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教育工作者如何利用人工智能 (AI) 来支持教学、学习和评估？切实可行的见解
近一百年前，西德尼·普雷西在捍卫他新发明的“教学机器”时，曾预言教育教学法与教育技术相结合将能够实现教育现代化。自普雷西时代以来，教育确实经历了变革和转型，尽管教育学的基本要素保持不变。同样，许多人认为，今天，人工智能呈现出一种变革力量，它将带来彻底的社会变革，为认知革命奠定基础，这将对未来的教学、学习和评估产生深远影响。本报告总结了华威大学实践社区的调查结果，该社区有 50 多名成员，他们回顾了人工智能带来的机遇和风险，并分享了过去六个月的最佳实践。该小组由学生和教职员工以及来自其他机构和行业的成员组成。虽然这项工作是在高等教育的背景下进行的，但很明显，许多教学见解与所有年龄组的教育都相关。华威大学的学生代表是该小组工作不可或缺的一部分。虽然杨超然（第 1 章）、Mara Bortnowschi（第 2 章）和 Molly Fowler（第 3 章）的作品在完整报告的简短版本中尤为突出，但我还是要感谢我们小组的所有学生，感谢他们富有洞察力的贡献。我还要感谢 WIHEA 对这项重要工作的支持，以及华威大学和更广泛的国际社会的同事在过去六个月中投入的大量时间来交换意见、为其他同事提供指导并制定报告结果。感谢读者花时间阅读本报告中提供的见解。
改变高等教育 我们如何利用人工智能......
本报告总结了一个由 50 多名成员组成的任务和完成小组的调查结果，该小组回顾了人工智能的机遇和风险，并分享了过去六个月的最佳实践。该小组向整个华威社区开放，由学生和教职员工以及来自其他机构和行业的成员组成。该报告并不代表华威的官方立场，其目的是为未来的决策提供参考。本报告的主要目的是为员工准备新学年提供指导。本报告符合罗素集团生成式人工智能原则。它支持学生和教职员工掌握人工智能。在阅读（部分）报告或访问有指示的网页后，员工应该会觉得自己更有能力支持学生有效和适当地使用生成式人工智能工具。在整个报告中，我们就如何调整教学和评估以纳入生成式人工智能的道德使用提出了建议，以确保维护学术严谨性和诚信，并支持公平和平等的机会。我们认识到，该报告代表了一个“时间快照”，更广泛的人工智能和数字应用将继续发展。本报告分为三部分：
在语音元结构中揭示多功能机械智能，利用物理储层计算
自主系统的最新进展促使对下一代自适应结构和材料的强烈需求，以在其机械域中拥有更多的内置智能，即所谓的机械智能（MI）。以前的MI尝试主要集中在特定的设计和案例研究上，以实现MI的有限方面，并且在以有效而有效的方式构建和整合智能的不同元素时缺乏系统的基础。在这里，我们提出了一种新方法，以通过物理储层计算（PRC）框架实现集成的多功能MI来创建所需的基础。也就是说，同时体现了计算能力和智力的各种要素，即直接在机械领域中的感知，决策和指挥，从传统的自适应结构中推进了仅依赖附加数字计算机的常规自适应结构，这些结构仅依赖于附加的数字计算机和大量的电子设备来实现智能。作为一个示例平台，我们通过利用隐藏在其高度自由的非线性动力学中的PRC功率来构建具有MI集成元素的机械智能语音元结构。通过分析和实验研究，我们发现了从自我调整波控制到基于波浪的逻辑门的多种自适应结构功能。这项研究将为建立未来的新结构提供基础，这些新结构将极大地超过最新的现状，例如降低功耗，更直接的互动以及在严酷的环境或在网络攻击下更好的生存能力。此外，它将在不承担板载计算机的负担不足的情况下向系统中添加新功能和自主权。
探索和利用可再生能源。
2022 出版日期：2022 年 12 月 29 日，DOI：10.51268/2736-187X.22.10.83 描述 可持续能源地球科学是一个新兴领域，随着世界向更可持续和低碳能源未来过渡，该领域的重要性日益增加。该领域结合了地质学、地球物理学和工程学原理，以探索、开发和实施可再生能源，如风能、太阳能、地热能和水力发电。可持续能源地球科学的主要优势之一是它能够整合多个学科来识别和评估特定区域的最佳可再生能源资源。例如，地质学家可以利用他们对地壳和地下的了解来确定地热发电厂或地下碳储存设施的潜在地点。地球物理学家可以利用他们在地震成像和遥感方面的专业知识来绘制潜在的风能和太阳能资源图，而工程师可以设计和建造利用和输送能源给最终用户所需的基础设施。除了识别和评估可再生能源资源外，可持续能源地球科学在确保这些资源的长期可持续性方面也发挥着重要作用。这包括监测可再生能源基础设施对环境的影响，并确保其设计和运营方式尽量减少对当地生态系统和社区的影响。地球科学中的可再生能源资源是指来自地球自然过程的各种清洁能源。这些资源通常被认为是可持续的和环保的，因为它们不会排放温室气体或其他污染物。
通过利用不同的CRISPR/CAS9介导的系统
通过利用不同的2 crispr/cas9介导的系统，生成了1鳄鱼cat鱼，具有强大抗病性的鳄鱼cateelicidin基因，具有强大的抗病性，3 4 jinhai wang a，baofeng s，baofeng s a * Mae C. Simora AB，Michael Coogan A，Darshika U.6 Hettiarachchi A，Wenwen Wang A，Tasnuba Hasin A，Jacob Al-Armanazi A，Cuiyu Lu A，Rex A.7 Dunham A 8
标题生物医学开放知识网络利用人工智能的力量来了解深层人类生物学。
高级机器学习 (ML) 已成功应用于各种领域。然而，这种机器学习在生物医学等“语义丰富的领域”中取得的成功却少得多，因为这些领域中的知识规范比其他硬科学更抽象、更不稳定。人工智能之父之一赫伯特·西蒙认为，这些独特的领域通常缺乏机械规则，人类领域专业知识的复杂性和深度无法通过统计进行汇总 [1]。如果我们要驾驭数据革命，就必须将大数据转化为大知识，而 KR&R 代表了实现这一目标的及时且令人兴奋的途径。KR&R 是人工智能的一个领域，它包括努力通过创建语义相关概念的认知网络来模拟人类学习的工作，在这个网络中，上下文和先前的经验决定了知识的产生。 [2] 早期开发先进数据管理系统的努力包括 EBI 的 SRS 服务器 [3] 和 Kleisli[4]，在一定程度上预见了随后几年将出现的数据（和信息）洪流，并明确强调需要付出更多努力来满足这一需求。
驾驭贸易数字化的政策方法
然而，要发展全球数据传输生态系统，需要应对多项挑战，包括缩小数字鸿沟、促进与网络安全相关的国际标准和相互认可计划、解决监管碎片化问题以及澄清或调整责任框架。缩小接入、带宽和技能方面的数字鸿沟比以往任何时候都更加紧迫。国际合作还应继续促进监管融合，促进与网络安全相关的国际标准和相互认可计划。世界各地、有时甚至同一地区内不同机构之间在数据内容监管方式上的监管碎片化也限制了跨境贸易信息交换。同样，一些实体锁定数据的私营部门做法阻碍了境内和跨境的信息流动。最后，鉴于先进技术的复杂性及其生态系统中涉及的利益相关者的多样性，如果没有法律和技术专家的（昂贵）帮助，最终用户将很难将特定的有害行为追溯到特定的人为输入或设计决策。大规模采用 TradeTech 将需要澄清或调整责任框架或开发新的框架。
生物医学开放知识网络利用 AI 的力量来了解人类深层生物学
高级机器学习 (ML) 已成功应用于各种应用。然而，这种机器学习在“语义丰富的领域”中取得的成功要少得多，例如生物医学，其中知识的规范比其他硬科学更抽象、更不稳定。根据人工智能的创始人之一赫伯特·西蒙的说法，这些独特的领域通常缺乏机械规则，异构和深厚的人类领域专业知识的复杂性无法进行统计汇总（Simon 1970）。如果我们要利用数据革命，大数据必须转化为大知识，而知识表示和推理 (KR&R) 代表了实现这一目标的及时和令人兴奋的途径。KR&R 是 AI 的一个领域，其工作旨在通过创建语义相关概念的认知网络来模拟人类学习，在该网络中，上下文和先前的经验决定了知识的产生 (Croitoru et al.2018)。早期开发高级数据管理系统的努力包括 EBI 的 SRS 服务器 (Zdobnov et al.2002) 和 Kleisli (Chung and Wong 1999)，他们在一定程度上预见到了随后几年将出现的数据 (和信息) 洪流，并明确强调需要付出更多努力来满足这一需求。医疗保健费用几乎占美国整个 GDP 的五分之一，影响到每一位美国公民。挖掘大数据中蕴含的智慧的机会（事实上，这是当务之急）已不容忽视。“一刀切”的方法是导致患者治疗失败和费用增加的主要原因。然而，生物医学公共数据和事实知识库在物理、技术和主题上都是相互隔离的，这在尝试将生物医学各个专业领域连接起来时带来了重大挑战。在 NSF 融合加速器奖（Track A）的支持下，我们为我们的生物医学开放知识网络 (OKN) 开发了具体的应用程序，名为可扩展精准医学知识引擎 (SPOKE)，其假设是连接相关信息将促成知识的出现，并促进解决原本无法实现的洞察，以了解疾病、发现药物并主动改善个人健康。最后，通过研究人类专家如何使用 SPOKE，我们向基于大数据的下一代人工智能迈出了一步，超越了基于数据的深度学习 (Langley 2000)。