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
4 作为审核的一部分,我们可能会邀请申请人与项目主任会面,讨论最终选拔之前的任何关键问题/疑虑——此讨论可以以虚拟方式进行,或者我们可能会通过电子邮件就您的提案的某些方面寻求澄清。
(ITC)第 2 节用于反映特定的任务条件,以补充但不得覆盖 ITC 的规定。 (h)。“日”是指日历日。 (i)。“开发合作伙伴 (DP)”是指数据表中指定的为项目提供资金的国家/机构。 (j)。“专家”是指顾问、分包顾问或合资企业成员的关键专家、非关键专家或任何其他人员的统称。 (k)。“政府”是指尼泊尔政府。 (l)。“合资企业 (JV)”是指由一名以上顾问组成的协会,无论其是否具有不同于其成员的法人资格,其中一名成员有权代表合资企业的任何和所有成员开展所有业务,并且合资企业的成员对客户承担连带责任以履行合同。 (m)。“关键专家”是指具有以下技能、
由各部门研发专家委员会召集人秘书进行检查,以便将候选名单提交给相关部门研发专家委员会。值得一提的是,部门会不时发布与反剽窃干预措施相关的指南(附件为现有的相似性(剽窃)检查指南),这些指南适用于所有项目提案,包括新提案和后续提案。项目负责人必须按照指南附录 I 附件 II 中规定的格式声明项目提案(在提交时)是原创的,而不是剽窃的。剽窃检查所需的信息(技术细节)应按照本指南附录 II 提交(可编辑的 pdf 格式)。c. 随后,入围提案的负责人将被要求做出
该项目的目标是在农作物中建立合成遗传单元。具有完全合成基因组的植物可以可持续地提供丰富的产品和服务,从食品到材料、药物等等。迈向合成植物基因组的关键第一步是开发构建模块:在植物细胞中建立合成遗传单元,特别是合成染色体和合成叶绿体。该项目旨在设计、构建、交付和维护可在活体植物中存活的合成染色体和合成叶绿体。一个成功的项目不仅将展示完全合成植物基因组道路上的关键一步,而且本身将使我们的主要作物更具生产力、更具弹性和更可持续。该项目将联合合成生物学和植物生物学方面的专业知识,催化下一代植物合成生物学,释放植物的新功能以满足人类未来的需求。
设想的工作流程中的第一步是针对人类和人类水平的群体集体构建与与任务相关的现实方面相对应的正式概率描述。包括可用的动作和观察结果,以及前瞻性自主系统的可用性,以及行动和观察与世界动态相互作用的方式。仅具有丰富的词汇量,用于世界范围内不确定的轨迹的属性,才能以完全扎根的方式指定“正确”问题。即使是概率不确定性,也缺乏足够的认识论谦卑。正如Jeannette Wing [3]所建议的那样,我们旨在构建定义概率模型类别的系统描述。正确性是指对于班级中的所有模型,由部署引起的有害结果的可能性均受社会风险标准的限制。
该计划的目标是在作物植物中建立合成遗传单位。具有完全合成基因组的植物可以可持续提供大量的产品和服务,从食物到材料,医学及其他地区。迈向合成植物基因组的关键第一步是开发构建基础:建立合成遗传单元,特别是合成染色体和合成叶绿体中,在植物细胞中。该程序旨在设计,建造,交付和维持合成染色体和合成叶绿体,这些叶绿体可在活植物中可行。成功的计划不仅会在完全合成植物基因组的道路上展示至关重要的一步,而且还可以使我们的主要作物更加生产力,弹性和可持续性。该计划将团结合成生物学和植物生物学方面的专业知识,以催化下一代植物合成生物学,释放植物的新能力,以满足人类的未来需求。
设想的工作流程的第一步是让人类和人类级别的人工智能群体共同构建与与任务相关的现实方面相对应的正式概率描述。这包括未来自主系统可用的行动和观察,以及行动和观察与世界动态相互作用的方式。只有拥有丰富的世界状态不确定轨迹属性词汇,才能以完全有根据的方式指定“正确”的问题。即使只有概率不确定性也缺乏足够的认识论谦逊;正如 Jeannette Wing [3] 所建议的那样,我们的目标是构建定义概率模型类的系统描述。正确性意味着对于类中的所有模型,部署导致有害结果的概率都受社会风险标准的约束。
印度合作伙伴的首席研究员(PI)5必须通过在大学和其他学术机构工作的科学家/工程师/技术人员才能通过在线模式提交其完整的项目建议(科学文档,简历,在线填充信息);研发机构/实验室,具有足够的基础设施和设施来进行研发。PI(S)应该具有相关的经验,这是由以前的原型商业化或开发或实用领域的实用经验所证明的,具有现场知识。建议在该提案中包括一名联合主管研究者(CO-PI)6。
此RFP不是协议,也不是授权的要约,也不是对潜在申请人或任何其他人的邀请。本RFP的目的是为有兴趣的方提供有关其根据此RFP提出的提案可能对他们有用的信息。此RFP包括陈述,这些声明反映了当局与咨询公司有关的各种假设和评估。此类假设,评估和声明并未旨在包含每个申请人可能需要的所有信息。此RFP可能不适合所有人员,并且当局,雇员或顾问不可能考虑阅读或使用此RFP的每个方的目标,技术专长和特定需求。本RFP中包含的假设,评估,陈述和信息可能不完整,准确,足够或正确。因此,每个申请人应进行自己的调查和分析,并应检查本RFP中包含的假设,评估和信息的准确性,适当性,正确性,可靠性和完整性,并从适当来源获得独立的建议。
