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高等教育中的人工智能：路线图和未来前景
人工智能 (AI) 的潜力需要很长时间才能得到充分开发。事实上，许多最新进展尚未得到广泛应用。尽管如此，人工智能系统正越来越多地部署在世界各地的学校、学院和大学以及企业培训中。虽然许多人担心教育中的人工智能意味着机器人教师，但现实并没有那么夸张，但仍具有变革性。人工智能与教育之间的联系也比人们通常认为的要复杂得多。至少，它涉及使用人工智能学习、学习人工智能和为人工智能做准备 (Holmes 等人，2019)。使用人工智能学习 (通常称为“教育中的人工智能”或“AIED”) 涉及面向学生的人工智能应用 (例如所谓的智能辅导系统、基于对话的辅导系统、探索性学习环境、自动写作评估和对话代理)、面向系统的人工智能 (用于招聘、时间表和其他后台应用程序)，以及理论上至少面向教师的人工智能 (尽管目前似乎很少有这样的例子)。同时，人工智能与教育之间的联系还涉及学习人工智能（人工智能如何
康复计划的高级技术
Advanced technologies in rehabilitation programs: Role of AI in diagnosis-an updated review Mohammad Ghatyan Sulaiman Alouthah Ministry of National Guard Health Affairs Mateb Falah Nahar Alshammari Ministry of National Guard Health Affairs Hamoud Faraj Freej Alsaadi Ministry of National Guard Health Affairs Saad Nghimish Khasram Alshammari Ministry of National Guard Health Affairs Hamad Hassan Mohammed国民警卫队卫生事务部Alonayzan萨利安·塞勒姆·阿列尼兹卫生事务部卫生事务部Manal Saad Aied Alotaibi国民警卫队卫生事务部卫生事务部Homood Abdullah Abdullah Abdullah Alghanim医疗实验室专家，Al-Qassim初级卫生保健，国民警卫生卫生保健部，AL QASSIM，AL QASSIM，AL QASSIM，AL QASSIM ARABIIS ALABIM ALABIM ALABIM ALALBARS ALHARBIM ALHARBI HARBARBI ALHARBIM HARBARBI ALHARBI HARBARHARBI）沙特阿拉伯Al Qassim国民警卫队卫生事务部Ola Saleh Mohammad Albarrak实验室专家，Al-Qassim初级卫生保健部，国民警卫队健康事务部，AL QASSIM，沙特阿拉伯
人工智能与高等教育的颠覆
自第一份斯坦福 AI100 报告发布以来，人工智能 (AI) 及其对社会的影响在过去五年中受到了广泛关注。人工智能已经在全球范围内以关键和个人的方式影响着个人，随着对算法的全部影响被理解，许多行业将继续经历颠覆。高等教育是将受到极大影响的行业之一；因此，许多机构已开始加速跨学科采用人工智能，以应对快速到来的市场转变。该技术的最新进展尤其有希望，因为它有可能为学生创造和扩展个性化学习，优化学习成果策略，并增加接触更多样化人群的机会。仅在美国，预计 2018-2022 年间大学人工智能市场将增长 48%。研究证实，目前在教育领域使用人工智能 (AIEd) 可带来积极成果，包括改善学生的学习成果，同时增加入学机会、提高留存率、降低教育成本并缩短完成时间。人工智能的未来用途将包括：随时随地实现引人入胜的互动式教育；个性化人工智能导师，帮助学生确定并实现目标；大规模个性化，让人工智能能够根据学生需求进行量身定制
使用人工智能技术算法模型向泰国学生教授英语：原型分析
摘要：2019 年，人工智能 (AI) 在教育领域的应用 (AIEd) 是一个价值 5 亿美元的行业。然而，到 2024 年，人工智能在教育领域的应用预计将增加到每年 60 亿美元以上，Grammarly 等公司的估值目前超过 10 亿美元。除了使用人工智能技术的写作助手之外，人工智能应用的“圣杯”可以实现语言之间的完美同步翻译。因此，作者开发并制作了一种人工智能技术 (AIT) 模型的原型，用于泰国学生的英语教育。研究样本包括一个教室，其中有 40 名高中生，他们正在 2020 学年的第二学期学习。用于数据收集的工具包括一种人工智能技术算法，用于帮助向泰国学生教授英语。知识测量理解的句子结构和英语词汇的 IOC 一致性 (IOC) 确定为 0.60-1.00，难度在 0.26-0.75 之间，判别力为 0.74。t 检验还分析了相关样本的数据。结果显示，学生在使用 AIT 算法原型帮助教授英语后获得的英语知识比以前更高。此外，学生对模型的满意度最高。因此，可以得出结论，质量是合适和可接受的。
高等教育中人工智能指导引发的道德问题
指导是一个高度个人化和个性化的过程，受指导者利用专业知识和经验来扩展知识并实现个人目标。人工智能在高等教育指导过程中的新兴应用不仅需要遵守适用的法律法规（例如有关数据保护和非歧视的法律法规），还需要彻底了解道德规范、准则和未解决的问题（例如数据完整性、系统安全性和保密性、避免偏见、确保算法的信任和透明度）。高等教育指导需要最高程度的信任、开放和社会情感支持，因为这对受指导者来说至关重要，尤其是他们的学业成就、职业选择和未来的生活选择。然而，在引入数字系统时，道德妥协似乎很常见，而人工智能支持的指导中潜在的道德问题在研究、开发和应用中仍然没有得到充分解决。挑战之一是一方面要争取隐私和数据经济，另一方面大数据是人工智能支持环境的先决条件。如何在复杂的数字指导过程中尊重人工智能教育的道德规范和一般准则？本文力求就相关伦理问题展开讨论，并以此提高人们对未来高等教育中数据驱动、人工智能支持的指导环境的道德发展和使用的认识。
建议引用：Surugiu, Camelia；Grădinaru, Cătălin；Surugiu, Marius-Răzvan (2024)：商业教育中的人工智能：好处和工具，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 241-258 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/241
摘要 了解人工智能 (AI) 对教育的影响对于指导教师开发教育工具至关重要。教育中的人工智能 (AIEd) 不仅给教育者和学习者带来了机遇，也带来了更多的挑战。找到将人工智能融入学习框架的合适工具是对当前和未来几代人的考验。即使大多数学生承认人工智能是一种有价值的工具，但他们与教育中人工智能的互动似乎比预期的要有限。他们主要集中在少数具有较高认知度的工具上。本文研究了人工智能对教育活动的支持、关键驱动因素和商业教育工具。使用多元二元逻辑回归分析了从 254 名学习者收集的调查数据。提出了两个研究问题来验证人工智能是否支持教育活动以及哪些人工智能工具支持商业教育活动。结果显示，学习者欣赏人工智能帮助教师完成管理任务、个性化学习计划和节省时间。然而，除了计算机视觉、边缘计算和人工智能聊天机器人之外，学习者对人工智能工具的大多数好处并不熟悉。本文强调需要增加人工智能在教育中的使用，以使学生更熟悉人工智能工具并在商业教育中利用它们。
高等教育人工智能研究的系统回顾：GCC 中的实践、差距和未来方向
海湾合作委员会 (GCC) 国家（包括巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯王国和阿拉伯联合酋长国）认识到人工智能在实现经济多元化和实现可持续发展方面的潜力，一直在大力投资数字化转型，紧跟技术进步的步伐。特别是在过去几年中，随着向知识社会转型和提高教育成果的统一努力，GCC 国家一直致力于将人工智能融入教育 (AIED)。本系统综述调查了该地区人工智能 (AI) 研究的特点，确定了人工智能在高等教育中的应用优势和劣势，并探讨了主要问题以及未来的可能方向。在 Scopus 数据库中，分析了 32 项研究，所有开放获取文件都属于 GCC 国家，以人工智能和高等教育或相关术语作为关键词。结果表明，人工智能应用有利于机构改善教育成果、协助决策和推进机构体系。没有一项研究报告了人工智能实践带来的负面影响。然而，我们发现，人工智能在高等教育中全面部署存在重大障碍，包括技术技能差、技术基础设施不足、利用传统教育方法的阻力以及与阿拉伯语结构复杂性相关的挑战。提出了未来的发展方向，为从业者提供了机会，为学者提供了研究潜力。
如何引用本文 Williamson, B. (2020) ‘实验知识生产的新数字实验室：人工智能和教育
自 2010 年代以来，数据科学的扩展伴随着关于知识和专业知识地位变化的重要主张。计算统计、数据分析和机器学习算法（即所谓的人工智能 (AI)）的技术进步，以及计算机科学、信息学、数据科学和软件工程领域中新型专家数据实践的出现，使得数据化知识生产（Bonde Thylstrup 等人，2019 年）成为可能（Mackenzie，2017 年）。随着数据科学从技术开发扩展到媒体、商业、金融、娱乐、政府、公共部门和学术界（Beer，2019 年），这些技术和实践在广泛的知识生产领域变得极其有价值。在教育研究中，学习分析、教育数据挖掘、教育人工智能 (AIED) 和教育数据科学的兴起，以及蓬勃发展的“教育科技”行业，将先进的计算技术引入了分析和知识生产的形式，使新参与者能够利用专业知识通过大量复杂的数字数据对教育过程产生新的理解 (Perrotta and Selwyn, 2019)。与更广泛的数据科学学科和数据分析行业一样，“定义新的知识对象与职业形成密切相关”(Ruppert, 2018: 17)。教育数据科学作为一门学科的专业化正在通过研究会议、期刊出版物、特刊、机构建设和增加证据的公开曝光来建立。
教育和伦理中的人工智能
人工智能 (AI) 最初应用于教育领域大约 50 年前，而人工智能本身作为一个研究领域成立仅十年左右，于 1956 年在美国新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯学院研讨会上首次亮相（例如，参见 Moor，2006 年）。1970 年，Carbonell 的论文“CAI 中的人工智能：一种用于计算机辅助教学的人工智能方法”描述了一种基于语义网络的地理学辅导和创作系统，名为 SCHOLAR（Carbonell，1970 年）。这种“面向信息结构 (ISO)”的辅导将其教学策略与其对南美地理的了解分开，原则上，可以将世界其他地区的地理情况插入其中，并将教学策略应用于那里，或者将不同的教学策略应用于南美地理。此外，由于通过语义网络明确表示地理知识，系统可以对其知识进行推理，得出未明确编码的结论，并回答有关其所知的问题。因此，其“混合主动”教学策略可以包含系统利用上下文和问题的相关性向学生提问，以及学生向系统提问，两者都使用非常有限的英语。系统通过标记语义网络的相关部分来跟踪学生已经理解了地理领域的哪些部分，从而创建了学生知识的不断发展的模型。这种对个体学习者的适应是该系统与之前的计算机辅助教学 (CAI) 系统的区别之一。该系统还体现了面向学习者的教育人工智能 (AIEd) 系统的标准概念架构。
课堂评估中使用的人工智能工具
摘要 人工智能 (AI) 正在通过使用先进技术来增强教学和学习，从而改变教育。人工智能驱动的教育评估工具具有诸多优势，例如更准确、更有效的评估、为学生提供个性化的反馈以及为教育者提供适应性强的教学方法。本文研究了人工智能工具在课堂评估中的使用情况，包括数字评估工具、形成性评估工具和课堂响应系统，使用 Edulastic、Exam View、Mentimeter、Socrative 和 Top Hat 等软件，执行评分、识别有风险的学生和自动绩效评估等任务。它还评估了教师在基于人工智能的课堂评估中的作用。人工智能在课堂评估中的使用既有好处也有局限性，因此教育工作者、政策制定者和利益相关者之间的合作对于最大限度地发挥人工智能的优势和最大限度地降低相关风险至关重要。最后，人工智能工具在课堂评估中的应用可以改变教育，改善学习成果，并为学生在当今社会取得成功做好准备。关键词：人工智能、课堂评估、工具。介绍 随着计算机科学和计算技术在学校的引入，自动、自适应和高效的人工智能技术已广泛应用于各个学术领域。教育人工智能（AIEd）作为一门跨学科领域，强调应用人工智能来协助教师的教学过程，增强学生的学习过程，促进教育体系的转型（Chen, Lin & Cheng, 2020）。教育人工智能有可能通过监控和跟踪学生的学习（Berland, Baker & Blikstein, 2015）、预测有风险的学生（Hellings & Haelermans, 2020）和自动访问学生的表现（Zampirolli, BorovinaJosko & Venero, 2021）来增强教学过程中的教学设计和教学发展。