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与 Kyle Jensen 就 AI、写作等进行对话
这是一个参与这些对话的重要时刻，特别是考虑到革命性的生成式人工智能工具的出现，包括 ChatGPT、Bing AI、DALL-E、LaMDA、MidJourney、Stable Difficus 和 Wordtune。虽然教育界已经承认这些工具的巨大潜力，但他们也对教育人工智能 (AIED) 的未来方向提出了质疑和担忧。除了数据隐私和准确性方面的持续问题外，最近发表的文献还强调了对评估、问责制、学术诚信和过度依赖人工智能的担忧 (Baidoo-Anu & Owusu Ansah, 2023)。此外，教育利益相关者（例如学生、家长、教育工作者、开发人员、研究人员、政策制定者和哲学家）需要机会参与对当前技术趋势和人工智能工具开发的批判性审视，以确保它们符合学习者的最佳利益（Holmes 等人，2022 年）。本系列旨在支持正在进行的对话，使教育工作者能够利用和驾驭人工智能工具的能力，以智能和周到的方式支持学生的学习和创造力。在本文中，我们重点介绍了教育领袖和研究员 Kyle Jensen 博士的工作。Jensen 博士是亚利桑那州立大学 (ASU) 英语系写作、修辞和读写能力项目的教授，也是 ASU 写作项目的主任，该项目每年为超过 23,000 名学生提供服务。除了作为一名学者广泛发表关于现代修辞理论和修辞教育的著作外，Jensen 博士还致力于创造性地解决教学问题，并在教育系统中发起积极的变革。作为 ASU 写作项目的主任，他坚持为学生提供最好的服务、为他的决定提供透明的理由，并与教职员工合作实现一个完整的项目。在我们的谈话中，Dr.
教师对人工智能的看法
摘要：如果老师在课堂上不断地向学生灌输知识，那么学生的学习将会非常乏味和低效。由于学生使用技术，尤其是人工智能，他们面临着许多挑战。融入技术对于吸引现代学生至关重要，因为传统的教学方法已不再有效。因此，教师必须使用创新技术来克服将人工智能融入课堂的挑战。近年来，人们越来越倾向于利用现代技术和方法来增强整体学习体验。这些技术的例子包括学习管理系统、视频辅助学习和虚拟现实，所有这些都有助于提高学生的参与度和教育规划。如今，它已经发展到使用嵌入式计算机系统和其他技术，例如具有人类特征的机器人，使用在线聊天机器人来执行教师的任务、职责和自主行动或与教师合作。本文的目的是探讨人工智能 (AI) 对教育的积极影响。人工智能在教育中的应用 (AIED) 为教育实践提供了新的机遇、挑战和可能性。本研究的目的是调查人工智能对 13 至 14 岁八年级女生教育过程的影响，并确定克服技术使用缺点的策略。关键词：人工智能。应用。认知能力。教育。现代技术。简介： 与教授一起学习的一系列乏味和无效的内容，使他始终如一地保持一致。这是人工智能技术、人工智能原理的结果。将现代学生的关键技术融入其中，并采用传统的方法来提高效率。 Portanto 教授们开发了利用创新技术来实现 IA 集成的超级解决方案。现在，我们已经开始利用现代技术和方法来获得更多的经验。这些技术示例包括课程管理系统、视频辅助课程和虚拟现实课程，以及如何促进学生和平面教育的积极参与。 Hoje，我们将计算机系统和技术外的系统进行了改进，以机器人为人类特征，将在线聊天机器人作为讲师来实现。与教师合作的责任和自主权。人工智能的客观影响和探索
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。
绘画任务中学生与人工智能交互过程的差异：关注学生对人工智能的态度和绘画技巧水平
人工智能 (AI) 的最新进展和应用增加了学生在学习任务中与 AI 互动的机会。尽管各个学术研究领域都研究过人机协作，但在学生-AI 团队场景中学生如何与 AI 协作的根本过程却很少被研究。为了在教育领域开发有效的 AI 应用，有必要了解学生-AI 交互 (SAI) 过程中因学生特点而产生的差异。本研究试图通过探索具有不同绘画能力和对 AI 态度的学生在执行公共广告绘画任务时 SAI 过程的差异来填补这一空白。基于从 20 名韩国本科生的出声思考协议中获得的经验证据，该研究首先进行了滞后顺序分析，以确定每个组的统计显着线性模式，然后按时间顺序将它们通过编码活动对齐系列纳入 SAI 持续时间，以区分每个组的整体 SAI 过程。研究揭示了对 AI 和绘画技巧态度不同的学生在 SAI 过程中的明显差异。为了更好地促进学生-AI团队的学习，本文讨论了教育AI开发和教学设计的一系列影响。 对实践或政策的启示： • 教育AI不应仅限于执行特定任务和解决明确定义的问题。 它应该以端到端学生-AI过程的整体视角进行设计，并与学习过程中的不同学习活动相互关联。 • 教育AI应该能够提高学生的元认知和情感参与度。 • 应组建一个包含不同利益相关者的教育AI系统架构师团队，以协作设计AI系统。 关键词：学生-AI交互、学生-AI协作、教育AI、教育AI开发、人机交互、序贯分析 简介 人工智能（AI）已越来越多地发展到与人类合作完成从海量数据处理到决策等各种任务。 特别是，先进的生成循环神经网络支持系统可能使AI能够在创造性任务和体验中积极与人类合作，例如对人们具有内在价值的绘画任务。这种进步引起了人们对人机协作交互的日益关注，在这种交互中，人类和智能代理需要协调执行高复杂性任务。与此相符的是，人们越来越期望人工智能将发挥重要的教育作用，例如协作同伴和个人导师，而不是简单的学习工具（Kim 等人，2022 年；Kim & Lee，2023 年）。由于这些期望，许多教育人工智能（AIED）领域的研究人员
人工智能在未来的作用...
文章信息 摘要 目的：本研究旨在探讨全球化在过去 150 年中如何彻底改变了人类社会。随着物联网、能源及其所统治的信息物理系统的终结，传统教育面临着巨大的挑战。这将这种紧张关系与互联网使用联系起来，并使学生和教师都受益。可以说，未来的教育完全建立在物联网、能源及其统治的信息物理系统之上。随着这些系统的终结，传统教育面临着巨大的挑战。这增加了学生的筛查时间，从而影响他们的心理健康。 理论框架：本文基于三种教育过程模型的用途并评估现有文献，推测了人工智能和教育 (AIED) 研究的近期未来。设计/方法/方法：分类算法 SVM、朴素贝叶斯和随机森林受益于来自德里国家首都辖区及其他地区的 206 名学生的 5 倍交叉验证。研究人员正在研究年龄分布情况？有多少学生接受了心理健康护理？那么，他们做了什么？他们的年龄是多少？他们吃了多少顿饭？在印度德里爆发新冠疫情后，该研究调查了导致该市本科生心理健康负担加重的因素。该数据集由年龄、时间、中等餐食等多个领域的数据组合而成。因此，研究人员对数据进行了预处理，并根据他们在德里国家首都辖区内和国家首都辖区外的位置将其分为四类。使用 K 字段折叠交叉验证测试评估建议的模型。结果：研究结果表明，技术的实际影响将对未来的教育产生积极影响，但也可能产生严重影响。教师和学生应该抓住这个机会，鼓励卓越，打破阻碍许多儿童和学校实现卓越目标的障碍。因此，所有国家都必须在未来发展技术更先进的教育体系。研究、实践和社会影响：技术进步的研究将对劳动力产生重大干扰，因为自动化可能会取代超过 50% 的工作。教会学生在数字化工作场所茁壮成长的技能、积极参与技术以发掘其全部潜力至关重要。这项关于人工智能系统的研究的贡献在技术上可实现师生互动。培养学生的人工智能素养很重要，以打破误解的障碍，为想象力、创新和社会新视角铺平道路。原创性/价值：这项研究的价值在于教育机构和相关组织正在寻求人工智能在教育中的作用。Doi：https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i1。840
体育教学中的人工智能与学生知识
Utsav Chaware 摘要 印度教育系统正在发生当代转变，通过在教育中引入机器学习和人工智能来增强教学体验，机构采用人工智能生态系统来实现更高效和完美的教育。人工智能具有通过多种应用影响体育教育的潜力，是当务之急。本文重点介绍了人工智能在体育教育中的实际应用，并探讨了体育教育学生对人工智能的了解。在这项研究中，来自 8 所体育学院的 500 名本科生和研究生回答了问卷，并对答案进行了分析。研究显示，大多数学生认为他们熟悉人工智能，但只有 14% 的学生正确回答了所有问题并了解人工智能和机器学习的概念。体育教育的学生和教师必须知道如何利用最新技术趋势的力量，并与学生取得联系以了解教育需求，从而验证了将人工智能融入体育教育课程的重要性，以便今天的学生和明天的教师可以在工作中接触人工智能之前开始学习人工智能。关键词：人工智能、机器学习、体育教育 引言 随着各个领域的科技发展和扩展，技术和小工具正在将优雅带入更好、更精确、更完美的世界。人工智能的引入创造了一个令人振奋的世界，超越了简化生活的可能性。从人人手中的机器人、Siri 对话和谷歌开始，人工智能正走向一个全新的时代。人工智能作为一种前所未有的技术，具有丰富体育教育的潜力。从个性化学习和个性化训练、监测个体儿童的健康状况和运动模式以及天赋检测和识别等人工智能应用，人工智能在体育教育中的影响可能是巨大的，现在是体育教育专业人士将人工智能融入课程并实现技术飞跃的时候了，这样学生就可以开始学习人工智能，并在工作中遇到它之前做好未来准备。正如查尔斯·达尔文曾经说过的：“能够生存下来的物种不是最强大的，也不是最聪明的。而是对变化反应最快的。” Timms (2016) [7] 提出将 AIED 嵌入智能教室，将产生实时数据来追踪学习者在更广泛教室环境中的行为，而不仅仅是使用我们迄今为止开发的教学套件。刘宪（2010）[8]探讨了人工智能在现代体育教育技术中的应用前景及发展，并针对人工智能在现代体育教育技术中的应用提出了相应的发展策略，旨在为现代体育教育技术学科的建立与发展提供理论支撑。本文概述了人工智能在体育教育中可能应用的基础，以及体育教育学生对人工智能的认知程度，体育教育学生需要熟悉人工智能技术及其应用，才能在未来的竞争中脱颖而出。
人工智能学术框架附录
大学教育中的人工智能：从范莎学院的角度进行的文献综述 “必须强调的是，教育技术不仅仅与技术有关——我们应该关注 AIEd 的教学、道德、社会、文化和经济层面。” - Zawacki-Richter, O.、Marín, VI、Bond, M. 等人，2009 年 背景 生成人工智能 (GenAI) 的快速发展正在引发教育行业大规模的颠覆性变革。与之前的转变一样，应通过基于研究的方法来仔细考虑人工智能的影响，以指导框架和政策。这篇文献综述总结了 62 篇学术文章和 344 篇新闻报道，探讨了人工智能对教学、学习和就业的影响方面的机遇、风险和研究差距，这些都是范莎学院需要考虑的问题。 机遇 几乎所有资料都关注这项技术的潜力、看法和实践，而不是其早期影响的定量证据。还应注意的是，最初对 GenAI 潜在滥用的负面情绪已经减弱，趋向于更加平衡和充满希望的态度，学生对 AI 的看法比教师更积极。多个消息来源表明，这是一个重新考虑现有政策和做法的机会，因此考虑到这些发现，我们确定了以下与安大略省高等教育特别相关的机会。审查中看到的主要积极主题是，AI 可以使常规和低级教师任务更加高效，让教授们专注于有意义的学生参与和更高层次的工作。例如，使用 GenAI 总结或解释学术交流的长度、语气和清晰度可以增强学生和教师之间的理解。此外，AI 工具有可能有利于课程、课程和课程的设计。在最高发展水平上，AI 效率可能会加速课程的创建和修订，帮助弥合后疫情时代全球经济加剧的学术界与行业之间的差距。尽管存在潜在的偏见，但人工智能工具也应该能够整合更广泛的观点，包括土著、2SLGBTQIA+ 和国际社区的观点，而这些观点教师可能天生不会考虑。在学生评估方面也有明显的益处。许多消息来源表明，人工智能可以充当个性化导师，创造一个更具协作性的学习环境，创建一个具有客观评估标准的更紧密的反馈循环，并提出建议，教师可以将其用作更稳健、更扎实的评估的先行者。这样的反馈可以作为在线测试的一部分预先生成，而在线测试本身可以由人工智能快速开发，尤其是对于练习和低风险理解检查活动。人工智能对评估的影响也可能影响更高层次的问题，例如更好地识别有失败风险、需要补救或延长的学生，甚至在支持 PLAR 流程时综合成绩单、课程详细信息和作品集。