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AI领导者 - 路易斯安那州教育部
AI可以帮助使任务更易于管理，但保持隐私也是必不可少的。除非达成签署的数据共享协议，否则不应将个人身份的学生信息（PII）输入AI工具，并且应遵守所有学生隐私法。许多AI工具需要18岁以下的用户父母同意。与学生一起使用AI工具时，请记住
SB 979 - 教育 - 人工智能 - 指南和试点计划
拟议的立法旨在授权马里兰州教育部 (MSDE) 与信息技术部 (DOIT) 合作，为县教育委员会制定并定期更新与人工智能 (AI) 相关的综合指南、标准和最佳实践。此外，它还创建了一个试点计划，以支持州长执行委员会内的 AI 分内阁。该法案要求 MSDE 制定战略，以促进协调和协助县委员会实施 AI 最佳实践。这包括为将 AI 整合到大学和职业准备标准中提供建议，以及采用有关利用 AI 的系统的政策和程序。
确保人工智能时代的包容性中学教育
4 John Hawksworth、Richard Berriman 和 Saloni Goel，“机器人真的会抢走他们的工作吗？对自动化潜在长期影响的国际分析”，2018 年 2 月。[2019 年 7 月 28 日访问] https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/international-impact-of-automation-feb-2018.pdf ，第 43 页。 4 5 财政研究所报告称，到 29 岁时，接受高等教育的男性比拥有 5 个 A*-C GCSE 的男性收入高出 25%。 Chris Belfield、Jack Britton、Franz Buscha、Lorraine Dearden、Matt Dickson、Laura van der Erve、Luke Sibieta、Anna Vignoles、Ian Walker 和 Yu Zhu，《本科学位对早期职业收入的影响》，财政研究所，2018 年 11 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/759278/The_impact_of_undergraduate_degrees_on_early-career_earnings.pdf ，第 15 页。 5 [2019 年 8 月 1 日访问] 6 https://www.suttontrust.com/wp-content/uploads/2019/06/Elitist-Britain-2019.pdf ，第 4 页 7 社会流动委员会报告称，“与工薪阶层出身的人相比，富裕人士最终从事专业工作的可能性高出近 80%”。《2019 年精英英国：英国领导人的教育背景》，萨顿信托基金，2019 年 7 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/798687/SMC_State_of_Nation_2018-19_Summary.pdf ，第 2 页。[2019 年 8 月 8 日访问]
人工智能和继续教育计划
进一步说，终身学习的根源在于这样的信念：教育不局限于人生的某个特定时期或阶段，而是一个不断获取新知识和技能的过程。这一框架认识到，个人需要不断适应和学习，以满足劳动力不断变化的需求，并追求个人成长和发展。在人工智能和继续教育计划的背景下，终身学习的原则为理解将人工智能融入教育和技能提升计划的重要性提供了基础，以使个人在就业市场上保持竞争力。通过接受终身学习原则，个人可以培养学习和适应新技术和进步的能力，并在快速变化的就业市场中继续取得成功。
瑞典国家教育署的人工智能
瑞典国家教育局写道，教育领域的人工智能可用于监控学生的进度，了解他们目前的优势和困难，并以解释和适当任务的形式提供快速反馈。当学生使用这些数字系统时，会创建大量用户数据，可用于分析学生的学习情况，这通常被称为学习分析（Skolverket.se 2023 年 10 月）。人工智能有助于直观地了解哪些工作方法适合学校，哪些不适合学校。现在借助人工智能作弊的可能性如此之大，这一事实使得作弊作业的旧知识更加重要。如果老师无法核实谁做了作业，材料就不能作为评分的基础。人工智能也存在挑战。一个挑战是，当学生可以使用数字工具并因此可以访问各种社交媒体时，他们很容易失去注意力。这种情况尤其可能发生在学生认为任务太容易、太难或太大的情况下。或者没有反馈系统让老师检查学生是否完成了他们应该做的事情。
国家农业高等教育项目（NAHEP）
基因组编辑是生物科学领域的一项新技术，它使研究人员能够精确编辑任何生物体中自然存在的基因等位基因。在植物科学领域，它有潜力培育出资源利用效率更高、抗逆性更强、质量和产量更高的新型设计作物。要充分利用这种新育种工具的优势，培训该特定研究领域的人力资源至关重要。考虑到这一点，本培训课程专为学生设计，将介绍植物基因组编辑的基础知识，概述 CRISPR 生物学的一般原理以及使用 CRISPR-Cas9 作为植物基因组编辑工具。学员将在指导 RNA 设计、载体选择、载体构建、农杆菌介导的植物转化、突变体鉴定和突变株系的分子表征等方面获得实践经验。该领域的杰出研究人员将分享这项即将推出的技术的成功案例和未来前景。学员将了解与基因组编辑技术相关的伦理问题以及实践该技术的现行立法指南。
Pete 的人工智能教育演讲 - Cashmere 学区
● 个性化学习：为学习困难的学生提供更多练习题，为学习领先的学生提供更多高级概念 ● 几秒钟内完成区分 ● 提高学生的坚持度 ● 手写转换为数字 ● 文本转语音，语音转文本 ● 语言翻译
西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控