就其部分而言,Advanced AI能够处理大量数据并找到可能难以检测到人类的模式,并且通过自动学习,可以获得适应和从新情况中学习的能力。 div>人工智能,尤其是在加强自动学习领域,更具体地说,生成的人工智能具有一年的不断发展,这表明了范式转变:游戏规则将要改变,我们的专家说。 div>从教学到编程,通过个人助理,内容生成,互联网搜索或客户服务。 div>诸如chatgpt之类的解决方案可以以我们之间的沟通方式和与机器互动的方式进行激进的方式变化,同时提出道德问题和困境,在这些问题和困境中,反思以尝试最大程度地减少意外后果。 div>
本文旨在通过系统评价来检查技术对儿童音乐教育的影响。 div>根据资格标准,选择了2018年至2022年之间在Scopus数据库中发表的13条文章。 div>结果表明,人工智能,深度学习,机器人,艺术疗法,虚拟现实,3D印象和5D技术等技术对音乐教育有重大影响,尤其是在儿童和具有不同技能的孩子中。 div>在教学含义,学习的个性化,儿童动机的增加以及教学过程的改善中脱颖而出。 div>同样,观察到中国研究中人工智能的积极贡献的占主导地位。 div>总而言之,人工智能和其他新兴技术在儿童音乐教育的发展中起着关键作用。 div>
AI可以定义为“基于关系算法的自动化”。当机器和应用程序根据数据关联(或从专家知识推断出的关联)自动进行推理时,会发生两个超越传统教育技术的根本变化:一方面,从捕获数据转变为检测同一数据中的模式;另一方面,从提供教育资源访问权限转变为自动化有关教学和其他培训过程的决策。检测模式和自动化决策都是可委托给计算机系统的责任级别的飞跃。但开发人工智能系统的过程可能会导致模式检测中的偏见和决策中的不公平。因此,作为教育工作者,我们必须批判地关注人工智能系统的使用。本报告概述了利用人工智能改善教育的机会,认识到将出现的挑战,并提出了指导新政策制定的建议。
关于2024年11月应用于教学人员(n = 2.069)的生成人工智能(IGEN)的进度以及墨西哥国家自治大学(UNAM)的学士学位和学士学位和学士学位的学生(4,725)的学生(4,725)(4,725)。 div>在结果中,人工智能在教学和学生之间具有广泛的存在;但是,这并不反映在他们用于学术活动的用途中,是与这些活动相比,使用它的学生在更大程度上使用它。 div>在发现中,观察到的是,教师和学生对IAGE的主要用途与获取和搜索信息有关,然后是对教学过程的支持的方面,该方面警告说,有必要以实际和特定的能力来培训大学社区,这些能力具有具有生成性人工智能工具的真实和特定的能力,以防止其非属性和diflrautilility和divillial and divilly divilly divelly d/
摘要 有效地将人工智能 (AI) 融入教育对于充分利用其在教学过程中的优势至关重要。本文建议将卡林顿的教学法之轮改编为人工智能教学法之轮,旨在为将人工智能融入教育提供教学框架。所采用的研究方法基于系统评价和映射,结合术语共现分析的文献计量研究,以确定科学上支持改编该教学法之轮必要性的相关主题集群。新的教学法之轮针对获得的四个集群(整合人工智能以加强教育、在教学过程中使用教育技术、教学设计和创新以及可持续和道德教育),并呈现同心圆,解释如何逐步将人工智能融入不同的认知水平(布鲁姆分类法)和技术集成(SAMR 模型),这两者都适用于人工智能。教学法之轮包括工具和应用程序的示例以说明实施过程。此外,还包括一个反思性元认知层面,涉及使用人工智能的道德和责任。总之,适应人工智能的轮子是提高教育有效性和效率的可行选择,前提是教育者参与教学过程的规划和执行,以确保其成功。值得一提的是,由于新应用不断涌现,保持轮子更新的重要性。关键词:人工智能;颠覆性技术;卡林顿之轮;布鲁姆分类法;SAMR 模型。总结人工智能 (IA) 有效地融入教育是促进其在学习过程中受益的必要条件。本文提出了卡灵顿教育教学法的调整和 IA 教学法的调整,最终将 IA 与教育结合起来。调查方法采用了修订和映射系统的方法,并结合了对识别集群技术的共同发生的文献计量研究的研究方法,以解决鲁埃达适应所需的科学问题。 La nueva rueda atiende a los cuatro cluster obtenidos (Integración de la IA para mejorar la educación, Uso de tecnologías educativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje, Diseño e innovación pedagógica y Educación Sostenible y Ética) y Presenta anillos详细阐述了 IA 的渐进过程,包括不同的认知(Taxonomia de Bloom)和技术集成(Modelo SAMR)以及 IA 的适应、应用和应用。 Además 包括关于 IA 用途的反射-元认知和责任。结论是,根据指导员参与计划和实施的条件,IA 提出了一项可行的选项,以提高教育的效率和效率。需要注意的是,实际应用中的实际情况非常重要,新应用的持续性差异也很重要。
录音口语练习:分为两种类型:除了每周的听力练习,还有期中录音演讲和期末录音演讲:每个练习的更多详细信息在单独的讲义中。 出勤 计划参加每节课,并始终在课程开始前几分钟到达。你必须准时上课。第一周任何时候缺课的学生将被自动退学。在季度内缺席超过一次课堂会议的学生将获得零参与分,并可能导致课程不及格。如果你上课迟到,这将被视为一次缺席。如果你缺课超过 30 分钟(迟到、中途离开或早退),这将被视为一次缺席。整个季度你可以缺席一次。 参与 做好准备并准时上课非常重要。你经常会和你的同学一起两人一组或小组讨论家庭作业和讲座。积极参与是你成绩的重要组成部分,每天都会观察到。缺课的学生将获得零参与分。来上课但一直保持安静或一直说母语的学生将获得 1 分。要获得每天的完全参与学分(3 分),您必须来上课并积极参与英语学习,包括提问、自愿回答问题以及与所有同学和老师合作。 测验/期中/期末考试 将进行几次测验、一次期中考试和一次期末考试,以验证您的听力理解、词汇习得和发音的进度。 家庭作业 您需要定期提交几项家庭作业。不接受迟交的作业。 听力和口语研讨会 De Anza 的听力和口语中心每周提供几次研讨会(8-12 名学生)。主题包括发音、演讲技巧、文化同化、讨论、视频讨论等。您需要在整个季度参加至少 6 次研讨会。您将为每个研讨会撰写一份报告并在 Canvas 上提交。三场研讨会将在期中考试当天提交,另外三场将在期末考试当天提交。报告必须详细,长度至少为 8 个句子(有关信息,请参阅附加讲义)。评分
本研究从英语教师的角度探讨了人工智能(AI)对高等教育语言教学的影响。使用李克特量表问卷进行了一项调查,以收集教师对将人工智能融入英语课程的看法数据。结果显示,虽然许多教育工作者对人工智能的潜力持乐观态度,但道德问题也随之产生。文献综述发现了研究的差距,包括需要充分了解英语教师的看法并进行比较背景分析。采用的方法是定量的,概述了人工智能对语言课程的影响。收集了有关教师对将人工智能融入语言教学的观点的主要模式的数据。文献综述和结果都强调需要调查厄瓜多尔教育背景下的英语教师的看法,深入研究道德困境,探索行为意图,进行比较分析,并评估特定人工智能应用在语言教学和学习中的效果。
摘要 新型无线电电图 (EEG) 设备允许在实验室外的环境进行记录。然而,使用时必须考虑许多细节。在这项工作中,我们基于对一组三年级小学生的工具案例研究,旨在展示在教育环境中使用这些设备进行研究的一些潜力和局限性。在这些经验的发展过程中,我们需要实现几种平衡:研究团队和教育界之间的兴趣和可能性之间的平衡;课堂生活的扭曲与学术和实践之间的合作机会;以及预算和设备准备的简易性以及所收集数据的实用性之间的平衡。我们发现,它的潜力在于它使我们能够获取有关不同认知和情感过程的知识,以及研究人员和教育界之间的联系所代表的学习机会。这样的经历确实会打乱课堂生活,但其代价可能是促进未来更加综合的发展,从而有利于教学和学习过程。
Music Vision International – Estados Unidos 摘要:本研究旨在寻找最合适的方法来开发信息技术的新功能,使其适用于交互式音乐教学——例如,使用计算机程序教授乐器演奏。这项研究的目的是将交互性、网络交互和教育功能的实现视为音乐计算机技术 (MCT) 的主要特征。这些技术有助于开发一种有效的方法,进行适当的培训,并开发新的软硬件系统,学生可以通过这些系统学习音乐技能的三个最重要的组成部分:特定乐器的键盘、乐谱和音乐理论。作者的结论是,MCT 可以而且应该充当交互式网络教育环境,有必要在这种条件下为教育过程准备曲目列表,并寻找这种活动的合法组织形式。关键词:互动交流、信息技术(IT)、教学方法、音乐计算机技术(MCT)、教育环境、音乐教学、教育技术 简历:El estudio se hace relatede midte la búsqueda de los enfoques más apropiados para el desarrollo pedagógico de las nuevas características de la tecnología de la información, aplicables a la音乐互动体验,例如,使用信息节目来体验音乐乐器。研究目的是考虑互动、红色互动和教育功能的实施,以信息音乐技术 (MCT) 为特色。为学生提供先进的技术和有效的方法,以提高学生的能力和软件和硬件的新系统
摘要简介:在媒体越来越多地使用人工智能(Neuman,2021 年)的背景下,而西班牙的传播学位和硕士课程中却没有这项技术(Sanchez García;Calvo Barbero;Diez Gracia,2021 年;Ufarte;Calvo;Murcia,2020 年;Ufarte;Fieiras;Túñez,2020 年)。方法论:已经找到了国际研究项目和教学经验,以解决人工智能问题并将其引入新闻学教学。此外,2021年,我们参加了六次国内和国际学术活动,从中我们获得了如何在通信领域的三个方面处理人工智能的想法:研究领域、专业背景和大学教学。结果:收集到的想法、研究和教学举措从两个基本角度解决了人工智能问题:一个批判性角度,它解决了使用这项技术的社会后果;一个应用性角度,主要寻求培养学生三项技能:获取和处理数据、创建自动化内容和验证内容。结论:尽管可用的研究和教学举措很少,但它们提供了将人工智能引入新闻和传播学本科和硕士学位课程的方法,从批判的角度考虑媒体的作用,承担因使用和扩展这项技术而产生的培训挑战。