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Kittrell - 课堂上的人工智能（AI）
Archibald, M., & Clark, A. (2023)。聊天 GTP：它是什么以及护理和健康科学教育如何使用它？《高级护理杂志》，第 4 期。https://doi.org/10.1111/jan.15643 Buchanan C.、Howitt ML、Wilson R.、Booth RG、Risling T. 和 Bamford M. (2021)。预测人工智能对护理教育的影响：范围审查。《医学杂志》
如何制作防人工智能的作业
因此，不仅仅是文本，他们还可以突出显示一个单词并用 meme 进行回复，突出显示一个单词并链接到视频、音频剪辑、图像或链接。我以前很喜欢 Perusall，但在后 AI 时代我更喜欢 Perusall，因为它需要非常具体的阅读参与。它需要课堂上同学之间的大量互动。因此，这也使它成为一个相当不错的 ChatGPT 证明，因为它与阅读非常不同，现在想出一个段落来回应它。我觉得不是 AI 证明的部分，甚至没有真正实现我对课程的学习目标，是每个单元末尾的这些反思帖。所以我仍然保留了反思问题，但我重新考虑了它们，使它们更个性化、更相关、更适用、更具体，有时也允许非文本回复。
第 1 课：定义人工智能
人工智能的起源可以追溯到古代关于人工智能诞生的传说。然而，人工智能的正式研究始于 20 世纪中叶，其标志性时刻包括 1943 年沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨开发出第一个神经网络模型。20 世纪 50 年代，艾伦·图灵提出了图灵测试，作为衡量机器智能的基准。约翰·麦卡锡于 1956 年创造“人工智能”一词，同年组织达特茅斯研讨会，通常被视为人工智能作为一个独特领域建立的基础事件。随后几十年，人工智能研究经历了波动，快速发展时期与“人工智能寒冬”交织在一起，其特点是资金和兴趣减少。21 世纪迎来了重大突破，特别是在机器学习、深度学习和神经网络领域。
人工智能 (AI) 和 ChatGPT
• 没有。• PM&C 过去曾进行过一些小规模的 AI 测试。• PM&C 目前尚未使用 ChatGPT，但如果存在业务需求，PM&C 会考虑使用它。• 尚未对 ChatGPT 进行网络安全审查。• ChatGPT 与 PM&C IT 网络上使用的所有系统一样，必须安全且稳定，才能兼容用于 PM&C 的机密网络。• 对 ChatGPT 或其他类似系统的任何评估都将按照 PM&C 的标准系统授权审查流程进行，并且由于该服务的独特性，通常会涉及澳大利亚网络安全中心。• 如果需要 - PM&C 内部对 AI 的主要用途是一个简单的聊天机器人，它为用户提供有关 PM&C 企业协议的基本信息。o 此次测试仅作为概念验证，目前已不再有效。• ACSC 尚未向 PM&C 提供任何关于使用 AI 或 ChatGPT 的指导。
CS 256，人工智能主题，第 1 节，2023 年秋季
成功完成本课程的前提是，学生将在整个课程期间（通常每周每学分 3 小时）为每个学分花费至少 45 小时用于教学、准备/学习或课程相关活动，包括但不限于实习、实验室和临床实践。其他课程结构的工作量预期与教学大纲中所述相同。a.项目：将为您提供最终团队项目，以实践 AI 原则。由 3-4 人组成的自选团队将共同解决课程中讨论的一些选定问题。该团队项目将是一个协作小组项目。您可以自由选择自己的合作伙伴，但您不能在项目中途更改合作伙伴。作为学习目标的一部分，学期项目的逐步设计和实施将通过作业完成。b.考试：将有一次期中考试和一次期末考试。c. 测验：将有 1-2 次测验，每次测验都将算作家庭作业。d. 家庭作业：每项家庭作业通常以应用程序为中心，包括书面和编程部分。
利用人工智能 (AI) 加强翻译研究
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能（AI）之间的共生关系，强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力，以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看，该研究探讨了一些重要的伦理问题，例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究（或口译和翻译）课程的重要性，提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目，并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ（智商）和 EQ（它提请人们注意缩小个人能力（情商水平/商数）之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译，从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性，从而产生更可靠、更合适的翻译。因此，本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性，并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。
高等教育中的人工智能
人工智能 (AI) 正在全球范围内的高等教育中迅速发展。考虑到人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的重要性日益增加，以及缺乏对它的全面审查，本文深入探讨了人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的不断发展、学术诚信和道德问题。本研究采用定性方法，使用文献综述作为研究设计和方法，以促进研究目的。本文的分析表明，人工智能有可能为增强教学和学习体验、提高生产力和效率以及促进包容性和可及性做出重大贡献。相反，人工智能在高等教育中的日益普及引发了人们对学术诚信和道德问题的担忧，因为它有可能导致抄袭、阻碍批判性思维、抑制创造力，并侵蚀教学、研究和学术的原创性。因此，维护科学研究的完整性需要严格遵守道德和学术原则，将人类智慧和批判性思维置于研究过程的最前沿。人工智能在高等教育领域的发展不仅带来了巨大的优势，也对教学和研究的基本原则、方法、标准、道德考量和学术诚信提出了挑战。因此，首要关注点应放在抓住这一进步带来的机遇和好处，并有效应对任何潜在的风险和挑战。
计算机器与智能
模仿游戏 我打算考虑“机器能思考吗？”这个问题。首先要对“机器”和“思考”这两个术语进行定义。这些定义可以尽可能反映这些词的正常用法，但这种态度是危险的。如果要通过研究“机器”和“思考”这两个词的常用用法来发现它们的含义，就很难不得出这样的结论：要从诸如盖洛普民意调查之类的统计调查中寻找“机器能思考吗？”这个问题的含义和答案。但这是荒谬的。我不会尝试这样的定义，而是用另一个与之密切相关、用相对明确的词语表达的问题来代替这个问题。这个问题的新形式可以用我们称之为“模仿游戏”的游戏来描述。它由三个人玩，一个男人（A）、一个女人（B）和一个询问者（C），询问者可以是任何性别。询问者待在一个与其他两个人分开的房间里。对于询问者来说，游戏的目标是确定另外两个中哪一个是摘自“计算机器和智能”。Mind，第 LIX 卷，第 236 期，1950 年）。经许可转载。
大学里的人工智能 - Andrés Pedreño
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