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建议引用：Popa, Ion；Cioc, Marian Mihai；Breazu, Andreea；Popa, Cătălina Florentina (2024)：确定有效使用人工智能技术的充分和必要能力，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 33-52 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/33
摘要 近年来，随着现代社会越来越容易适应人工智能工具的实施，劳动力市场和员工的生活发生了重大变化。然而，技术变革也带来了挑战，包括使用人工智能技术的现有能力和所需能力之间的差距。本研究旨在分析员工能力与使用人工智能工具的有效性之间的关系，以突出与人工智能技术有效互动的一组基本能力。因此，为了实现研究目的，在 2023 年 8 月至 9 月期间，209 名罗马尼亚员工创建并填写了一份问卷。在数据分析方面，应用了两种先进的技术：使用 SmartPLS v4 程序的结构方程模型 (SEM) 和必要条件分析 (NCA)。结果表明，员工能力与使用人工智能工具的有效性显着相关，乐观和创新性对这种关系有正向调节作用。这项研究的独创性在于，它使用了两种先进的分析方法（结构方程模型和必要条件分析），旨在确定使用人工智能工具的充分和必要技能。这些发现对组织、教育系统以及未来使用人工智能工具的管理影响的研究方向具有重要意义。关键词：人工智能、能力、正规教育、非正规教育、有效性、教育 JEL 分类：D83、O15、I25
整体能力和教育中的人工智能
本社论探讨了人工智能 (AI) 与教育中整体能力的融合，强调了培养技术技能和人文价值观的必要性。随着人工智能技术彻底改变了教育方法，迫切需要在技术进步与整体能力培养之间取得平衡——这些技能不仅可以为个人的职业成功做好准备，还可以为社会做出贡献。我回顾了自己从工程到教育的跨学科历程，并强调了培养能够提高个人和职业福祉的能力的重要性。本文讨论了人工智能在教育中融合的各个方面，包括人工智能主义、人工智能罪恶感和人工智能素养带来的道德挑战，并介绍了动态人工智能素养模型，该模型使人工智能教育适应特定的专业需求。我还邀请所有人加入全球规模的生成式人工智能评估项目，旨在合作完善评估中的人工智能整合策略。本社论主张人工智能补充而不是取代以人为本的教育，并敦促采取协同方式来培养人工智能技能和整体能力。通过在传统价值观之外培养人工智能素养，教育工作者可以确保学生有能力在快速发展的技术环境中茁壮成长。 关键词：整体能力；人工智能素养；人工智能内疚；人工智能主义；人工智能评估；生成性人工智能评估项目（GAP） 简介 我非常荣幸能为《澳大利亚教育技术杂志》撰写这篇社论，该杂志探讨了教育和技术在塑造未来学习方面的关键关系。我要向 Jason Lodge 教授和编辑团队表示诚挚的感谢。虽然我有幸发表过无数次主题演讲、为媒体撰写评论文章并在广播电视上谈论我的工作，但这篇社论为我提供了一个独特的平台来分享我的学术历程和研究见解，提供了额外的体验，迫使我停下来反思。我想分享三个关键信息。首先，我旨在分享我对学术和职业道路的个人反思，以及我的人生经历如何塑造了我对教育的信念。其次，我将重点介绍我专注于人工智能 (AI) 的一些学术工作，包括 AI-giarism、AI guilt、AI literacy 以及 AI and assessment。最后，我希望向我的研究员同事们传达一个有意义的信息——鼓励我们超越技术，关注整体能力的人性因素，这仍然是教育的核心。一切是如何开始的？我的跨学科之旅：工程和教育我是跨学科研究的产物，我的学术背景融合了两个看似截然不同的学科——工程和教育。我拥有机械工程学士学位和专注于数字信号处理和机器学习的博士学位，早期的职业生涯扎根于工程领域。然而，在工业界工作和在大学教授工程学几年后，我发现自己对工程教育和教育研究有着深厚的热情。这促使我攻读研究生文凭，并在怀上第一个孩子的同时攻读高等教育硕士学位。
增强欧洲在航天领域的能力 - 数据
太空 109 可再生能源 517 竞争 1155 军事 977 工业 535 环境 1148 欧盟全球导航卫星系统 27 运输 512 电信 358 能源 575 雇员 593 CSDP/PSDC 836 CFSP/CFSP 1687
教师和学生的数字和人工智能能力
• 联合国教科文组织针对学生的人工智能能力框架 苗逢春先生，联合国教科文组织教育技术与人工智能部门负责人 • 为非洲青年做好人工智能教育准备（待定） Seydina NDIAYE 先生，联合国秘书长人工智能高级咨询小组成员、塞内加尔谢赫艾哈米杜凯恩大学讲师和研究员 • 全球数字图书馆 挪威 Sopra Steria 内容经理 Cecilie Eftedal 女士和挪威 Sopra Steria 内容团队 Simen Elander 先生 • 青年教育行动：建立人工智能创新实验室 Digital Moment 首席执行官 Indra Kubicek 女士
评估护士教育者在乌干达公立护理学校的技能实验室中采用混合学习的能力
混合学习已成为护理教育不可或缺的一部分，提供了在线和面对面教学的融合，可以增强学习体验，尤其是在技能实验室内。但是，混合学习的有效性在很大程度上取决于护士教育者在使用数字工具和方法方面的能力。这项研究评估了乌干达公立护理学校的护士教育工作者在采用混合学习方面的能力。Data was collected from 40 randomly selected nursing educators in 4 public nursing schools in Uganda The findings indicate significant inadequacies: only 25% are proficient with Learning Management Systems (LMS) like Moodle, 20% can effectively use platforms like Zoom and Microsoft Teams for synchronous sessions, 30% are adept at using social media platforms such as WhatsApp and YouTube for informal learning and networking, and merely 12.5% are proficient在使用电视视频作为补充教育资源时。这些结果突出了针对性的专业发展和培训计划的关键需求，以增强护士教育者的数字能力。解决这些差距对于有效实施混合学习至关重要，最终旨在提高乌干达的护理教育质量并促进熟练的护理专业人员的发展。
验证农业咨询，技术和工程服务公司的专家要求提供私人扩展服务所需的专业能力模型
实现组织目标的重要支柱之一是存在合格的人力资源。在农业咨询，技术和工程服务公司（ACTESC）专家的专业能力可以成为人力资源质量的基础，并确保该系统功能的质量。因此，本研究旨在确定从其角度来提供扩展服务的扩展专家所需的专业能力。研究方法是一项调查。该研究的统计人群包括在这些公司工作的593名推广专家，通过使用Cochran的公式，从中选出了234人作为样本。在现场阶段，问卷被用作主要的研究工具。确认了面部和内容有效性以及研究工具的可靠性。结构方程建模方法的结果证实了以下假设：经济，技术和沟通功能在提供扩展服务方面起着作用。因此，建议填补现有能力与ACTESC专家所需的能力之间的差距，以提供适当的私人扩展服务（PESS）。
国家证书糖尿病教育者的国家能力
•促进最佳健康和生活质量的目标，并提倡公平地获得糖尿病的教育，管理和护理，以为所有与糖尿病的人或受影响的人•制定和分发实践标准和护理标准•支持和促进最佳实践糖尿病的糖尿病教育和促进糖尿病•促进糖尿病•促进糖尿病•认可•认可的糖尿病•认可•认可的糖尿病•糖尿病教育并积极传播研究结果•与澳大利亚和其他国家的相关机构联系和合作，以推动糖尿病教育的实践，并帮助患有糖尿病的人或有糖尿病的风险，以实现和维持最佳的健康和生活质量。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
人工智能的反乌托邦浪潮：能力框架
民主化带来了这种技术的普及，并使其被纳入到广泛的领域，提供了允许分类或自主识别任务的模型，甚至生成原创内容。这些新技能预计将对劳动力市场产生重大影响。根据国际货币基金组织和斯坦福大学的数据，这些技术影响了全球 40% 的工作岗位，通过改变劳动力的技术需求和提高计算机技能（例如处理编程语言和数据分析）来推动劳动力市场的转型。
注册护士主持人的核心能力
过去十年的标准。该模型包括七个受体角色：教师/教练；榜样，领导者/影响者；促进者，社会化代理，评估者和保护者是由现有的护士知识所产生的数据集，这些知识是在准备主持人和角色过渡的情况下，他们是董事长实践的专家。随后的文献和实践被发现支持组成部分