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学习、分析和人工智能在教育中的相互作用：
摘要 本文从多维度阐述了人工智能在学习和教育中的作用，强调了人工智能、分析和学习过程之间错综复杂的相互作用。本文对普遍存在的将人工智能视为工具的狭隘概念提出了挑战，例如生成性人工智能工具，并论证了人工智能的替代概念对于实现人机混合智能的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异，人机混合系统对扩展人类认知的重要性，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育人工智能研究 (AIED) 将人工智能视为人类智能的类比，但已经偏离了这一观点，这促使人们需要重新点燃这种联系。本文提出了人工智能的三种独特概念：人类认知的外化、人工智能模型的内部化以影响人类心理模型，以及通过紧密耦合的人机混合智能系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了教育中的三种概念化，强调了每种概念化对教育的潜在价值和局限性，以及过分强调外化人类认知的危险。本文最后提倡对 AIED 采取更广泛的方法，这种方法不仅限于考虑 AI 的设计和开发，还包括教育人们了解 AI 并创新教育系统，以在 AI 无处不在的世界中保持相关性。关键词人工智能、混合智能、生成式 AI、学习分析、教育技术、人类认知、教育的未来
学习与评估中的生成人工智能快速指南（教师指导）
本快速指南首先从人工智能 (AI)/生成式 AI 的广义定义开始，然后为 UCD 教职员工提供一些关于如何将其用于高等教育学习和评估的建议。简介：什么是人工智能？人工智能始于 20 世纪 50 年代中期，当时科学家和哲学家训练和编程机器来模仿人类行为。从那时起，人工智能已经发展出几种不同的形式，例如机器学习、深度学习、自然语言处理、反应式、自我意识等等。早期或“传统”人工智能系统和机器被训练来识别模式并做出预测，例如手机聊天中的预测文本，或者当您致电帮助中心并必须浏览一系列自动回复时。虽然生成式人工智能在过去几十年中一直在研究和开发，但由于最近的重大技术改进，它最近成为讨论的焦点。生成式人工智能是一种创建新文本、图像或音频的人工智能。生成式 AI 的一种形式 Chat GPT 已成为许多学术讨论和辩论的主题。重要的是要知道 ChatGPT 并不是唯一的生成式 AI 工具 - 其他工具包括 Bing Search、GPT-4 和 DALL·E 2，而且每天都有更多工具出现。教育中的人工智能 (AIEd) 更具体地说，在教育领域，Hwang 等人 (2020) 提出了教育中的人工智能 (AIEd) 的总体描述性定义，指出“AIEd 是指在教育环境中使用 AI 技术或应用程序来促进利益相关者（例如学生、讲师和管理员）的教学、学习和决策过程”(第 1 页)。目前，高等教育领域的教师和学生都使用各种类型的 AI 工具。例如，以学生为中心的 AI 工具可能包括；智能辅导系统、人工智能辅助应用、人工智能辅助模拟、支持残障学习者的人工智能、自动论文写作、聊天机器人、自动形成性评估和人工智能辅助学习/研究助理（Holmes & Tuomi，2022 年）。常用的以教师为中心或以机构为中心的人工智能工具示例可能包括：抄袭检测软件、学习材料的智能管理、课堂监控、自动总结性评估、人工智能教学助理和电子监考（Holmes & Tuomi，2022 年）。在混合和在线学习环境中，人工智能应用程序（例如智能辅导系统、教学机器人、学习分析仪表板、自适应学习系统）已用于吸引学生、提供更个性化的学习途径并监控学生的学习体验和进度。显然，目前高等教育中使用的人工智能工具和应用程序有多种变体，虽然许多都提供
硕士论文概要：利用人工智能作为工具来支持教师和学生
人工智能 (AI) 在我们日常生活中的应用日益广泛。现在，我们的智能手机、网站、个人设备等都使用了人工智能。从过去执行复杂任务到现在执行最简单的练习，我们可以看到人工智能将继续存在。人工智能在教育领域的应用是前景光明的领域之一，它有可能成为解决当前教育中一些主要问题的解决方案 (Pedro 等人，2019)。人工智能在教育领域的应用前景广阔，但值得注意的是，它的使用也带来了挑战，例如人工智能对教师和学生角色的影响。几乎没有证据表明如何将为教育开发的人工智能工具与教育理论结合使用，以加强和深化两者之间的协同作用 (Chen 等人，2020)。这项研究将与奥尔堡大学 (哥本哈根)、古卢大学 (乌干达) 和 CanopyLAB 公司 (丹麦) 合作进行。本论文的范围侧重于评估古卢大学教师和学生在 CanopyLAB 平台上通过该平台提供的 AI 功能创建和使用教育内容时在高等教育中对人工智能的实际应用。本论文报告旨在调查在全球北部（CanopyLAB - 丹麦）开发但在全球南部（古卢大学 - 乌干达）环境中使用的 AIED 工具的使用情况。本研究的局限性在于它没有涵盖 CanopyLAB 人工智能的开发或部署方式，并且不会根据用户反馈重新设计 CanopyLAB 平台。此外，不会与 CanopyLAB 公司直接合作，而是作为 CanopyLAB 平台的案例研究。人工智能不再是一个似乎只能在遥远的未来实现的领域。我相信这个项目具有重要意义，因为最近越来越多地使用人工智能来解决复杂和简单的问题和任务。本研究中使用的方法是案例研究。实施的方法是使用在线研讨会作为从参与者收集数据的方法。从文献综述和从古卢大学参与者收集的数据的分析来看，人工智能教学工具是一种教育软件或数字工具，教师可以使用它来教学、识别知识差距、开发和发布课程等。教学工具也可以有一个学生或学习者部分，学生可以使用。根据这篇论文的研究，性别和弱势群体的边缘化是导致不平等和偏袒的主要问题，因为 AIED 开发人员可能没有在确实需要的时候让这些社区参与进来，以产生良好的结果。为了缓解上述问题，让 AIED 的利益相关者参与进来是不可或缺的，因为需要他们的意见、反馈和关注。根据古鲁大学的研究，主要的障碍或瓶颈是全球南方国家在教育人工智能发展中的参与程度极低
ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 上的推测未来：教育领域的集体反思
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、 Apostolos Kouttropoulos、Cathy Mae Toquero、Lenandlar Singh、Ahmed Tlili、Kyungmee Lee、Mark Nichols、Ebba Ossiannilsson、Mark Brown、Valerie Irvine、Juliana Elisa Raffaghelli、Gema Santos-Hermosa、Orna Farrell、Taskeen Adam、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、 Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要：虽然ChatGPT 最近变得非常流行，AI 有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法，探索生成式预训练 Transformer (GPT) AI 和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了（使用）AI 在教育中（AIEd）的承受力和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与 AI 对教育贡献的最佳时机，因为 AI 可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能（AI）、生成式预训练转换器（GPT）、自然语言处理、教育人工智能（AIEd）、未来教育前景、推测方法
已发布版本的引用（APA）：Bozkurt, A., Junhong, X., Lambert, S., Pazurek, A., Crompton, H., Koseoglu, S., Farrow, R., Bond, M., Nerantzi,
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、Apostolos库特罗普洛斯、凯西·梅·托克罗、Lenandlar Singh、艾哈迈德·蒂利、Kyungmee Lee、马克·尼科尔斯、埃巴·奥西安尼尔森、马克·布朗、瓦莱丽·欧文、朱莉安娜·埃莉萨·拉法盖利、杰玛·桑托斯-赫莫萨、奥娜·法雷尔、塔斯金·亚当、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要：当 ChatGPT 时最近变得非常流行，人工智能有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法探索生成式预训练变压器 (GPT) 人工智能和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了人工智能在教育中的应用 (AIEd) 和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与人工智能对教育贡献的最佳时机，因为人工智能可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能 (AI)、生成式预训练变压器 (GPT)、自然语言处理、教育中的人工智能 (AIEd)、未来教育观点、推测方法
人工智能时代的电影与视听教育
近年来，有关人工智能教育 (AIED) 带来的新挑战的讨论因学者 (Panciroli, Rivoltella 2023; Soriani, Bonafede 2024; Garavaglia, Petti 2024; Messina 等 2024) 和欧洲委员会、欧洲理事会等国际组织 (Holmes, Persson, Chounta, Wasson, Dimitrova 2022) 的贡献而得到了极大丰富。尽管取得了这些进步，但从业者仍然面临着相当大的不确定性。媒体教育者应如何应对这些发展？学者们正在努力扩展既定的关键框架和教学方法，将人工智能纳入学校课程 (Baldino, D'Asaro, Pedrazzoli 2024; Panciroli 等 2023)，教师和教育工作者也在测试将其纳入日常课程计划的方法。
通过以人为本的人工智能系统支持个性化终身学习
在过去的几十年里，计算能力的惊人增长促进了海量数据集的收集和分析，常常揭示出以前隐藏的见解。因此，人工智能 (AI) 蓬勃发展，人们对其在许多应用领域实现突破的潜力寄予厚望。有趣的是，人工智能和教育的历史早已交织在一起 [1]。在研究界，人工智能和教育之间的活跃相互作用被称为 AIEd 领域。鉴于这一丰富的共同历史，人工智能如今已嵌入众多教育技术中，旨在支持和加强学习和教学活动 [2]，这并不奇怪。事实上，范围已经扩大到终身学习，承认学习超越了人们生命开始时的正规教育。
人工智能在教育领域的前景
将创新技术引入课堂始终是实验性的，需要了解教师和学生的需求。人工智能 (AI) 已经开始进入课堂、学校，以及我们通过家庭作业或课外活动将学校带回家的方式。这引发了二十年前学生、教师和行政人员可能都陌生的新话题。关于学习分析、教育中的人工智能、数字素养、隐私和数据主权问题的讨论。本报告从微观、中观和宏观三个角度深入探讨了人工智能在教育实践中的应用。这不仅是教育 IT 部门的问题，因为教育中的人工智能 (AIED) 的应用也直接影响教师的教育实践和教育专家的支持服务。
人工智能如何影响教育？
芬兰 ORCID 0000-0002-8528-0237 摘要：通过考试获得特定知识是教育系统中非常常见的情况，它决定了教育的连续水平。技术的同时发展，特别是通过公开的大型语言模型提供的人工智能模型，使该方案容易受到滥用和陷阱的影响。更新知识和对在教育中使用人工智能（AIED）的优势和风险的认识是研究界和全球政策的责任。本文试图纠正在教育中使用人工智能的热情与随之而来的危险之间的平衡。在这种情况下，公众意识的发展速度比技术本身要慢，在引入的初始阶段，在建立某些模式和规则之前，制定的法规不能替代道德和正派。
学校中的人工智能：迈向民主的未来
人工智能在教育中的引入（AIED）可能会对儿童和年轻人的生活产生深远的影响。本文探讨了教育中常用的不同类型的人工智能（AI）系统、它们的社会背景及其与商业知识垄断增长的关系。这反过来又被用来强调儿童和年轻人的数据隐私权问题，如 2018 年《通用数据保护条例》（GDPR）所定义。本文的结论是，在公平、个人教育权利（Bernstein，2000）、数据隐私权和有效使用数据之间取得平衡是一项艰巨的挑战，而且目前的法规并不容易支持这一挑战。本文提出了一种在学校使用人工智能的替代、更具民主意识的基础。