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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。
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。
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
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]
教育中的人工智能：恐惧与信仰
摘要 — 人工智能 (AI) 旨在开发具有类似人类认知功能的模型。自 20 世纪 50 年代中期诞生以来，人工智能在几乎所有领域都取得了巨大成功，从游戏到自主机器人手术，并且发展迅速。事实上，基于人工智能的机器渗透到所有领域，并用于许多目的。在发展中国家，人工智能几乎被广泛用于所有日常生活任务。然而，机器可以充当人类并代表个人做出决定的想法让许多人感到害怕，并引发了许多担忧和争议。摩洛哥的情况也如此。在过去的几年里，人工智能已经在教育领域取得了进展，并正在彻底改变教育领域。在本次调查中，我们探讨了摩洛哥人对人工智能的看法以及他们对人工智能及其在教育领域的应用的担忧和希望。大多数受访者对人工智能的未来表示严重担忧，特别是在幼儿教育领域。尽管如此，他们似乎对使用人工智能为教学相关任务提供技术援助持谨慎乐观的态度。
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。
如何引用本文：Shuhaimi FA，Abdul Hamid SB，MD Yazid NA。妇女的母乳喂养和饮食教育计划的开发和验证
阶段II：BFDEP的开发健康信念模型（HBM）用于设计BFDEP模块。 HBM模型基于心理和行为理论，这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。 它强调了与健康相关的行为的两个方面：1）避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法，以及2）相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。 该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。 以前的发现表明，基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。 [15]阶段II：BFDEP的开发健康信念模型（HBM）用于设计BFDEP模块。HBM模型基于心理和行为理论，这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。它强调了与健康相关的行为的两个方面：1）避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法，以及2）相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。以前的发现表明，基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。[15]