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使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
从教授人工智能中得到的经验教训......
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课，并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能，因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验，并为教师留出了空间，以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目，这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程，他们教授了 12 个课程部分，共有 299 名学生。我们有证据表明，中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。
使用Python课程的机器学习和数据分析...人工智能课程代码CIE标记50教学...
连续内部评估：1。三个单位测试每个20分2。分别为20分或一个40分的技能开发活动中的两个分配，以达到COS和POS的三个测试和两个测试的总和，两项任务 /技能开发活动将缩减为50分，CIE方法 /问题文件旨在根据定义的结果来达到BLOOM分类的不同水平。学期结束考试：1。请参阅试卷将设置为100分，而评分的分数将比例减少到50。2。试卷将有十个完整的问题，上面有相等的分数。3。每个完整的问题都是20分。每个模块将有两个完整的问题（最多有四个子问题）。4。每个完整的问题都将具有一个子问题，涵盖了模块下的所有主题。5。学生将必须回答五个完整的问题，从每个模块中选择一个完整的问题，建议学习资源：教科书：1。高级数据结构，彼得黄铜，剑桥大学出版社，2008年。
教人工智能玩 Minecraft
人工智能 (AI) 是设计为像人类一样思考和行动的机器。将 AI 放入虚拟世界，它们就被称为 AI 代理，它使用从训练中获得的知识在世界中执行任务。虚拟世界中的 AI 代理只能在复杂度和多样性有限的环境中使用专门的模型执行一组狭窄的任务。一个需要代理不断学习和适应各种开放式任务并使用先前获得的知识来确定下一步行动的丰富世界将使代理无能为力。为了研究用于指导代理执行 Minecraft 中的基本任务的 AI 教学方法，以确定哪种 AI 教学方法会产生最佳效果，进行了系统的文献综述，提取了 57 篇论文并确定了适合 AI 代理训练方法和功能的主题和子主题。这是为发现可以实施哪些 AI 训练方法，使代理能够在复杂而丰富的世界中执行任务，从而促进基于游戏的学习。研究发现，将强化学习 (RL) 方法与有效的奖励系统完美结合，可为代理提供必要的知识，使其能够在更复杂的层面上执行任务。RL 集成了一系列独特的方法，例如牛顿动作建议 (NAA)、行为克隆 (BC)、视频预训练 (VPT)、人类演示和自然语言命令，以实现特定目标。这意味着可以通过建立一个深思熟虑的框架来教导代理在复杂的环境中执行开放式任务，该框架涉及如何在各个领域教导代理，从而有可能通过基于游戏的学习将这些教导融入现实世界。关键词：基于游戏的学习；社会 5.0 教育；我的世界强化学习；AI 代理；训练 AI 代理
教学和生成式人工智能教师指南
● 与学生进行清晰且频繁的沟通至关重要。在教师的期望和课堂上人工智能的使用方面，学生需要保持透明。对人工智能使用的期望因班级而异。经常讨论教师的期望、课程学习目标以及它们与相关学习活动和学生作业之间的关系（包括使用生成式人工智能），可以增强学生的学习体验，并最大限度地减少误解或误用的机会。 ● 生成式人工智能系统是技术工具。与 Blackboard、Zoom 甚至谷歌搜索等其他技术工具一样，生成式人工智能可用于积极支持严谨的学习并增强引人入胜的学习体验。 ● 生成式人工智能的使用将不断发展。教师和学生应负责任、有目的地、合乎道德地使用生成式人工智能。 ● 如果课程学习目标支持，教师应设计评估和学习活动，让学生可以利用生成式人工智能作为学习的机会。学生可以更好地实现他们的课程学习目标，并更多地了解使用生成式人工智能的好处和挑战。
2025年1月教学每月呼叫
●（1）K-2英语艺术教室老师●（1）K-2数学课堂老师●（1）3-5英语艺术教室老师●（1）3-5数学课堂老师●（1）6-8英语艺术教室老师●（1）6-8数学课堂老师●（1）9-12英语教师教师●（1）教师教师（1）2）（2）2）（2）（2）（1）9-22岁●（1）22 22 22 22 2）教师/领导者●（1）学校系统负责人（数学）●（1）学校系统负责人（ELA）●（1）高等教育英语英语艺术代表或BOR●（1）高等教育数学代表或BOR●（1）路易斯安那州父母
基于人工智能的中文教学的个性化策略的研究
版权所有©2024作者和Frontier Scientific Research Publishing Inc.这项工作是根据创意共享归因国际许可证（CC by 4.0）获得许可的。http://creativecommons.org/licenses/4.0/
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
加州对教育专家的教学绩效期望
5.2 每位考生利用评估数据来：1) 确定有效的干预和支持技术；2) 开发所需的增强和替代系统；3) 实施沟通和社交技能指导；4) 创造和促进互动机会；5) 开发沟通方法来展示学生的学术知识；6) 满足患有身体/骨科残疾、其他健康障碍和多重残疾的学生独特的学习、感官和访问需求。