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审查学校使用的生成式人工智能工具
算法、分析和人工智能已被 K-12 和高等教育使用一段时间了，1 但最近，由于由生成式预训练转换器 (GPT)（通常称为生成式 AI）驱动的新型强大 AI 工具的激增，算法、分析和人工智能成为公众讨论的焦点。生成式 AI 工具依赖于大型语言模型，这些模型可以处理来自多个来源的数据，以前所未有的速度、规模和准确性生成 AI 生成的内容。最初，人们对这一新一代 AI 工具的担忧与学术诚信和抄袭问题有关，2 但到 2023 学年开始时，K-12 组织似乎更愿意采用 3 它们，同时呼吁制定政策 4 和框架 5,6 以安全使用它们。需要解决的问题包括保护版权、解决工具经常产生的不准确的“幻觉”，以及遵守现有法律，包括《家庭教育权利和隐私法案》（FERPA）等隐私法和《加州学生在线个人信息保护法案》（SOPIPA）等州法律。截至 2024 年，学校正在努力解决决定多个受众使用 AI 工具的政策，包括教育技术供应商和服务提供商、学生、教师和学校行政人员。生成式 AI 工具的出现及其使用激增的现实使得有关 AI 使用政策的讨论似乎比以往任何时候都更加紧迫
将人工智能工具融入指导性第二语言习得中
ChatGPT 和其他 AI 工具的公开使用正在对我们在教育等各个领域的生活产生变革性影响。许多语言学习者一段时间以来一直是支持 AI 的工具的狂热用户，例如 Google 翻译、文本编辑器（如 Grammarly）或语音助手。虽然人们普遍对 AI 产品在 L2 教学和学习中的某些用途持积极态度，但其他用途却存在争议。本章讨论了将 AI 工具集成到指导的 SLA（第二语言习得）中的问题，重点关注机器翻译、聊天机器人和基于 AI 的书面纠正反馈工具。它建议，基于现有的研究和使用 AI 工具进行教学实践的报告，L2 教师应采取批判性、平衡的方法将 AI 集成到 L2 教学中，充分利用生成式 AI 的优势，同时考虑到其缺点。
使用人工智能工具可以提高写作技能：分析
40 多年来，纳贾菲博士一直在政府、工业和教育领域工作。他于 1963 年获得阿富汗喀布尔大学美国工程学院的土木工程学士学位。1966 年，纳贾菲博士获得富布赖特奖学金，在弗吉尼亚州布莱克斯堡的弗吉尼亚理工学院暨州立大学获得土木工程学士、硕士和博士学位；他在工业和政府领域的经验包括担任公路工程师、建筑工程师、结构工程师、机械工程师和顾问工程师。纳贾菲博士曾在宾夕法尼亚州维拉诺瓦大学任教，曾担任乔治梅森大学的客座教授和佛罗里达大学土木和海岸工程系教授。他获得过无数奖项，例如富布赖特奖学金、教学奖、最佳论文奖、社区服务奖，并被 Tau Beta Pi 聘为杰出工程师。佛罗里达州立法机构在佛罗里达州的 HB1647 建筑规范中采用了他关于被动抗氡新住宅建筑的研究。 Najafi 是众多专业协会的成员，并曾在许多委员会和项目中任职；并不断参加国际、国内和地方专业会议和会议并发表评审论文。最后，Najafi 参加课程、研讨会和讲习班，并在其职业生涯中开发了课程、视频和软件包。Najafi 有 300 多篇评审文章。他的专业领域包括交通规划和管理、法律方面、建筑合同管理、公共工程和可再生能源。
学生使用 ChatGPT 和其他生成人工智能工具和服务的指南
在我们学习和练习新技能以及协助完成一些日常任务方面发挥着重要作用。然而，我们仍然需要发展我们的思维技能，在我们的学科中积累知识，这样我们才能评估哪些信息是真实和准确的，并发展我们的批判性思维能力。过度依赖 ChatGPT 和其他人工智能技术可能会导致你在大学里应该获得的技能发展减弱。在这里阅读更多信息。● 隐私和道德使用——我们被大量条款和条件轰炸
人工智能工具加速生物质到生物聚合物的转化
关键词：聚合物、塑料、材料 Net 2 Zero 博士培训中心 EPSRC 和 BBSRC 净零排放技术博士培训中心（CDT in Net 2 Zero）是阿斯顿大学（牵头合作伙伴）、诺丁汉大学、贝尔法斯特女王大学和华威大学之间的平等合作伙伴关系。通过前沿研究和跨学科合作，该 CDT 旨在应对与气候变化和可持续性相关的全球挑战。我们的四年制博士课程正在培养下一代研究领袖，他们的任务是清除环境中的温室气体。CDT in Net 2 Zero 专注于使用生物质替代化石燃料并从大气中清除（或捕获）二氧化碳，并有可能创造新的燃料和化学品来源。该中心的专业知识涵盖直接空气捕获和二氧化碳储存 (DACCS)、二氧化碳利用、生物炭合成和利用、生物质向材料和化学品的转变以及生物质向碳捕获和储存能源 (BECCS) 等。通过我们的研究培训计划，您将能够
分析人工智能工具对学生学习习惯和学业成绩的影响
摘要 — 本研究探讨了人工智能工具在提高学生学习能力方面的有效性，特别是在改善学习习惯、时间管理和反馈机制方面。研究重点关注人工智能工具如何支持个性化学习、自适应测试调整以及提供实时课堂分析。学生反馈表明，这些功能得到了强烈支持，研究发现，学习时间显著减少，同时 GPA 有所提高，这表明学业成绩良好。尽管有这些好处，但也存在过度依赖人工智能和难以将人工智能与传统教学方法相结合等挑战，这强调了人工智能工具需要补充传统教育策略，而不是取代它们。数据是通过李克特量表调查和后续访谈收集的，提供了定量和定性的见解。分析涉及描述性统计，以总结人口统计数据、人工智能使用模式和感知有效性，以及推断性统计（T 检验、方差分析）以检查人口因素对人工智能采用的影响。回归分析确定了人工智能采用的预测因素，并按主题分析了定性反应，以了解学生对人工智能在教育领域未来的看法。这种混合方法提供了人工智能在教育中的作用的全面视角，并强调了隐私、透明度和不断改进人工智能功能以最大限度地发挥其教育效益的重要性。关键词——教育中的人工智能、个性化学习、学习习惯、自适应学习路径、实时反馈
创意太迟了吗？创意过程中的人工智能工具
本案例研究考察了当前人工智能赋能的共同创造工具的产品前景。具体来说，我回顾了创造力和人机交互研究方面的文献，并研究了这些工具如何支持人类创造过程的不同阶段，以及如何解决人机交互 (HAII) 中的常见挑战。我发现这些人工智能驱动的工具主要支持创意的产生和执行，较少参与共同创造的早期阶段。此外，在其他领域发现的 HAII 挑战在创意领域很少受到关注。基于综合分析，我阐述了未来的工具如何利用人工智能的“非人类”品质，通过更以人为本的协作之旅实现创新。