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CIPFA 生成人工智能 (AI) 政策和指导
a) 必须提前告知学生在形成性评估中允许使用生成性人工智能技术，包括可以使用人工智能的具体任务以及如何使用。b) 应定期监测用于评估的人工智能系统，以尽量减少偏见和歧视。c) 培训提供者应进行彻底的测试和验证，以确保人工智能系统不会基于种族、性别或社会经济地位等因素不公平地有利于或不利于任何特定群体。d) 在形成性评估中使用人工智能的整个过程都应有适当的人工监督和参与。e) ATP 负责审查和验证人工智能系统生成的结果，确保学生生成的评估结果的准确性和公平性。
罗素集团关于使用生成式人工智能工具的原则......
我们的大学致力于以合乎道德和负责任的方式使用生成性人工智能，并致力于培养我们的员工和学生成为人工智能日益普及的世界的领导者。生成性人工智能 (AI) 的兴起可能会对我们的教学、学习、评估和接受教育的方式产生深远影响。我们的大学希望确保生成性人工智能工具可以造福学生和教职员工——加强教学实践和学生学习体验，确保学生在合乎道德的框架内发展未来的技能，并使教育工作者能够从效率中受益，从而开发创新的教学方法。高等教育质量保证局 (QAA) 和 Jisc 等组织开展的宝贵工作有助于加深该行业对生成性人工智能的机遇和考虑因素的理解 12 ，教育部 (DfE) 也已阐明其对在大学前教育领域使用生成性人工智能的立场 3 。罗素集团大学贡献了整个行业的见解，并积极与专家合作修改和制定为学生和教职员工提供指导的政策。教育和专业部门（包括专业机构、学校、高等教育学院和雇主）在这一问题上的合作、协调和一致性至关重要。认识到这一点，罗素集团大学共同制定了以下原则，这些原则将指导我们大学以及我们希望的其他大学使用生成式人工智能工具的方法：
磷酸盐1介导的磷酸盐从根到射击的易位调节植物的花卉过渡磷酸盐1介导的磷酸盐从根到射击的易位调节植物的花卉过渡
磷营养很长时间以来一直在影响植物的花卉转变，但潜在的机械主义尚不清楚。拟南芥磷酸转运蛋白磷酸盐1（PHO1）在从根到芽的磷酸转移中起关键作用，但是它是否以及如何调节花卉转变是未知的。在这里，我们表明PHO1的敲除突变延迟在长期和短期条件下开花。Pho1突变体的晚开花可以通过玫瑰花结或射击顶点的Pi补充来部分挽救。嫁接测定法表明，PHO1突变体的晚开花是磷酸盐从根到芽的磷酸易位受损的结果。SPX1和SPX2的基因敲除突变，这是两个磷酸盐饥饿反应的两个负调节剂，部分挽救了PHO1突变体的晚期流动。pho1在开花时间调节中对Pho2（Pho2的负调节剂）表示同义。损失PHO1会抑制某些花卉激活剂的表达，包括编码佛罗里语的FT，并在芽中诱导某些花卉阻遏物的表达。遗传分析表明，至少对于PHO1突变体的晚开花，至少部分缩进的茉莉酸信号传导。此外，我们发现pho1的水稻pho1; 2，Pho1的同源物在花卉过渡中起着类似的作用。这些结果表明PHO1整合了磷营养和开花时间，并且可以用作调节植物中磷营养介导的开花时间的潜在目标。
《科学》杂志赞助增刊
值得注意的是，2019 年一项针对 700 万人的丹麦研究发现，女性比男性更晚被诊断出健康问题。例如，女性比男性晚四年半被诊断出糖尿病，而女性比男性晚两年半被诊断出癌症。当然，遗传和环境是影响因素，但性别偏见也是造成这种差异的原因之一。《纽约时报》最近的一篇报道说，医生被指责忽视了插入宫内节育器的不适感；2019 年的一项调查显示，不到 5% 的医生在手术过程中提供局部麻醉注射，而许多医生选择开出效果较差的非处方止痛药。这个现代轶事说明了女性“夸大”疼痛的普遍性别刻板印象可能会影响她们从医疗保健专业人员那里得到的护理。
应用人工智能理学硕士规范
评估策略 本课程采用形成性和总结性评估，结合课程作业、案例研究、小组项目和多媒体演示。评估与学习和教学相结合，以支持和展示各个模块和整个课程的学习成果。作为整个学习、教学和评估策略的一部分，形成性评估的反馈功能是重点。总体而言，模块将力求在形成性和总结性评估之间取得平衡，所有这些评估都旨在培养学生的一系列技能。评估将包括各种任务并采用不同的形式，学生将有机会通过选择展示学习成果的形式来展示一组定义的学习成果的实现。这将确保评估反映学生的多样性并优化包容性。
通过常规免疫促进卫生
我们采用了 WaterAid 的卫生行为改变方法，即以行为为中心的设计 - BCD（ABCDE 步骤）来科学地设计、实施和评估该项目。在范围界定研究之后，我们进行了形成性研究，以了解目标人群的行为决定因素、动机、障碍和社会文化差异。形成性研究还有助于确定五种关键行为的优先顺序。卫生促进干预方案是在 2015 年基于形成性研究的创造性过程开发的。该方案经过卫生服务部的预测试、最终确定和批准，以通过常规免疫接种计划执行。该方案工具包括创新、创造性、易于使用的推广和演示辅助工具、游戏、讲故事、洗手仪式、比赛、承诺和已完成该计划的母亲/监护人认证。
Moodle和Socrative测验作为传统理论教学的形成性辅助工具，以改善学生在化学工程主题中的动力和成果
对在教学中使用技术的积极影响有多数意见。但是，很少有研究能够影响他们对学生的最终成绩的影响。传统理论教学通常表明缺乏学生的动力，参与和自我效果。改进这些方法的一种方法是包括测验，这可能使学生能够获得技能获取反馈和自我调节，并控制自己的构建知识的方式。建议的方法嵌入了两个ICT的测验和测试，每个ICT都有不同的策略。一个是使用苏格兰的快速和实时测验，专注于促进课堂上的动力和参与。第二个是与Moodle一起使用测试，以进行更长的时间尺度（课程块）。测试和测验都被设计为形成性活动：学生能够获得喂养，弱点识别和更好的工作编程。三个“工具”（一个Moodle测试；三个苏联测验；没有工具 /唯一的传统教学）在化学工程学科中的三个不同的队列和块中旋转了n = 49名学生）。通过块评估了最终理论考试中学生学习成果（成绩）的影响。配对数据的一因素ANOVA测试在使用Moodle测试或苏格拉外测验中没有明显的统计差异。确定了一些对数据的负面影响，并进行了进一步研究的改进。测验和测试的强度可能是相关的。尽管没有获得对等级的显着改进，但两种工具的使用都对学生和讲师产生了积极价值。调查的结果表明，所提出的方法可能会创造更具吸引力和自我调节的教育环境。但是，这项研究支持学生以前对工具的看法可能调节他们对ICT对学习的真正援助及其未来学术成果的最终看法。
chie：具有正确性，帮助性，无关紧要和外在性方面的文化质量上下文QA的生成性MRC评估
对Ma-Chine阅读理解（MRC）中生成模型的评估带来了不同的困难，因为Bleu，Rouge，Meteor，Ectect匹配和F1得分等传统指标通常很难捕获细微的和多样化的响应。虽然嵌入基于Bertscore和Bartscore之类的基于基于的指标专注于语义相似性，但它们仍然无法完全解决诸如识别附加有用的信息和奖励忠诚的方面。基于大语言模型（LLM）指标的最新进展提供了更多细粒度的评估，但仍然存在分数聚类等挑战。本文介绍了一个多相关的评估框架，chie，结合了c orcretness，h Elpullness，i rrelevance and e extranesents的各个方面。我们的方法使用二进制分类值而不是连续的评分量表，与人类判断良好，表明其潜力是一种全面有效的评估方法。
