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人工智能、大数据和基本权利 2020
AECM 爱沙尼亚城市和市政当局协会 AI 人工智能 CAHAI 人工智能特设委员会 CARICOM 加勒比共同体和共同市场 CIO 首席信息官 CJEU 欧洲联盟法院 COE 欧洲理事会 DEI 欧洲工业数字化 DN 数字国家 EAS 爱沙尼亚企业 EC 欧盟委员会 ECHR 欧洲人权公约 EEC 欧洲经济共同体 EGA 电子政务学院 EHRC 爱沙尼亚人权中心 EU 欧洲联盟 FRA 基本权利机构 GDPR 通用数据保护条例 ICT 信息和通信技术 IT 信息技术 ITL 爱沙尼亚信息技术和电信协会 MOOC 大规模开放在线课程 NATO 北大西洋公约组织 NATOCCDCOE 北约合作网络防御卓越中心 NGO 非政府组织 OECD 经济合作与发展组织 PDPA 个人数据保护法 PIA 公共信息法 STOA 科学技术未来小组 UK 英国 UN 联合国 USA 美利坚合众国 VAT 增值税 WTO 世界贸易组织
附录4
**仅适用于研究生课程。+仅适用于提供研究生课程的机构。在研究生课程中，可以分享各个研究生学位课程的研讨会。对于有两个以上分区的课程，需要创建每个部门的另一个工作室。在研究生实验室的领导下，如果与研究生课程共享，则应升级以满足研究生课程的要求。文凭实验室，如果与研究生学位的课程共享，则应升级以满足未经研究生课程的要求。语言实验室应至少具有20台具有适当软件的计算机。该机构应设有一间智能课程/课程，其中包括LCD投影仪，智能板，互联网连接等。 div>机构应设有进行在线课程（理论和实用）研讨会厅的设施，应具有适当的家具和设备，例如LCD投影仪，智能板，PA系统和行政主席。机构应设有MOOC设施中心和创新/ FAB实验室。
高等教育中的人工智能驱动创新
摘要 人工智能及其在高等教育中的应用正在迅速增长。它在机构的学习、教学和其他管理工作中提供了许多优势。本文探讨了人工智能在高等教育中的新趋势、挑战以及可能的解决方案。本研究探讨了人工智能在高等教育中整合的主要突破、障碍和未来可能性。我们分析了人工智能对个性化教育、自适应辅导系统和学术支持的影响。该研究强调了人工智能在增强教育过程、提高机构效力以及让学生为迅速变化的就业环境做好准备方面的作用。它还解决了重大障碍，如标准化、平等问题以及对可靠人工智能系统的需求。本研究考察了许多人工智能应用，例如 MOOC、自适应学习途径和基于物联网的教育系统，为人工智能在未来高等教育中的变革潜力提供了见解。关键词：人工智能、教育、应用、学习。
BBA 航空 – NEP 课程大纲 - 班加罗尔城市大学
B.B.A. 的课程框架学位课程的结构旨在提供广泛的概述，有助于了解基于不断变化的工业和社会需求的新职业发展机会的创造潜力。课程升级时考虑到了学生的愿望、学科性质的变化以及学习环境。学科内的核心概念已更新，以纳入最近的进步、提升学习者技能的技术，以重点关注业务的各个功能领域。课程中已整合基于问题的学习，以便更好地理解商业和贸易中的各种概念。NEP-2020 下的教学大纲有望提高学生的理解水平，并保持该国提供的研究生课程的高标准。已努力整合最新技术和 MOOC 的使用，以协助学生的教学过程。研究生课程的主要目标是提升学生的学科知识，使他们成为批判性思考者，从而学生可以解决与工业和其他商业部门相关的问题。简而言之，该课程为会计、金融市场、市场营销和人力资源管理等不同领域提供了大量机会。
生物电子和生物传感器部门M. ...
部门委员会由该系学院组成。部门委员会应负责入学部门提供的所有计划，包括进行入学考试，记录验证，入学和评估。部门委员会确定课程的审议，并指定学分在学期和课程方面的分配。对于每门课程，它还将确定讲座，教程，实践，研讨会等的学分数量。课程（核心/学科特定的选修/非主要选修课）是由教师设计的，并由部门委员会批准。由部门委员会批准的课程应由研究委员会批准。提供课程的老师还将负责维持所有注册该课程的学生的出勤和表现表（CIA -I，CIA -II，作业和研讨会）。非硕士选修课和MOOC协调员负责将绩效表提交给部门负责人。部门负责人合并了与部门提供的计划有关的所有此类课程。然后将相同的转发为考试控制者。
基于概率特征的脑电信号在线教育平台困惑学生检测
摘要：在 COVID-19 大流行期间，在线教育已成为一种重要的教育媒介。尽管在线教育具有诸多优势，但它缺乏面对面的设置，这使得分析学生的互动、理解和困惑程度变得非常困难。本研究利用脑电图 (EEG) 数据为大规模开放在线课程 (MOOC) 平台检测学生的困惑程度。现有的困惑检测方法主要侧重于模型优化，而特征工程研究得不够深入。本研究提出了一种新颖的工程方法，该方法使用基于概率的特征 (PBF) 来提高机器学习模型的效率。PBF 方法利用随机森林 (RF) 和梯度提升机 (GBM) 的概率输出作为特征向量来训练机器学习模型。通过几个带有 EEG 数据的机器学习模型，使用原始特征和 PBF 方法进行了广泛的实验。实验结果表明，通过在 EEG 数据上使用 PBF 方法，可以 100% 准确率地检测困惑的学生。 K 折交叉验证和与现有方法的性能比较进一步证实了结果。
暂定讲习班时间表 - 纳瓦霍技术大学
这是针对高中老师和学生的首个，为期1周，动手/虚拟课程，将为您提供通过小型机器学习（Tinyml）的动手实例来开发ML应用ML的经验。Tinyml是一个尖端的领域，它将机器学习的变革力（ML）带入小型低功率计算设备。本课程将使参与者接触到Tinyml的应用程序，算法，硬件和软件。将为参与者提供一个Arduino微型机器学习套件，他们将通过部署和测试自己的Tinyml模型来动手探索Tinyml的机遇和挑战。课程完成后，学生将在Tiny Machine Learning的Harvardx专业证书计划中表现得很好，这是一种免费的在线MOOC，可以更深入地了解微型机器学习的世界，并提供更多的体验。该计划是纳瓦霍技术大学，哈佛大学约翰·鲍尔森工程和应用科学学院和Google之间的合作，并将从2021年6月22日至6月25日进行。研讨会向中学和高中老师和学生开放。我们将接受多达50名与会者，并偏爱为纳瓦霍民族服务的学校入学的学生和老师。访问http://www.tinymlx.org/crestlex3/有关此程序的更多信息，并在2021年5月15日之前申请。我们期待今年夏天与您一起探索Tinyml。被选为研讨会的教师将为他们的时间提供补偿。
人工智能的未来
墨西哥国立自治大学（ unam ）远程学士学位（ B@ unam ）主任。心理学家，拥有优秀的教育学硕士学位和教育学博士学位。接受过短期和荣格疗法的培训。她曾担任美洲大学心理学协调员、副校长顾问和继续教育主任，并在 12 年间负责该校语言中心的管理。她指导过 37 篇本科论文、3 篇硕士论文和 3 篇博士论文。担任塔布特希伯来学校六年的教育创新顾问。她曾担任高等远程教育共同空间执行主任的荣誉职务一年。她目前是公立远程大学学士学位网络的协调员。他设计、建议、辅导和协调各种在线课程和项目。她是墨西哥首批两门大规模开放在线课程 (mooc) 的作者，这两门课程分别通过 unam-Coursera 开设：Ser más creatividads（注册学生超过 34 万）和 Aprender（注册学生超过 6.5 万）。自 2011 年起，他一直担任 FES-Iztacala UNAM 的心理学在线教授。
信息手册
该类别包括在职专业人士并由各自组织赞助的博士研究学者。在各自组织工作时，他们可以作为研究所的研究学者从事博士学位工作。可以允许这样的博士研究学者（在研究所校园内完成工作和最低限度的06个月停留）后，可以允许加入他/她的母公司组织，在那里他/她将在那里进行研究工作，同时为母公司提供服务，并允许继续作为兼职研究学者。那些在NIT HAMIRPUR半径250公里内拥有工作场所的申请人可以免于居住期，并且可以允许以自学模式（NPTEL/SWAYAM/MOOC等）进行课程工作。如果由主管建议并获得Dean（学术）批准。但是，对于所有评估（学期中期检查，末日考试，末日学期介绍等）学生需要在NIT校园内物理出现，并出现同样的情况。申请人必须对国家级测试进行合格：UGC-NET/UGC-CSIR网或门。但是，拥有超过02年学术/行业/研究经验的候选人应免除国家级别的测试：UGC-NET/UGC-CSIR NET或GATE检查。
EIT 食品教育
• 专门针对研究生和专业教育市场的专门营销职能，在 Facebook、Instagram 和 LinkedIn 上拥有自己的沟通渠道，拥有超过 12,000 名粉丝。请注意，这些渠道是对接触目标受众的主要战略的补充和支持； • 学生信息系统和应用程序门户，以确保数据处理符合 GDPR。请注意，出于报告目的，学习者数据必须包括某些人口统计信息，必须允许 EIT Food 访问这些信息。因此，强烈建议提案使用可用的系统； • Canvas 学习管理系统，可用于与 EIT Food 合作开发的课程或计划。请注意，提案人必须授予 EIT Food 对课程材料的非独占访问权限，才能在 Canvas 上发布； • MOOC 将在 FutureLearn 或 EdX 上的 EIT Food 频道上发布，具体取决于目标市场。请注意，提案人必须授予 EIT Food 对课程材料的非独占访问权限，才能在任一平台上发布； • 任何收费计划或课程的支付网关； • 日益壮大的校友社区目前由活跃的校友委员会提供支持。学生和专业人士类别的学习者自动有资格加入社区，课程后活动应包括动员 FoodHive 校友平台。