XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPopenici
已发表版本的引文（APA）：Popenici, S., Catalano, H., Mestic, G., & Ani-Rus, A. (2023)。人工智能系统评价
本研究基于定量和定性分析方法构建的方法论框架，遵循 Pickering 和 Byrne (2014) 提出的步骤，进行系统的文献综述和文献收集设计，重点分析人工智能 (AI) 时代高等教育的想象未来。我们的研究旨在回答以下研究问题：（1）人工智能时代高等教育的想象未来是什么？（2）哪些因素影响高等教育教学过程与人工智能之间的联系？（3）学生和教师改进数据库和开发 ChatGPT 会产生什么影响？作者探讨了人工智能在西方世界当前大学治理安排和精神背景下的影响。深入分析与人工智能系统的出现相关的一些已确定的主要挑战、机遇和风险相一致，例如技术监控或学术界对人工智能和大型语言模型（如 ChatGPT）的普遍访问，并提出了在高等教育中明智地选择和使用人工智能解决方案进行学习和教学的论据。本研究采用的分析框架还用于总结该领域研究的新方向，以恢复大学的主导地位，提高学生、学者和公众的高等教育质量。
人工智能在高等教育中的应用
人工智能 (AI) 在教育领域的应用范围正在不断扩大，尽管其普及似乎仍遥遥无期 (Popenici & Kerr, 2017)。尽管人工智能可以为教学和学习提供支持提供巨大的机会，但高等教育应用的开发也带来了许多影响和道德风险。例如，在危机后预算削减时期，管理人员可能会倾向于用具有成本效益的自动化人工智能解决方案取代教学。教职员工、助教、教育顾问和行政人员可能会担心智能导师、专家系统和聊天机器人会抢走他们的工作，这也许并非毫无道理。人工智能的应用，尤其是在学习分析方面的应用，需要大量数据，包括有关学生和教师的机密信息，这引发了严重的隐私和数据保护问题。
人工智能在教育领域的优势
1. Chassignol M、Khoroshavin A、Klimova A、Bilyatdinova A。教育中的人工智能趋势：叙述性概述。计算机科学学报。2018；136：16-24。2. Popenici SA、Kerr S。探索人工智能对高等教育教学的影响。技术与实践研究，增强学习。2017；12(1)：1-3。3. Chounta IA。教育门户网站和 OER 存储库对机器学习和人工智能使用现状的回顾（白皮书）。2018：4-6。4. Murphy RF。人工智能应用支持 K-12 教师和教学。兰德公司。2019。5. Nwana HS。智能辅导系统：概述。Artif Intell Rev。1990；4(4)：251-277。 6. Malik G, Tayal DK, Vij S. 人工智能在教育教学中的作用分析. Rec Find Intell Comp Tech. 2017;1(2019):407-417。7. Brent E. 利用专家系统设计社会科学研究. Anthropol Quart. 1989;62(3):121-130。
利用人工智能来增强尼日利亚高等教育系统的评估和反馈机制
本文探讨了人工智能（AI）在增强尼日利亚高等教育系统内的评估和反馈机制方面的固有潜力。尼日利亚机构的传统评估方法通常会遭受不一致的评分，延迟的反馈和对教育工作者的重大行政负担，这会阻碍及时的学生干预。AI技术及其在自动化，数据处理和模式识别方面的能力，通过启用有效，公平和个性化的评估系统来提供解决方案。自动分级，智能辅导系统和自适应学习平台是AI工具之一，突出了它们在简化分级流程，提供量身定制的学习经验以及通过AI驱动的Proctoring确保学术完整性中的作用。主要的研究和报告，例如Eli-Chukwu等人，Baker＆Smith，Popenici＆Kerr，Holmes等人，以及Seldon＆Abidoye，以彻底了解AI在当今的教育系统中的影响。尽管有这些好处，但本文还解决了重大挑战，包括基础设施赤字，高度实施成本，数字扫盲差距以及诸如数据隐私和算法偏见等道德问题。倡导教育技术，专业发展以及建立道德和监管框架的战略投资以减轻这些挑战的研究。通过优先考虑AI整合，尼日利亚可以提高教育质量，促进包容性并与高等教育创新的全球趋势保持一致。
PDP-A 研究中人工智能 (AI) 应用的使用
人工智能是一场革命。它在各个领域的发展被视为一种优势，即机器或技术可以像人类思维一样行事。在教学（PdP）领域，基于人工智能（AI）的系统已被广泛应用，以提高教育质量。本文旨在从文献综述的角度评估人工智能应用在教育领域的使用情况。我们还希望通过了解 PdP 对使用该应用程序的教师和学生的有效性和益处来提高 PdP 的质量。还谈到了教师在教学方面和学生在学习方面面临的挑战，包括政府对实施人工智能技术的支持。这篇概念性论文将全面概述与 PdP 中使用的人工智能应用相关的现有研究论文。对未来的影响以及对未来详细研究的建议。人工智能 人工智能（Artificial Intelligence）的历史始于20世纪40年代。Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 建立了人工神经元模型来研究大脑神经元的心理基础和功能。20 世纪 50 年代初，Clude Shannon (1950) 和 Alan Turing (1953) 制作了国际象棋游戏程序。普林斯顿大学数学系毕业生 Marvin Minsky 和 Dean Edmonds (1951) 建造了第一台网络计算机，称为 SNARC。由此可见，自动机理论、神经网络和智力研究是普林斯顿大学毕业生约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 研究的领域，他在达特茅斯学院继续深造。“人工智能”一词源于约翰·麦卡锡的思想，于1956年的一次学术会议上诞生，并沿用至今。[1] “人工智能”有多种解释或定义。Stuart J. Russell 将其定义为一个寻求构建智力实体并同时理解它的系统。人工智能的基础由哲学、数学、心理学、计算机工程甚至语言组成[1]。Ronal Chandra 的著作《人工智能定义：回顾》总结称，人工智能可以定义为机器像人类一样思考的能力 [2]。Stefan A. D. Popenici 和 Sharon Kerr 将人工智能定义为模仿人类特征的系统，例如学习、适应情况、综合、纠正错误以及使用数据处理复杂任务 [3]。