图 1 项目甘特图 ................................................................................................................ 16 图 2 我的工作区个人 Mem.ai 截图 ................................................................................ 20 图 3 项目思维导图 ................................................................................................................ 22 图 4 Fink 的显著学习 ............................................................................................................. 23 图 5 知识维度 ...................................................................................................................... 24 图 6 布鲁姆分类法和知道-成为-做模型 ............................................................................. 25 图 7 Selma Dawani 的敬畏-惊奇-好奇循环 ............................................................................. 27
创造力是一组技能,一种思维形式,以及在21世纪的需求中相遇和出色的方式。本文探讨了创造性的差距和不足之处,这阻碍了教室中教师和学生创造力的发展。从各个学科中汲取灵感,探讨了学校通过对现有文献,研究研究以及对教育创造力主题的专家观点的深入分析来培养创造力所面临的挑战。作者讨论了教师如何在培养学生的创造力和赋予教师权力的重要性方面发挥关键作用,重点是为教师提供必要的工具和知识。作者争辩说,赋予教师创造变革性教育经验的能力创造的学生是批判性思想家,问题解决者和动态和创新社会的贡献者。
简介AI在相当长的时间里一直在某些类型的Nar-Row Intelligence任务上表现优于人类[例如,(Silver等人(Silver等人)2016)];但是,对于其他类型的任务,包括那些需要创造力的任务并非如此,导致研究人员将计算创造力(CC)描述为AI的“最终边界”(Colton and Wiggins 2012)。 建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。 最新的基础模型表现出自主性和生成性,产生了令人印象深刻的结果,最著名的是语言和图像伪像。 因此,可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用(例如,下一步的预测)。 但是,尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的,但它们还不够,尤其是在高度结构化和专业的领域中(Ventura 2016)。 毫无疑问,当需要高度结构化或约束的产生时,例如,以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时,目前以人工神经网络为中心的实施(包括高度成功的变压器和大型语言模型)已经表现出无力(Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222)。 虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的,但多个特征已被确定为计算创造力的必要性(Colton等人。 2015; Ventura 2017; Jordanous 2014)有许多(如果不是全部),最终2016)];但是,对于其他类型的任务,包括那些需要创造力的任务并非如此,导致研究人员将计算创造力(CC)描述为AI的“最终边界”(Colton and Wiggins 2012)。建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。最新的基础模型表现出自主性和生成性,产生了令人印象深刻的结果,最著名的是语言和图像伪像。因此,可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用(例如,下一步的预测)。但是,尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的,但它们还不够,尤其是在高度结构化和专业的领域中(Ventura 2016)。毫无疑问,当需要高度结构化或约束的产生时,例如,以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时,目前以人工神经网络为中心的实施(包括高度成功的变压器和大型语言模型)已经表现出无力(Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222)。虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的,但多个特征已被确定为计算创造力的必要性(Colton等人。2015; Ventura 2017; Jordanous 2014)有许多(如果不是全部),最终
描述 探索将生成式人工智能融入科学课程的挑战和机遇——这对许多学生来说都是一次关键体验。学习培养批判性思维和解决问题能力的教学方法,利用 ChatGPT 来补充内容。使用 Adobe Firefly 和 Express 通过快速工程技术激发创造力,使学生能够在同行评审小组项目中直观地呈现复杂的天文学主题。加入我们,探索学生的反馈,并讨论生成式人工智能如何增强学习体验并为学生未来的职业生涯做好准备。学习成果/收获
我经常被别人描述为一个古老的灵魂。我的性格就是这样。但是,我的健康似乎想夸大这一点。我和我的朋友开玩笑说我23岁。这源于以下事实:19岁时,我被诊断出患有类风湿关节炎和肥大细胞障碍。这些慢性状况使我的生活成为了痛苦,恐惧,不眠之夜,焦虑和愤怒时刻的艰苦战役,但我很幸运能够有一个支持团队,可以帮助我每天攀登那座山丘。当我与那个慢性病山作斗争时,我的心理健康变得越来越强大。我学会了接受我的条件,但不让他们定义我,学会了与美好的日子一起接受糟糕的日子,并接受我的生活总是由药鸡尾酒组成,以使我活着。我学会了通过这些斗争对自己保持满意。但是,当我降落在底部时,这种接受和福祉坠落在山上。我降落在那座山的底部,完全被击败,不确定我是否有机会尝试再次爬上那座山。
摘要在本文中,我们展示了Little Learning Machines,这是一款开创性的游戏,使玩家能够扮演强化学习(RL)培训师的角色。利用奖励和环境建模,玩家训练微型机器人执行任务,为探索和制作行为创造了开放式空间。值得注意的是,该游戏引入了创新方法,用于实时执行RL,这是该领域的重大步伐。我们深入研究了为此RL平台实施强大而动态的模拟时遇到的技术挑战和解决方案。本文重点介绍了系统描述,同时指出了增强和扩展的潜在途径,以进一步丰富玩家体验,以及从玩家反馈中进行其他研究的机会。这款开创性的游戏不仅可以揭开RL的神秘信息,而且还可以作为人工智能领域学习,研究和创造力的多功能工具。
对于ASCC,预计东盟领导人在2024年10月在老挝Vientiane举行的第44和第45次东盟峰会上,有许多重要的东盟文档提交收养,符号和签署,即vang vieng宣言,以促进中小型文化企业的绿色增长,以促进绿色增长,以促进绿色增长,以促进绿色增长。东盟关于气候变化向UNFCCC COP 29的联合声明;关于加强护理经济和2025年后东盟社区的韧性的声明;东盟领导人关于生物安全和生物安全的宣言;制定一项行动计划,以实施东盟领导人在结束不平等现象并步入最终艾滋病方面的宣言;以及制定一项行动计划,以实施东盟领导人在结束不平等现象并步入最终艾滋病方面的宣言。
尽管许多研究人员都提倡许多教师的教学数学,但由于两个原因,许多教师并没有广泛采用它:1)重点搜索和调查了数学创造力,通过产品维度来查看学生在问题结束时所拥有的东西和培养的活动的努力,但他们在创造性的过程中使用了摘要,而他们却忽略了iS Ampract inters inter Isisty Isists for Isists fore and Mathers,并忽略了数学的效果,并忽略教师在没有进一步的指导的情况下解释学生在数学方面的创造力意味着什么。可以通过使用Mathe Matical连接技术作为工具来消除这些方法,因为使用Mathemati Cal Connections可以帮助教师了解如何促进数学中学生的创作过程。因为建立数学联系是将数学中的想法与其他思想联系起来的过程,这是一种创造性的行为,使学生采取一种创造性的行为来实现数学的创意,因此使用建立数学联系的策略,有可能使教师了解学生在数学方面具有创造力及其在数学上具有创造力的意义。本文有两个目标:1)说明建立数学连接的策略
COVID-19 在许多方面颠覆了世界;它对全球教育的影响是巨大的。尤其具有颠覆性的是从面对面教学到虚拟教学的转变。教育工作者和学生不必共同创建和维护促进面对面对话的学习空间,而是必须迅速掌握一种截然不同的教学方式。更复杂的是,人们认为虚拟课程将在很大程度上同步进行,而不是过渡到 COVID-19 之前在线学习的典型异步形式。这种背景强调了设计和实施教学和学习体验的重要性,这些体验通过主动学习来促进学生的参与 (Sharoff, 2019)。然而,由于在疫情初期突然转向在线教学,准备时间有限,许多教育工作者争先恐后地创建以前设计的面对面课程的在线版本 (Almost, 2020; Carolan, 2020; Williams, 2020)。鉴于 Sharoff (2019) 的说法,在线教学最重要的方面之一是经过深思熟虑并清晰表达的设计,这一点具有挑战性。
摘要 人工智能 (AI) 与艺术的交汇代表了创造力领域的一个迷人前沿。此次探索深入探讨了人工智能在艺术领域的丰富历史背景,从早期的生成性实验到最新的深度学习突破。艺术中的人工智能概念分为生成性人工智能、辅助性人工智能、分析性人工智能和混合方法,每种方法都为人机协作提供了独特的机会。通过涵盖视觉艺术、音乐、文学、电影和新兴 NFT 市场的实际应用,人工智能彻底改变了创作过程,挑战了传统观念并激发了新的艺术表达形式。</div>然而,这并非没有挑战,例如版权、偏见和真实性的保存。人工智能在艺术和创造力中的未来是一段以新兴趋势、跨学科合作以及创作者、机器和观众之间界限模糊为标志的旅程。值得注意的案例研究展示了人工智能的影响,从高价拍卖的人工智能生成的艺术品到人工智能驱动的音乐和文学。这种动态格局有望重新定义艺术表达的界限,随着人类和机器创造力继续交织在一起,它既提供了机会,也提供了道德考量。