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摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
在线可访问 http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.15 原创研究文章 评估医疗保健学生对人工智能 (AI) 的认识、看法和意见——沙特阿拉伯的一项横断面研究
目的：确定医疗保健学生 (HC) 对人工智能 (AI) 的看法、知识和意见。方法：2023 年 4 月至 6 月期间进行了一项横断面调查，旨在评估 HC 对 AI 的认识、看法和意见。一份经过预先测试和验证的结构化问卷以电子方式分发给沙特阿拉伯不同大学的 HC。使用 5 点李克特量表编制答复。Cronbach's alpha 分数 0.80 用于确定问卷的可靠性。通过计算编制的看法中的每一项来确定平均分数。结果：大多数 HC 对医疗保健中的 AI 持积极看法，并同意 AI 可以提高诊断准确性 (73.4%)、减少医疗实践中的错误 (65.2%) 并促进患者教育 (70.8%)。然而，一些人担心 AI 会对医疗保健从业者与患者的关系产生有害影响和潜在的伦理影响 (44.3%)，同时也会让患者增强对自己健康的控制 (51%)。大多数学生（85%）认为，如果将人工智能融入医疗保健，就会有失业的风险。多元线性回归分析表明，学习课程（B = 0.311；SE = 0.132；t = 2.360；p = 0.019；CI = 0.052 至 0.570）、对人工智能的认识（B = -1.822；SE = 0.785；t = -2.320；p = 0.021；CI = - 3.366 至 -0.279）是人工智能感知得分的预测因素。结论：医疗保健专业的学生对人工智能持积极态度，并同意人工智能有助于医疗保健的各个方面。然而，学生们也对人工智能表达了一些担忧。因此，解决与道德、劳动力影响和患者隐私相关的问题对于在医疗保健领域成功实施人工智能至关重要。关键词：人工智能、医疗保健、学生、看法、意识
在线访问http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.15原始研究文章对知名度，感知和
目的：确定医疗学生（HCS）对人工智能（AI）的观点，知识和观点。方法：旨在评估HCS对AI的意识，看法和意见的横断面调查是在2023年4月至6月之间进行的。一份经过预先测试的，经过验证的结构化问卷是通过电子方式分配给沙特阿拉伯不同大学的HCS的。使用5点李克特量表编制了响应。Cronbach的Alpha评分为0.80来确定问卷的可靠性。平均分数是通过计算汇编的感知中的每个项目来确定的。结果：大多数HCS对医疗保健的AI有积极的看法，并同意AI可以提高诊断准确性（73.4％），减少医疗实践中的错误（65.2％）并促进患者教育（70.8％）。然而，一些担忧表明，AI对医疗保健从业者与患者的关系和潜在的道德意义有害（44.3％），并且还使患者可以增加对健康的控制（51％）。大多数学生（85％）认为，如果AI纳入医疗保健，就有失业的风险。The analysis of multiple linear regression shows that course of study (B = 0.311; SE = 0.132; t = 2.360; p = 0.019; CI = 0.052 to 0.570), awareness of AI (B = -1.822; SE = 0.785; t = -2.320; p = 0.021; CI = - 3.366 to -0.279) were predictors of perception人工智能得分。结论：医疗保健学生对AI表现出积极的看法，并同意AI在医疗保健的各个方面有帮助。但是，学生透露了对AI的一些担忧。因此，解决与道德，劳动力影响和患者隐私有关的问题对于成功实施医疗保健领域至关重要。关键字：人工智能，医疗保健，学生，感知，意识
对学龄前老师的看法...
人工智能（AI）是工业4.0的基石技术之一，是全球最新的工业革命。AI技术正在迅速发展并提高其对许多部门的重要性。它导致了商业世界和人们的生活方式的各种变化。为了跟上这些变化，AI已在许多领域中使用，例如工程，社会学，哲学，医学和教育（2021年）。认识到其变革潜力的发达国家已经修改了其教育政策，以将AI整合到所有学校层面，从而使年轻一代具有与AI相关的技能（Touretzky＆Gardner-McCune，2022年）。通过将AI技术集成到每个学校层面的教育计划中，它旨在教育准备使用AI的一代（人工智能的发展协会，2020年）。在这种情况下，各国为其公民提供了适应未来社会变化并发展与AI相关的技能的机会。
青少年关于农业生物技术的看法和信息需求：得出有效的信息交付策略
Lee B，哦，SD，Cho YS。 2021。 根据农业生物技术的信息导航活动对农业生物技术的看法。 韩国农业科学杂志48：761-770。 [在韩国人] Lee B，Suh S.2011。 一项关于转基因作物的趋势和生物安全评估的研究。 环境Lee B，哦，SD，Cho YS。2021。根据农业生物技术的信息导航活动对农业生物技术的看法。韩国农业科学杂志48：761-770。[在韩国人] Lee B，Suh S.2011。一项关于转基因作物的趋势和生物安全评估的研究。环境
锥虫作为一种新型TMPRSS2抑制剂，具有宽...
在认知任务中，额心神经活动和功能连通性的增加，通常在老年人中观察到28。从积极的生活选择中获得的认知储量可以29提供其他神经资源来应对衰老。但是，认知储量如何与老年人的神经活动上调的30相互作用。我们在噪声任务中用fMRI测量了大脑活动31，并评估了从32个长期音乐训练布尔斯特（Bolsters）积累的认知储备还是将与年龄相关的上调活动持续。年长的音乐家33在34个听觉背区域中，与年长的非音乐家相比，任务引起的功能连通性的上调较少，这预测了老年音乐家的行为表现更好。这35个结果表明，认知储备可以阻止神经招募。除了功能性36连通性强度外，我们还发现，与年长的非音乐学家相比，年长的音乐家显示出更大的青年式空间37个功能连通性模式。我们的发现启发了噪声39感知中语音期间的认知储备与与年龄有关的上调活动之间的复杂38相互作用。40
行人交叉决策可以通过嘈杂的视觉感知下的最佳最佳决策来解释
本文根据构成理性理论提出了行人交叉决策的模型。假定交叉决策是最佳的，其最佳性是由人类认知限制引起的。虽然先前的行人行为模型是“黑盒”机器学习模型，也可以是具有对认知因素的明确假设的机械模型，但我们结合了这两种方法。具体来说，我们在机械上对人类的视觉感知和模型奖励进行了机械模型，考虑到人类的限制，但是我们使用强化学习来学习有限的最佳行为政策。该模型比以前的模型重现了更多的已知经验现象，特别是：（1）接近车辆到达时间对行人是否接受差距，车辆速度对（2）间隙接受的影响（2）（2）（3）交叉车辆前（4）交叉效果的行人的行人时机的影响。值得注意的是，我们的发现表明，以前在决策中以“偏见”（例如依赖速度依赖性差距接受）的行为可能是理性适应视觉感知约束的产物。我们的方法还允许拟合认知约束的参数和每个人的奖励，以更好地说明个体差异，从而与实验数据实现良好的定量对齐。得出结论，通过利用RL和机械建模，我们的模型为行人行为提供了新的见解，并可以为更准确，更可扩展的行人模型提供有用的基础。
COP29-结果，含义和公众对...
在分析政党支持者之间对气候变化的看法时，美国和英国之间的舆论差异也令人震惊。在英国，劳动力选民最有可能将气候变化视为最重要的问题之一，总计64％的劳动力选民，尽管仍然有47％的保守党选民也认为气候变化最大或最重要的问题之一。近三分之一的改革选民，32％的人认为气候变化一点也不重要，与1％的劳动力选民和9％的保守派选民形成鲜明对比。这是英国或美国的任何政党中最高的比例，那里有17％的共和党选民认为气候变化不是重要的问题。，但在改革选民中，将近四分之一（24％）认为气候变化是英国面临的最重要或最重要的问题之一。
教师对人工智能（AI）教育学习工具的认知、态度和接受度：一项关于教师人工智能素养的探索性研究
摘要 针对年轻学生的人工智能 (AI) 素养教育正受到研究人员和教育工作者的关注。研究人员正在开发课程，并尝试使用适合年龄的 AI 教育学习工具向更年轻的学生教授 AI 素养。尽管教师在 AI 素养教育中发挥着至关重要的作用，但他们的看法和态度却很少受到关注。本研究探讨了 60 名教师对使用 AI 教育学习工具的看法，并考察了影响他们在实施 AI 素养教育方面态度的因素。技术接受模型以及技术、教学和内容知识 (CK) (TPACK) 框架指导了研究设计，并采用结合社会科学统计软件包和主题分析的混合方法进行数据分析。研究表明，教师对 AI 教育学习工具在 AI 素养教学中的实用性和易用性持积极看法。本文还表明，教师们接受基于艺术的方法来教授 AI 素养。定性数据显示，教师面临诸如知识储备 (CK) 不足和人工智能经验不足以及对 TPACK 知识缺乏等挑战。影响教师接受人工智能教育学习工具的五个因素是：（a）教师对其人工智能知识储备和教授人工智能素养（技术内容知识）经验的看法；（b）技术挑战和利益相关者的接受程度；（c）人工智能教育学习工具的属性；（d）学校基础设施和预算限制；（e）干扰和负面情绪反应的可能性。本研究为政策制定者提供了有关
提供者对提供准备选择的看法
在HIVR4P 2024上发表了第5届HIV预防研究会议，作者要感谢Eswatini卫生部的领导层，医疗保健提供者参加了这项研究，数据收集者和青年咨询委员会成员的支持和协作。美国人民通过美国总统的紧急艾滋病救济计划（PEPFAR）和美国国际发展机构（USAID）（USAID）的慷慨支持，使马赛克成为可能。本演讲的内容是马赛克的责任，不一定反映了Pepfar，USAID或美国政府的观点。Mosaic是由FHI 360领导的全球合作协议（＃7200AA21CA00011），核心合作伙伴Wits Rhi，Pangea Zimbabwe，LVCT Health，JHPIEGO和AVAC。