本报告记录了创新教育预项目的成果,该项目为 NTNU 的研究船 R/V Gunnerus 的数字孪生奠定了基础,并将其应用于海洋技术研究系列课程。2018 年夏季和秋季,特隆赫姆 NTNU 的五名工程专业学生进行了开发任务。本报告主要记录了所进行的开发工作,以及在教育中使用 R/V Gunnerus 数字孪生的可能性,特别强调了作为海洋技术系 5 年理学硕士课程的一部分提供的特定课程。结论是,在工程学科教育中使用数字孪生支持既有助于加强学科洞察力,也有助于洞察产品和工程流程的数字化。该报告由特隆赫姆 NTNU 的海洋技术系和机械与工业工程系制作。该项目的摘要视频可在此处找到:Gunnerus 数字孪生演示视频。
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸(ER)的爆炸,本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先,未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中,我们提出了一组六个学习成果,可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二,本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下,我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法,该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别(包括无代码,基本代码和高级代码)源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三,随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加,该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后,本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究,将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
《欧洲AI法案》(2024/1689)自2024年8月1日起就一直有效,并规范了欧盟(EU)的人工智能(AI)的使用。AI法案具有基于风险的方法。因此,从2025年2月2日起,禁止某些带来不可接受风险的AI系统。由《 AI法案》的主管来解释如何以监督目的解释禁令。为了在荷兰为此做准备,Autoriteit Persoonsgevens(AP)询问感兴趣的各方(公民,政府,企业和其他组织)及其代表寻求需求,信息和见解。我们可以使用所有输入来考虑对禁止的AI系统的进一步澄清。2024年9月27日,AP发布了第一个关于AI法案前两项禁令的意见。在第二次呼吁输入中,我们解决了第六次禁止:在工作场所或教育机构领域的情感识别系统(禁令F)。稍后,我们将要求对其他禁令进行输入。本文档在通过一组问题要求(附加)输入时概述了这些禁止的AI系统的特定标准。可以提交捐款,直到2024年12月17日。AP根据其作为算法和AI的协调主管的角色来呼吁输入。为了完成这项新任务,在AP内建立了算法监督协调部(DCA)。荷兰政府目前正在为《 AI法案》的国家监督当局进行正式指定。此呼吁的投入还与为支持《 AI法案》禁止的AI系统的未来监督进行的准备工作保持一致。
“ AI可以模拟流利度,但它本质上并不是。由教育工作者确保学生了解其局限性并学会提出更好的问题。”“而不是将AI视为答案机,我们可以使用它来加深询问并重新定义人文学科的批判性思维。”
幼儿发展对于未来的发展行为,身体健康和社会适应至关重要。幼儿园体育课程的内容对于学龄前儿童的成长至关重要。这项研究的目的是探索4种不同体育课程干预措施对发展行为和平衡能力的影响,以及学龄前儿童这两个因素之间的相关性。94名4-6岁的学龄前儿童被分层并随机分配给网球组(TG),足球组(FG),感觉整合组(SIG)和对照组(CG)。与基线相比,所有干预措施都会在干预后的所有发育行为指标和平衡能力方面取得更大的改善。与干预后的其他三组相比,SIG的总发育商(DQ),总电机DQ,精细运动DQ和平衡能力的进步更大。发现FG和SIG之间的平衡能力没有显着差异。适应性DQ,社会行为DQ与SIG干预后的平衡能力之间存在正相关。SIG培训可以将儿童的平衡能力与他们的社会行为和适应性相关联。感觉整合课程可能是促进学龄前儿童的发育行为和运动能力有效改善的最佳课程。
摘要在向基于能力的方法的教育过渡的背景下,本研究旨在确定人工智能(AI)(AI)和基于能力的教育(CBE)产生的趋势,挑战和新兴机会。该研究是使用网络科学数据库中包含的1,028篇文章的文献计量分析进行的,并基于Biblioshiny Application(Bibliometrix r包的图形界面)提供的报告。结果包括对科学生产,协作和协会的定量分析,以及该领域的进化和主题图。这些显示在2017年之后的加速度和全球参与的出版物中,每年增长8.43%,美国和中国处于领先地位。主题分析表明该领域从技术基础到跨学科方法的演变,突出了全球事件的影响,例如Covid-19。这项研究证实了AI和CBE之间的深刻相互作用,证明了其潜力,复杂性以及对协作和跨学科方法的需求。进行的文献计量分析可以作为未来研究方向的指南,并确定在教育中实施AI时的战略方向。关键字:人工智能(AI),基于能力的教育(CBE),书目分析,主题地图,Web of Science(WOS)。jel分类:i20,i21通讯作者,cătălinaradu - 电子邮件:catalina.radu@man.ase.ase.ro
摘要全球人工智能(AI)取得的进展导致联合国教科文组织在2019年向政府推荐,以将AI纳入教育政策和流程中。虽然众多研究库存学生和老师对AI在教育中使用的看法(AIED),但本文通过分析影响罗马尼亚未来小学和中学教师培训阶段使用AI的行为意图的因素来有所不同。通过探索性定量研究,对来自教育,社会科学和心理学学院的270名学生的样本进行了样本,使用二进制逻辑回归遵循主题与AI的相互作用以及对IIED进行整合的意图。进行的分析表明,在模型的六个变量中,“对个人使用AI的能力的信心”和“对更多优势的感知”对在教育过程中使用AI的意愿有积极而重要的影响,而不是“以前使用”,“知识水平”或“学生的要求”或“学生要求”。这些发现对于修订教师培训计划以及发展教育政策的制定至关重要,这些政策增加了未来教师对使用AI的能力的信心,消除了对AI的恐惧或误解。
摘要可以在当代条件下确定人工智能(AI)的意义(AI)和在高等教育中实施它的可能性。同时,由于他们代表了教育服务的最终用户,因此不能忽略学生对此的重要性。因此,这项研究的重点是在塞尔维亚学生样本中实施已经开发的AI教育量表(SCAIES)工具的学生概念。这是该八个因子仪器的首次实现,该工具被建模为一种反思性的层次结构结构,可以被视为其从理论方面的主要贡献。因此,从学生的角度来看,所有八个因素都积极而显着形成了AI在教育(UAIED)中的使用,而最大的贡献可能归因于传统教育的弱点,即教育,个性化学习和学生绩效预测中的情感分析。另一方面,最低的贡献可能归因于可能与有关AI使用以及控制,具体,课堂监控和视觉分析以及学生的成绩和评估领域有关的因素。还为高等教育机构提出了一些一般建议。关键字:人工智能,教育,学生,看法,服务。JEL分类:M31,i20