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在公民科学中使用人工智能是否有助于志愿者的学习？鸟类学的一项实验研究
最古老、规模最大的生物多样性相关公民科学 (CS) 项目之一是康奈尔鸟类学实验室开发的 eBird (https://ebird.org/home)。它为观鸟者提供了一个移动应用程序，用于记录他们何时、何地以及如何看到或听到鸟类的清单。康奈尔实验室还开发了一款移动应用程序 Merlin，它使用深度卷积神经网络帮助用户从照片、声音（转换为声谱图）或描述中自动识别鸟类物种。这项研究调查了机器学习 (ML) 分类模型的使用如何影响新手观鸟者的学习。我们的参与者（没有鸟类学背景的计算机科学专业学生）被随机分成三组：一组使用 eBird 应用程序并自己识别鸟类物种；一组使用 Merlin 应用程序，它使用 ML 自动从照片或声音中识别鸟类；还有一个对照组。在参与项目之前和之后，对参与者的鸟类知识进行了测试，以了解使用 ML 分类模型如何影响他们的学习。我们还在后测后采访了选定的参与者，以了解他们做了什么以及结果可能由什么解释。我们的结果表明，即使是参与 CS 项目的新手参与者，即使时间很短，也会显著提高他们对附近熟悉鸟类的知识水平，并且 eBird 用户在知识后测中的表现优于 Merlin 用户。虽然人工智能可能会提高志愿者的生产力和保留率，但也有可能降低他们的学习效率。需要对不同的参与者资料和项目设计进行进一步研究，以了解如何在人工智能辅助的 CS 项目中优化志愿者的生产力、保留率和学习。
M.Sc的常见问题解答（野生动物科学与鸟类学）
印度是世界上17个巨型生物多样性国家之一，在动植物中，物种多样性和特有性。森林覆盖下的地理区域的近25％，c。 35,000平方英尺km。内陆湿地的范围，约7,500公里的海岸线和广阔的海水，以及涵盖所有生态系统，印度荒野地区及其野生动植物的近1000个保护区，需要大量的人力资源来管理和保护它们。不幸的是，印度训练有素的野生动植物生物学家和管理人员的干部太小了，无法满足野生动植物保护中该国的需求和挑战。印度只有少数机构和大学在野生动植物和保护研究中进行了高等教育和培训，而且这些人数显然不足以满足该国的要求。在这种背景下，本课程旨在增强该国对野生动植物及其栖息地的研究和保护能力，并特别强调鸟类。