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AI在混合学习中的作用：系统文献评论 合成数据：从数据稀缺到数据污染 合成数据的关键挑衅
随着混合学习在COVID-19大流行期间朝着新阶段发展，人工智能（AI）技术的进步为发展更多样化和动态的混合学习提供了机会。这项系统评价重点介绍了与在混合学习中使用AI应用有关的出版物。从2007年1月到2023年10月的原始研究是从Google Scholar，Eric和Web of Science数据库中提取的。最后，根据两个概念框架回顾了30项在纳入标准下的经验研究：混合学习的四个主要挑战和AI的三个角色。我们发现，AI应用程序主要用于混合学习中的在线异步学习组件；关于AI应用程序的工作很少，这些应用程序有助于将在线活动与基于课堂的离线活动联系起来。许多研究已经确定了AI作为直接调解人的作用，以帮助控制学生在混合学习中的灵活性和自主权。但是，大量研究还使用高级学习分析技术将AI确定为补充助手，这些技术可以促进与学生有效互动并促进学习过程。最后，最少的研究探索了AI作为新主题的作用，例如使用教学剂或机器人。考虑到生成AI技术的进步，我们希望对混合学习中的AI进行更多的研究。这项研究的结果表明，未来的研究应指导教师及其智能AI合作伙伴，以更有效地实施混合学习。
稀缺性原则的替代方案
在词汇表中，萨缪尔森和诺德豪斯 (2010, 673) 将经济商品定义为“稀缺的”，意思是“并不是说它稀缺，而是说它不是可以自由获取的。要获得这样的商品，必须生产或提供其他经济商品作为交换。”他们（萨缪尔森和诺德豪斯）将稀缺性归因于“规律”，并断言它体现了“人们想要的大多数东西都是供应有限的原则……因此商品通常是稀缺的，必须通过价格或其他方式进行配给”(673)。对萨缪尔森和诺德豪斯来说，经济商品与“免费商品”相对应，后者如此“丰富”，以至于获取它们不需要任何成本。免费商品的市场价格为零 (662–63)。同样，在第四页，萨缪尔森和诺德豪斯将我们生活的稀缺世界与“富裕的伊甸园”进行了对比，“在那个世界里，所有商品都是免费的，就像沙漠中的沙子或
在地下地雷管理电池电动汽车（BEV）的消防安全
图3细胞1和2的摇篮到门的结果（a）（a）全球变暖，（b）化石能量稀缺，（c）盈余矿石电位指标以及（d）地壳稀缺指标。场景考虑前景系统中的电力混合物（欧盟混合或风能）和分配方法（质量，质量分配或MPBAB，主产品都承担全部负担）。在支持信息S1中提供了用于创建图形的数据。
3 经济增长与经济发展
经济学就是做出明智的选择来应对稀缺。衡量稀缺资源配置成功与否的最基本标准是经济增长。个人监控其收入和资产价值变化。企业追踪其利润和市场份额。国家监控各种统计数据来衡量经济增长，如国民收入、生产率等。除了增长和生产率之外，一些经济学家认为，对国家经济的任何评估还必须包括分配、公平、人均收入等指标。此外，国家还应关注社会的其他需求，如环境正义或文化保护，以维持经济增长过程，并通过在教育、医疗、就业和环境保护等领域创造更多机会，实现经济的全面发展。
