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USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
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
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。
生成性人工智能与教学和学习的未来 - ...
在战略研究和创新设计客座主管 Craig Hayward 的领导下，校长人工智能 (AI) 委员会在过去几个月中全面探索、评估和确定生成人工智能对未来教学和学习的影响，并确定相关专业发展需求。他们进行了研究，参加了州和国家活动，讨论了关键主题，并与多位思想领袖进行了交流。在他们的思考和写作中，他们探索了几个关键领域，包括：人工智能的历史和演变；人工智能对行业的影响；人工智能对教学和学习的变革性影响；以及对学生和整个社区学院员工公平的影响，所有这些都以清晰阐述我们参与生成人工智能的价值观和原则为中心和基础。通过提供广泛的观点，人工智能委员会对人工智能的潜力和挑战有了全面的了解，确保对社区学院系统中人工智能的评估和整合既具有战略意义，又对员工和学生有益。目标是
对教学和学习实践的生成AI的系统评价
摘要：在学术界使用生成的人工智能（Genai）是一个主观且备受争议的话题。目前，尚无商定的指导原则，用于在高等教育中使用Genai系统，因此，仍不清楚如何有效利用该技术进行教学实践。本文概述了Genai在HE中进行教学和学习的当前研究状态。为此，本研究使用了系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目对Scopus索引的相关研究进行了系统的审查。搜索标准揭示了总共625篇研究论文，其中355条符合最终包含标准。审查的发现显示了目前的状态以及文档，引用，文件来源/作者，关键字和合着者的未来趋势。确定的研究差距表明，尽管一些作者研究了了解AI生成的文本的发现，但了解如何将Genai纳入支持教育课程以进行评估，教学和学习交付可能是有益的。此外，需要通过协作进行其他跨学科的多维研究。这将加强对学生，导师和其他利益相关者的认识和理解，这将有助于制定Genai使用的准则，框架和政策。
教学和学习的挑战和机会
MaraisadeCássiada Costa 1，Ana Lucia Sgrancio Olinda 2，Alex Pedruzzi Dos Santos 3。摘要数字技术在当代教育中起着越来越重要的作用，既有挑战和教学的挑战和机会。本文探讨了与在教育环境中使用数字技术相关的主要方面。数字技术提供的主要机会之一是个性化教学的能力，将其适应学生的个人需求。在线学习平台，教育应用程序和数字资源提供了各种工具，以促进教学差异化并促进个性化学习。此外，数字技术还提供了扩展的知识访问权限，使学生能够探索各种教育资源，无论其地理位置如何。互联网和在线研究工具提供了广泛的信息和观点，从而丰富了学习过程。但是，在教育中使用数字技术也带来了重大挑战。主要挑战之一是确保获得技术的权益，因为并非所有学生都可以平等地使用设备和可靠的连接性。缺乏访问会扩大现有的教育差异并建立数字鸿沟。此外，将数字技术的有效整合到课程中需要教育工作者的特定技能。教师需要熟悉可用的数字工具，并能够有效地使用这些工具来支持学生学习。总而言之，数字技术为增强教育教学提供了一系列机会。但是，要充分利用这些机会，必须解决与公平访问相关的挑战，并为教育工作者提供足够的支持，以将这些技术整合到教育环境中。关键字：数字技术，权益，数字技能，课程集成。