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人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
重新思考生成人工智能时代的剽窃行为
摘要：生成式人工智能 (AI) 技术（例如 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)）的出现，促使学术写作、剽窃和知识产权领域发生了范式转变。本文探讨了英语写作课程的演变趋势，这些课程传统上旨在通过写作培养批判性思维。随着人工智能越来越多地融入学术领域，它需要重新评估写作的原创性、学习研究和写作的目的以及管理知识产权 (IP) 和剽窃的框架。本文首先进行统计分析，对比了 LLM 在学术不诚实方面的实际使用情况与教育者的看法。然后，本文研究了人工智能内容激增的影响，并提到亚马逊在 2023 年 9 月因涉嫌大量人工智能生成的材料而限制每天自出版三本书。讨论延伸到人工智能在加速类似于数字人文和计算语言学的贡献的研究方面的潜力，强调其对公众的可访问性。本文进一步探讨了人工智能对研究和写作教学方法的影响，思考了它对沟通和批判性思维技能的影响，同时也考虑了它在弥合数字鸿沟和社会经济差距方面的作用。最后，它提出了修改写作课程的建议，以适应人工智能在学术环境中的变革性影响。
逃避旧思维陷阱的唯一方法是发展新思维
暗示性的雕刻的缘石将客户引导到庞贝的妓院，总是在家庭语音助手那里收集您的对话，以服务于您的目标广告。但是，要提高销售量，他们首先需要引起我们的注意。，正是这种引起关注的竞争意味着我们可以消费的更大，通常是免费的内容。通过广告收入使有效的新闻，广播和电视都成为可能。广播权利和品牌促进了从业余体育到职业时代的逐步升级 - 让您最喜欢的运动员可以跳过日常工作，宁愿每天在健身房度过12个小时，让您在场上呆80分钟。广告也是我们数字乌托邦的无声顾客。他们为我们无法没有的“免费”平台付费 - Google Maps，Instagram，Facebook，
将不可思议的山谷重新考虑为中调线性功能
人造实体之间的人类相似性和美学偏好之间的关系被认为是由n形的立方“不可思议的山谷”功能建模的，该功能受到概念上的批评和缺乏pars症的影响。这里有人认为，不符合性效应可能是由通过感知专业化调节的偏差的线性函数来建模的。在一个实验中比较了两种模型，该实验具有五种逐渐变形的面部类型（卡通，CG，绘图，真实，机器人）。对直立和倒立面孔的识别表现被用作专业措施。专业化显着调节失真对不符合性的线性效应，并且可以比传统的不可思议的山谷更好地解释数据。因此，不可思议的山谷可以更好地理解为专业化敏感的线性函数的调节函数。这个更简单，更准确的模型与神经认知理论兼容，可以解释传统不可思议的山谷以外的不隔离效应。
增强现实技术对学习困难学生想象力培养的影响
本研究的主要目的是了解在阿卜哈省使用增强现实技术如何影响有学习障碍的儿童的创造性思维能力。阿卜哈省教育机构的一群学生是这项研究的对象。这项研究持续了一个月。研究共涉及 30 名学生，其中实验组和对照组各 15 名。实验组在评估初始想象力、感知想象力和变革想象力的后测中表现优于对照组，表明研究结果有显著改善。在后续评估或干预后立即进行的期间，实验组和对照组在想象力思维方面的得分没有统计学上的显著差异。
对牛顿定律的基于批判性思维的调查o
在这项研究中，通过研究牛顿的冷却定律来重新考虑对象冷却（或加热）的过程。研究结果突出了物体的体积特异性表面积与热含量变化的动力学之间的重要关系；也就是说，显示物体的温度降低的速率额外取决于对象的体积特异性表面积的大小。如果与物体的体积相比，与环境接触的表面积很小，则环境的影响（例如热量交换，热量损失）对物体的影响也很小。因此，当试图提高热量储存设计的能源效率外，除了增加热渗透层的厚度外，可以通过减少特定体积的表面积作为附加选择来降低对象的特定热损失。这一假设是基于观察结果，并且在对牛顿冷却定律进行了重新解释之后，通过一个计算示例证实了观察到的现象，通过应用批判性思维，这种示例变得更加可以理解。牛顿的冷却定律已被新表达用于工程设计，实践和教育。这项研究中提出的该法律的解释可用于减少特定的热量损失并加强传热。文章提请注意特定体积表面积的重要性，这在此处介绍的情况以外的许多工程领域中都是重要的变量。此处描述的方法可以看作是传热教科书中考虑的传统教育方法的另一种替代方法。
重新思考患者护理和医学研究中的可能性
高性能计算正在推动基因组学的发展，赋予护理人员能够提供精确医学和医学研究人员以加速药物发现和研究。Lenovo的基因组学优化和可伸缩性工具（GOAST）是一种优化，用户友好的多功能工具，设计了，以满足生物信息技术工作负载的需求。
重新思考供应链弹性的可持续发展战略
近年来，许多现代社会和组织面对 VUCA（脆弱性、不确定性、复杂性和模糊性）现实，坚持不懈地发展可持续的粮食供应系统，即满足国家和全球粮食安全目标，同时保持微妙的 3P（人类-地球-利润）平衡的系统（John 等人，2022 年）。事实上，在经历了生活成本危机、健康危机（例如全球大流行的 Covid-19、2014 年至 2016 年西非爆发的埃博拉病毒病）、毁灭性的战争（例如俄乌战争、巴以战争）、政治和军事危机（例如 2023 年尼日尔和加蓬的政变；2023 年纳戈尔诺-卡拉巴赫）和自然灾害（例如 2023 年土耳其-叙利亚地震、2023 年夏威夷火灾、2019 年莫桑比克气旋伊代）等 VUCA 驱动的挑战之后，英国和国外的粮食供应系统在实现可持续性和恢复力方面遇到了困难。
重新思考图对比学习中的消息传递
图对比学习（GCL）在图表示学习中表现出了显著的功效。然而，先前的研究忽略了在使用图神经网络（GNN）作为节点级对比学习的编码器时出现的内在冲突。这种冲突属于图神经网络的特征聚合机制与对比学习的嵌入区分特性之间的部分不协调。理论上，为了研究冲突的位置和程度，我们从 InfoNCE 损失的梯度角度分析了消息传递的参与。与其他领域的对比学习不同，GCL 中的冲突是由于在消息传递的方式下，某些样本同时对正向和负向的梯度有贡献，这是相反的优化方向。为了进一步解决冲突问题，我们提出了一个称为 ReGCL 的实用框架，它利用 GCL 梯度的理论发现来有效地改进图对比学习。具体而言，在消息传递和损失函数方面设计了两种基于梯度的策略来缓解冲突。首先，提出了一种梯度引导结构学习方法，以获得适应对比学习原理的结构。其次，设计了一种梯度加权的 InfoNCE 损失函数来降低高概率假阴性样本的影响，特别是从图编码器的角度来看。大量实验证明了所提出的方法与各种节点分类基准中最先进的基线相比具有优越性。