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人工智能伦理教育论证方案
关键词：人工智能伦理、机器伦理、人工智能伦理教育、论证方案、论证图解、明确的伦理主体 1 引言 工程伦理早已被认为是计算机科学教育中的一个重要课题。美国计算机协会最近发布了一份更新的《道德与职业行为准则》，其中包含用于教育的说明性案例研究（https://www.acm.org/code-of-ethics）。在美国工程伦理教育中，最常被引用的教学策略是审查职业道德准则、接触案例研究、讨论或完成有关道德问题的书面作业、应用道德决策过程、接触道德理论以及将道德部分纳入团队项目 [15]。一些用于教授工程和法律伦理的计算机教育程序模拟了基于案例的论证 [14, 19]。最近，人们对让计算机科学专业的学生接触人工智能（AI）的伦理问题产生了兴趣。教学方法包括伦理理论研究、职业道德规范审查、案例研究和科幻小说分析[9, 10, 13]。
教学中的人工智能工具
1. 熟悉这些工具，并考虑如何使用它们来支持你的教学目标。例如，ChatGPT 可以用作创意生成器，以激发对话并加深学生的批判性思维技能。2. 与学生就课堂上 AI 的道德使用进行公开讨论，这样你就可以帮助学生了解技术在学习中的作用，并鼓励他们负责任地使用它。3. 在课堂上采用基于 AI 的工具时，请考虑教学策略。你应该问自己，该工具将如何支持你的教学目标，以及如何帮助学生实现他们的学习目标。例如，要求学生审查和批评 Grammarly 的建议，而不是盲目接受它们。通过这样做，学生可以培养他们的批判性思维技能，并在使用 AI 工具时变得更加明智。4. 设计促进协作和批判性思维的教学活动。ChatGPT 或 Bing Chat 等基于 AI 的工具可以从互联网上汇编现有内容，但无法生成原创想法或内容。
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
当前语言学和方法论的问题...
第八届国际科学与实践会议“语言学的当前问题和外语教学方法”资料集，谨纪念教育学博士 V.L.Skalkin，讨论了主题语言学（交际语言学、认知语言学、翻译研究、文学研究）、外语教学方法以及外语教师和语言学家的专业培训等问题。会议论文集《语言学的实际问题和外语教学方法》，第八届国际科学与实践会议，专门纪念教育学博士弗拉基米尔·斯卡尔金教授，重点关注热点问题语言学学科（交际语言学、认知语言学、翻译、文学批评）、外语教学方法以及外语教师和语言学家的专业培训。
教育策略2020-2023
我们还将使用策略，计划和绩效数据，包括学生模块评估（SME）和定性反馈来评估朝着我们的目标的进步。同事和学生见解对我们很重要，我们将借鉴教学研究专业知识，大学同事网络，CETI评估，UWSU研究和反馈，以及学生作为共同创建者和Westminster学习社区项目，以告知我们的观点。
回顾多感觉知觉和学习
摘要 在这篇评论中，我们讨论了特定的感官通道如何介导对环境属性的学习。近年来，学校越来越多地使用多感官技术进行教学。然而，它仍然需要充分的神经科学和教育学证据。研究人员最近对感觉模态之间交流在发展过程中的作用有了新的认识。在当前的评论中，我们概述了四项原则，这些原则将有助于基于多感官发展和具体化的理论模型的技术发展，以促进深入、感知和概念的数学学习。我们还讨论了多学科方法如何为开发新的学校学习实用解决方案做出独特的贡献。科学家、工程师和教育专家就这个主题提出了他们的跨学科观点。在评论的最后，我们展示了我们的研究结果，表明人们可以在多感官技术中使用多种感官输入和感觉运动关联来提高角度辨别能力，也可能用于教育目的。最后，我们介绍了一款专为小学生开发的应用程序‘RobotAngle’，它使用声音和肢体动作来学习角度。
1 ENST 35000 - 气候正义与行动冬季2025 ...
- Angela Davis Instructor: Meera Karunananthan (she/her) OAice: B450 A Loeb OAice hours: by appointment Lectures: Tuesdays, 11:35 am – 2:25 pm Email: meera.karunananthan@carleton.ca Teaching Assistant Guy Brodsky: guybrodsky@cmail.carleton.ca COURSE DESCRIPTION In this course, we will explore how社区和运动组织了气候危机并建立替代期货。使用多种方式（包括游戏，即兴创作，辩论），我们将研究教学工具，创造性行动和组织策略，前线社区和社会运动可以解决塑造气候变化及其不稳定影响的系统因素。该课程将理论与动手学习机会相结合，旨在通过交叉镜头来理解气候变化的能力，并为解决系统性不公正和挑战统治叙事中的认知擦除做出贡献。在2025年冬季参加课程的学生将成为马萨诸塞州史密斯学院的Richa Nagar教授和密苏里大学 - 堪萨斯城的Sirisha Naidu教授的一部分。这将包括联合虚拟讲座和协作作业。详细信息要遵循。*本课程有播放列表！在以下网站查看：https：//open.spotify.com/playlist/5cjdl7vpdobw1lprpxvimu先决条件三年级或该部门的许可。学习目标
跨性别技术在学生的职业和教育空间的形成中
摘要。专业标准中的数字经济为专家的能力，加速和延续专业发展的必要性，引入远程学习模式。学生在新的虚拟教育内容之间存在矛盾和按时间顺序差距，并且以前获得了真正的经验，现代的专业活动风格和劳动功能的传统绩效模式，在互联网来源的当前信息与主题领域的众所周知的基本知识之间。因此，实施教育策略和轨迹以及发展专业能力变得困难。为了解决这个问题，建议区分一类跨性教学技术。他们的教学影响是基于在各种教育意义上的事件之间建立空间和时间关系（跨性别）。作者确定的反向反向方法具有这些机会，并基于案例研究，以专业为导向的复杂项目，基于反向工程和原型制作的端到端设计，基于可视化的“时间摇摆”方法。对实验结果的诊断，各种培训领域的学生证明，由于教育风险的降低以及创造了专业和教育的变性，这是学生持续的专业和教育空间的形成水平，作为过去和预测过程的知识以及未来的知识和未来的知识。
人工智能与数学教学
人工智能 (AI) 驱动的工具可以以以前的工具无法做到的方式响应学生的思维和兴趣。通过从大型语言集合中提取信息，AI 有可能根据学生的兴趣调整基于应用的问题，并识别学生即使在错误答案中也表达的意思。学生将继续需要教师的数学、教学和关系专业知识，尽管教师也可能从 AI 驱动的工具中受益。在某些情况下，AI 可以充当教学助理，但学生需要教师帮助他们在先前知识、新知识和共享知识之间建立桥梁。教师必须告诉学生对 AI 结果持非常怀疑的态度，尤其是对使用可能在有偏见的数据集上训练过的工具的独特挑战。这种怀疑态度可以融入现有的教学和评估技术中。了解这一点后，教育工作者需要参与数学教育中 AI 工具的开发和测试，以跟上当前的 AI 趋势，为学生做好 AI 未来的最佳准备。与一些流行的观点相反，这项工作需要教师对数学教学和评估有更深入的了解——需要有更多经验的数学教师，而不是更少经验的数学教师。