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人工智能辅导与专家辅导在学习临床前和临床领域的应用
医学教育是一个复杂而艰巨的过程，要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来，人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统，该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域（特别是在药理学领域）中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导，系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时，可以调整难度级别，并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中，学习管理系统已经历了显著的增长。
智能辅导系统的作用
摘要：人工智能 (AI) 与教育技术的融合通过智能辅导系统 (ITS) 彻底改变了学习方式。这些系统利用人工智能提供个性化、自适应的教学，以满足学生的个人需求，从而提高学习成果和参与度。本文探讨了 ITS 的发展和影响，重点介绍了机器学习、自然语言处理和自适应算法等关键人工智能技术，这些技术是其功能的基础。通过研究各种案例研究和应用，本文说明了 ITS 如何改变传统的教育实践，并确定了与其实施相关的挑战和局限性，包括数据隐私问题和系统偏见。讨论还延伸到 ITS 发展的未来方向，强调新兴趋势和潜在进步。最终，本文旨在全面了解 ITS 如何利用人工智能来增强教育体验，并为这一充满活力的领域提出未来研究的途径。
智能辅导系统-IJRPR
其潜在的好处是众多。通过提供个性化的教学，可以改善学习成果，增加学生的参与度并减少学习时间。它还可以向学生和讲师提供有价值的反馈，从而帮助确定学生挣扎并为教学策略提供信息的领域。此外，它可以部署在各种学习环境中，包括在线平台，混合学习模型，甚至是传统的课堂设置，使个性化的学习更易于访问和可扩展。但是，有效的发展是一项复杂的事业。它需要几个学科的专业知识，包括计算机科学，教育，认知科学和教学设计。挑战包括发展强大的学生模型的发展，有效的自适应学习算法的设计，引人入胜和交互式学习内容的创建以及对系统有效性的评估。此外，必须仔细解决伦理考虑，例如数据隐私和算法偏见。本文探讨了与ITS的设计和开发相关的关键组成部分，挑战和机遇，研究了当前的研究并突出了未来发展的有希望的方向。
智能辅导系统的设计建议
本书是计划中的系列丛书的第五本，该系列丛书通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角，探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如，学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、机器学习和潜在标准）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学成果的影响。
生成智能和智能辅导系统
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智能辅导系统的设计建议
这本关于团队辅导的书是计划中的系列丛书的第六本，该系列丛书探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、用于自我完善系统的机器学习、潜在标准和学习效果评估方法）。本书重点关注团队辅导。本书的讨论章节通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角来探讨主题（Sottilare、Brawner、Goldberg 和 Holden，2012 年；Sottilare、Brawner、Sinatra 和 Johnston，2017 年）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、分发 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学结果的影响。
智能辅导系统的设计建议
版权所有 © 2017 美国陆军研究实验室 (ARL) 美国政府雇员所写材料不享有版权。保留所有权利。未经版权所有者书面许可，不得以任何方式（印刷或电子）复制本书的任何部分。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国陆军研究实验室的观点。使用商品名或商业来源名称仅供参考，并不意味着美国陆军研究实验室的认可。本出版物旨在提供有关本文所述主题的准确信息。本出版物中的信息可能随时更改，恕不另行通知。美国陆军研究实验室或本出版物的作者均不对本文所含信息提供任何担保或保证。印刷于美国 首次印刷，2017 年 8 月 美国陆军研究实验室 人类研究与工程理事会 佛罗里达州奥兰多 国际标准书号：978-0-9977257-2-8
智能辅导系统的设计建议
本书是计划中的系列丛书的第五本，该系列丛书通过通用智能辅导框架 (GIFT) 的视角，探讨智能辅导系统 (ITS) 设计中的关键主题（例如，学习者建模、教学策略、创作、领域建模、评估、对学习的影响、团队辅导、机器学习和潜在标准）。GIFT 是一种模块化、面向服务的架构，旨在降低创作 ITS、管理 ITS 内教学所需的成本和技能，并评估 ITS 技术对学习、绩效、保留、技能转移和其他教学成果的影响。
2025年春季 - 学术补习（截至2/7/25）
Jordan Werner Monday 10:00AM-11:00AM Fatima Akhoon Monday 12:30PM-1:30AM Alvic Araneta Monday 1:30PM-2:30PM Kara Jandacek Monday 3:00PM-5:00PM Nawal Odeh Tuesday 9:00AM-10:00AM Janna Mahmoud Tuesday 2:00PM-4:00PM Alvic Araneta Wednesday 1:30PM-2:30PM Maaz Haque Wednesday 2:00PM-5:00PM Jordan Werner Thursday 11:00AM-12:00PM Nawal Odeh Thursday 12:30PM-1:30PM Fatima Akhoon Thursday 1:30PM-2:30PM Dr. Ronkainen Thursday 1:30PM-3:30PM Chemistry – Organic (CHEM 2242, 2243, 2247, 2248)