医生的互动。该研究评估了牙科学生在有无 AI 帮助的情况下，通过放射学识别根分叉病变 (FI) 的表现、效率和信心水平。材料和方法：22 名三年级和 19 名四年级牙科学生（分别为 DS3 和 DS4）完成了远程管理的调查，以在一系列牙科 X 光片上识别 FI 病变。对照组在没有 AI 帮助的情况下接受射线照片，而测试组接受相同的射线照片和 AI 标记的射线照片。使用卡方、Fischer 精确检验、方差分析或 Kruskal-Wallis 检验对数据进行适当分析。结果：除了 1 个问题倾向于用 AI 生成的答案出错（P < .05）外，有无 AI 辅助的组之间的表现在统计学上并不显著。各组之间的任务完成效率和信心水平在统计学上并不显著。然而，有无 AI 辅助的两组都认为使用 AI 会改善临床决策。讨论：使用 AI 辅助在射线照片中检测 FI 的牙科学生倾向于过度依赖 AI。结论：AI 输入会影响临床决策，这在新手临床医生身上可能尤其明显。由于它已融入日常临床实践中，因此必须谨慎行事，以防止过度依赖 AI 生成的信息。
Curry Blake Mind更新手册
根据库里·布雷克（Curry Blake），您的思想是解开日常生活的关键，您的思想有能力改变日常行动。但是，许多基督徒专注于智力或精神追求，而不是更新他们的思想。圣经清楚地表明，更新思想对于生活转变至关重要。与一些相信祈祷，禁食或祝福的人不同，耶稣强调了通过他的教义和榜样更新思想的重要性。在本次研讨会中，库里·布雷克（Curry Blake）将探索如何在生活的各个领域更新您的思想，涵盖诸如基督的思想，大脑功能与思想之间的联系，以及如何利用您的思想思考上帝的思想。上帝旨意的真实本质常常被误解。它不分为三个单独的程度：良好，可以接受且完美。相反，他的意志是一回事，涵盖了所有这些方面。当我们相信精神转变是通过外部手段发生的，例如祝福或其他人的奉献时，我们就会被误导。真正的变化仅来自内部 - 通过更新我们的思想与上帝的话保持一致。许多善意的人由于未能更新自己的想法而重生，但仍经历了有限的成长。这个过程涉及将自己的身体作为一种活泼的牺牲，并承认精神更新与身体行为紧密相关。当我们反复执行特定的行动时，它们成为根深蒂固的习惯，并由我们的神经系统和思想加强。这样做，我们可以摆脱负面据点，并从内心培养服从。要更新我们的想法，我们必须首先与上帝的话语保持一致，然后对它进行身体行动，从而建立和谐的精神，灵魂和身体结合。科学发现表明，随着睡眠期间创建新的神经元，我们的大脑每天晚上都能再生。这种能力强调了上帝的设计，使我们的思想具有灵活和适应性。事实证明，我们的大脑的思维模式可以修改，这与我们曾经相信的相反。这种现象被称为神经可塑性，这实际上意味着我们的大脑具有可塑性的质量。因此，我们有能力重新连接大脑并采用新的思维方式。为了实现这一目标，您需要做的就是专注于要采用的特定思维模式。一旦您决定了如何思考某事，只需专注于它，并让您的心态相应地转移。这个过程被比作设置恒温器 - 而不是接受当前温度，而是将其设置为所需的水平。为了在特定领域更新您的想法，不要像目前那样专注于事物；相反，改变您的思维，并以您知道的方式考虑事物。如《歌罗西书3：2》指出：“将您的心放在上面的事物上，而不是在尘世的事物上。”同样，腓立比书4：8建议我们沉迷于真实，诚实，公正，纯正，可爱和值得称赞的思想。这两节经文都为思考的指导提供了指导。按照他们的说明，您将设置恒温器 - 温度量表。这需要纪律和练习才能保持一致性，因为具有冲突的模式（例如空调和加热器）可以减慢更新思想的过程。请记住，必须决定如何将自己的身体（包括舌头）用于圣洁而不是邪恶的人。这意味着有意对您的想法并控制自己的思维模式。始终如一地努力，您将能够利用神经塑性的力量，并以与您期望的结果相符的方式重塑思想。
原始文章基于战术游戏的模型，用于新手Pencak Silat单稳定培训：计划和协议开发Ali Mardius 1，E
在线发布：2024年3月31日（接受出版2024年3月15日，doi：10.7752/jpes.2024.03089摘要这项研究旨在验证基于战术游戏的培训计划的功效该研究重点是评估该计划对提高参与者在单一立场的熟练程度的影响，重点是技术和战术技能。通过将战术游戏理论的原理纳入培训模型，Pencak Silat教练可以增强运动员在执行单稳定技术方面的能力。实施了研发方法，包括四个基本步骤：详尽的文献综述，专家评估，使用Aiken的V系数确定内容有效性以及测试观察者间的可靠性。实用性和有效性评估涉及85名专门从事Pencak Silat的新手武术运动员，并观察到采用裸手，砍刀和棍棒作为测量单位的个人运动。SPSS 25统计软件用于数据分析。分析结果证实了培训模型在提高单稳定技能的技术和战术方面的有效性，可靠性和有效性。该计划适合各种技能水平的运动员，包括较低和精英级别的运动员。这项研究提供了一项强大的培训计划，可通过结合技术和协作游戏练习来增强单稳定技能。最初是在殖民时代作为一种自卫法发展的，它演变成一种文化艺术形式。关键字：训练模型，单立场，战术游戏简介Pencak Silat，其起源可追溯到东南亚的马来民族群体，尤其是在印度尼西亚（Mustaffa，K.，Ahmad，K。，＆Wong，1978年），具有丰富的历史。在后殖民时代，Pencak Silat转变为结构化的竞争性战斗运动，其公认的比赛，例如东南亚比赛（海上比赛），欧洲冠军和世界冠军。这项运动见证了全球的显着扩张，据报道，有37个国家参加了2016年世界锦标赛。像空手道和跆拳道等其他亚洲武术一样，彭卡克·西拉特（Pencak Silat）在西方国家也越来越受欢迎，这可以证明，荷兰，比利时，英国，美国和澳大利亚等国家参与2016年世界锦标赛。此外，在东半球，日本，中国和韩国等领先的武术国家也接受了Pencak Silat，这从他们积极参与2016年世界锦标赛中可以明显看出，随后对Pencak Silat作为2018年亚洲运动会和随后的活动和随后的活动（SOO ET，2018年）的官方运动。在Pencak Silat中，其中一项比赛的重点是一种称为单个立场或Jurus Tunggal的运动艺术（Wilda＆Irawadi，2019年）。鉴于Pencak Silat的日益普及，必须确定与出色性能相关的关键运动模式。这种理解对于有效的教练，改进的培训方法以及单星竞赛中培训计划和协议的持续发展和创新至关重要（Marwan，2014年）。先前的研究尚未提供对Pencak Silat的全面见解，尤其是单个立场的复杂性，单姿势Pencak Silat包含复杂的运动序列，包括各种基于武器和武器的技术（Haqiyah＆Abidin，2020）。精心设计的培训计划模型对于实现执行单一立场的熟练程度至关重要。这样的程序应增强能够熟练地执行单一立场的艺术所必需的技能。新手运动员需要一项培训方案，以支持其运动能力的发展。因此，我们建议基于战术游戏为单一立场实施培训计划模型。战术游戏是一种旨在掌握单一立场的模型中的协作培训方法。这种基于游戏的训练模型是一个理论框架，也是一个连接培训的链接，并通过开发单稳定技能。通过战术游戏和
10周的空手道培训对空手道新手的运动技能发展的影响
这项研究调查了为期10周的空手道培训计划对使用两个不同测试电池新手的5-7岁儿童的运动技能开发的影响。这项研究中总共包括28名参与者：空手道组18个，对照组有10名。空手道小组接受了基本空手道培训（KIHON）计划，该计划包括90分钟的课程，每周四天，除了在学校的体育课程外，持续了十个星期。相比之下，对照组除了学校的体育课程外没有参加任何运动活动。数据。在空手道组的人体测量测量前测试比较中，对照组没有发现显着差异。相比之下，高度，体重指数和体内脂肪百分比获得了显着差异。在对两个独立组的测试后分析中，在统计学上有显着差异，有利于空手道组关于身高和体内脂肪百分比的差异（p <0.005）。在空手道组的欧元拟合测试和TGMD-2的PES POST分析中，所有参数在统计学上显示出显着的改进（P <0.001），而对照组没有统计差异。在比较空手道和对照组后，欧元拟合测试和TGMD-2后测试结果显示，空手道组的所有参数中的得分显着较高（统计上显着差异）。总而言之，研究表明，为期10周的空手道培训计划对参与儿童的运动发展产生了积极影响。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER
由于质量数据提供了统计和临床意义，因此AJCC已授予专家，以在全球适用的框架内更新解剖学和非动态因素。
移动机器人的快速学习方法（FLM）向新手高级技术学校学生，以更快地了解机器人
机器人教育是高中生对机器人和相关领域感兴趣的有前途的方式。这对于教师和教育研究人员有很大的潜在机会来研究这一领域。该主题包括教育机器人编程，机器人设计，机器人构造和计算思维[1]。这种学习方法将使学生对此主题感兴趣并与他们互动。对这些主题的研究表明，在学校环境中使用机器人可能会提高学生科学素养。对新手学生的基本技能的理解，没有事先在机器人建筑上的学校经验，这是非常重要的。这种基本知识将探索学生对自己的兴趣，以研究机器人的深入[2]。除了增加学生对机器人学习的兴趣外，机器人教育还可以预期革命4.0的挑战和变化的技术进步，教育从业人员还必须使学生能够通过学习过程来遵循这些挑战和变化。学习机器人的常见术语被称为机器人教育（RE）[3]。该方法的细节如图1。通常，该方法分为三个主要阶段。勘探阶段，解释阶段和通信阶段。每个阶段都有子活动。第一阶段具有探索信念和主题，选择和取消选择信息。第二阶段具有分析和合成任务。他们将来可以更容易适应这种情况。最后一个通信阶段执行学生演示和最终报告。机器人教育旨在使用ER方法确定可以在学习过程中培训哪种技能，以及对适用于学生的哪种合适的机器人进行的评估。高中生学习机器人的另一个重要性和目的是在学生早期适应和发展计算思维[4]。这种年轻的机器人学习方法将尽快引入计算思维的挑战。
教授研究生新手的高级统计方法：一个案例示例
教育领域的高级研究专业的学生在理解或采用统计数据分析方法方面的准备很大。这仍然需要在自己的领域阅读文献，这将不可避免地包括此类研究。这种弱点可能会导致学生选择使用定性或解释主义方法，即使教育数据非常复杂，需要复杂的分析技术来正确评估嵌套数据，多性共线因素，数据缺失和随时间变化的影响。本文介绍了一所研究强化大学的研究方法课程，专为仅论文学位课程的学生设计。该课程强调统计方法的逻辑和概念功能，并使学生接触到动手教程，其中要求学生使用开放式数据进行分析。12周课程的上半年侧重于核心知识，通常在第一年的概率和统计课程中教授。下半场重点是引入和建模处理复杂问题和数据所需的高级统计方法。提供课程大纲以及教学和评估的描述。该示例是如何将相对新手引入统计方法的概念使用以提高研究信誉的概念使用。