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关于教育中人工智能伦理的研究
摘要人工智能（AI）技术的快速发展和发展已经显着改变了各个部门，例如研发部门，包括教育在内的教育部门。随着教育机构越来越多地整合AI工具和系统，以收集信息，数据和其他必要项目，使用人工智能（AI）已成为一种普遍的实践，也是基本的必要性。本研究探讨了将AI伦理学纳入教育课程的必要性，研究道德考虑如何指导AI技术在学术环境中的发展，部署和使用，本研究还包括AI对我们人类思想，人类智力和人类思维能力的负面影响。我们将找出AI如何使我们懒惰地不使用自己的大脑或学习书籍以及其他内容丰富的项目，例如期刊，研究论文，杂志等来收集信息。通过对当前文献和案例研究的全面综述，该研究突出了关键的道德问题，例如数据隐私，算法偏见以及AI对学术完整性和学生成果的影响（Anderson＆Anderson，2018; Binns，2018）。该研究还评估了现有的AI伦理框架和指南及其对教育环境的适用性（Chen等，2020）。通过确定差距并提出了可行的建议，本研究旨在为教育者，决策者和AI从业人员提供战略方法，以将道德实践嵌入与AI相关的教育中。这些发现强调了为AI伦理开发多学科方法的重要性，该方法结合了计算机科学，哲学，法律和教育的见解，以确保AI技术在学术环境中被责任使用，并公平地使用（Floridi，2019; Holmes等，2019）。关键词：人工智能，最新几年中的教育介绍，人工智能（AI）的使用越来越多地渗透到现代生活的各个方面，对从财务到医疗保健以及现在的教育机构的各种行业深刻影响。AI技术，例如机器学习算法，自然语言处理工具和数据分析平台，正在改变教育机构如何运作，提供内容并与学生互动。（Brynjolfsson＆McAfee，2014年）这些进步有望提高效率，个性化的学习经验和创新的研究能力，只需单击几下即可。然而，学者中AI的迅速采用也提出了关键的道德问题，必须解决这些问题，以维护教育环境的完整性和公平性并促进人类的使用
climehop：一种用于教学成本有效生物多样性保护的交互式应用程序
应用程序“ ClimeHop”已设计为在课堂设置中单独使用的学生使用，在该课程中，在学生完成应用程序的不同步骤之后，讲师可以领导讨论。有关讨论会议可能的问题和主题的建议，请参见下面。取决于学生的背景（例如经济学，生态或环境科学），某些问题可能比其他问题更相关。我们还鼓励讲师提出针对当地保护情况（包括保护政策工具）的其他问题。此外，物种保护和气候变化是迅速发展的主题。因此，我们会鼓励讲师在其课堂讨论中包括当前的研究和政策发展。虽然没有关于气候变化和生物多样性损失等不断发展的主题的课堂讨论指南可以解决所有相关问题，但我们希望提供一些可能讨论的可能方面的灵感。我们将可能的讨论问题构成了三个一般主题：“生物多样性保护”，“保护成本和成本效益的重要性”以及“气候变化及其对成本效益的生物多样性保护的影响”。
大脑研究的观点（教育神经科学）关于教育技术教学策略的设计和实施
摘要教育神经科学和教育技术的融合为提高教育方法的理解和功效而具有新的前景。通过分析大脑与一系列教育技术的互动，教育工作者可以制定更有效的教学策略，这些策略是针对学生的要求量身定制的。这种方法可以在学习成绩方面实质性增强，并提供多样化和深入的学习经验。这项研究调查了教育神经科学的发现对教育技术中教学策略的发展和实施的影响。通过教育神经科学和对比鲜明的传统学习理论与基于神经科学的概念分析教育技术的融合。提供了通过神经科学的教学方法以及与教育神经科学在教育技术中的应用有关的挑战和约束的经验证据，这些证据支持改善学习成果。
在人工智能刺激计划中，预算拨款 50 亿卢比用于教育卓越中心 - 印度斯坦时报
教育人工智能卓越中心是第四个宣布成立的此类中心。2023 年，西塔拉曼宣布成立农业、卫生和可持续城市人工智能卓越中心。在预算演讲后的媒体互动中，IT 部长 Ashwini Vaishnaw 还表示，新卓越中心的拨款是印度人工智能使命拨款的一部分，印度人工智能使命是 IT 部推动本土人工智能发展的举措，该举措于 2024 年 3 月获得批准，拨款 10,371.92 亿卢比，分五年使用。
教育议程中的气候叙事：关于教学研究和环境政策的时间的价值
时间问题。这可能是对科学，教学和社会解释最开放的含义，这是由我们对第三千年教育议程中气候叙事所介绍的文本的反思，方法论，方法论，方法论，经验和纪录片所提及的主要主张。无论如何，他们的方法提出了有关教学研究和社会环境政策的时间价值的广泛而多样的问题，这一事实不容忽视。从这个角度来看，本文的目的是强调及时及时教育的重要性，而不会进一步延迟气候紧急情况所带来的挑战，从而促进对关键问题的系统和严格研究，以便在教育和社会中解决这些问题；特别是当可以观察到气候和教育政策之间的缓慢融合时，西班牙案例说明了这一点。我们通过强调教育研究必须考虑到危机的节奏：从人类学气候变化固有的时间维度（同步和历时性），直到必须在任何社会上促进生活中可持续和公平地等于社会上的社会性过渡中，必须将其作为一个关键因素，直到必须作为关键因素。
评估教师对基于教育的观点...
最近的AI应用程序（尤其是在教育行业）的最新发展带来了更多的挑战，在这种挑战中，获得教育资源的差距变得越来越明显。一些大学介绍并实施了几种AI驱动的学习系统，以适应学习经验并改善课程交付，并促进这些问题。此外，教育工作者认为，评估方法应适应AI技术的出现，例如Chatgpt，Jenni.ai，Conch AI等。这样的好处之一是传统教学方法和评估策略之间的转变，这会带来更多的技术使用整合。AI驱动的工具可用于简化学术界的所有相关任务（Alam，2021）。在评估中必须考虑一些至关重要的因素，尤其是在看起来原始的内容方面，需要对评估进行适当的重新设计。研究人员需要进一步研究新颖性方法，以确保高阶思维，解决问题和批判性思维能力不太容易受到AI操纵的影响。
使用正弦和基于教学学习的融合培训馈送前馈神经网络，用于医学图像注册
摘要这项研究提出了一种新型的杂交元神经算法，正弦辅助教学学习学习的优化（SCATLBO），旨在训练用于单声道和多模式医学图像注册的喂养前进神经网络（FNNS）。scatlbo结合了正弦骨算法（SCA）的优势，用于探索基于教学学习的优化（TLBO），以实现剥削，达到了平衡，从而增强了算法能力，以避免局部最小值并提高逆转率。医学图像注册，对于准确的医学分析必不可少的，从这种混合方法中受益，因为它有效地对齐了复杂的多模式图像。在这项工作中，SCATLBO用于训练来自癌症基因组乳房侵入性癌（TCGA-BRCA）数据集的乳房MRI图像。SCATLBO的性能是针对几种众所周知的元启发式算法的基准测试，包括TLBO，粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO），灰狼优化器（GWO）和进化策略（ES），以及基于平均平方误差（MSE）的评估（MIS）和杂音的评估（MI）。实验结果表明，SCATLBO在准确性，收敛速度和稳健性方面优于其他技术，将其确立为基于神经网络的图像注册任务的有前途的工具。这项工作有助于提高FNN的元启发式培训方法，并在各种医学成像领域中使用了潜在的应用。
请求提供用于教学的 Ansys 电子设计自动化工具的报价，
投标人应在收到订单之日起的 120 天内交付、安装并投入印度理工学院班加罗尔分校使用。系统应在收到订单后 120 天内交付、安装并投入使用。只有在系统安装和检查令人满意，并且印度理工学院班加罗尔分校测试了所有项目和功能/能力后，才认为物品的供应已完成。为了获得验收，供应商必须展示招标中提到的技术规格。成功安装和检查后，印度理工学院班加罗尔分校接收整个系统的日期应作为保修期的开始日期。不允许分批装运。
关于教学艺术史的变革性观点
本文探讨了艺术史教育中人工智能（AI）的变革潜力。具体来说，本研究试图了解如何有效地将AI纳入艺术史教学法，以增强学生的学习成果并促进创造力。该研究强调了AI的多种应用，包括个性化的学习经验，自动化评估以及学生创造技能的培养。彻底的文献综述提供了有效利用AI工具在研究，教育和艺术中的实用建议，以及有见地的例子以供未来的研究。一个关键发现是AI通过将内容量身定制为个别的学生节奏和兴趣，从而提高学习效率，从而启动新的教育时代。AI还可以减轻教师的评估负担，使他们能够专注于更具吸引力和以学生为中心的活动，同时提高学生在艺术品方面的分析和解释能力。尽管如此，AI的实施引起了道德问题，特别是关于算法中可能导致不公平评估的潜在偏见。因此，遵守道德原则对于在教育中部署AI至关重要。本文中包含的一个案例研究展示了艺术史教育中实用的AI应用，这说明了理论潜力如何在现实世界情景中表现出来。例如，AI工具允许学生探索虚拟博物馆，从不同的角度分析艺术品，并创建自己的数字艺术。总而言之，该研究得出的结论是，AI有可能通过为学生提供更积极和有效的学习，同时为教师提供更具创造力和以学生为中心的方法来彻底改变艺术史教育。但是，对于AI的道德使用并管理相关风险是至关重要的，因为其在艺术史教育中的作用不断扩大。
dexo：用于教机器人灵巧操纵的手部外骨骼系统
摘要 - 我们介绍了Dexo，这是一种新型的手部外骨骼系统，旨在教机器人灵巧的操纵。与传统的远程操作系统不同，由于缺乏触觉反馈和可扩展性的限制，Dexo可以通过运动镜像和力透明性来实现自然和直观的控制。系统的被动外骨骼设计使人类用户可以直接控制机器人的灵巧手，传输精确的运动和强制数据，以在实际环境中学习复杂的任务。配备了集成的触觉传感器，Dexo捕获了高保真互动数据，促进了操纵学习，而无需昂贵的硬件或仔细的工程。我们评估了跨多个灵巧任务的系统，证明了其复制人类水平的操纵的能力及其扩展收集高质量演示数据的潜力，以培训高级机器人学习模型。与现有的远程处理方法相比，我们的实验显示了任务成功率的显着提高，这使得Dexo成为推进机器人敏捷性的强大工具。