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要求青年计划提案评估者儿童...
I.概述波士顿公共卫生委员会（BPHC）是波士顿市的当地公共卫生部门。BPHC的使命是与社区合作，以保护和促进波士顿居民的健康和福祉，尤其是那些受到种族主义和系统不平等影响的居民。儿童和青少年卫生部（CAHD）是BPHC的儿童，青少年和家庭健康局（CAFH）的两个部门之一。CAHD的使命重点是推动青少年和年轻人的健康公平，其活动包括健康教育和促进，直接临床服务（初级保健和行为健康），组织能力建设以及案例管理服务。波士顿地区健康教育中心（BAHEC）致力于通过扩大学生对卫生职业的了解，以精神和行为健康来扩展学生的医疗保健劳动力。本学年，BAHEC旨在通过与合作伙伴组织的青少年心理健康培训和社区参与项目来促进对这些领域的兴趣。该计划通过向学生介绍医疗保健专业人员，提供结构化的职业道路并提供网络机会来支持学生的专业发展。bahec完成学年的课后节目和为期六周的夏季丰富计划。II。 RFP时间轴02/05/2025 RFP在线提供，请访问www.boston.gov/bid-listings，并在中发布II。RFP时间轴02/05/2025 RFP在线提供，请访问www.boston.gov/bid-listings，并在
音乐中的人工智能——评估者
本研究的目的是创建一种工具，使音乐家不仅可以纠正他们演奏的音乐，还可以纠正他们演奏音乐的姿势。这既可以提高他们的音乐能力，又可以减少因不正确的姿势造成的伤害。评估器以应用程序的形式呈现，记录弦乐音乐家演奏乐器的过程；检测节奏、语调、力度和姿势的偏差；并实时提供个性化的反馈来纠正这些偏差。通过将音乐家的音频数据与解析他们正在演奏的歌曲的乐谱生成的“预期输出”进行比较，可以检测到音频偏差。这是通过使用 Librosa 和 Music21 实现的，这两个音乐处理库是为 Python 编程语言编写的。然后定期实时生成新的乐谱，其中不正确、尖锐、平坦和走调的音符被染上单独的颜色。利用录制的视频数据，身体姿势
调整法学硕士评估员的立场偏见
大型语言模型 (LLM) 已显示出作为评估 AI 系统生成的答案质量的自动评估器的前景。然而，基于 LLM 的评估器在用于评估成对比较中的候选答案时表现出位置偏差或不一致性，无论内容如何，都会偏向第一个或第二个答案。为了解决这个限制，我们提出了 P ORTIA，这是一个基于对齐的系统，旨在模仿人类的比较策略，以轻量级但有效的方式校准位置偏差。具体来说，P ORTIA 将答案分成多个部分，同时考虑长度和语义，然后将它们合并回单个提示以供 LLM 评估。对 6 个 LLM 对 11,520 个答案对进行的大量实验表明，P ORTIA 显着提高了所有模型和比较形式的一致性率，平均相对提高 47.46%。它还使 P ORTIA 增强型 GPT-3.5 能够实现与 GPT-4 相当的与人类的一致率，并将 GPT-4 的一致率提高到 98%。后续的人工评估表明，P ORTIA 增强型 GPT-3.5 模型在与人类评估者的一致性方面甚至可以超越独立的 GPT-4，凸显了 P ORTIA 纠正立场偏见、提高 LLM 一致性和提高性能的同时保持成本效率的能力。
CPM- 二级评估员规划快速指南
虽然系统要求表单至少包含 3 个目标才能进行路由，但它不会分析目标类别。您必须手动检查目标，以确保规划中至少有 2 个基于绩效的目标和 1 个基于行为的目标。在仪表板的“今日为您”部分，您将看到要查看的表单。单击“转到表单”。
评估人员数据科学中的道德与公平
数据科学为各个学科的从业者解锁了强大的工具。正如这些工具可以帮助善意的行为者完成有价值的工作（如果没有这些工具，这些工作就不可能或不切实际）一样，它们也可以帮助粗心或不诚实的行为者造成新形式的伤害。这种伤害可以从侵犯隐私到公开歧视，其影响往往与评估人员感兴趣的下游结果交织在一起。在一个令人震惊的例子中，密歇根州的一名黑人男子因面部识别错误而被错误逮捕，并被关押了 30 个小时才获释。正如我们将要探讨的，评估人员的干预可能会避免这个令人不安的结果。在数据科学的背景下，有几个因素使道德和公平变得重要。首先，许多数据科学工具的运作范围比传统替代方案更广，而人为监督范围更窄。扩大影响范围可能会加剧有问题的做法的后果，而减少监督可能会限制专家发现和纠正问题的能力。其次，一些从业者认为数据科学工具会自动关注道德和公平，或者使用机器智能会使道德和公平变得过时。正如我们所探索的，这两种假设都不是可靠的；大量文献表明，数据科学可以放大人类的缺陷并引入自身的问题（Mehrabi 等人，2021 年）。最后，数据科学工具使问责问题变得复杂：当数据和算法导致违反道德或公平时，它们无法像个人和组织那样进行赔偿或参与司法系统。这些因素共同导致了对数据科学工具评估和监测的迫切需求，重点是道德和公平。这种需求并没有被忽视。自 2018 年以来，欧盟委员会发布了人工智能道德使用指南（人工智能高级专家组，2018 年；提案，2021 年）。联合国教科文组织和经合组织也发布了自己的建议（联合国教科文组织，2021 年；经合组织法律文书，2019 年）。此外，一旦发现违反道德和公平的行为，会引起媒体的关注。尽管数据科学的成熟速度比管理机构的反应速度要快，但趋势表明社会正在发生转变
上下文的价值：人与黑匣子评估者
机器学习算法现在能够执行先前由人类专家进行的评估（例如，医学诊断）。我们应该如何概念化人类评估和算法之间的差异，以及一个人何时偏爱另一个人？我们提出了一个框架，以检查两种评估形式之间的一个关键区别：机器学习算法是标准化的，修复了一组共同的协变量，以评估所有个人，而人类评估者则自定义了哪些协方差将获得每个人的协变量。我们的框架在具有高维数据的环境中定义和分析了这种自定义的优势（上下文的价值）。我们表明，除非代理对协变量的联合分布有精确的知识，否则其他协变量的好处通常超过上下文的价值。
主题专家和计划评估人员的指南
•与机构代表和中小型企业团队成员互动，并提供尊重和尊重。•中小企业计划评估过程的所有记录均受《信息自由与保护隐私法》的约束，其中包括在报告，邮政票据和所有电子通信上写的注释。我们建议中小企业在记录发现时要注意这一点。•必须尽快向PTIB员工报告所有问题和/或疑虑。•请在PTIB虚拟检查SharePoint网站上保存所有文档库中 - 请勿保存与您个人硬盘上的程序评估有关的任何信息。
战略评估：主体、评估者和社会
目前，算法的广泛应用是对模糊概念（如优点）进行正式和定量的衡量，以便做出决策。当人们为了获得有利的决策结果而对这类评估做出战略性回应时，他们的行为可能会受到道德判断。他们可能被描述为“玩弄系统”或“作弊”，或者（在其他情况下）投入“诚实的努力”或“改进”。关于战略行为的机器学习文献试图通过强调决策主体为获得更有利的评估而付出的努力来描述这些动态——一些研究提供了预防或防止此类操纵的方法，一些研究将“玩弄”与“改进”行为区分开来，而另一些研究则旨在衡量分类系统的努力负担或不同影响。我们从不同的出发点开始：评估本身的设计可以理解为促进评估者的目标，而这些目标可能与更广泛的社会目标不一致。为了阐明评估代表一种战略互动的观点，在这种互动中，评估者和评估对象都是出于自身利益，我们提出了一个模型，该模型使用三个相互作用的主体来表示评估过程：决策主体、评估者和社会，代表一套价值观和监督机制。我们强调了我们的模型对一系列社会系统的适用性，在这些系统中，一两个参与者策略性地破坏其他参与者的利益以促进自己的利益。将评估者视为战略参与者使我们能够重新审视决策主体，关注评估制度设计所依据的动机。在实践中，战略行为的道德地位往往取决于评估的道德地位以及引发这种行为的动机。我们将我们的框架应用于各种扩展示例并讨论道德含义。
专业增长计划 - 评估员
•教师，辅导员和许可证支持专业人士以前的成就评级将制定一个自我指导的专业增长计划。•教师，辅导员和许可支持专业人士以前的熟练评价将与评估者共同制定专业增长计划。•教师，辅导员和许可支持专业人士以前的开发评级将创建以其评估者为指导的专业增长计划。•没有先前评级的教师，辅导员和许可支持专业人士将与评估员共同创建专业增长计划。•校长和助理校长将与评估者共同制定专业增长计划。为了制定自我指导的专业增长计划，教育家将输入目标和行动；当计划准备查看时，教育者将通知评估人员。系统通知将在仪表板上的活动提要中显示。目前，可以进行讨论自我指导计划的会议。对于共同/合作制定的专业增长计划，与教育家合作就他/她在会议之前是否应输入目标草案，或者评估人员是否将在会议上输入。对于评估者指导计划，评估人员将在会议上输入该目标。