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通过游戏化进行临床解剖学：一次学习之旅
解剖学是一门对视觉要求很高的学科，使用传统的教学方法往往很难理解抽象概念。1,2 使用多媒体资源（如动画、三维模型和智能手机应用程序）可以弥补这一限制，学习者可以在易于理解的动画或三维环境中直观地看到复杂的解剖结构。3,4,5 虽然这些多媒体资源无疑是信息丰富的，但它们的效率受到不同程度的用户交互性的限制，而且往往很单调。为了克服这些交互性问题，游戏化的概念通常应用于教育环境中。韦氏词典将“游戏化”定义为在活动中添加游戏或类似游戏的元素以鼓励参与的过程。游戏化已经成为一种潜在的替代教学法，6,7 因为它利用了人们对竞争和成就的自然渴望。
第四空间作为智能信息生态，具有可持续性、道德和包容性的设计要求
摘要：新的社会环境正在成为工作和居家生活不再分离的空间和场所。数字空间和物理场所已经交织在一起：第一个空间是家，第二个空间是工作，第三个空间是非正式会议场所，而第四个空间则代表了前几个空间的不同组合。本文通过跨学科方法描述了第四空间基于价值的设计的必要性。我们主张需要从以用户为中心的角度理解物理和数字空间中的人机交互，这意味着要理解用户在物理和虚拟空间中对数字内容的需求和偏好。此外，我们指出需要解决这些类型空间的身份、道德和法律要求。最后，我们讨论了将人工智能等新兴技术以及游戏化等设计方法与第四空间的认知、结构、经济、社会和技术挑战和机遇联系起来的必要性。
EDM-900 - J.P. 仪器
目录 第 1 节 - 入门 1 按钮 1 为飞机加油 3 显示屏 3 RPM 和 MAP 部分显示 3 条形图部分显示 3 Scanner® 基本操作 4 第 2 节 - 数据解释 6 飞行各阶段的操作 6 典型正常测量值 8 发动机诊断图表 9 第 3 节 - LeanFind 11 LeanFind 模式 - 倾斜“峰值富油”方法 11 LeanFind 程序 - 详细说明 14 倾斜查找模式 - “峰值倾斜”方法，GAMI 喷油器 16 涡轮增压发动机 17 第 4 节 - 警报 17 警报优先级 18 提前点火和爆震 19 第 5 节 - 显示和控制 19 RPM 和 MAP 显示 20 Scanner® 显示 20 条形图显示 22 远程辅助显示选项 23 第 6 节 - 操作 23 模式23 自动模式 23 手动模式 24 LeanFind 模式 24 第 7 节 - 燃油流量功能 24 燃油管理 26 测量扫描 27 第 8 节 - 内存和数据下载 27 将数据从 EDM-900 传输到笔记本电脑 28 第 9 节 - 首次设置和自定义 29 第 10 节 - 自定义编程 35 第 11 节 - 确定燃油液位校准点 36 第 12 节 - 自定义条形图显示 39 第 13 节 - EDM 故障排除 39 常见误用 39
人工智能驱动的神经康复训练框架
摘要：康复治疗认知障碍是医疗诊所面临的挑战之一，这种障碍可能发生在脑损伤、痴呆和衰老导致的正常认知衰退之后。目前的认知康复治疗已被证明是解决这一问题最有效的方法。然而，a) 它并不适合每个患者，b) 成本高，c) 它通常在临床环境中实施。任务生成器 (TG) 是一个用于生成认知训练任务的免费工具。但是，TG 并非旨在适应和监控患者的认知进展。因此，我们在 BRaNT 项目中提出通过信念修正和机器学习技术、游戏化和远程监控功能增强 TG，使医疗专业人员能够在家中提供长期个性化的认知康复治疗。BRaNT 是一项跨学科的努力，旨在解决当前实践的科学局限性，并为卫生系统的可持续性提供解决方案，并有助于改善患者的生活质量。本文提出了 BRaNT 的 AI-Rehab 框架，解释了在数据不足的情况下的分析挑战，并提出了一种一旦有足够数据就可能适用的替代 AI 解决方案。
系统评价创新游戏化认知训练干预措施的有效性
摘要 评估了创新的游戏化干预措施（即增强现实、基于计算机的认知再训练 [CBCR] 和虚拟现实 [VR] 与严肃游戏结合）对儿科 ABI 认知训练的有效性。研究在 PsycINFO、PubMed 和 Scopus 上确定；上次搜索时间为 2022 年 1 月 4 日。资格标准是被诊断患有 ABI 且年龄 ≤ 18 岁的参与者，接受实验性干预以训练认知，干预前后的认知评估为：(1) 功能水平，或 (2) 活动水平，并用英文书写。ROB 2 和 ROBINS-I 用于评估偏倚风险。提取的研究特征包括方法、参与者、干预措施、成果和结果。共纳入七项研究，包括六项 CBCR 研究和一项 VR 研究，共有 182 名参与者。遵循 CBCR：（1）观察到几种认知功能有所改善，但证据不一致；（2）报告称，在家和在校时，注意力和执行功能 (EF) 有所改善。遵循 VR：（1）观察到注意力和 EF 有所改善；（2）未评估。由于纳入的研究数量较少，样本（相对）较小且异质性强，因此仅提供了对证据的谨慎解释。需要精心设计研究，更加关注个体间差异和日常生活的推广。
人工智能助手如何改变高等教育？
高等教育的环境正在加速变化。在新冠疫情期间，数字化教学成为新的教学方法。此外，新的学习理念不断发展，协作技术也得到了传播。人们探索了创新的教学理念，例如学习环境中的游戏化框架（Rauschenberger 等人，2019 年）、敏捷方法（Neumann 和 Baumann，2021 年；Schön 等人，2022 年）或使用新兴技术（例如，充当助教和 Scrum 主管的机器人；Buchem 和 Baecker，2022 年）。如今，包括 ChatGPT 等人工智能工具在内的新兴技术正在颠覆性地改变高等教育的环境（Haque 等人，2022 年）。ChatGPT 是一个基于 GPT-3 的大型语言模型，由 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布（OpenAI，2022 年）。人工智能聊天机器人为用户提供实时通信，提示他们的请求。ChatGPT 自然语音回答的质量标志着我们在日常生活中使用人工智能生成的信息的方式发生了重大变化，并有可能彻底改变我们与技术的互动（Aljanabi 等人，2023 年）。最近，谷歌推出了人工智能聊天机器人 Bard（目前仅供一小部分外部测试人员使用）
利用人工智能学习英语作为未来教师的第二语言：系统评价
人工智能 (AI) 正在通过将传统教学方法与先进技术相结合 (Huang, 2020) 来提供更准确和个性化的评估 (Al-Jaward, 2023)，从而改变对英语作为外语 (以下简称 ESL) 学习的评估。这些工具可以实时分析大量数据，为教师提供有关每个学生的优势和劣势的详细信息，促进教学方法的快速调整 (Chinda 等人，2022 年；Lesia 等人，2022 年)。此外，人们正在对这些数字工具进行研究，以确定它们是否真的对语言学习有效 (Rosell, 2021 年)，例如巴布亚应用程序 (Peña-Acuña 和 Crismán-Pérez, 2022 年) 包含用于发展第二语言发音的人工智能。已经开发了问卷调查（Henrichsen，2018），以调查通过应用程序进行计算机辅助发音的第二语言学习的有效性。人工智能驱动的教学方法区分了自适应第二语言学习应用程序（个性化内容）和交互式应用程序（鼓励对话练习和实时反馈）。有用于对话、辅导、模拟、推荐和情感支持的聊天机器人，使用自然语言处理和机器学习技术来增强语言学习。有使用人工智能、AR 和游戏化的语言学习聊天机器人。
对AI相关的网络安全风险和对策的调查
摘要 - 移动性-AS-A-Service（MAAS）整合了不同的运输方式，并可以基于个人的偏爱，行为和愿望来支持旅行者的旅程计划的更多个性化。为了充分发挥MAA的潜力，需要一系列AI（包括机器学习和数据挖掘）算法来学习个人需求和需求，以优化每个旅行者和所有旅行者的旅程计划，以帮助运输服务运营商和相关的政府机构，以操纵和计划其服务，并探讨和预防各种威胁性的旅行者，包括各种不和谐的行星和不去行业者和不去行业者和不去行业者和不相行者和不去行业者和不相行者。在集中式和分布式设置中，对不同的AI和数据处理算法的使用越来越多，使MAAS生态系统在AI算法级别和连接性表面上都可以在不同的网络和隐私攻击中发出不同的网络和隐私攻击。在本文中，我们介绍了有关AI驱动的MAAS设计与与网络攻击和对策相关的各种网络安全挑战之间的耦合的第一个全面综述。特别是，我们专注于当前和出现的AI易于侵略的隐私风险（专业，推理和第三方威胁）以及对抗性AI攻击（逃避，提取和游戏）可能会影响MAAS生态系统。这些风险通常将新颖的攻击（例如，逆学习）与传统攻击媒介（例如，中间攻击）结合在一起，加剧了更广泛的参与参与者的风险和新业务模型的出现。
整合强化学习和认真的游戏，以支持罕见的遗传疾病和神经发育障碍的人：父母和看护者的结果
个体正在努力应对罕见的遗传疾病，例如Angelman，Cornelia de Lange，脆弱的X和RETT综合征，在导航其日常环境时面临着巨大的挑战。除了智力障碍，沟通统计和感官障碍外，这些人还经常患有严重的运动障碍。这种复杂的情况不仅严重损害了他们的生活质量，而且对照料者和家庭造成了增加的负担（Krath等，2021）。为了应对这些挑战，技术干预已成为有前途的解决方案。认真的游戏并利用新技术，具有教育，诊断和康复目的的身临其境和娱乐性的体验。越来越多地采用了基于人工情报的计划，尤其是那些采用强化学习的程序。这种复杂的方法涉及一种人工智能的代理，与参与者的表现不断相互作用，以实时调整任务或活动的复杂性或困难（Krath等，2021; Liu等，2022）。这种个性化的适应性确保了最佳的用户参与度和效果。在本文中，我们主张将严肃的游戏和强化学习的整合到服务和康复目标。这种合并的方法可能提出了一种量身定制的解决方案，以促进患有罕见遗传疾病的个体的适应性反应。我们探索了各种领域，包括具有执行功能的认知技能，沟通能力和管理具有挑战性的行为。我们承认对参与者的生活质量的深刻影响，提供了说明性的例子来强调我们的观点。我们的创新方法将游戏融合与伯爵的认知发展理论相结合，将其分类为促进新的适应技巧的认知框架（Robb等，2019）。
在中风康复中使用运动想象脑机接口的虚构输入来调节挫折感和能动性
摘要 脑机接口 (BCI) 可作为中风康复的一种手段，但较低的 BCI 性能会降低自主性 (用户的感知控制)，使用户感到沮丧，从而妨碍康复。在这些康复任务中，BCI 可以实现虚构的输入 (预先编程的正反馈)，从而改善自主性并减少沮丧。两项针对健康受试者和中风患者的子研究通过完成游戏和简单任务调查了这种潜力：1) 16 名健康受试者使用基于运动想象的在线 BCI；2) 13 名中风患者使用基于通过眼动仪进行眨眼检测的替代 BCI 系统来获得高度可靠的输入信号。子研究 1 在四种条件下测量了感知控制和沮丧：1) 不变的 BCI 控制，2) 30% 保证来自虚构输入的正反馈 3) 50% 保证的负反馈，和 4) 50% 保证的负反馈和 30% 保证的正反馈。在子研究 2 中，中风患者对结果的控制率为 50%，四种情况增加了从 0% 到 50% 的正反馈。在两项子研究中，正反馈提高了参与者的感知控制力并减少了挫败感，并且随着正向虚构输入量的增加，改善程度也随之增加。中风患者对虚构输入的反应不如健康参与者那么强烈。虚构输入可以隐藏在在线和代理 BCI 中，可用于改善基于游戏的交互和简单任务中的感知控制力和挫败感。这表明 BCI 设计师可以发挥艺术自由，创造引人入胜的基于运动意象的叙事游戏交互或更简单的游戏化交互，以促进改进培训工作。