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可持续发展中的人工智能素养
不断升级的全球危机对文明构成了显着威胁。人类引起的气候变化，自然资源的所有耗尽以及生物多样性下降呼吁采取行动。有效的解决方案。人工智能（AI）的多功能利用和AI素养的快速发展既引起了希望又引起了恐惧。这项研究是由我们问自己的问题激发的：在高等教育（HE）中应开发哪些教学解决方案，以纳入21世纪的需求，同时接受AI素养？AI素养的定义仍在发展，并且没有普遍接受的定义（Laupichler等，2022）。一个定义表明，它可能是“一组能力，使个人能够批判性地评估AI技术；与AI进行沟通和协作；并在在线，家庭和工作场所使用AI作为工具”（Long and Magerko，2020）。因此，AI素养是指使人们能够处理人工智能，增强的解决方案或产品的能力，从而使他们能够使用基本的AI驱动软件并评估其对人类，社会和星球的影响。很难认识到人工智能在日常生活中的运作。人工智能的发展已经很快，它带来了后果，尚未理解。遵循AI，可能会导致二分思想和一维解决方案。意识和对AI的了解有助于指导其用于道德权衡的用途。例如，使用数字服务时的隐私问题在使用AI时可能会出现危险（Alamäki等，2023）。另一方面，对AI的意识和知识可能有助于指导其用于道德权衡的用途。教育的任务是纠正偏见并增加使用AI的包容性。AI的使用，意识和发展仍然是一小组的活动，尽管使用量很大。AI的应用在全球范围内也非常不均匀。本研究从HE背景下从AI素养的角度来关注挑战。先前关于AI素养的研究很少，在可持续发展的背景下，几乎没有关于AI素养的特征或任何研究。因此，在本研究中，我们在制度的背景下着重于AI素养的状态，目的不仅要获得情境形象，而且还旨在创建教学模型，以帮助促进教学和学习中的人工智能素养。该研究的目的是绘制HE学生对人工智能的当前能力和看法，及其回答与社会可持续性过渡有关的问题的潜力。该研究还旨在获取有关合适的教学解决方案的信息，以增加与这些主题相关的知识和理解。
教师的财务素养：定量...
老师在塑造学生的思想和未来方面发挥了至关重要的作用。作为榜样，对于他们来说，在财务上是至关重要的。这项研究旨在调查和衡量教师的财务素养水平。本研究解释了公立学校教师如何理解他们的财务知识水平以及如何改善其水平。研究受访者总人口为56位教师。调查方法衡量了受访者的财务素养，包括财务意识，财务经验，主观财务知识，财务技能，财务能力，财务目标和财务，以及个人财务行为所反映的。使用定量描述性调查收集了研究数据，并通过以下统计工具进行分析：用于确定公共教师概况的频率 /度；用于确定金融素养水平的平均值；独立样本t检验确定了分成性别时男女之间的差异。并且ANOVA-用于测试受访者根据受访者的人口统计信息进行分组时的显着差异。这项研究表明，教师的财务素养水平很高。但是，他们需要更高水平的财务决策。在测试显着差异的测试中，财务技能在年龄和教育程度，财务目标和财务行为方面的教育程度有很大差异，其余的人发现受访者资料中金融素养水平没有显着差异。这项研究填补了与地方一级有关金融素养有关的文献中的空白。它提供了信息，以协助机构和政策制定者制定提高社会金融素养的战略。
技术教育中的人工智能素养
过去几年，教育界对人工智能 (AI) 的兴趣激增，这主要是由于人工智能技术的进步。因此，有人认为学生应该学习人工智能，尽管关于人工智能应该如何应用于教育还存在争议。人工智能素养被认为是定义学生在未来的日常生活和工作中需要掌握的能力的一种方式。这项研究认为，研究人员和教育工作者需要一个框架来将人工智能素养融入技术素养，后者被视为一种多元素养。因此，本研究旨在批判性地分析和讨论文献中与技术素养相关的人工智能素养的不同组成部分。数据包括五个人工智能素养框架，涉及三种技术知识传统：技术技能、技术科学知识和社会伦理技术理解。结果表明，技术教育的人工智能素养强调技术科学知识（例如，关于人工智能是什么、如何识别人工智能和系统思维的知识）和社会伦理技术理解（例如，人工智能伦理和人类在人工智能中的作用）。编程能力等技术技能也出现，但强调较少。还讨论了对技术教育的影响，并提出了技术教育的人工智能素养框架。
数字素养 - 美国研究机构
数字素养不仅仅是掌握离散的计算机技能。当然，这些基础技能至关重要；然而，数字素养的关键在于认识到这些技能在特定情境中的相关性，以及一个人创造性地应用这些技能的能力（国际教育技术协会，2016 年；Jacobs & Castek，2018 年；Vanek，2017 年）。同样值得注意的是，数字素养通常被称为一个整体结构，但它实际上包含几组能力。在他们关于这个主题的基础性工作中，Lankshear 和 Knobel（2008 年）提出，在数字空间和数字媒体中成功运作需要多种能力，从文本素养和技术技能开始，延伸到包括认知和社会文化优势。借鉴基础
教授关键的人工智能素养
2010 年代，人工智能研究重新回到公众讨论中，当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间，这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”（DL）时，它是一种“机器学习”（ML），所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测，同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层，因此学习是深度的。
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AI素养[第一部分]
日本生产率本部公布了经合组织成员国与其他国家“劳动生产率”的比较结果。这使得日本位居G7排名的末尾。如果劳动者数量减少但劳动生产率仍然较低，日本的社会基础设施就无法维持。还有很大的进步空间。
人工智能领域的信息素养
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通过 STEM 教育培养计算素养
关于科学技术政策办公室 科学技术政策办公室 (OSTP) 是根据 1976 年《国家科学技术政策、组织和优先事项法》成立的，旨在为总统和总统行政办公室内的其他人员提供有关经济、国家安全、卫生、外交关系和环境等主题的科学、工程和技术方面的建议。OSTP 领导跨部门科学技术政策协调工作，协助管理和预算办公室对预算中的联邦研究与开发 (R&D) 进行年度审查和分析，并作为总统就联邦政府的主要政策、计划和方案进行科学和技术分析和判断的来源。更多信息请访问 https://www.whitehouse.gov/ostp。
人工智能、基本技能和定量素养
摘要 摘要 2022 年 11 月推出的免费语言人工智能 ChatGPT 引起了一些教育工作者的担忧，他们担心在易于访问的基于人工智能的作弊机制的背景下向学生教授基本的写作和批判性思维技能的可行性和好处。截至目前，ChatGPT 可以写出相当令人信服的学生水平的散文，但它仍然不太擅长回答定量丰富的问题。因此，就目前而言，上述担忧可能并不为大部分数学教育界所认同。然而，由于谷歌和 WolframAlpha 绝对有能力回答标准和一些非标准的定量查询，未来一代人工智能包括这两种能力并非不可能。所以，这个问题仍然与本期刊的读者有关。当我们继续关注构成定量素养 (QL) 和定量推理 (QR) 的高级技能和思维习惯时，我们不应忘记，基本的素养和算术仍然是基础的组成部分。尽管人工智能在这些基本领域取得了进步，但我们的人类学生似乎正在落后，正如最新的 NAEP 分数所暗示的那样。在这里，我们鼓励读者关注是什么让 QL/QR 如此难以教授，无论是对人类还是人工智能。