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引用Cabellos B，de Aldama C和Pozo J-I（2024）大学教师对使用生成人工智能的教学和
Genai的这些能力已转化为艺术创新（Wingström等，2024），Medicine（Topol，2019年）等领域的进步，并通过自适应解决方案（Bennett and Keyes，2020）对残疾人的支持。尽管如此，人们对其道德含义和社会影响也引起了人们的关注。最常见的批评是其通过机器人传播错误信息的潜在用途（Chowdhury and Oredo，2022; Yapo and Weiss，2018年），隐私和安全的风险，例如身份盗窃（Elliot and Soifer，2022），以及对企业市场的破坏性影响。除了这些实际问题外，还批评了一种更加认识论的性质。其中包括源自训练数据的固有偏见，无法克服此类数据所施加的局限性，缺乏真正的创造力以及在不同情况下解释或上下文响应的困难（Ali等，2024）。
迈向人工智能的分类法，以外语教学写作
马德里大学马德里大学，西班牙马德里，在外语教学中使用人工智能，尤其是在教学写作中，仍在研究其潜在的积极影响和潜在的好处。到目前为止，由于老师面临的挑战，重点是有争议的用途。但是，当仅用于学习目的时，它可能是学生的促进工具。现在的关键是了解其效果，挑战和机遇，以建立使用框架的框架，并使教师意识到其潜力。为此，在本文中，我们通过确定当前可用站点的特征和能力来采用功能和功利主义的方法。对不同站点的描述及其优势和缺点。由于仅就该主题发表了一些基本工作，因此我们提出了一个示例分类法，评估其利益和缺点，并提出了潜在的教学和研究应用程序。关键字：AI应用程序；人工智能（AI）；便利；高等教育；语言学习；分类学；写作过程介绍聊天PGT 3.0在2022年底彻底改变了教育领域（Crompton＆Burke，2023; Dianova＆Schultz，2023年），我们需要适应这一新现实（García-Peñalvo，Lorlorens-Largo＆Vidal，2024年）。然而，已使用了不同形式的人工智能（AI）已有50多年的历史（NWOSU，Bereng，Segotso＆Enebe，2023年）。在1990年代和2000年代初，主系统用于医疗目的（Salem，2000）。当时，主要在商业和科学领域发生的巨大变化是可以预见的，但仅在有限的教育程度上（Scandura，2010年）。那么，全球教师无法想象它的影响会改变我们理解评估的方式（Jimenez＆Boser，2021年），总体而言，教育（McArthur，Lewis＆Bishary，2005年，2005年）（Echedom＆Okuonghae，2021）。最初对其对评估和指导的强大影响的反应是一种猛烈的拒绝（Istenic，Bratko＆Rosanda，2021; So，Jang，Kim＆Choi，2024）。教师认为新的（或不是新的）生成AI可能会对学术伦理产生重大影响（Cooper，2023; Su＆Yang，2023; Swindell，Greeley，Geeley，Farag＆Verdone，2024年）。实际上，像班尼斯特，阿尔卡尔德·佩纳弗和圣塔玛里亚·乌尔比塔（2024）这样的作者声称，学习的变化也需要正直的自我意识，因为避免欺诈的措施在大多数国家 /地区的限制中被限制在当前的想法中消除了这种想法，即某些AI工具所呈现的想法缺乏作品（Duah＆McGivern，Duah＆McGivern，2024年）。这也是冠状病毒疾病（Covid-19）大流行期间和之后的南非和其他地方观察到的问题（Jili，Ede＆Masuku，2021年），但由于生成AI的来临产生的重大影响，因此已经普遍存在。这只是一些南非大学（Ngcamu＆Mantzaris，2023年）普遍谴责的腐败情况的补充。一些不道德的学生对此进行的自然方式增加了对学校和大学中某些任务合法性的现有担忧（Aldridge，2018年）。因此，一些老师反对新技术的最初接受（Romero-Rodríguez，Ramírez-Montoya，Buenestado-Fernánández＆Lara-Lara，2023年）。当然，多年来，教育和日常生活中都存在各种形式的AI，但是强大的生成智能确实很重要，因为它能够生成可接受的论文，学生可以将其作为自己的自己提交。The main issue is that generative AI can sometimes provide wrong, false or biased data (Bozkurt, Xiao, Lambert, Pazurek, Crompton, Koseoglu, Farrow, Bond, Nerantzi, Honeychurch, Bali, Dron, Mir, Stewart, Costello, Mason, Stracke, Romero-Hall, Koutropoulos, Toquero, Singh, Tlili, Lee，Nichols，Ossiannilsson，Brown，Irvine，Raffaghelli，Santos-Hermosa，Farrell，Adam，Thong，Sani-Bozkurt，Sharma，Sharma，Hrastinski＆Jandrić，2023年）。
理解学习和教学中的神经动力学
神经教育学是神经科学和教育学交叉学科领域中新兴的一门学科，它研究学习背后的复杂过程，提供新颖的见解和方法。本文探讨了神经教育学的基本原理、神经机制和教学策略之间的描述性动态相互作用。这一探索的核心是对大脑非凡的可塑性和适应性的欣赏，强调学习体验如何塑造神经元网络。利用先进的成像技术和严谨的神经科学研究，出现了大量见解，增强了我们对认知、记忆形成和信息处理的理解。这些见解丰富了我们对个人学习机制的理解，并指导了有效教育干预措施的发展。神经教育学以跨学科合作为基础，无缝整合了神经科学、心理学和教育学的观点，以开发与大脑内在学习过程相一致的教学方法。这种合作促进了教学方法的创新，提高了学生的参与度，并提高了学业成绩。此外，从脑机接口到沉浸式虚拟现实体验，技术与教育实践的融合为提高学习参与度和适应多样化的学习方式和课程提供了新的可能性。通过战略性地利用技术的变革力量，教育工作者可以创建沉浸式学习环境，以刺激认知过程并提高知识保留率。神经教育是教育理论和实践中的一股变革力量，它使教育工作者能够设计出与人脑复杂性相适应的教学方法，为更具包容性和有效性的教育环境铺平了道路。这项研究嵌套在对过去 15 年数字存储库研究和神经教育话语模型的系统回顾中，强调了该领域的不断发展及其对当代教育的影响。
引用：Abualrob, MM (2025)。创新教学：职前教师如何利用人工智能向四年级学生教授科学。当代教育技术，17 (1)，ep547。https://doi.org/10.30935/cedtech/15686
本研究旨在发现在职前教师使用 Copilot 技术时最常重复的提示，以及他们对在为四年级学生准备和规划科学课程时使用该技术的反思。采用探索性案例研究设计的定性研究方法，针对 20 名在职前教师进行有目的的抽样。样本分为四个焦点小组。通过对在职前教师的人工智能创作成果、他们的反思性日记条目以及四个焦点小组访谈期间发生的讨论进行文档分析来收集数据。研究结果表明，在职前教师最常使用的应用程序包括课程计划、教学媒体、真实评估、表格、图片、图画和教学策略。反思性日记和焦点小组访谈分析得出了六个主题，这些主题与在教学中使用 Copilot 方法有关。这些主题如下：发展对新想法的认知、吸引他们从未想到的事物的注意力、节省时间和精力、与学生需求兼容、减少人际交往和依赖性。
对量子教育中基于研究的教学策略影响的经验见解
本评论旨在显示与量子相关内容的当前状态，分析和比较其学习效率，并在过去几年中对量子教育活动进行系统的概述。我们专注于教学元素，其创新工具以及经验验证的以过程为导向的研究。在内容方面，我们主要集中于现代量子技术的各个方面。我们的分析和合成的最终数据集包括自2017年以来发表的50项研究，直到2024年2月的后续调查。我们发现，所描述和调查的大多数教学策略都在量子力学领域，旨在为量子科学的相当广泛而差异化的话题提供介绍。专门针对数学概念的研究可以完全针对大学生的目标群体找到。可视化思想或创新的社会干预措施以改善量子学习，主要在学校中找到，而只有几种进一步的教育方法显示出验证的结果。报告中最常检查的工具是数字性质，尽管还评估了一些以实验为中心的学习环境。
技术增强教学和学习tetl-advisory-
由于教学将越来越多地依赖于教学技术的整合和仔细的使用，因此有新兴的需求需要咨询委员会回应教师和学生不断发展的教学需求。教学技术也可以是确保韧性和教学连续性的重要工具，就像我们在Covid大流行期间所经历的那样。当前用于探索，审查，驾驶，使用和采购教学工具的模型均不协调；缺乏教师咨询；导致服务重复，隐藏成本和更大的机构风险；并可以为次优教学经验做出贡献。该委员会将在朝着校园优先事项的背景下明确审查和考虑教学技术，向执行赞助商提出建议，同时指导校园对教学技术进行战略性和可持续性投资。
有趣的教学可以提高高等教育的学习成果...
14 项原则中的两项表明，学习是通过一个连续的过程实现的，在这个过程中，学生将新知识与自己的经验和现有的知识基础联系起来。正如 APA 原则 1 和 3 所建议的那样，当新知识与学习者的先前知识和理解相结合时，就会发生学习转移到新情况的情况。学生在课堂内外学习内容（Donald，2000）。然而，由于学生在课堂上只花有限的时间，教师必须充分利用这段时间来促进课堂内的学习，并激励他们在课外继续学习（Hativa，2000）。学生的学习包括几个因素，例如学生的准备、学习责任、学习能力、学习方法和教学风格偏好（Pace，1988）。有效的教师在教学时会兼顾所有这些因素。尽管学生的声音对于提高学生学习质量至关重要（Palaniappan，1998），但本研究关注的是教师的努力，而不是学生的努力。
利用人工智能来增强高等教育的教学：促进优质教育和批判性参与
信件应寄给Oluwatoyin A. Ajani oaajani@gmail.com 2024年3月9日收到；修订于2024年9月5日； 2024年10月7日接受，这项范围评论探讨了人工智能[AI]在增强高等教育中的教学和学习中的作用，专注于改善优质教育并鼓励批判性参与。彻底的筛选过程导致选择了64项相关的高质量研究。对每篇文章的数据，包括研究目标，方法，发现和道德考虑因素进行了系统的分析，以提供对AI对教育影响的全面了解。评论涵盖了2010年至2024年的研究，研究了教育中如何使用机器学习，自然语言处理和自适应学习系统等AI技术。它突出了关键好处，例如个性化学习，更好的教学策略和更有效的行政流程。但是，它还应对数据隐私，道德问题和数字鸿沟等挑战。使用技术接受模型和自我指导的学习理论作为框架，评论着眼于影响AI在高等教育中的采用和有效性的原因。虽然AI通过提供量身定制的学习和培养批判性思维来显着提高教育质量，但其成功依赖于克服道德问题，确保公平的访问权限以及为教育者和学生提高数字素养。这项研究强调了教育者，政策制定者和技术开发人员之间的合作需求，以充分利用AI的潜力，同时维护所有参与者的权利。它还为将来的研究和实用步骤提供了建议，以确保在高等教育中负责任地使用AI。关键词：人工智能，高等教育，教学，教育，质量教育，批判参与，技术接受模型
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和