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人工智能制定学习目标
1. Anderson, LW 和 Krathwohl, DR (2001)。《学习、教学和评估分类法》，精简版。波士顿，马萨诸塞州：Allyn and Bacon。2. Biggs, J.、Tang, C. 和高等教育研究学会。（2011）。《大学优质学习教学：学生在做什么》，宾夕法尼亚州费城：McGraw-Hill/高等教育研究学会；英国伯克郡梅登黑德；纽约：开放大学出版社。（可从 SMU 图书馆借阅）3. Smaldino, S.、Lowther, D. 和 Russell, J.（2007）。《教学媒体与学习技术》，第 9 版。Englewood Cliffs：Prentice Hall, Inc。
分子杰作：利用 CRISPR 创造遗传学......
我们的探险之旅始于 20 世纪 50 年代詹姆斯·沃森、弗朗西斯·克里克和罗莎琳德·富兰克林对 DNA 结构的开创性发现。这一发现揭示了生命的蓝图，为揭开隐藏在我们基因中的秘密奠定了基础。快进到 20 世纪 80 年代，PCR（聚合酶链式反应）的发现带来了翻天覆地的变化。这项由凯里·穆利斯开创的技术使我们能够快速复制和扩增 DNA，为基因分析打开了一扇全新的大门。随后是人类基因组计划，这项伟大的事业于 2003 年达到顶峰，为我们提供了前所未有的人类基因构成图谱。这一成就不仅加深了我们对人类生物学的理解，还为未来的发现和创新奠定了基础。
人机交互的 AI 工作设计模型
如果不做出改变，就无法恢复控制感。在信息系统文献中，这种变化通常被研究为使技术适应用户的需求或使自我适应技术。然而，这种适应性视角并不能完全解释与人工智能环境相关的变化。就前者而言，与传统信息系统不同，人工智能具有动态规则和启发式性质，几乎不允许通过定制和个性化对工件进行确定性更改。至于后一种适应，人工智能工件的代理性质以及它所取代的任务的复杂性增加表明人类工作发生了根本性变化，不仅改变了任务，还改变了工作设计。因此，人类适应技术的被动视角已经不够了。相反，更相关的是研究如何在人与人工智能共享任务的背景下调整工作设计以更好地满足人类需求 [17]。
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