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国际人工智能杂志
背景人工智能（AI）越来越多地融入人类生活的各个方面，包括医疗保健，其应用范围遍及机器人手术、虚拟护理助理、图像分析等。鉴于AI的变革潜力，世界医学协会也支持这样一个事实，即与教育相关的AI培训至关重要，并且应该在不久的将来纳入所有医学学位的课程。因此，本研究旨在评估医学生对医学AI的看法、他们对医学教育期间结构化AI培训的感知需求以及对医疗保健中AI产生的伦理层面的理解。材料和方法该研究采用横断面调查设计，针对奥什国立大学的100名医学生。数据是使用半结构化的自填问卷收集的，该问卷包含人口统计数据、对AI的先前知识、对AI在医疗保健中的作用的看法以及道德考虑等部分。五点李克特量表测量了不同主题的反应，包括对AI的感知好处、对就业的潜在威胁、保密问题以及以AI为重点的培训的必要性。使用描述性统计数据分析了参与者的回答，以确定对医学课程中可能包括的医学人工智能的趋势和态度。结果与讨论更多参与者 (57.2%) 认为人工智能是一种辅助技术，可以最大限度地减少或消除医疗实践中的错误。相当一部分 (54.2%) 的人认为人工智能可以提高医疗决策的准确性，而 48.6% 的人认识到人工智能有潜力增加患者获得医疗服务的机会。37.6% 的参与者提出了负面问题，即减少医生的工作量，从而导致失业。此外，人们对人工智能对医学人文方面的影响感到担忧，因为 69.2% 的人担心会失去人情味。此外，还可能对“信任”(52.9%) 和医患关系 (54.5%) 构成挑战。值得注意的是，超过一半的参与者不确定专业保密的维护 (51.1%)，认为人工智能可能会违反保密性 (53.5%)。只有 3.7% 的人认为自己有足够的能力向患者介绍人工智能的特点和风险。参与者强烈表示需要对人工智能应用进行结构化培训，主要涉及“减少医疗错误”（76.9%）和“人工智能在医疗保健领域广泛使用引发的道德问题”（79.4%）。结论这项研究表明，医学生既对人工智能的潜力感兴趣，又对其在医疗保健领域的伦理影响持谨慎态度。虽然他们认为人工智能是提高诊断准确性和
Recommended Citation Recommended Citation Bulut, Okan and Zheng, Yi (2024) "Editorial: Special Issue on Artificial Intelligence and Machine Learning in Educational Measurement (Part 1)," Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊 : Vol. 5: Iss. 3, Article 1. DOI: https://doi.org/10.59863/BDQT2557 Available at: https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/1
摘要 本社论介绍了 CEJEME 关于教育测量中的人工智能和机器学习的特刊的第一部分。随着人工智能和机器学习技术彻底改变了教育，它们为个性化学习和创新评估实践提供了新的机会。本期重点介绍了人工智能和机器学习对教育测量的变革性影响，探讨了它们的潜力和它们带来的道德挑战。本期包括四篇文章，探讨了人工智能在教育测量中的机遇和道德挑战、在生成人工智能时代为 GPU 匮乏的人提供的自动文本评分、使用自动编码器和 BERT 检测计算机化测试中受损项目的新方法，以及 R 中 ML 包的使用。本期为教育测量的未来提供了宝贵的见解。本期特刊的第二部分将于 2025 年春季出版。
推荐引用 推荐引用 UYGUN İ L İ KHAN, SEV İ L; ÖZER, MAHMUT; TANBERKAN, HANDE; 和 BOZKURT, VEYSEL (2024) “如何减轻在医学中部署人工智能的风险？”，土耳其医学科学杂志：第 54 卷：第 3 期，第 2 篇文章。https://doi.org/10.55730/1300-0144.5814 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/medical/vol54/iss3/2
摘要：本研究旨在研究人工智能 (AI) 在医学领域的应用风险，并提出政策建议以降低这些风险并优化 AI 技术的优势。AI 是一项多方面的技术。如果得到有效利用，它有能力在健康领域以及其他几个领域对人类的未来产生重大影响。然而，这项技术的迅速传播也引发了重大的伦理、法律和社会问题。本研究通过回顾当前的科学工作并探索减轻这些风险的策略来研究 AI 在医学领域的整合的潜在危险。AI 系统数据集中的偏差可能导致医疗保健的不公平。基于人口统计群体狭隘代表的教育数据可能会导致 AI 系统对不属于该群体的人产生有偏见的结果。此外，人工智能系统中的可解释性和问责制概念可能会给医疗专业人员理解和评估人工智能生成的诊断或治疗建议带来挑战。这可能会危及患者安全并导致选择不适当的治疗方法。随着人工智能系统的普及，确保个人健康信息的安全将至关重要。因此，改进人工智能系统的患者隐私和安全协议势在必行。该报告提出了减少医疗领域越来越多地使用人工智能系统所带来的风险的建议。这些包括提高人工智能素养、实施参与式社会在环管理战略以及创建持续的教育和审计系统。将道德原则和文化价值观融入人工智能系统的设计中有助于减少医疗保健差距并改善患者护理。实施这些建议将确保人工智能系统在医学领域的高效和公平使用，提高医疗服务质量，并确保患者安全。
![电子参考文献 Debarshi Arathdar，“人工智能时代的文学、叙事和创作”，TRANS- [在线]，27 | 2021，自 2021 年 12 月 29 日起在线，2024 年 11 月 30 日连接。网址：http://journals.openedition.org/trans/6804；DOI：https://doi.org/10.4000/trans.6804](/simg/2/203070d1536894d4ffb196eb2681a72811347701.png)
电子参考文献 Debarshi Arathdar，“人工智能时代的文学、叙事和创作”，TRANS- [在线]，27 | 2021，自 2021 年 12 月 29 日起在线，2024 年 11 月 30 日连接。网址：http://journals.openedition.org/trans/6804；DOI：https://doi.org/10.4000/trans.6804
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人工智能时代的道德和新闻挑战：与专业人士和专家交谈
人工智能 (AI) 的快速发展正在通过自动化流程改变媒体行业，其应用包括数据分析、自动写作、格式转换、内容个性化和事实核查。虽然人工智能的整合为新闻业提供了新的机遇，但它也引发了有关数据隐私、算法偏见、透明度和潜在工作流失的道德问题。本研究对媒体专业人士和研究人员进行了定性访谈，以探索他们对新闻编辑室人工智能整合的道德影响的看法。分析了访谈数据，以确定与新闻业使用人工智能相关的共同主题和具体挑战。研究结果讨论了技术与新闻业之间的紧张关系、与人工智能相关的道德挑战、新闻业专业角色的演变、媒体指南以及未来的潜在法规等问题。
焊接杂志
在过去的二十年中，金属增材制造 (AM) 已经成熟，同时变得更具成本效益。设备设计、机器人技术、控制和自动化方面的改进极大地提高了 AM 设备的规模、质量和一致性。如今，AM 技术正在被一系列行业采用，包括国防、航天、能源、石油和天然气、海洋、运输和医疗。与 AM 粉末床熔合技术相比，线材送料定向能量沉积 (DED) 工艺可以提供相对较低的成本和更高的生产率，以及制造更大结构的能力。此外，标准形式的线材原料在各种化学成分中均可商业化获得，并且可以很容易地与 DED 工艺集成。尽管线材 DED 技术具有许多优势，但仍有大量研究机会来开发和验证这种有用的制造技术。虽然在展示线材 DED 工艺的各种认证程序方面取得了相当大的进步，但产品认证对于投入使用是一项巨大的技术经济挑战。即使有合格的工艺或材料，验证能够可靠地制造产品的 AM 技术也可能耗时且昂贵。产品认证可能包括超过 200 万美元的额外制造、测试和检验成本，然后才能发货任何可销售的产品。目前，只有少数组织能够证明其合格的制造操作能够在商业生产中生成组件。为了使 AM 技术继续扩大规模并蓬勃发展，必须增加获准制造产品的国内供应商数量。最近在铸造和锻造产品国内采购方面面临的挑战导致公司寻求替代制造方式
参议院期刊
§1：立法权。 该州的立法权应归属于众议院和参议院。 §2：参议员和代表。 代表和参议员的人数应受法律管辖，但不得超过一百二十五名代表和40名参议员。 代表和参议员应从法律规定的单人区中选出。 代表应选举两年。 参议员应选举四年。 代表和参议员的条款应于当选后的一年1月的第二个星期一开始。 §3：立法机关成员的赔偿。 立法机关的成员应获得法律可能提供的赔偿或根据法律确定的赔偿。 §4：成员的资格。 在任何人是提名或选举立法机关的候选人的期间，在每个立法者任期期间，该候选人或立法者应成为并仍然是居住在其地区的合格选民。 §5：成员的资格和取消资格。 没有国会议员，美国或其任何部门，机构或其工具的任何民事官员或雇员不得有资格成为立法机关的成员。 任何接受与上述任何违反任命或选举的立法机关的成员均被视为立法机关的资格。 §6：通过修订消除。 §7：通过修订消除。 §8：组织和会议。§1：立法权。该州的立法权应归属于众议院和参议院。§2：参议员和代表。代表和参议员的人数应受法律管辖，但不得超过一百二十五名代表和40名参议员。代表和参议员应从法律规定的单人区中选出。代表应选举两年。参议员应选举四年。代表和参议员的条款应于当选后的一年1月的第二个星期一开始。§3：立法机关成员的赔偿。立法机关的成员应获得法律可能提供的赔偿或根据法律确定的赔偿。§4：成员的资格。在任何人是提名或选举立法机关的候选人的期间，在每个立法者任期期间，该候选人或立法者应成为并仍然是居住在其地区的合格选民。§5：成员的资格和取消资格。没有国会议员，美国或其任何部门，机构或其工具的任何民事官员或雇员不得有资格成为立法机关的成员。任何接受与上述任何违反任命或选举的立法机关的成员均被视为立法机关的资格。§6：通过修订消除。§7：通过修订消除。 §8：组织和会议。§7：通过修订消除。§8：组织和会议。立法机关应在每年1月的第二个星期一开始的常规会议上开会，所有会议均应在州首府举行。在偶数年份举行的常规会议持续时间不得超过90个日历日。通过三分之二的成员当选为每所房子的成员，可以延长九十个日历日。立法机关在休会后审议的账单和同时的决议在奇数年度举行的常规会议休会后，可以在偶数偶数的下一次常规会议上考虑，好像没有这样的休会。立法机关应与代表的条款同时组织，除非参议院在参议员的条款期间保持组织。参议院总统应主持参议院，众议院议长应主持众议院。当时大多数成员当选（或任命）和众议院或参议院的资格构成该众议院的法定人数。未经对方的同意，两家房屋都不应休会超过两天，周日除外。每个房屋应选举其主席官员并确定其诉讼规则，但两所房屋可以就某些事项采用联合规则，并规定其更改方式。每个房屋应在适当的情况下驱逐或谴责会员。每个房屋应是其自己成员的选举，回报和资格的法官。
推荐引用 推荐引用 Cruz, Jonas Preposi；Sembekova, Anara；Omirzakova, Dinara；Bolla, Srinivasa Rao；和 Balay-odao, Ejercito Mangawa (2024) “医学和健康科学学生对医学人工智能的态度和准备程度”，《健康职业教育》：第 10 卷：第 3 期，第 15 篇文章。DOI：10.55890/2452-3011.1296 可从以下网址获取：https://hpe.researchcommons.org/journal/vol10/iss3/15
目的：本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况，并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法：对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”（GAAIS）来评估学生的人工智能态度，并使用“医学生医学人工智能准备量表”（MAIRS-MS）来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果：几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院（95.3%）或医学院以外（85.0%）的任何人工智能教育经历，他们中的大多数人从媒体（74.8%）获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度，对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论：研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度，并提高其在更高级患者护理中的应用。
人文与社会科学杂志 (johass)
摘要研究文章人工智能（AI）作为当今技术进步的先驱，为许多领域带来了创新，平面设计就是其中之一。在我们这个时代快速发展的技术中，AI技术融入平面设计领域大大加速了设计过程。在此背景下，预计AI在该领域的使用有助于加速设计流程，提高效率并改善用户体验和交互设计。此外，该研究还考察了当前和潜在的状态。本研究采用比较分析和逻辑推理的定性方法，仅限于所审查的文献和研究。研究结果表明，AI辅助的图形设计工具可以加速设计流程，提高效率并实现更具创造性的解决方案。结果表明，AI支持的图形设计工具可以加速设计流程，提高效率并实现更具创造性的解决方案。