Skelton MR,Saab C,Martini E,Benech H,Joudinaud T,Gaillard JC,Armengaud J,Hamoudi R. Dodecyl R. Dodecyl R. Dodecyl肌酸提高了认知功能,并识别了肌酸转运剂缺乏小鼠模型中的KIF1A和PLCB1(包括KIF1A和PLCB1)。前摩尔氏神经。2023 3月24日; 16:1118707。 doi:10 3389/f L 2023 1118707 C LL I 2023 PMID 37063368 2022 HAMMASH D,MAHFOOD M,KHODER G,AHMED M,TLILI A,TLILI A,HAMOUDI R,HAMOUDI R,HARATI R*。miR-623目标
开放教育资源(OER)这个术语最早是在2002年联合国教科文组织开放课程论坛上提出的,并在最近的联合国教科文组织关于OER的建议中被定义为“任何格式和媒介的学习、教学和研究材料,这些材料属于公共领域或受版权保护,并以开放许可的方式发布,允许他人免费访问、[重复使用]、[重新利用]、改编和重新分发”(UNESCO,2019a)。随着开放教育理念的快速发展,研究人员已将重点从以内容为中心的方法(主要关注OER,例如创作和共享)转向以实践为中心的方法,即促进学习者和教育者之间的合作,以创造和共享知识(Zhang et al.,2020)。换句话说,研究人员和教育工作者已将重点从创建和发布OER转移到可以使用OER进行教育的实践;这些被称为开放教育实践 (OEP)。从教学角度来看,Downes ( 2019 ) 指出,学习过程不是通过消费 OER 内容发生的,而是通过使用它的方式发生的。然而,设计 OEP 可能具有挑战性,因为可能会引发许多问题,例如开放课程中的文化紧张,学习者可能来自不同的国家,具有不同的文化背景和信仰。因此,应该进行更多的研究来加强 OEP 的采用和设计。Downes ( 2019 ) 声称,技术的演变也可能影响 OER 和 OEP 的演变,因为教育内容的性质会随着技术而改变。在此背景下,一些领先的组织特别关注使用人工智能 (AI) 技术来释放 OEP 的力量。例如,联合国教科文组织 ( 2019b ) 创建了一个关于如何结合 OER 和 AI 以实现更好的学习实践的研讨会。本次研讨会重点关注两个领域,即:(1)支持采用 OER 和 AI 的政策解决方案;(2)技术解决方案,重点是使用开放算法和开放数据来提供智能 OER 存储库和平台,以帮助学习者以最适合自己的方式学习。开放教育的另一个先驱,即知识共享组织 (CC),成立了四个工作组,重点关注开放的未来,其中一个小组专门研究 AI 和开放内容 (AI@School, 2021)。这表明 AI 技术在 OER 和 OEP 的未来中发挥着核心作用。尽管人们越来越关注利用 AI 的力量来增强 OEP,但同时应用它们可能会很“棘手”,因为每个领域(即 AI 或 OEP)都有自己的挑战需要考虑,将它们结合在一起可能同时是“祝福和诅咒”。祝福是基于 AI 的 OEP 将有助于提供更具适应性和吸引力的学习和教学体验;诅咒是基于 AI 的 OEP 将有助于提供更具适应性和吸引力的学习和教学体验。因为研究人员和从业者需要特别关注两个领域融合在一起的挑战(即版权、隐私和数据规范化)。例如,由于在开放教育中不考虑文化、背景或语言等个人因素,学习者可能会受到系统的不公平对待。这可能会进一步强调人工智能重现类似经历的一些不公正的风险。为了加深对这一主题的理解,本合集(仍在进行中)特别关注人工智能 (AI) 技术如何重塑 OEP,以获得更好的教学和学习体验。在此背景下,报告了几个案例研究
Cyril Falentin,A,†,Hadj-Arab,†,Feldia Aissiou B,Claudia Bartoli A,Giuseppe Bazan C,Carvalho的巴斯克国家,Laur'ene Gay,The Virgin Mary和iLardius的圣母玛利亚。 Barbara Pipan Sylvain是Mathieu Tiret A,Imen Tlili D,Marie-Haw Wagner。
提起本文:Bozkurt,A.,Xiao,J.,Farrow,R.,Bai,Jyh,Nerantzi,C.,Moore,S. ,D.,Honeychurch,S.,Hodges,M.,Swindell,A.,Frumin,I.,Tlili,A. O.,Huijser,H.,Jandrić,P.,Zheng,C.,Shea,P.,Duart,JM,Themeli,C.,Vorochkov,A.,Sani-Bozkurt,S.生成人工智能时代的教学与学习宣言:更好地驾驭未来的关键集体立场。 Open Praxis,16(4),页487–513。 DOI:https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.4.777
Skelton MR、Saab C、Martini E、Benech H、Joudinaud T、Gaillard JC、Armengaud J、Hamoudi R。十二烷基肌酸酯可改善认知功能,并在肌酸转运蛋白缺乏的小鼠模型中识别出包括 KIF1A 和 PLCB1 在内的关键蛋白质驱动因素。Front Mol Neurosci。2023 年 3 月 24 日;16:1118707。doi: 10 3389/fl 2023 1118707 C ll i 2023 PMID 37063368 2022 Hammash D、Mahfood M、Khoder G、Ahmed M、Tlili A、Hamoudi R、Harati R*。miR-623 靶点
组织委员会成员Hafedh Dhiflaoui,教授助理(突尼斯Issat Kasserine)。omen Masmoudi,教授助理(突尼斯·卡塞林)。Monia Tlili,教授助理(突尼斯Issat Kasserine)。艾哈迈德·克塔里(Ahmed Ktari),教授助理(法国Aix-en-Provence的工艺品巴黎理工学院)。Sayed Missaoui,教授助理(突尼斯的Issat Kasserine)。Chaabani说,教授助理(突尼斯Issat Kasserine)。Mansour Hajji,教授助理(突尼斯Issat Kasserine)。Mohsen Ejday,教授助理(突尼斯Issat Kasserine)。Abdelhamid Helali,教授助理(突尼斯Isim Monastir)。Tarek Homri,教授助理(突尼斯Issat Kasserine)。Yassine Bouazzi,教授助理(突尼斯的Issat Kasserine)。wajdi saadaoui,教授助理(突尼斯Issat Gafsa)。Abdallah Messaoudi(突尼斯的Issat Kasserine)
博兹库尔特,阿拉斯;肖俊红;兰伯特,莎拉;帕祖雷克,当归;海伦·克朗普顿;苏珊·科塞奥格鲁;法罗,罗伯特;邦德,梅丽莎;克里西·尼兰兹;霍尼彻奇,莎拉;巴厘岛、玛哈;德隆,乔恩;米尔,卡姆兰;斯图尔特,邦妮;科斯特洛,埃蒙;梅森,乔恩;斯特莱克,克里斯蒂安;罗梅罗-霍尔,埃尼尔达;库特罗普洛斯,阿波斯托洛斯;梅·托克罗,凯茜;辛格,莱南德拉;艾哈迈德·提利;李庆美;尼科尔斯,马克;奥西尼尔松,埃巴;布朗,马克;欧文,瓦莱丽;埃莉莎·拉法盖利,朱莉安娜;桑托斯-赫莫萨、杰马;法雷尔,奥娜;亚当,塔斯金;李通英;萨尼-博兹库尔特、苏纳古尔; C Sharma, Ramesh;Hrastinski, Stefan 和 Jandrić, Petar (2023)。ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 的推测性未来:教育领域的集体反思。亚洲远程教育杂志 (早期访问)。
博兹库尔特,阿拉斯;肖俊红;兰伯特,莎拉;帕祖雷克,当归;海伦·克朗普顿;苏珊·科塞奥格鲁;法罗,罗伯特;邦德,梅丽莎;克里西·尼兰兹;霍尼彻奇,莎拉;巴厘岛、玛哈;德隆,乔恩;米尔,卡姆兰;斯图尔特,邦妮;科斯特洛,埃蒙;梅森,乔恩;斯特莱克,克里斯蒂安;罗梅罗-霍尔,埃尼尔达;库特罗普洛斯,阿波斯托洛斯;梅·托克罗,凯茜;辛格,莱南德拉;艾哈迈德·提利;李庆美;尼科尔斯,马克;奥西尼尔松,埃巴;布朗,马克;欧文,瓦莱丽;埃莉莎·拉法盖利,朱莉安娜;桑托斯-赫莫萨、杰马;法雷尔,奥娜;亚当,塔斯金;李通英;萨尼-博兹库尔特、苏纳古尔; C Sharma, Ramesh;Hrastinski, Stefan 和 Jandrić, Petar (2023)。ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 的推测未来:教育领域的集体反思。亚洲远程教育杂志 (早期访问)。
博兹库尔特,阿拉斯;肖俊红;兰伯特,莎拉;帕祖雷克,当归;海伦·克朗普顿;苏珊·科塞奥格鲁;法罗,罗伯特;邦德,梅丽莎;克里西·尼兰兹;霍尼彻奇,莎拉;巴厘岛、玛哈;德隆,乔恩;米尔,卡姆兰;斯图尔特,邦妮;科斯特洛,埃蒙;梅森,乔恩;斯特莱克,克里斯蒂安;罗梅罗-霍尔,埃尼尔达;库特罗普洛斯,阿波斯托洛斯;梅·托克罗,凯茜;辛格,莱南德拉;艾哈迈德·提利;李庆美;尼科尔斯,马克;奥西尼尔松,埃巴;布朗,马克;欧文,瓦莱丽;埃莉莎·拉法盖利,朱莉安娜;桑托斯-赫莫萨、杰马;法雷尔,奥娜;亚当,塔斯金;李通英;萨尼-博兹库特、苏纳古尔; C Sharma, Ramesh;Hrastinski, Stefan 和 Jandrić, Petar (2023)。ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 的推测未来:教育领域的集体反思。亚洲远程教育杂志(早期访问)。
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、 Apostolos Kouttropoulos、Cathy Mae Toquero、Lenandlar Singh、Ahmed Tlili、Kyungmee Lee、Mark Nichols、Ebba Ossiannilsson、Mark Brown、Valerie Irvine、Juliana Elisa Raffaghelli、Gema Santos-Hermosa、Orna Farrell、Taskeen Adam、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、 Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要:虽然ChatGPT 最近变得非常流行,AI 有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法,探索生成式预训练 Transformer (GPT) AI 和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述,特别关注教育背景,试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了(使用)AI 在教育中(AIEd)的承受力和可能的不利影响。有人认为,现在是定义人类与 AI 对教育贡献的最佳时机,因为 AI 可以完成越来越多的教育活动,而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此,必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词:人工智能(AI)、生成式预训练转换器(GPT)、自然语言处理、教育人工智能(AIEd)、未来教育前景、推测方法
