人工智能的最终目标是创造能够复制或超越人类认知能力的智能机器,从而在医疗、交通、金融、教育等领域彻底改变行业、提高效率并改善人类生活质量。人工智能是一个快速发展的跨学科领域,与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和其他学科交叉。它在改变行业、革新技术和塑造社会未来方面具有巨大的潜力。随着该领域的研究和进步,人工智能的定义和范围也在不断发展。
为了准确回答这个问题,需要对机械工程中的人工智能进行冷静的分析。从原始设备、组件和结构的设计开始,人工智能以多种方式增强了设计过程。一个例子是使用生成设计来解决复杂的机械工程问题。生成设计是一个迭代过程,致力于在指定的约束内解决复杂的挑战。Autodesk Fusion 360 或 Grasshopper 3D 应用程序的用户必须尝试过生成设计。在这些用例中,运行模拟所需的必要设计参数完全由机械工程师定义。
本文深入研究了人工智能(AI)与教育生态系统之间的复杂关系,尤其是在高等教育中。它详细研究了AI的整合如何影响教学方法,学习经验和研究过程,同时还将焦点引起了伴随的挑战和关注点的关注。具体来说,它审查了对教学沟通和学生参与的影响,并通过一项包括一系列维度的研究来支持其分析:学生人口的波动和较高的教育机构的密度以及这些实体中的数字化程度,这些在这些实体中的数字化程度,以及对学生的综合调查表现出了对他们的看法和AttitiTity和AttitiTity的责任。本研究旨在探索关键利益相关者群体的观点和经验:学生。通过将重点放在AI在教育中带来的机遇和障碍的关注中,该研究旨在促进对其影响的细微理解。批判性地评估了潜在的收益和弊端,为利益相关者提供了导航不断发展的教育格局所需的见解。此外,这项研究旨在关注教育领域数字竞争力的趋势,并提出战略建议,以在创新和传统的教学方法之间取得和谐平衡。这种平衡对于在AI技术的快速整合中制定前瞻性的教育策略至关重要。通过这项全面分析,该研究试图为更广泛的论述做出贡献,以优化AI在教育方面的潜力,同时减轻其挑战,从而支持既有创新又包容的教育系统的发展。
5.3. 人工智能与学生保留 79 5.4. 大学的其他关键服务 80 6. 人工智能与大学的科研活动 83 6.1. 人工智能研究现状 83 6.2. 人工智能研究工具 85 6.3. 人工智能在研究中的应用风险和影响 88 7. 人工智能、大学和职业及商业环境 89 7.1. 人工智能、劳动力市场和大学的未来 90 7.2. 持续学习 91 7.3. 生成性人工智能和劳动力影响 92 8. 高等教育中人工智能的挑战 94 8.1. 人工智能的技术挑战 94 8.2. 人工智能和经济影响 96 8.3. 全球在采用和使用人工智能方面的差距 97 8.4. 人工智能在多样性和包容性概念中的作用 100 8.5.人工智能在高等教育中的未来前景 103 8.6. STEM 赤字:新人工智能时代的职业与平等机会 105 9. 伦理、人工智能、监管和大学 106 9.1. 欧盟,世界上第一个人工智能监管机构 110 9.2. 学术领域的伦理 114 9.3. 标准和指南 116 9.4. 数据安全和隐私 117 9.5. 推广和商业化 118 10. 西班牙的人工智能和大学 120 10.1. 数据和西班牙大学 120 10.2. 下一代基金作为机遇 122 致谢 137
在依赖发明人了解潜在的现有技术时,尤其是对于使用人工智能的发明,您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法,这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然,这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题,您应该彻底调查这些方法是否真的相同,或者这些方法之间是否存在差异,这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回:攻击表面案例和显而易见性驳回:反驳表面案例。
近年来,科技的进步改变了人们学习和获取知识的方式。人工智能 (AI) 在教育领域的融入催生了一种新的学习形式,即基于人工智能的电子学习。基于人工智能的电子学习是一种创新的教育方法,利用人工智能技术为学生创造个性化的学习体验。它有可能通过为学生提供更具吸引力和更有效的学习体验来彻底改变教育[1]。人工智能在电子学习中的应用是一个特别新的研究领域,大多数研究集中在智能辅导系统的创建和使用上,其次是使用人工智能在电子学习环境中促进评估和评价。基于人工智能的电子学习是一种利用人工智能技术为学生创造个性化和互动式学习体验的电子学习。基于人工智能的电子学习的目标是使用人工智能算法分析学生行为并提供定制反馈以改善他们的学习体验 [3]。基于人工智能的电子学习可以通过各种平台进行,包括在线学习门户、移动应用程序和虚拟教室 [2]。基于人工智能的电子学习使用各种人工智能技术,包括自然语言处理、机器学习和计算机视觉,为学生创造个性化的学习体验。例如,人工智能算法可以分析学生的行为,例如花在特定主题上的时间,并提供定制反馈以帮助学生提高学习效果。此外,基于人工智能的电子学习系统还可以使用自然语言处理来了解学生的问题和需求并提供相关的答复。
我们学校使用人工智能技术符合我们的使命,即提供高质量的教育,为我们的男孩在 21 世纪取得成功做好准备。人工智能技术有潜力支持个性化学习,并帮助教师确定学生需要额外支持的领域。它们还可以支持研究和写作活动,并为学生提供发展与批判性思维、解决问题和数字素养相关的技能的机会。
本单元旨在为学习者提供对人工智能(AI)领域(AI)的全面介绍,涵盖了古典和现代方法。学习者将探讨AI基础的基本概念,技术和哲学,包括知识表示,推理,机器学习(包括神经网络的概述,神经网络作为大脑神经元的模型的生物学基础,以及非线性激活激活,以相似地激活spiking to Spiking),以及搜索Algorithms,以及Algorithms。该部门还研究了人工智能的道德和哲学含义及其未来的挑战。通过完成本单元,学习者将获得与高级研究中更专业的AI主题相关的必要基础知识。
本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架,遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤,进行系统的文献综述和文献收集设计,重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题:(1)人工智能时代高等教育的想象未来是什么?(2)哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系?(3)学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响?作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致,例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型(如 ChatGPT)的普遍访问,并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向,以恢复大学的主导地位,提高学生、学者和公众的高等教育质量。