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人工智能及其与人文学科的关系
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数据科学和人文学科如何互相告知？
Tu Bui, Daniel Cooper, John Collomosse, Mark Bell, Alex Green, John Sheridan, Jez Higgins, Arindra Das, Jared Keller, Olivier Thereaux, Alan Brown, in ARCHANGEL: Tamper-proofing Video Archives using Temporal Content Hashes on the Blockchain (2019) Cornell University, Computer Vision and Pattern Recognition [online]
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
人文学科研究生研讨会
在克里特岛东部的米诺曼镇古尼亚附近的Sphoungaras和Pacheia Ammos的墓地提供了一种镜头，可以通过这些镜头来检查青铜时代Aegean的技术和文化转型。在这些墓地上发现了大约400个pithoi，这些大型罐子中的一个子集（传统上用于存储）表现出与家用pithoi明显不同的形态特征。我的研究将这些pithoi作为专门建造的葬礼船只调查，并探讨了在晚期原始和新普拉特时期（公元前1800 - 1470年）中了解Minoan Mortuary传统和社会组织的影响。本演讲将解决一个关键问题：形态学和上下文证据如何将目的建造的Pithoi与重复使用的家庭容器区分开来，这揭示了有关Minoan技术和社会动态的何种揭示？基于克里斯塔基斯（Christakis）（2005）的基础标准，我认为这些埋葬的罐子反映了对变化的太平间意识形态和大批量埋葬的要求的细微反应。使用现场报告和比较分析，我将将这些Pithoi连接到附近的古尔尼亚镇，以了解潜在的社会文化转变，这可能需要更多的个人主义埋葬方法。这项研究还将这些pithoi置于更广泛的Minoan埋葬实践中，将它们与其他地区和埋葬装置进行了比较，以确定专门建造的葬礼设备的现实。通过检查其使用，形态和埋葬环境的时代，这项研究阐明了这些专业人工制品的备受争议的存在和功能。通过检查这些文物，陈述阐明了物质文化是理解爱琴海青铜时代技术适应，社区需求和身份构建之间动态的一种媒介。
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。”
人文学科 - An -Najah期刊
摘要：目的：本研究评估可持续供应链管理（SSCM）实践既有其能够减少全球物流运营中碳排放的能力以及相关的挑战以及各个地理领域之间的实施机会。方法论：研究人员在这项研究中采用了混合方法调查方法。这项研究通过发送给250家全球物流公司的问卷获得了定量信息，以衡量SSCM利用率和排放变化。这项研究通过与25位供应链经理和可持续性官员的半结构化访谈收集了定性信息，以确定SSCM实施实施的促进和阻碍性要素。结果/调查结果：定量数据的分析表明，欧洲的SSCM指数水平为85％，其次是北美的70％，但拉丁美洲和非洲的指数较低。通过回归分析表明，SSCM实践创建了一个正相关，以最大程度地减少碳足迹（r = 0.62，p <0.001）。经济限制作为主要障碍（15个提及）出现，而监管问题作为第二个主要障碍（10个提及），根据定性结果。绿色运输和仓库能效作为主要减少污染实践的运作，但财务限制以及在新兴地区的监管标准较弱，阻碍了其部署。在开发区域中应优先考虑改进法规的实施，因为这将推动SSCM实践的广泛使用。结论/建议：研究支持政府提供增强的政策支持以及用于促进SSCM实践的资金计划。全球组织可以从可持续的供应链实践中受益，因为改进的技术解决方案将降低实施费用。关键词：可持续性，绿色供应，连锁管理，温室发射，供应链，全球变暖，环境可持续实践，物流可持续性。
人文学科 - An -Najah期刊
摘要：目的：本研究评估可持续供应链管理（SSCM）实践既有其能够减少全球物流运营中碳排放的能力以及相关的挑战以及各个地理领域之间的实施机会。方法论：研究人员在这项研究中采用了混合方法调查方法。这项研究通过发送给250家全球物流公司的问卷获得了定量信息，以衡量SSCM利用率和排放变化。这项研究通过与25位供应链经理和可持续性官员的半结构化访谈收集了定性信息，以确定SSCM实施实施的促进和阻碍性要素。结果/调查结果：定量数据的分析表明，欧洲的SSCM指数水平为85％，其次是北美的70％，但拉丁美洲和非洲的指数较低。通过回归分析表明，SSCM实践创建了一个正相关，以最大程度地减少碳足迹（r = 0.62，p <0.001）。经济限制作为主要障碍（15个提及）出现，而监管问题作为第二个主要障碍（10个提及），根据定性结果。绿色运输和仓库能效作为主要减少污染实践的运作，但财务限制以及在新兴地区的监管标准较弱，阻碍了其部署。在开发区域中应优先考虑改进法规的实施，因为这将推动SSCM实践的广泛使用。结论/建议：研究支持政府提供增强的政策支持以及用于促进SSCM实践的资金计划。全球组织可以从可持续的供应链实践中受益，因为改进的技术解决方案将降低实施费用。关键词：可持续性，绿色供应，连锁管理，温室发射，供应链，全球变暖，环境可持续实践，物流可持续性。
数字人文学科进步奖 2025 资助机会通知
资助机会标题 数字人文进步补助金 资助机会编号 20250109-HAA 联邦援助清单编号 45.169 可选草案截止日期 2024 年 11 月 13 日，美国东部时间晚上 11:59 2025 年 3 月 24 日，美国东部时间晚上 11:59 申请截止日期 2025 年 1 月 10 日，美国东部时间晚上 11:59 2025 年 5 月 22 日，美国东部时间晚上 11:59 预计奖项公告 2025 年 8 月（1 月截止日期） 2025 年 12 月（5 月截止日期） 预计 2025 财年资助 约 2,200,000 美元 预计奖项数量和类型 每个截止日期大约有 10-15 项资助 奖项金额 级别 I：最高 75,000 美元 级别 II：75,001 至$150,000 第三级：150,001 至 350,000 美元 第三级申请人可以为每个项目额外申请 100,000 美元的联邦配套资金（总奖励最高可达 450,000 美元）。 是否需要成本分摊/配套 否，除非您申请联邦配套资金 绩效期 第一级和第二级：最长 24 个月 第三级：最长 36 个月 1 月截止日期：项目必须在 2025 年 9 月 1 日至 11 月 1 日之间开始。 5 月截止日期：项目必须在 2026 年 1 月 1 日至 3 月 1 日之间开始。 合格申请人 • 根据《国内税收法典》第 501(c)(3) 节免税的非营利组织 • 经认可的高等教育机构（公立或非营利） • 州和地方政府及其机构 • 联邦政府承认的美国原住民部落政府 有关更多信息，请参阅 C. 资格信息。计划资源页面 https://www.neh.gov/grants/odh/digital-humanities- advance-grants 申请前网络研讨会 NEH 将于 2024 年 10 月 24 日之前将预先录制的网络研讨会发布到计划资源页面。
人工智能：数字人文学科的新前沿
人工智能 (AI) 与人文学科的融合代表着一场变革性的转变，为理解、保存和分享文化和历史遗产提供了新的工具。虽然这项创新为探索开辟了前所未有的途径，但它也引发了关于计算效率和以人为本的解释之间的平衡的问题。事实上，当前的争论探讨了如何在自动分析和人类理解特有的语境深度之间保持平衡，同时也探讨了在文化研究和表现中使用人工智能的伦理影响。本研究主题深入探讨了这些主题。每一项贡献都提出了创新的方法，在人工智能和人文学科之间架起了一座跨学科的桥梁。通过这样做，它为尊重和丰富文化遗产的复杂性和多样性的人工智能应用奠定了基础。本研究主题从人机交互的探索开始，Zellou 和 Holliday 研究了语音激活人工智能对话中的语音适应性。这项研究揭示了用户调整与人工智能交流的微妙方式，增强了我们对人机交互中社会动态的理解。他们的工作与 Chun 对 MultiSentimentArcs 的研究产生了共鸣，MultiSentimentArcs 是一个多模态情绪分析框架，将人工智能应用于媒体中的情感叙事。这些研究共同强调了人工智能在捕捉社交和情感细微差别方面的作用，深入了解了技术如何与用户进行共情互动。Elkins 对翻译评估的研究以这个主题为基础，研究人工智能如何帮助保留跨语言文学文本的情感和风格深度。通过采用先进的语言模型，Elkins 展示了人工智能如何保持跨文化文本的真实度，为人工智能在文化保护中的更广泛讨论做出了贡献。这种对跨文化真实度的探索与 Stacchio 等人的工作相似，他们提出了一个神经渲染框架，以确保以合乎道德的方式处理数字文化资产。他们的研究强调透明度和道德责任，使人工智能实践与文化遗产保护的既定准则保持一致（Stacchio 等人）。 Mehra 等人对死刑犯临终口头表达的研究延续了道德 AI 应用的主题，该研究
2025人文学科 - 教育规则和教学大纲
1.12信贷积累和转移（CAT）是从一个或多个机构中一个或多个同源学习计划中积累信贷的实践，以及在同一或另一个机构中获得资格/部分资格认证的信贷转移，以满足参议院的满意。这种做法受高等教育理事会（CHE）发布的规则的约束，并符合高等教育资格框架（HEQSF）的要求。