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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
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。
洪都拉斯护士对中风护理质量的看法
一旦患者看起来健康状况有所改善，即可正式出院，适合在家接受门诊治疗，并将家人纳入护理计划。在整个住院期间，护理人员都会负责开展促进自我护理和准备亲属的活动。
教育学院学生对计算思维能力的看法
这项研究旨在调查教育学院学生的计算思维水平及其水平的水平，其水平基于他们的人口特征，即性别，计划和年龄。该研究使用了描述性研究设计，其中有190名教育学院的学生完成了一份计算思维问卷。计算思维量表由五个维度组成，即创造力，算法思维，合作，批判性思维和解决问题。结果表明，学生之间的计算思维水平是多种多样的，并且落在适度的范围内。基于性别的分析表明，在计算思维的一个维度，即算法思维的一个维度上存在显着差异，女性得分低于男性。此外，根据学生的学术课程，在算法思维和整体计算思维水平中观察到了显着差异，尤其是学士学位和博士学位课程之间，博士生得分高于学士学位学生。此外，基于年龄的分析强调了显着差异，在各种计算思维维度上，年龄较大的学生始终优于年轻学生。根据发现提供了一组建议。
DOI： https://doi.org/10.48009/4_iis_2024_125 美国学生对人工智能的看法（大约 2024 年）
人工智能 (AI) 作为一种计算概念，已被研究人员和行业专业人士研究了 70 多年，尽管它在过去四年中才真正引起人们的注意、普及和大规模采用。人工智能已经从一个受计算处理限制的抽象概念发展到几乎不引人注意地应用于日常生活中。与许多其他行业一样，学术界已经意识到并研究了人工智能，但从未真正为它的整合做好准备。直到 2022 年推出 ChatGPT，大学才开始看到影响并起草了有关使用的政策。本研究旨在通过报告最近关于大学生对人工智能的看法和使用的调查结果来扩展先前的研究。然后对调查结果进行分析，以计算将人工智能整合到大学课程中的潜在影响。研究结果证实，学生对人工智能的使用持开放和好奇的态度，因此可能愿意接受课程变化，尽管仍然存在道德方面的担忧，但这些担忧似乎掩盖了负面因素。
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_134 学生对人工智能 (AI) 的好处和机遇的看法
本研究旨在确定学生对人工智能的好处和机会的看法，重点关注人工智能的使用、年龄、性别、专业和大学状况等变量。我们设计并开发了一种具有两个构造的工具来衡量学生对人工智能的好处和机会的看法。该工具以电子方式向美国东南部两所大学的学生发放。我们共收集了 463 个可用数据并通过方差分析进行了分析。在人工智能的使用、性别、专业、大学状况和人工智能的好处之间发现了显著的群体差异。对于人工智能机会，仅在人工智能的使用方面发现了显著的群体差异。我们讨论了这些结果，并提出了未来研究的建议。关键词：人工智能、好处、机会、高等教育、看法
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 发布日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证授权 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 摘要 目的/宗旨——这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 出版日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍。