本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,或承担任何法律责任或义务,或保证其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
* 西北大学凯洛格管理学院金融系(电子邮件:sean.higgins@kellogg.northwestern.edu)。埃丝特·迪弗洛 (Esther Duflo) 是本文的共同编辑。 I am Grateful to Paul Gertler, Ulrike Malmendier, Fred Finan, and David Sraer for Guidance and Support, As Bibek Adhikari, David Atkin, Pierre Bachas, Giorgia Barboni, Matteo Benetton, Josh Blumenstock, zerek brat-gold, Ben Charoenwong ( Discussant ) , Anthony Defusco, Carola Frydman, Virginia Gianinazzi ( Discussant ) Sylvan Herskowitz, Bob Hunt , Seema Jayachandran, John Loeser, Nora Lustig, Ted Miguel, luu Nguyen, Waldo Ojeda, Jacopo Prabby ( Dis- Cussant , Michael nt ) , Betty Sadoulet, Emmanuel Saez, Discusant , Gabriel Zucman, and Seminar Partipants, Atlanta Fed, Bank of Israel, Bocconi, Cambridge, Cepr, Dartmouth, GSU-RFS, idas, , Inter-American Development Bank, Illinois, London School of Economics, neudc, northwestern, Nyu, Penn, Princeton, Princeton, Sfs Cavalcade, Stanford, UC Diego , UNC, University of San Francisco, UT Austin, Wfa, World Bank, Wvu, and Yale y-rise for comments that helply improve the paper.我感谢 Saul Knight、Arthur Charleston、Nils Lieber、Jora Li、Xinghuan Luo、Eric Molina、Anah Kings、Carlos Restituyo 和 Angelyna Ye 提供的研究协助。我感谢墨西哥以下机构的官员提供数据访问并回答问题。墨西哥银行:Marco Acosta、Biliana Alexandrova、Sara Castellanos、Miguel Angel Diaz、Lorenza Martinez、Othon Moreno、Samuel Navarro、Axel Vargas 和 Rafael Villar。 Bansefi: Virgil Andrade, Benjamin Chacon, Miguel Angel Lara, Oscar Moreno, Ramon Sanchez, and Ana Lilia Urquieta. CNBV: Rodrigo Aguirre, Alvaro Melendez Martinez, Diana Radilla, and Gustavo Salaiz. INEGI:Gerardo Leyva 和 Natalia Volkow。繁荣:Martha Cuevas、Armando Geronimo、Rogelio Grados、Raul Perez、Rodolfo Sanchez、Jose Solis 和 Carla Vazquez。本研究项目中表达的结论由我作为作者独自负责,并且不属于国家统计和地理信息系统 (INEGI) 的官方统计数据。非常感谢墨西哥银行夏季研究项目的资助。 IRB 批准:IPA 00006083、西北大学 STU00217227 和加州大学伯克利分校 2018-02-10796。 † 请访问 https://doi.org/10.1257/aer.20201952 获取更多材料和作者披露声明。
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摘要 - 生成人工智能(Genai)的兴起触发了多个领域的重大进展,在培养创造力,解决问题和模拟类似人类的相互作用方面具有无与伦比的能力。尽管它们具有潜力,但生成的AI工具在各个行业的用户理解和参与方面都面临着挑战。各种角色的专业人士遇到困难,将这些高级工具整合到日常操作中,从而阻碍了无缝采用。AI生成的内容的多种可靠性和准确性需要严格的验证和质量保证。民主化的生成性AI成为一种新的策略,可以将AI技术的影响力扩展到多样化的用户群,打算公平地分配其优势,并为社会的集体福祉做出贡献,甚至促进扩大非技术性的机会。以用户为中心的民主化的Genai在最前沿的立场的采用,强调了朝着包容性和互动性人机合作的关键转变。工作的安排使我们不仅可以确定研究的定位,还可以使现有挑战(例如道德使用,隐私,安全问题和域内用例)形象化。最后,研究人员探索了民主化的未来方向,包括数字原型的改进,增强的加密方法以及促进跨学科的见解对社会影响。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要:人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处,从个性化学习到管理效率。然而,非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍,结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战,例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进,以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词:人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
本文批判性地探讨了南非采用基因改造(GM)玉米采用的政治经济学,重点介绍了其使用整个系统方法对小农户的影响。虽然南非已成为通用玉米生产的领导者,但收益的分布不均匀,尤其是不利的小持有人。政府将小农纳入GM玉米价值链中,面临着重要的挑战,包括结构性不平等,高投入成本,基础设施不足以及对教育和资源的获取有限。本文分析了更广泛的政治,经济和环境环境,揭示了全球贸易政策,外国投资和国内监管框架如何影响小农户融合到全球玉米价值链中。对东开普省的案例研究强调了小农面临的其他挑战,例如气候变化,劳动力短缺和市场通道障碍。尽管GM玉米有可能提高粮食安全和小农户收入,但本文认为,当前的政策和机构框架需要实质性的改革来确保公平的利益。这项研究强调了需要采用多维方法来解决社会经济,政治和环境因素,这些因素限制了小农户参与GM玉米行业的参与,呼吁采取有针对性的干预措施来弥合大型商业农场和小型持有人之间的差距。
此形式旨在使孩子的声音被听到并使他们的经历栩栩如生。在要求的情况下,该计划的一部分将从孩子的角度写成。公认的是,我们不知道孩子在想什么或感觉到什么,尤其是当他们很小的时候或无法表达自己的情绪时,但是我们可以使用围绕创伤对脑发育影响的研究中的信息来告知我们孩子的生活经历,对世界的理解和经历的发展和情感。我们要求成年人以对孩子的经历的好奇和好奇心的态度,开始为自己的经历带来的思想和感受,以支持采用者的发展并使他们对创伤对孩子的感受和情感的影响,以支持他们的经历。我们希望他们通过孩子的眼睛开始理解孩子的经历。孩子的声音我的故事请从孩子的角度写作 - 我的故事的事实,这一影响以及我在情感上的经历以及这对我的意义。
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∗通讯作者:Georg Graetz(Georg.graetz@nek.uu.se)。Moritz Johanning,JoyceKäser和Nick Niers提供了出色的研究帮助。我们感谢克里斯蒂安·拜耳(Christian Bayer),沃尔夫冈·道斯(Wolfgang Dauth),阿尔布雷希特·格里茨(Albrecht Glitz),伊娃·莫克(EvaMörk),迈克尔·奥伯(Michael Ober),奥斯卡·诺德斯特斯特(OskarNordströmSkans),丹尼尔·坦妮鲍姆(Daniel Tannenbaum),马丁·沃茨格(Martin Watzinger),Martin Watzinger,以及AEA,IAB,IAB,IAB,IAB,Liser,liser,liser,liser,eale,eale,zew,zew,zew和hohen和hohen和hohen inter and yhher, 评论。所有剩余的错误都是我们自己的。这项研究得到了德国联邦劳工和社会诉讼(授予号DKI.00.00016.20),FORTE赠款2021-01559,IZA协作研究赠款,莱布尼兹协会的IZA合作研究赠款,通过Leibniz Assopiagion通过Leibniz Assopsive fiabniz Assopsive fiabniz Assopsive oppraim of Leibniz Assprip opprabient opprip oplak of Labienway Counce of Heidelberg Heidelberg of Heidelberg(p56/p56) 314801和黄蜂赠款。