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人工智能中的“快思考”与“慢思考”
动机和总体愿景 近年来，人工智能系统取得了长足进步，带来了许多成功的应用，这些应用渗透到了我们的日常生活中。然而，我们看到的仍然是狭义人工智能的例子：这些发展通常都集中在一组非常有限的能力和目标上，例如图像解释、自然语言处理、标签分类、预测等等。此外，虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术，但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关（Marcus 2020）。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在智能概念中的能力，例如，如果我们将这些人工智能技术与人类能够做的事情进行比较。这些能力的例子包括可概括性、鲁棒性、可解释性、因果分析、抽象、常识推理、道德推理，以及由隐性和显性知识支持的复杂而无缝的学习和推理集成。目前，人工智能社区的大多数人正在尝试解决人工智能的当前局限性，并使用各种方法创建能够显示更多类似人类特质的系统。主要争论之一是端到端神经网络方法是否可以实现这一目标？或者我们是否需要将机器学习与符号和基于逻辑的人工智能技术相结合？我们认为集成路线是最有前途的，并且
战略思维和战略决策-...
战略的选择主要来源于SWOT的结果，制定战略计划的机构没有考虑到矩阵的核心要素（优势、劣势、机会和威胁）的重要性，这些要素将使自己面临风险，而作为一般规则，管理者应该根据最佳情况制定战略。应当指出，大多数商业组织在其所有活动和规模中也都具有优势要素和劣势要素，但它们之间的区别在于优势和劣势以及对工作绩效的负面或正面影响的程度，以及对战略地位一个方面的优势和劣势的分析，而另一面则分析组织周围的机会和威胁。战略思维出现在对内部和外部环境数据相关结果的分析和链接中，因此它主要建立在对组织现实情况形成全面认识的基础上，作为战略思想家对现在和未来要求的思考。
预期思维和AI驱动评估
*英语系，艺术学院，国王菲萨尔大学，阿尔阿萨，沙特阿拉伯，随着教育的发展，以满足21世纪学习的需求，传统的评估方法越来越被视为不足以捕捉现代教育的复杂性。本文探讨了人工智能在重塑评估实践中的变革潜力。通过预期思维的视角，该论文研究了当前的AI教育应用程序，其局限性以及AI驱动的评估如何应对传统方法面临的挑战。通过探索个性化，自适应和数据驱动的评估，本文设想了一个未来，AI不仅可以提高评估的准确性和公平性，而且还支持批判性思维，创造力和协作中的技能发展。讨论还深入研究了将AI整合到评估中的道德和实践挑战，包括对偏见，透明度和数据隐私的担忧。最终，本文倡导采取平衡，具有前瞻性的方法，该方法将AI整合到教育评估中，同时保持人类的监督以确保公平，问责制和促进整体学生发展。Keywords: Anticipatory thinking, AI in education, AI-driven assessments, adaptive assessment, 21st-century skills, test bias, ethical AI, data privacy in education *Author for correspondence: Email: afridan@kfu.edu.sa Receiving Date: 10/07/2024 Acceptance Date: 20/08/2024 DOI: https://doi.org/10.53555/ajbr.v27i3.2560©2024作者。本文已根据创意共享属性 - 非商业4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）的条款发表，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要提供以下声明。“本文发表在《非洲生物医学研究杂志》上”的介绍，近年来，教育评估领域经历了深刻的转变，这是由技术进步和教学方法的重大变化驱动的（Challis，2005）。长期以来一直以标准化的测试和以教师为中心的评估来控制的传统评估方法越来越多地被视为不足以满足21世纪学习的需求。这些常规方法，同时提供了评估学生成就的统一手段，但无法捕捉数字时代学习的复杂性和多方面性质。随着我们继续深入到这个前所未有的技术创新时代，需要更灵活，创新和前瞻性评估
算法思维-Comp 182
Comp 182中的家庭作业和考试都是根据《赖斯荣誉法》条款作为承诺任务进行的。Comp 182中的考试是保证，您必须自己完成的时间限制任务。每次考试将对允许的任何资源都有明确的声明。不允许其他资源。关于作业，您可以与其他学生以及课程人员在高水平上讨论它们。这些讨论应仅限于理解问题并讨论解决方案的高级方法。您提交的工作必须是您自己的解决方案的综合。您无法从其他人那里获得详细的解决方案，也无法将其作为您自己的工作提交。如果您阅读书籍，在线站点或其他资源作为做作业过程的一部分，则必须明确引用它们。您不应在线搜索家庭作业解决方案。您不应向其他人提供解决方案的访问。您不应使用本课程早期版本中生成的解决方案（无论是来自讲师还是来自学生）。您不应将解决方案发布到公共领域（包括诸如Github之类的地方）。
