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第 54 页 人工智能与教育
事实上，教育中的人工智能 (AIED) 已经成为众多国际报告的主题（见附录 III）——那么这份报告有何不同？有三个独特之处。首先，在本报告中，我们探讨了教育中人工智能的应用和教学，我们将其统称为“人工智能与教育”（AI&ED）。其次，我们通过欧洲委员会的核心价值观来探讨人工智能与教育：人权、民主和法治。第三，我们并没有假设人工智能对教育的好处，而是对人工智能与教育采取了刻意批判的态度，既考虑了机遇，也考虑了挑战。自始至终，我们的目标是提供一个整体视角，帮助确保人工智能赋予教育者和学习者权力而不是压倒他们，并确保未来的发展和实践真正是为了共同利益。
EDG 6931 人工智能与教育
学期学时 3 个学分 讲师信息 星万里博士 电子邮件：wanli.xing@coe.ufl.edu 办公室：Norman Hall 0501C 课堂会议信息 地点：NRNA 0510 星期三，下午 12:50 – 下午 3:50 办公时间 预约 课程描述 本课程重点介绍人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在教育中的作用以及使用 AI 对学习环境的影响。学生将有机会探索 AIED 的概念、策略、框架和应用，获得在各种学习环境中开发、体验和分析 AI 技术的实践经验。本课程主要面向对教育中的 AI 和 ML 技术感兴趣并愿意通过实践经验学习的研究生。（先决条件：以研究生身份入读研究生院。）课程目标
教育中的AI：对学校环境实施辅助的教学和道德分析
教育中人工智能的框架是技术，组织和环境的（联合国教科文组织，2023A，2023b）。技术环境（联合国教科文组织，2023a，2023d，2023e）包括正在使用或在市场上使用的技术。组织环境（Francesc等，2019; Xu＆Ouyang，2022; Unesco，2023a）与组织的可用资源和特征（例如其结构，沟通过程，组织准备及其规模）有关。也重要的是组织的人力资源，员工之间的连接结构，组织内的通信过程以及未使用的资源数量。环境环境（Francesc等，2019；牛津大学出版社，2023;联合国教科文组织，2023a）提供了可以领导或限制创新的因素，例如对工业的支持，对技术创新的支持，政府规则，文化因素，文化因素，利益相关者的影响力。
中小学教师调查
人工智能为改善学生学习过程和提高教学效率提供了创新解决方案（AiEd）。目标是促进自适应学习环境的发展并培养灵活的教学媒介（OECD，2024）。教师培训至关重要，首先要分析他们的培训需求以及他们的知识和技能。在我们的样本中——396 名阿布鲁佐地区小学和中学的教师——43.4% 的人认为人工智能有利于教学，47.1% 的人表示它有助于个性化教学，40.2% 的人谈到对学习活动的支持。面对这种情况，35.1% 的样本表示他们没有为使用人工智能做好充分准备，66.9% 的人表示他们对机器学习不太了解。矛盾的出现表明，教师不仅不清楚人工智能的应用，甚至不清楚人工智能的主要类型（ML、DL、NLP、CV）之间的区别。通过教师培训课程改善教育的紧迫性是当务之急。关键词：人工智能|知识 |技能 |教师培训 L'IA 提出了创新的学生学习过程和有效提升 (AiEd) 解决方案。 L'obiettivo è promuovere lo sviluppo diambienti di apprendimento adattivi e sviluppare mediatori didattici flessibili (OCSE, 2024)。不认识的形成是对LORO BISOGN FORMATIV 和 DELL LORO CONOSCEN E CENTE 的分析的一部分。 Nel nostro Campione ‐ 396 insegnanti delle scuole primarie della Regione Abruzzo ‐ il 43,4% sostiene che l'IA può favourire la didattica, il 47,1% indica che è utile per la individualizzazione del l'insegnamento e il 40,2% parla di supporto工作室的一切。前面的 35,1% 是我们为机器学习做好准备的 35,1%，中间是 66,9%。 Emergono contaddizioni che indicano che gli insegnanti non alone non hanno chiare le applicazioni dell'IA, ma nemmeno la distinzione tra iprincipi Tipi di IA (ML; DL; NLP; CV). Viene data Priorità all'urgenza di migliorare l'istruzione attraverso corsi di formazione per insegnanti。假释负责人：IA |凝视 |能力|无名之辈的形成
应用学习与教学杂志
在本文中，我们简要讲述了Chatgpt背后的组织Openai的故事。我们强调了从非营利组织到商业业务模式的根本变化。在我们的方法方面，我们进行了广泛的文献综述，并对该人工智能（AI）软件进行了实验。我们的文献综述表明，我们的评论是第一批经过同行评审的学术期刊文章，探索Chatgpt及其与高等教育的相关性（尤其是评估，学习和教学）。在描述了Chatgpt的功能和其优势和局限性的摘要之后，我们重点介绍了该技术对高等教育的影响，并在AI Chatbots（例如Chatgpt）的背景下讨论了高等教育中学习，教学和评估的未来。我们将Chatgpt定位在当前的教育（AIED）研究中的人工智能，讨论面向学生，面向教师和面向系统的应用程序以及分析机会和威胁的情况下。我们以针对学生，教师和高等教育机构的建议结束了这篇文章。其中许多专注于评估。
生成式人工智能增强学术写作 - 林奈大学
本研究考察了生成式人工智能 (GenAI) 聊天机器人对提高学生学术写作和批判性思维能力的影响。它解决了道德和操作挑战，包括对教育人工智能 (AIEd) 学术诚信的担忧。我们的研究旨在分析来自不同利益相关者的观点，为创建有效的 GenAI 聊天机器人提供参考。获得的见解将指导全面的人工智能素养和强大的监管框架的发展，确保这些进步既符合道德规范，又具有实践可行性。这项研究的主要重点是了解利益相关者对 GenAI 在学术写作中的期望，从而开发了 CHAT4ISP-AI，这是一种专门的聊天机器人，旨在提高一年级本科社会科学学生的学术写作、分析和批判性推理能力。这项研究通过促进教师、学生和其他利益相关者之间的合作来促进当代教育方法，大大推进了人工智能与教育系统的整合，从而为学生迎接人工智能驱动的未来做好准备。
使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
SAT快照
1。Edheads主持AJ Gutierrez在ISAT的代理总监Tamara Sumner和导演Sidney D'Mello进行了一对一的访谈中，并在Edu cation的AI上进行了示例示例和经验教训，并从ISAT和其他认知科学研究研究所中汲取了教训。这两集将在2024年底播出，可以在Edheadspod.com上聆听。2。一组由3个团队成员的代表团参加了斯坦福大学的研讨会，名为AI合作学习。3。ISAT团队成员兼加州大学伯克利分校（UCB）托马斯·菲利普（Thomas M.4。ISAT推出了新的每周博客系列，其中包含与AI有关教育及其背后技术的一系列主题。博客帖子满足了AIED中不同利益相关者的不同利益和需求，包括学生，父母，教育工作者，研究人员和开发人员。5。Isat Pi Sidney D'Mello一直在全球范围内在国际上共享ISAT的作品。
基于人工智能的自适应学习：系统映射...
摘要：借助技术进步，教育领域发生了显著的变化。教学过程现在更具互动性，不再局限于学生在课堂上的实际存在，而是利用专门的在线平台。近年来，提供根据学习者需求定制的学习路线的解决方案变得更加必要。在这方面，人工智能是一个很好的答案，它允许建立能够满足广泛学生需求的教育系统。通过本文，系统地介绍了基于人工智能的自适应学习的文献。通过对 2000 年至 2022 年期间发表的 93 篇文章的审查，可以得出几个结论，包括基于人工智能的自适应学习环境的数量、使用的人工智能算法的类型、这些系统的目标以及与适应相关的因素。本研究可作为进一步研究如何解决当前状况所引发的问题的跳板。关键词：自适应学习、人工智能、教育、AIED 类别：H.3.1、H.3.2、H.3.3、H.3.7、H.5.1 DOI：10.3897/jucs.90528
生成式人工智能与快速工程：让精灵低语的艺术
摘要：生成式人工智能在教育领域的能力，作为共同创造者，凸显了及时工程在人类与利用自然语言处理 (NLP) 的大型语言模型 (LLM) 之间实现最佳交互方面的关键作用。生成式人工智能的潜力在于响应精心设计的提示，这使得它们对于释放其生成真实内容的能力至关重要。为了优化这一过程，包括教育领域各利益相关者在内的及时工程师必须掌握语言细微差别如何影响生成式人工智能的反应。通过战略性地接近对话式生成式人工智能，明确目的、语气、角色和背景，可以建立基于及时的对话式教学法，实现促进有效教学和学习的沟通和互动。这种方法对于利用生成式人工智能的力量，同时确保有意义且与上下文相关的交互至关重要。关键词：及时工程、人工智能及时设计、与人工智能共同创造、生成式人工智能、教育中的人工智能 (AIEd)。