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人工智能融合学习：释放职业潜力 - ucf stars
评估与反思（100-300 字）将 AI 融入这项作业是在 2023 年夏季首次试行的。起初，只有少数学生使用 AI 来帮助他们制作和开发简历或求职信。到 2024 年夏季，更多的学生已经在这项作业中使用 AI，并取得了不同程度的成功。这与学生对将 AI 用于学术课程的兴趣和指数增长相一致（Amoozadeh 等人，2024 年）。按照建议使用，作为帮助他们组织经验和成就的工具，AI 已帮助学生编写出精美的求职信，帮助他们在课程与潜在工作职位之间建立有价值的联系。将来，我们计划更明确地向学生强调，他们确实需要仔细阅读并检查 AI 协助的整个文档，以发现它可能产生的任何幻觉或错误信息。这个专业的作品集任务通过 GenAI 得到了增强，始终围绕通用设计原则构建，现在包括基于大脑的学习和生成式 AI 实践的最佳实践（Eadens、Pratt 和 Lanterman，2021 年；Pratt 和 Pacheco，2024 年）。
设计AI辅助工作流程-UCF星星
刚刚收到了初次接触生成的AI工具。至此，学生在提示方面的经验有限，并且主要与课堂上提供的预定义模板合作，而不是从头开始创建提示。他们已经获得了有关生成AI的能力和局限性的简短演讲，这使他们对AI可以做什么也无法做的事情有了基本的理解。这项任务假定学生对AI工具有一定的熟悉，但不需要他们在AI互动方面具有很高的技能。对于完成这项任务的未来学生将具有更多的经验，以发展自己的提示和理解AI的优势以创造更有效和精致的工作流程，这将是有益的，但该任务在此阶段仍然效果很好。即使以他们的基本熟悉程度，它也为学生提供了一个宝贵的机会，可以探索哪些工作流程是现实的，鉴于他们当前的理解水平和可用的AI工具，可能不是哪些。●评估：这项活动通过与A
STARS 引文 STARS 引文 Garay, Natalie，“人工智能对刑事司法系统的影响”（2024 年）。优等生论文。59. https://stars.library.ucf.edu/hut2024/59
STARS 引文 STARS 引文 Garay, Natalie，“人工智能对刑事司法系统的影响”（2024 年）。优等生论文。59. https://stars.library.ucf.edu/hut2024/59
脑机接口的伦理问题 - ucf stars
STARS 引文 STARS 引文 Lynn, Devon J.，“脑机接口的伦理学”（2024 年）。优等生论文。17. https://stars.library.ucf.edu/hut2024/17
Alexander.jensen@ucf.edu div>Alexander.jensen@ucf.edu div>
佛罗里达州中央大学Alexander.jensen@ucf.edu政治，安全和国际事务学院4297年4297年仙女座N. Orlando N. Orlando，佛罗里达州32816-1356任命政治，安全，安全和国际事务大学佛罗里达州佛罗里达州政治，安全和国际事务大学 - 佛罗里达州奥兰多市 - 佛罗里 (September 2023 – May 2024) Lab Fellow, American Politics Research Lab University of Colorado Boulder – Boulder, CO (August 2019 – May 2024) Center Fellow, Keller Center for the Study of the First Amendment University of Colorado Boulder – Boulder, CO (December 2018 – 2021) EDUCATION Doctor of Philosophy (Ph.D), Political Science University of Colorado Boulder – Boulder, CO (2024) Concentration : American政治和定量方法论艺术硕士（MA），科罗拉多州政治学大学 - 博尔德 - 博尔德，公司（2020年）（2020年）集中度：美国政治和定量方法论学士学位艺术学士学位（BA），政治科学古斯塔夫·阿多夫斯学院 - 圣彼得，圣彼得，圣彼得，明尼苏达州政府，美国政治和政治群体：美国政治和政治群体：现代政治和政治学报（现代），现代研究（现代），历史和现代化学，历史，历史，现代化，历史，现代化，历史，现代化，行为，社会环境，政治心理学政治方法论（定量研究方法）实验方法，调查和投票，文本分析，社交网络
教育工作者的 AI 黑客 - ucf stars
本书是我们两年来第二本有关生成式人工智能 (GenAI) 的书，它源于我们逐渐意识到教师需要人工智能工具的持续支持。您的合著者在中佛罗里达大学 ( http://fctl.ucf.edu ) 的教学中心工作，我们亲眼看到教师们对学习人工智能的渴望是无止境的。仅仅提供入门指导和基本培训是不够的。随着教师们熟悉一种或多种 GenAI 工具，他们的熟练程度也会提高，他们已经准备好甚至渴望迎接新的挑战。更重要的是，人工智能工具不断涌现，新的工具不断进入市场，即使是熟悉的工具也会随着时间的推移而更新，既增加功能，也改变工具的使用方式。
使用基于树的模型预测心脏病-UCF星星
摘要 - 本文介绍了一项关于使用机器学习算法预测心脏病的研究，这是全球死亡的主要原因。该研究的重点是决策树算法的使用，该算法具有考虑大量危险因素的优势。心脏病数据集是从UCI机器学习存储库中获得的，并使用决策树分类器进行了分析。数据集有6个丢失的数据点，这些数据点已被删除，留下了279个实例进行分析。对具有两个以上响应的分类变量进行了单次编码。使用5倍交叉验证来优化决策树分类器以选择最佳参数。结果表明，决策树分类器的准确性可以正确预测81％的患者患有心脏病，并且因没有心脏病而明智的82％，这比以前研究中使用的其他机器学习算法高。这项研究证明了决策树算法预测心脏病的潜力，并突出了早期鉴定出患心血管疾病风险的个体的重要性。索引术语 - 机器学习算法，心脏病预测，决策树算法，UCI机器学习存储库，5倍交叉验证
圣克劳德论坛报第 17 卷，第 52 期，1925 年 8 月 20 日 - ucf 明星
老人，。先生，我 .V lir，是 'i.t I ' 的诉讼的 sul,nit.ini,,n。上述文件被保管，所有文件均以 ll 的名义签发。I' Wills；M. L. Moore；W. R，Bills；.1 K. Clark；E，II。'rmii.-i- Mrs. A. I'lnrk；C. 11。• ' 看：c。A.Su - e s ; f ,1。 l'.aili-;你好'。W 111 i.i i"i - ; \V..1.B o p p W 1 Klrursburj ; W. W. Allen; C. L. In 1,-is,, l i ; I'.W e l l i i i a : II.N e l s o n ; I.•; mn ii 11: A. W, Cooley ; C Bruce; <\ I Dick : C, II.Ilill-oni ; E 11 Sl,', bin.; .1..1 Potter: I. M, Sweeney : J. II.McKewin; W. C. Blley；M. rowllk；，1，[.. Kiehimlsim；\v。V. Cbaesman！V. It。AbbOtl；W，C. Win，Ini，•：T。 1'。I，.，，i。：w，i.. Stanley；A \\ Ooolsj M \ risk；Tl，。Bass；B.A. Sullivan；W L. Bbarpi I. Reeaequlic；v. 1.，I. II，I lark；.1。C. Howard：'.I。
