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公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
在高等教育中重新思考AI：教授如何利用AI来培养人文学科的批判性思维
“ AI可以模拟流利度，但它本质上并不是。由教育工作者确保学生了解其局限性并学会提出更好的问题。”“而不是将AI视为答案机，我们可以使用它来加深询问并重新定义人文学科的批判性思维。”
'携手医学人文科学：重新思考健康，...
Vaitsa Giannouli是希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学医学院神经科学的博士后研究员，并担任塞浦路斯欧洲大学社会和行为科学系的兼职讲师。她的临床和研究兴趣集中在神经心理学方法和高级神经影像学技术的应用中，用于神经和精神病疾病中脑行为关系的结构和功能评估。她的研究兴趣在于认知心理学，神经心理学，老年心理学和定量/定性研究方法。她的梦想是打开跨学科的对话，以探索通过医学人文和健康人文科学的镜头所检查的老年人健康和疾病的经历。
重新考虑教学大纲。创新和灵活教学的混合学习模型
摘要该研究的主要目的是设计和开发一种既可持续又适应性的教学模型，能够在混合学习（BL）的背景下响应综合教学的不断增长的需求。该模型旨在支持柔韧性和教学连贯性的有效而动态的教学和评估组成部分。研究考虑了教师和学生的不同需求，并分析了将教育技术和创新方法论方法整合到混合学习途径中的方法。这项研究是基于在大学一级进行的试点案例研究，采用混合的数据收集方法。通过对教师和学生进行的调查收集了定量和定性数据，并通过有目的样本进行的半结构化访谈进行了补充。这种方法可以深入探索与拟议模型相关的看法，挑战和收益。使用主题分析分析数据，以获取定性数据的定性响应和描述性统计数据，以进行三角测量发现。获得的结果强调了仔细计划的重要性，这些计划有效地平衡了理论内容与实用和互动活动。试点研究的证据表明，结构化的教学大纲促进了积极的参与和教学一致性，参与者报告说，任务设计的清晰度提高了，并在同步和异步活动中提高了协作。开发的模型采用结构化教学大纲的形式，其中包括专门针对同步和异步时刻组织的特定部分，为计划促进协作参与的活动提供了详细的指示。此外，该模型还提供了创新的形成性和总结性评估策略，允许对工作和非工作人员进行评估。这种灵活而模块化的结构不仅旨在使学习体验更加动态和易于访问，还旨在鼓励学生在学习中发挥积极和有意识的作用，使他们成为教育过程的主角。关键词：试点案例研究；自适应教学大纲；混合学习；形成性评估；教学设计。
重新思考风险：更聪明的模型，更好的决定
为了更好的精确措施，在做出贷款决定时，仅靠信用局的分数就不足。精明的组织将使用大量的替代数据进行更深入的见解。，例如，在英国没有普遍的信用评分或评级 - 贷方使用本质上是商业秘密（和竞争性差异化）的算法来评估潜在借款人根据自己的独特标准评估潜在的借款人。市场领先的银行为独特类型的客户建立了高度细分的模型 - 比通用型号更准确。
精确工程可以设计类似病毒的颗粒，这些颗粒可以将遗传物质传递到细胞中
“管理影响患者的外部噪音至关重要，”作者Baraa Chasib Mezher说。”至关重要的是，为可以有效处理电信号的脑性起搏器的出口门开发新型生物材料。”
需要系统思考以推进阿尔茨海默氏病研究Uleman，J.F。的需求； Quax，R。; Melis，R.J.F。; A.G. Hoekstra； Olde Rikkert，M.G.M. 2024
尽管进行了广泛的研究工作，以理解后期发病的阿尔茨海默氏病（负载）和其他复杂的心理健康疾病，但治愈性治疗仍然难以捉摸。我们强调负载固有的多尺度多因果关系，突出了相互联系的病理生理过程和风险因素之间的相互作用。系统思维方法，例如因果环图图和系统动态模型，为捕获和研究这种复杂性提供了强大的手段。最近的研究使用了多个纵向数据集开发并验证了因果环图和系统动力学模型，从而可以对负载中各种可修改的风险因素进行对人员的材料干预模拟。结果表明，诸如睡眠障碍和抑郁症状之类的靶向因素可能是有希望的，并产生协同益处。此外，个性化的干预措施显示出巨大的潜力，在个人之间，最高的干预策略差异很大。我们认为，系统思维方法可以为多阶乘精密医学打开新的前景。在未来的研究中，系统思维还可以指导结构化的，模型驱动的数据收集，内容涉及负载复杂的多数次数中的多个相互作用，促进理论发展，并可能导致有效的预防和治疗方案
开发计算思维：一个未插入的问题...
计算机科学领域正在迅速发展，对技术进步至关重要。为了跟上这一进步，许多国家都改革了通识教育课程，包括算法元素和计算思维，尤其是在数学方面。本研究旨在阐明计算思维的特征，并评估在数学教育的背景下，在发展学生的计算思维技能方面，未插入问题的方法的潜力。我们的初步发现表明，未插入的解决问题的方法有效地促进了学生的计算思维能力。根据我们的研究结果，我们建议一致的努力将算法和计算思维集成到各种学校学科，尤其是数学学科。