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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
人工智能已经学会写作；它能帮助学生写好文章吗？1
最近（2022 年 6 月 30 日），《科学美国人》发表了一篇题为《我们要求 GPT-3 撰写一篇关于自己的学术论文——然后我们试图让它发表》的文章（Thunström，2022 年）。在这种情况下，GPT-3 得到的总体指示是“用 500 字写一篇关于 GPT-3 的学术论文，并在文中添加科学参考文献和引文”。然后，它针对标准学术论文格式中的引言、方法、结果和讨论部分分别给出了具体的提示。它为每个部分制作了最多三个版本，由人类合著者选择使用哪些版本。在期刊审阅该论文的同时，该论文的预印本可供查阅，GPT-3 被列为第一作者，创建提示的两位研究人员被列为合著者（GPT-3，Thunström 和 Steingrimsson，2022 年）。在人工智能与人类写作过程的描述中，我们再次看到了设定方向、提示人工智能、评估、管理和编辑输出的步骤。
从农民在澳大利亚放牧制度的土壤碳管理实践的经验中汲取了教训
通过土壤碳管理（SCM）提高土壤碳固执的摘要先前的研究尚未将社会组成部分整合到生态系统中。了解经验丰富的农民如何结合土壤管理实践的社会和生态组成部分，我们使用了社会生态系统（SES）框架。这项研究研究了农民的SCM实践的分布和模式，并根据澳大利亚亚热带温带蔓延土地的旋转放牧制度进行了基于固有土壤肥力的两种农业人群的比较。二十五名放牧农民的土地（n = 13）和中等（n = 12）的生育土壤接受了有关SCM的访谈，以及尽管使用SES框架有气候限制，但他们如何维持放牧的政权。两个农业人群（低育种农场和中等生产农场）都表现出了继续其放牧制度的决心，因为好处是多种多样的，并影响了全农场的可持续性。农场低的农民强调了许多SCM结果，但对实现它们的信心较小。农民以整体方式专注于SCM实践的农业环境益处，而不是增加土壤碳的单一目标。接受采访的农民报告说，即使没有衡量其中一些益处，也可以从其放牧制度中获得许多好处，包括改善生产，土壤水分保留和土壤健康。在更“压力”的环境中，农民的土壤生育能力低，也强调了心理健康和景观美感是SCM的结果。农民的SCM的这些特征提供了不容易量化的重要好处，但也有助于鼓励其他农民管理土壤。旋转放牧的长期从业者，例如本研究中的农民，可以为更有针对性，定制和细微差别的政府政策提供有用的见解，该政策侧重于全农场可持续性，这也可以改善澳大利亚类似地区的土壤碳库存。
30年的重复扩张障碍：我们学到了什么，剩下的挑战是什么？
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
小鼠的神经通路揭示大脑如何调节习得性免疫反应
研究人员利用逆转录腺病毒相关病毒中表达的化学遗传工具选择性地操纵 IC 中的神经活动，这种病毒专门表达由设计药物专门激活的设计受体 (DREADD)。这些病毒本质上是无害的病毒，神经科学家利用它们在特定脑细胞中表达蛋白质，在这种情况下促使它们产生 DREADD。
加拿大《供应链法》实施第二年后的最新指导和经验教训
实体仅在从事特定报告活动时才有报告义务。指南阐明了这些报告活动的性质和范围。重要的是，尽管该法案将货物的销售和分销列为报告活动，但指南指出，公共安全部门并不打算让实体提交报告，并且如果该实体仅销售或分销货物，但不生产或进口货物，则不会对该实体执行该法案。也就是说，虽然该法案尚未修订（意味着仅从事销售和分销的实体有报告义务），但指南为仅销售或分销货物（而不制造或进口货物）的实体不提交报告提供了合理依据。
一流和一流的树枝状聚合物纳米平台从概念到临床：前进中吸取的经验教训
Serge Mignani* a,b , Xangyang Shi* c,b , João Rodrigues* b , Helena Tomas, b Andrii Karpus d,e , 和 Jean-Pierre Majoral* d,ea 巴黎笛卡尔大学，PRES Sorbonne Paris Cité，CNRS UMR 860，化学、生物化学和药理学实验室，45 des Saints Peres，75006 Paris，法国 b CQM - 马德拉化学中心，MMRG，马德拉大学，Campus da Penteada，9020-105 Funchal，葡萄牙，205 route de Narbonne，31077，Toulouse Cedex 4，法国 e 图卢兹大学 118 route de Narbonne，31077 Toulouse Cedex 4，法国施晓玲: xshi@dhu.edu.cn; JP。马约拉尔（Majoral）：majoral@lcc-toulouse.fr； J. Rodrigues: joaor@uma.pt
Carruth事件发生在2025年1月13日，我们了解到...
Carruth事件于2025年1月13日事件，我们得知Carruth Compliance Consulting是Fern Ridge SD的第三方管理员403（b）和457（b）退休储蓄计划，发现了2024年12月21日在其计算机系统上的可疑活动（“ Carruth事件”或“事件”）。Carruth报告说，一项调查显示，包括Fern Ridge SD在内的Carruth客户的敏感员工数据受到影响。Carruth的客户包括许多俄勒冈学区，教育服务区和其他组织。Carruth报告说，在得知这一事件后，他们开始与第三方专家合作调查这项活动，然后通知联邦调查局。Carruth还聘请了一个分包商来处理来自其客户的信息的处理。在可预见的未来，Carruth将不会对Fern Ridge SD员工的进一步退休帐户交易进行处理。我们正在向另一个服务提供商过渡到这些服务，并将在随后的通信中提供有关它的信息。经常询问的问题受到我的信息影响？看来，Carruth事件可能会影响2015年7月1日至2025年1月之间Fern Ridge SD雇用的所有个人。我们鼓励所有潜在影响的现任和前雇员采取以下概述的步骤来监视和保护其个人信息。哪些信息受到影响？Fern Ridge SD的信息系统受到影响？编号Carruth报告说，受影响的信息可能包括雇员和受益人表格WAGE和税收声明信息（姓名，社会保险号，邮寄地址和补偿信息），出生日期，财务帐户信息，电子邮件地址，驾驶执照号码和医疗账单信息（但没有医疗记录）。Carruth事件是涉及Carruth Systems的第三方事件 - 它与Fern Ridge SD的系统无关。Fern Ridge SD系统没有参与Carruth事件，而Fern Ridge SD的系统仍然安全。
基于索引的牲畜保险计划管理埃塞俄比亚的气候风险：农民愿意付款意愿的决定因素和从南奥莫（South Omo）汲取的教训
牲畜保险是一种重要的风险管理工具，它在埃塞俄比亚越来越受欢迎。需要进行适当的调查以扩大其在全国范围内的适应性。这项研究旨在探讨埃塞俄比亚南部农民支付基于指数的牲畜保险的意愿和支付能力，以此作为缓解气候风险的替代解决方案。采用了一种混合研究方法来收集主要和次要来源的数据。横截面数据是从157名牛农民那里获得的，这些农民是从研究区域随机绘制的。该研究还使用了关键的线人访谈和焦点小组讨论来收集定性数据。使用描述性统计，推论测试和双犬模型来分析定量数据。单词描述和主题分析用于定性数据分析。该研究的结果表明，很大一部分农民愿意为IBLI服务付费。调查结果还表明，对基于指数的牲畜保险的需求似乎受许多因素的影响。那些由男人领导的家庭，受过更好的教育，在农业系统方面经验更好的家庭，以及那些获得信贷和培训的家庭更有可能为保险付费。农民对与天气有关的风险和对保险的认识的看法也影响了农民积极付款的意愿。此外，拥有较大资产的农民（例如土地和牲畜）对支付保险的能力有更多的信心。拥有大众媒体访问的农民更有可能为IBLI付费。但是，拥有越来越多的家庭成员的家庭和那些认为保险费成本不起的家庭不太可能购买IBLI。在适应途径中，必须考虑影响家庭支付保险服务付费的这些重要因素。Dasenech区案例研究表明，IBLI可以有效地减轻气候风险，并应用于具有相似社会经济特征和生产系统的其他地区。