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在能源系统中概念化社区 Bauwens，Thomas；施拉文，丹；德鲁伊，艾米丽；拉德克（Jörg Radtke）霍尔斯滕坎普（Lars）；戈切夫，鲍里斯；耶尔德兹，
乌得勒支大学哥白尼可持续发展研究所。 Princetonlaan 8a, 3584, CB，乌得勒支，荷兰 b 代尔夫特理工大学土木工程与地球科学学院基础设施设计与管理科，Stevinweg 1, 2628 CN，代尔夫特，荷兰 c 锡根大学艺术与人文学院社会科学系，Adolf-Reichwein-Straße 2, 57068，锡根，德国 d ECOLOG 社会生态研究与教育研究所，Wichernstraße 34, 21335，吕讷堡，德国 e 吕讷堡大学，可持续性治理研究所，Universit ¨ atsallee 1, 21335，吕讷堡，德国 f 慕尼黑工业大学巴伐利亚公共政策学院，Richard-Wagner-Straße 1, 80333 Muenchen，德国 g 高级可持续性研究中心， Berliner Str. 130, 14467 Potsdam, 德国 h 柏林工业大学环境经济与环境政策系，Straße des 17. Juni 135, 10623, Berlin, 德国
引用：Korkmaz Guler, N.、Dertli, Z. G.、Boran, E. 和 Yildiz, B. (2024)。人工智能在数学教育中的应用：评估 ChatGPT 在数学考试中的学业成绩。教育研究，9 (2)，em0188。https://doi.org/10.29333/pr/14145
本研究旨在调查基于人工智能的聊天机器人 ChatGPT 在全国数学考试中的学业成绩。为此，在全国考试中对 ChatGPT 的 3.5 和 4 版本进行了数学题目测试。研究方法为案例研究。在研究中，ChatGPT 的 3.5 和 4 版本被用作数据收集工具。三位研究人员分别分析了两个版本的 ChatGPT 给出的答案。数据分析结果发现，与 ChatGPT-3,5 版本相比，ChatGPT-4 在考试中表现更佳，对所提问题的理解更好，对说明的理解更好，问题解决方案中包含了更多细节，同时，两个版本都犯了常见且不同的错误。根据研究结果，得出结论，ChatGPT 有时效果很好，有时效果很好，有时失败。根据研究结果，可以建议在数学教育中使用 ChatGPT 版本来获取基本信息并获得监督帮助。
教授Daniela YildiznéeDreymueller
标题Jun.-prof。 RR博士。 div>否。 div>名字Daniela名称YESTO YESTO NOY DREYMUAL Current Current <
1) 耶尔德兹技术大学 出版日期：2021 年 11 月 29 日在线首次出版；发行日期：2021 年 11 月 30 日 发行期：2021 年 11 月 - M
Serpil Kiliç Deprens Yildiz 技术大学摘要这项研究的主要目的是研究腐败与经济自由之间的关系，以确定减少腐败最需要关注的影响因素。为此，我们执行了两种不同的机器学习算法，以找出影响腐败的因素的单向、双向和三向交互作用。分析结果表明，税收负担、政府诚信和政府支出是稳步改善腐败的主要指标。此外，税收负担、政府诚信和政府支出的临界阈值分别为 83.3、50.9 和 40.6。由于现有文献中用机器学习算法预测腐败的研究数量有限，本研究为政策制定者提供了非常详细的信息，使他们可以专注于减少腐败感知。关键词：经济自由、多元自适应回归样条、腐败感知
《热能工程杂志》，第 6 卷，第 3 期，第 214-226 页，2020 年 4 月，土耳其伊斯坦布尔伊尔迪兹技术大学出版社
在本研究中，我们报告了低品位热存储的数值模拟结果。在四种设计类型中测试了四种不同的流体封装材料，以确定它们是否适合用作小规模低温热能存储 (TES)。这是通过分析和评估每个球体在罐内三个不同位置达到的最高温度来完成的，这三个位置分别对应于右上、中和右下球体。根据结果分析和评估了材料特性和进/出罐设计的影响。传热流体 (HTF) 是水，所选的存储材料是水、甘油、MDM 和 MD3M。它们从环境温度 20°C 显着加热到 90°C。分析表明，具有最高相关特性的材料实际上并不是给罐充电最快的。此外，入口的设计极大地影响了系统的加热动力学，而改变出口设计对结果的影响很小。