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以教师为中心的安全和健康方法 - EU-OSHA
欧洲职业安全与健康局 (EU-OSHA) 已发布《教育——欧洲新兴风险企业调查 (ESENER) 证据 (2022)》、《职业安全与健康脉搏——后疫情时代工作场所的职业安全与健康 (2022)》和《新冠疫情后工作场所的心理健康 (2024)》报告，为教育部门提供了重要发现。EU-OSHA 还专门发布关于人工智能对职业安全与健康影响的出版物（2021 年；2022 年 AIWM；2022 年 AIWM 法规）。最后，EU-OSHA 发起的“2023-2025 年数字时代安全健康工作”活动覆盖全欧洲，为进一步探讨数字时代教师的健康、安全和福祉提供了机会。
心理学的科学和教师ATAR年
• developmental stages across the lifespan – prenatal, infancy, childhood, adolescence, early adulthood, middle age, older age • role of brain neural plasticity in infancy and adolescent development through the lifespan ▪ adaptive and developmental plasticity ▪ infancy ▪ stages of plasticity – proliferation, migration, circuit formation synaptogenesis , synaptic pruning, myelination ▪ adolescence ▪ effect of changes在青春期的行为和情绪的大脑结构中 - 小脑，杏仁核，call体和额叶前叶皮层o额叶发展对行为和情感的变化影响 - 前额外
使用有意的教学策略：实践（QKLG 2024）
合作与孩子合作共同建设学习，使他们能够在与他们合作的同时掌握他们的学习，以贡献而不是主导体验的方向。这也可以包括参与其他人（例如家庭成员和社区成员）可能具有特殊的专业知识或知识，可以告知和支持学习
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
用于教学、评估和反馈的生成式人工智能
大型语言模型 (LLM) 是文本应用生成式 AI 的重要组成部分。它们经过大量文本数据、学习模式、语法和语言语义的训练。LLM 可以通过处理这些数据来生成连贯且相关的文本，从而构成 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等 AI 模型的基础。“大型”一词指的是神经网络的庞大规模和用于训练它们的庞大数据集，范围从数十亿到数万亿个参数。生成式 AI (GAI) 和大型语言模型 (LLM) 这两个术语经常互换使用，但严格来说，LLM 应该仅指特定类型的 AI 模型，该模型专注于根据从大量文本数据中学习到的模式处理和生成类似人类的文本。LLM 是许多生成式 AI 应用程序的关键组成部分，尤其是那些涉及文本生成的应用程序，但生成式 AI 涵盖了更广泛的 AI 系统，可以创建各种类型的内容，包括图像、音频和视频。
关于在教学中使用生成式人工智能工具的立场声明，
1 背景和介绍 1.1 生成人工智能 (GenAI) 是指能够执行通常需要人类智能才能完成的任务并生成高质量输出的复杂计算机系统。这包括创造性任务，例如编写文本、生成图像、制作音乐，以及整理或处理信息、响应问题和做出明智决策的任务。这些系统从大量现有信息中学习，以产生模仿人类创造力和决策的输出。这种能力使 GenAI 在需要创新、定制或自动内容创建的应用中特别通用。除了复制风格和模式之外，一些 GenAI 模型还可以理解和响应上下文、做出预测，甚至提出复杂问题的解决方案，这反映了机器在各个领域协助方面的重大进步。现在人们认识到，生成人工智能 (GenAI) 有可能对我们教学、学习、评估和获取教育的方式产生深远影响。 1.2 教职员工和学生已经在使用 GenAI 工具（例如 ChatGPT、Microsoft Co-Pilot、Google Gemini 和 DALLE，还有很多其他工具）来编写文本和创建图像。学术人员可以使用 GenAI 来协助课程规划、生成新内容并以其他方式支持创新教学。GenAI 对高等教育的影响既有积极的一面，也有消极的一面。现在，该领域普遍认为，大学有责任确保 GenAI 工具可以用于造福学生和教职员工。这意味着在道德框架内使用 GenAI 来积极增强教学实践和学生学习体验，并确保学生培养负责任地使用 GenAI 进行学习和未来工作的能力。1.3 教职员工和学生需要了解 GenAI 工具的工作原理、局限性和好处，以及了解 GenAI 如何支持毕业生属性的发展和未来的就业能力。学生还需要了解如何使用 GenAI 来支持评估准备，而不会损害学术诚信。 1.4 与其他大学一样，我们的立场不是禁止使用 GenAI 工具，而是为学术界的所有成员提供支持和指导，告诉他们如何负责任地、合乎道德地使用 GenAI；这有时被称为 GenAI 素养或 GenAI 资本。负责任地使用 GenAI 工具的关键是学术工作的知识产权和
人工智能在学前教育中磁力概念教学中的应用
本文介绍了研究人员工作的希腊幼儿园教学干预的设计、实施和结果，强调了人工智能 (AI) 工具对儿童学习磁性概念的重大积极影响。教学干预是作为幼儿园已经处理过的特定主题单元的扩展而实施的，使用 STEM 工具和新技术。共实施了 3 项使用 AI 应用的活动，总时长为 8 个教学小时。该方法基于体验式和跨学科方法以及合作和好玩的学习。幼儿园老师在实施行动和儿童评估过程中发挥了帮助和支持作用。孩子们以小组形式工作，小组成员主要在他们遇到困难时为他们提供支持。孩子们只在遇到与操作软件的技术困难有关的问题时才向幼儿园老师求助。教育干预通过全体会议中各小组的工作展示进行评估。在教育干预结束时，询问孩子们他们喜欢什么，觉得什么困难。当前行动的结果非常令人鼓舞，因为人工智能工具的使用特别激发了孩子们对整个过程的参与，并在他们的心理潜力方面发挥了支持和创造性的作用。
适用于教学过程的人工智能
人工智能（AI）通过根据各个学生的需求个性化教育内容来改变教学过程，从而增强他们的表现和动力。Slidesai和Tome等工具促进了有效的教育资源的创造，尽管需要解决生成数据的质量和隐私。AI还可以实时适应学生的行动，使互动和沉浸式学习环境（例如模拟和教育游戏）。这些环境提供了更丰富，更实用的经验。此外，创建具有头像的多语言视频可增强可访问性和学习的自定义。但是，确保公平访问这些技术对于避免教育不平等至关重要。如前所述，AI为教育提供了多种好处，但需要仔细实施以最大程度地提高其优势并减轻潜在风险。
在计算机科学学院（计算机科学指南）教学中使用生成AI的指南
（4）因此，应与讲师事先讨论生成AI的使用，以确定计划使用生成AI的使用以及标签应按照2.2.3进行的标签进行。例如，通常建议创建用于分析测量值的代码。作为另一个极端的例子，论文的核心章节的完整产生通常不建议，因为几乎没有自己的贡献来证明上述能力。
空间交流 - 教师资源
a) T total = t MarstoEarth + t Reaction + t EarthtoMars = 750 + 1 + 750 = 1501 s（或 25 分钟 1 秒）v = 4.2 cm/s = 0.042 m/sd = vt = 0.042 x 1501 ~63 m 它在收到停止信号之前就撞进了峡谷。由于科学家平均需要 25 分钟来接收来自火星的输入和发送指令的时间，因此不可能或不太可能通过遥控来控制火星上的单位/车辆。对于火星来说，自主机器人的性质至关重要。b) 5 ii) 显示到月球的单程时间为 1.28 秒，因此如果需要通过遥控来控制某些东西，从月球→地球→月球的单程旅行时间为 2.56 秒更容易管理。