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![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
71-CORP-D3210 演习标题：对近距离空中支援作出反应
报告日期：2024 年 10 月 31 日 参谋演习任务总结报告 演习编号：71-CORP-D3210 演习标题：对近距离空中支援请求作出反应 状态：已批准 状态日期：2023 年 12 月 12 日 分发限制：已批准公开发布；分发不受限制。 销毁通知：无 对外披露：FD1 - 该培训产品已由培训开发人员与堪萨斯州莱文沃思堡的对外披露官协调审查。 该培训产品可用于指导来自所有获批国家的国际军事学生，不受限制。演习数据提议人：71 - 任务指挥 (集体) 演习类型：工作人员 批准：2023 年 12 月 12 日 过时：限制阅读：否 通往 ArmyU 审查者的路线：是 ArmyU 审查：符合现行法规和政策 ArmyU 评论：状态从 ArmyU 审查更改为返回经理进行额外工作，时间为 2023 年 12 月 12 日星期二 13:37:05 EST。合规安全级别：低条件：
71-DIV-D7176 演习标题：对疑似干扰作出反应
报告日期：2024 年 1 月 11 日 参谋演习任务总结报告 演习编号：71-DIV-D7176 演习标题：对疑似干扰或通信泄露的反应 状态：已批准 状态日期：2024 年 1 月 11 日 分发限制：已批准公开发布；分发不受限制。 销毁通知：无 对外披露：FD3 - 本培训产品已由开发人员与堪萨斯州莱文沃思堡的对外披露官协调审查。本培训产品不能用于指导国际军事学生。演习数据提议人：71 - 任务指挥 (集体) 演习类型：员工批准：过时：限制阅读：否通往 ArmyU 审查者的路线：是 ArmyU 审查：符合现行法规和政策 ArmyU 评论：状态从 ArmyU 审查更改为返回经理进行额外工作，时间为 2024 年 1 月 11 日星期四 11:05:23 EST。合规安全级别：低条件：
07-PLT-D9501 演习标题：对直接火力接触作出反应
报告日期：2022 年 8 月 25 日 战斗演习总结报告 演习任务 演习编号：07-PLT-D9501 演习标题：下马时对直接火力接触做出反应 - 排 状态：已批准 状态日期：2022 年 7 月 26 日 分发限制：已批准公开发布；分发不受限制。 销毁通知：无 对外披露：FD1 - 该培训产品已由培训开发人员与 MCOE G-2 对外披露官协调审查。该培训产品可用于指导来自所有获批国家的国际军事学生，不受限制。 演习数据 支持者：07 - 步兵（集体） 演习类型：战斗演习 批准：2022 年 7 月 26 日 过时：限制 阅读：无途径 ArmyU 审阅者：否 ArmyU 审阅：N/A ArmyU 评论：安全等级：高 条件：
公民社会对欧洲议会和立法机构AI法案草案报告作出反应
由于纳入了“基于生物特征的数据”的新定义（第 64 号修正案）以及对情绪识别和生物特征分类定义的修改（第 67 和 68 号修正案），生物特征分类和情绪识别存在问题的定义已经得到改进。然而，报告草案并未作出进一步修改，以解决使用其他生物特征系统所造成的广泛危害。正如我们在《公民社会声明》中所建议的那样，《人工智能法案》必须进一步禁止情绪识别，以及用于在公共空间跟踪、分类和/或判断人员的生物特征分类系统，以及通过使用我们身体的数据对个性、性格、政治和宗教信仰做出有问题的推断，相当于人工智能面相学的系统。
选民对经济状况或经济新闻报道作出反应吗？媒体对经济投票的影响 ∗
经济影响对政府的支持是选举研究的基石，但其产生的原因尚不明确。复杂的投票行为（如全球化、跨国基准测试和社会倾向性投票的调节作用）很难与选民的低水平知识相协调，这表明媒体在经济投票中可能发挥了作用。然而，到目前为止，数据限制限制了实证研究的类型和范围。通过对16个发达国家32份主流报纸中6种语言的200多万篇与经济相关的文章进行自动分析，我们发现经济增长（但失业率和通货膨胀率的变化影响较小）对投票选择的影响确实部分受到新闻报道的影响，约30%的影响来自媒体。这不仅确立了媒体在经济投票中的作用，而且还揭示了媒体影响选举的另一条途径。当经济报道在选举前偏离经济状况时，它可能会影响竞选活动和投票，正如我们在两个例子中详述的那样。（183 个字）