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人工智能教育轮：卡林顿轮的改编 Rueda de la Pedagogía para la Inteligencia Artificial: adaptación de la
摘要 有效地将人工智能 (AI) 融入教育对于充分利用其在教学过程中的优势至关重要。本文建议将卡林顿的教学法之轮改编为人工智能教学法之轮，旨在为将人工智能融入教育提供教学框架。所采用的研究方法基于系统评价和映射，结合术语共现分析的文献计量研究，以确定科学上支持改编该教学法之轮必要性的相关主题集群。新的教学法之轮针对获得的四个集群（整合人工智能以加强教育、在教学过程中使用教育技术、教学设计和创新以及可持续和道德教育），并呈现同心圆，解释如何逐步将人工智能融入不同的认知水平（布鲁姆分类法）和技术集成（SAMR 模型），这两者都适用于人工智能。教学法之轮包括工具和应用程序的示例以说明实施过程。此外，还包括一个反思性元认知层面，涉及使用人工智能的道德和责任。总之，适应人工智能的轮子是提高教育有效性和效率的可行选择，前提是教育者参与教学过程的规划和执行，以确保其成功。值得一提的是，由于新应用不断涌现，保持轮子更新的重要性。关键词：人工智能；颠覆性技术；卡林顿之轮；布鲁姆分类法；SAMR 模型。总结人工智能 (IA) 有效地融入教育是促进其在学习过程中受益的必要条件。本文提出了卡灵顿教育教学法的调整和 IA 教学法的调整，最终将 IA 与教育结合起来。调查方法采用了修订和映射系统的方法，并结合了对识别集群技术的共同发生的文献计量研究的研究方法，以解决鲁埃达适应所需的科学问题。 La nueva rueda atiende a los cuatro cluster obtenidos (Integración de la IA para mejorar la educación, Uso de tecnologías educativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje, Diseño e innovación pedagógica y Educación Sostenible y Ética) y Presenta anillos详细阐述了 IA 的渐进过程，包括不同的认知（Taxonomia de Bloom）和技术集成（Modelo SAMR）以及 IA 的适应、应用和应用。 Además 包括关于 IA 用途的反射-元认知和责任。结论是，根据指导员参与计划和实施的条件，IA 提出了一项可行的选项，以提高教育的效率和效率。需要注意的是，实际应用中的实际情况非常重要，新应用的持续性差异也很重要。
深度大脑刺激社会Imn-University of Bordeaux，146，Rue Leo-Saignat，33076 Bordeaux Cedex-France
12:45 - 14:00午餐和海报会议II：Darco Chudy（克罗地亚），Ersoy Kocabicak（土耳其），Lee Wei Lim（香港）7：计算和技术：扩展DBS Horizons主持人：Alfons Schnitzler（德国）和Philip Starr（USA）和Philip Starr（USA）14:00 -14:00 -14:00 -14:00 -14:00 -14:00 -14:00 -14:00 -14:00 -14:25 -ITAR MARA）SARA（SARA） 14：25-14：50 DBS Cameron McIntyre（美国）14：50-15：15 DBS Ali Jahanshahi（荷兰）15:15 - 15:30讨论节8：DBS Chairs in DBS Chairs in DBS Chairs and Angelo Antonini（Italy）和Paresh Dashi（印度）15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：与：Joachim Krauss（德国）没有：Ludvic Zrinzo（英国）15:55 - 16:20 DBS神经保护作用吗？是：Ozgur Onur（德国）否：Michael Okun（美国）16:20 - 16:45 DBS将成为未来十年的领先手术治疗方法？是：Jens Volkmann（德国）否：Jean Regis（法国）16:45 - 17:00结束言论
数学家的大脑D.Roruelle 2月4日至5日，2020年...
这本书承诺很多，只提供了很少的东西（它的承诺）。这并不是说这不是一本好阅读，它很有趣1，而只是没有提供您的期望。至少它为您提供了有关数学家大脑的任何信息，如果您考虑一下，这是一种解脱。人们建议，获得科学了解数的唯一方法是研究人脑，这据说是创造了它们的。弗雷格会在他的坟墓里转身。现在的出发点是，数学是通过对公理系统的逻辑扣除来进行的研究，即询问公理是否是真的是毫无意义的，数学家的关注是什么只是可以从中得出的内容（以及该死的后果）。可以将这种数学的观点与像素对图片像素的呈现进行比较。无疑是一个客观的演示，其不可否认的用途，例如在数字媒体中复制和操纵，但没有任何图片的线索？看到一张照片时，人的思想从某种神秘的意义上浮出水面就可以理解它。但是，当面对像素编码涉及数百万个字节的像素时，被遗忘了。它的含义都保持在黑暗中。实际上“看到”是一个古典的隐喻，它可以通过逻辑推理的长链来表现出“理解”，但对它们的含义感到困惑。在这种情况下，您经常谈论“本地理解”。该项目像GDEL所展示的那个项目一样，从而使Death-Sknell成为数学的想法，只是正式的游戏。您可以看到夹具尾部难题的不同部分相互融合，但图片本身对您来说是不透明的。将数学减少到逻辑的想法，从而使弗雷格，罗素和怀特海等人热情地追求了它的基础，甚至希尔伯特也部分地陷入了其咒语，因为他被视为对数学的形式主义观点负责。但希尔伯特从来都不是一位内心的形式主义者，他的目的是指出数学的牢固性，这意味着没有矛盾及其力量（WirMéussenWissen，Wir Wilden Wissen）。与局外人可能相信的相反，Godel的定理对生活数学没有真正的影响，只能杀死“ Matematica Principia Matematica”所建议的概念。现在要了解公理方法，可以通过在公理和假设之间进行区分来做得很好。在欧几里得的论文中，其重要性不能被超越，公理是指思想原则，假定物理空间的事实。那些公理和假设不是任意的，而是基于直觉。大
战略编排 HBR，Ruelas-Gossi，Sull。
那么，如何解释这些来自新兴市场的后起之秀能够在如此短的时间内占据全球领导地位呢？为什么现有参与者要将市场份额拱手让给来自中国、印度和拉丁美洲等发展中地区的竞争对手？我们认为，许多现有企业的问题在于，他们的管理者一直在问错误的问题。在北美、日本和欧洲，管理者仍然在思考如何优化他们既定的商业模式。这个问题假设只有一种最佳竞争方式 — — 通常体现在价值链的概念中。它导致高管们询问其他竞争对手在做什么，然后相互比较，盲目模仿最成功的竞争对手。它导致他们询问现有客户是否对现有的产品感到满意。它导致他们询问质量管理计划 — — 比如六西格玛或全面质量管理 — — 如何能从既定模式中榨取增量改进。所有这些问题都导致公司相互模仿，趋同于同质的商业模式，为客户提供更多相同的产品。就像结婚多年的夫妻一样，竞争对手在每一次更迭中变得越来越相似。