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结构化教学提示表明具有增强镜视频显示器的生成-AI角色体现
将立即通过增强的镜像视频显示，并与他们的学生一起视觉实现。以这种方式，我们的方法赋予了教学的能力，其概念的内在形式被称为角色实施例[Keevallik 2010]，在该概念上，学生可以通过视觉吸引学生作为历史人物，科学专业人士或文化偶像，从而创造出更丰富，更沉浸式的学习经验，以实现的角色扮演[CarniceroerPérezet al al and。2023]。要以更高的精确度来完善和直接产生图像，这项研究特别结合了ControlNet，这是一种稳定扩散的开发，旨在增强对生成的输出的控制，从而确保视觉转换与文本提示的教育目标和提供的相机输入图像Snapshot [Zhang等人[Zhang et al》中均符合。2023]。上游，我们整合了语音识别，以将自然的口语接口与受控的导向图像生成相关。生成的AI模型，例如DALL-E或GPT4，可以从文本描述中综合高保真视觉内容。尽管它们的实用性，这些模型从根本上受到其对文本的依赖的限制，因为它们是唯一的条件输入。此约束限制了其将生成的输出调整为结构化空间输入的能力，例如深度图，语义分割掩码或姿势配置。因此，此类模型不适合需要与实时背景（例如交互式环境和实时个人化）进行精确对齐的应用。2021]。2020]。2020]与ControlNet结合[Zhang等。相比之下，ControlNet通过启用多模式输入模式（包括深度图）的整合到生成过程中来解决这一差距。深度调节是将视觉输出与参与者的物理概况（例如身体形状和空间布置）进行实时设定的关键。此功能将生成模型的适用性扩展到需要上下文和参与者特定输出的域。通过利用基于深度的调节，ControlNet促进了视觉效果的产生，这些视觉效果不仅在语义上是准确的，而且在空间上是连贯的，从而支持了新颖的应用，例如具有体现的角色扮演和沉浸式，上下文感知的教育体验。通过生成AI的角色体现与沉浸式学习的研究保持一致，当学生在教育场景中扮演角色或角色时，学生更加深入地参与。研究表明，体现历史人物的体现会发展出同理心并增强记忆力保留，因为学生与材料有着共同的联系[Miguel-Revilla等。类似地，在STEM领域，学生可以通过诸如科学家，工程师或宇航员等原型横向探索角色，这些原型将其转化为对主题的更强识别并支持持续的参与[Singer等人。更详细地探索了各种文化舞蹈风格，作为教学场景，以更直接的舞蹈学生与视觉体现的教学环境联系起来。本文采用了稳定扩散的机制引入了一个框架[Ho等。2023]实现适用于教学环境中的有针对性的特定角色转换。这种集成使受控的视觉自定义符合教室内成像的人类形式，从而使教育工作者可以设计具有与各种主题的教育目标相吻合的沉浸式，上下文准确的体验。本文的主要技术贡献是：
GAI在学习，教学和研究中使用的指南
•多样化的来源：用于培训的数据这些模型来自互联网，包括网站，论坛，新闻文章和书籍。这种多样性可确保模型可以理解和生成不同主题和域的文本。•预处理：在将数据馈送到模型中之前，它进行了广泛的预处理，其中包括象征化（将文本分解为较小的单元），归一化（将文本转换为标准格式）和过滤（删除不适合内容的内容）。这确保数据清洁且适合训练模型。•比例：庞大的培训数据是巨大的，通常包含数百千兆字节的文本。此量表对于捕获人类语言的复杂性和细微差别至关重要，使该模型能够产生更准确和相关的响应。
使用人工智能工具进行教学和学习：文献的系统回顾
人工智能 (AI) 提供了创新的解决方案，增强了教学和学习过程，并正在逐步重塑教育环境。机器学习、数据分析、认知建模、自然语言处理和数据生成等人工智能技术可以检查大量教育数据，从而使智能教育系统 (IES) 能够根据每个学生的需求定制学习体验 (Popgeorgiev 等人，2023 年)。这些人工智能驱动的应用程序产生数据驱动的感知，使学习更加成功，满足每个学生的需求 (Harry & Sayudin，2023 年)。人工智能对教育的重大影响改变了传统的教学方法，为更加个性化、更具吸引力和更有效的学习体验提供了潜力 (Alneyadi 等人，2024 年；Asim 等人，2023 年)。
人工智能在教学中的应用通用指南
• 不允许：任何活动或作业均不允许使用大型语言模型和其他生成式 AI 技术（包括 ChatGPT 等）。所有提交内容必须是学生的原创作品，严禁使用 AI 生成的内容。违反本课程政策的可能纪律处分在大学的《学术不诚实政策》中进行了说明。 • 允许进行某些有归属感的活动：仅允许在指定的活动或作业中使用大型语言模型和其他生成式 AI 技术（包括 ChatGPT 等），但需要进行适当的归属。学生应明确指出何时使用了 AI 生成的内容，并按照 APA、MLA 或任何其他相关学术风格指定的引用指南引用所使用的特定语言模型和平台。但是，大部分工作必须
接受：07/07/2024 OnlineFirst：01/10/2024紧急远程教学对语言教师在传统中的数字工具集成的影响
本文报告了一项调查的结果，该调查研究了最近的紧急远程教学（ERT）期间主要语言教师的经历，特别关注这些经验对他们当前对数字工具在亲自教学实践中使用数字工具的影响。这项研究是基于2022年春季由匈牙利小学的706个语言老师完成的问卷。具有核心意义，一方面，感知到的障碍和负面经验如何影响教师在传统教室中使用数字媒体的意愿：提出的研究将积极的经验确定为决定性因素。尽管许多受访者报告说缺乏准备和切换在线语言教学的一定程度的关注，但大多数人认为他们的在线教学成功和发展的机会。在评估和比较结果时，对数字技能的服务前和服务培训提出了建议，因为准备和感知成功的感觉可能会导致语言教师愿意在传统教学中融合数字元素的意愿。
教学
教学。在我看来，我所在领域的课程——理论计算机科学、量子计算——有两个主要目的。首先，这些课程应该培养实用技能：解决问题的技巧、熟悉技术资源以及清晰地传达数学思想。其次，课程应该传达该领域的美学。学生应该了解思想的总体形态：研究人员关心什么样的问题？这个领域可以提供什么样的答案？这个领域认为什么是美的？随着对计算机科学基础知识的需求越来越大，课程往往面向前者。后者更难传达，而且经常以实用主义的名义被抛在一边。但这一点不应被忽视：如果不理解人们为什么认为这些思想很深刻，以及人们在产生这些思想时考虑的问题，那么学习这些思想有什么意义呢？在更广泛的背景下理解一个领域的“要点”是文化素养的关键。软件工程师需要理解大 O 符号，但也许同样经常需要决定关于他们问题的理论结果是否对他们的工作有任何影响。这种需求在我所在的量子计算领域尤为迫切，学生们每隔一周就能看到关于突破性新算法的耀眼头条。解释这些说法很重要，不需要太多的技术技能，只需要牢牢掌握我们能证明和不能证明量子计算机的哪些东西。除此之外，我相信实践技能和背景是相辅相成的，有效的教学将两者结合起来，以加深理解，而不仅仅是各个部分的总和。研究表明，将新想法与熟悉的想法联系起来可以提高回忆能力 [DRMNW13]，而用叙述来传达想法会使它们更加突出。能够从高层次理解一个领域可以增强学生的能力：它阐明了为什么你所教授的观点如此有价值，同时让他们有直觉去识别什么时候它不适合这份工作。2023 年夏天，我在帕克城数学研究所为早期研究生举办了一系列关于我在量子启发算法方面的工作的讲座，并附上了讲义和问题环节。我之前曾担任过本科和研究生课程的助教；但在这里，我获得了更大的自由和责任，可以设计课程结构、创建问题集、管理助教和主持问题讨论会。我的教学遵循以下原则：
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确保AI与社会利益保持一致是我们时代的关键挑战。我相信，教育在实现这一目标方面可以发挥至关重要的作用 - 教授AI中的技术主题必须与促进对AI更广泛影响的积极思考相结合。此外，重要的是要通过调整教育过程来说明生成性AI的可用性来为学生做好现实世界中的挑战。以前，我曾帮助在包括机器学习，概率和统计数据以及高级算法在内的多个机构中教授九门课程。此外，我还监督了学士学位，硕士和博士学位的13名学生，他们的工作导致了学术区别和多个顶级出版物[Neurips'21]，[Neurips'24C]，[ICML'24]。展望未来，我渴望开发和教授涵盖AI，AI安全和LLM代理的课程，以及与LLMS，机器学习，入门数学和计算机科学相关的更通用课程。
教学和学习中的生成AI
1。Eth Zurich通过提供有针对性的课程来支持讲师和学生，以获取与生成AI合作的高级技能。2。Eth Zurich促进了AI技术在教学以及学术和行政工作中的发展和嵌入。3。Eth Zurich正在为学生和教职员工装备AI支持的劳动力市场和明天的社会。4。Genai使用的法律方面涵盖了绩效评估的现有规则和“原创宣言”。违规行为，例如使用未经授权的艾滋病或不使用其使用的违规行为将继续采取纪律处分。
教学和研究中的重组 DNA 和/或传染性生物危害 第 1 页，共 5 页
目的 斯蒂芬 F. 奥斯汀州立大学 (SFA) 的机构生物安全委员会 (IBC) 负责审查涉及生物制剂、毒素或重组 DNA (rDNA) 的拟议研究活动。此审查过程确保所有大学活动均符合美国国立卫生研究院 (NIH)、疾病控制和预防中心 (CDC)、美国农业部 (USDA)、美国卫生与公众服务部 (HHS) 制定的政府法规以及最新的选择代理法规（7 CFR 第 331 部分、9 CFR 第 121 部分和 42 CFR 第 73 部分）（如适用）。IBC 应由 NIH 指南规定的大学教职员工和社区代表组成，并将每月或根据需要召开会议。除了确保遵守联邦机构要求外，IBC 的主要目标是最大限度地降低对教职员工、学生、设施、社区和环境的风险。所有 IBC 程序都应与其他相关 SFA 政策和程序结合遵循。受影响人员 本政策适用于涉及 rDNA 和/或生物危害材料（定义见下文第 III 部分）的所有活动、教学或研究，这些活动包括：