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学习者生成的绘画作为一种学习策略。教师指导的干预计划“理解学习”对小学数学应用题中绘画创作的影响
本研究旨在探讨向小学生教授学习者生成的绘画策略以及其他建构主义学习策略的可能性。教师指导的“理解式学习”课程首先讨论学习过程的更广泛主题，然后教授具体策略，最后概述所有策略并进行反思性讨论。在 18 节课程中，小学教师教授、练习并提高了三种学习策略的元认知意识——利用熟悉的材料和日常实践阐述新信息、将材料分类并阐述、通过绘画组织信息。本研究考察了课程前后为数学应用题创作图画的情况。样本包括来自爱沙尼亚八所学校的二年级和四年级学生。干预组包括 110 名二年级学生和 80 名四年级学生。对照组包括 121 名二年级学生和 82 名四年级学生。干预前后，学生必须解决两个数学应用题并在需要时创作一幅画。结果表明，在干预之前，对照组和干预组学生几乎都没有画过任何图画。然而，在干预之后，对照组和干预组学生都开始画更多的图画。此外，干预组学生画的图画和示意图也更多。干预的效果在两个年级都很明显。将答案的正确性与绘画类型进行比较，可以发现四年级学生在没有绘画的情况下获得了更多正确的答案，而在二年级，
人工智能时代下的AI电影创作导向转型
人工智能电影是一个具有鲜明技术性质与深刻思想性的商业电影类型，包含技术实践性层面的人工智能电影与主题创作层面的人工智能电影两个分支。随着科技的快速发展，人工智能电影的创作取向也随之发生转变，原因在于艺术世界是现实世界的映射，同时也被现实世界所审视、所重构，现实世界的感知与观念会间接影响艺术世界的基础，而艺术理念又能成为现实世界发展的触发点与起点。在人工智能给日常生活带来深刻影响的今天，理清人工智能电影创作取向的转变及其背后逻辑，对当下影视艺术创作具有重要的启示意义。
海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者：Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma，“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”，载于《计算机》，第 54 卷，第 12 期，第 92-98 页，2021 年 12 月，doi：10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中，所有其他用途均须获得 IEEE 的许可，包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表，或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要：本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词：海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章：近年来，石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措，推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年，人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元（图 1）。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如，根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告，该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力，GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列（表 1）。
海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者：Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma，“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”，载于《计算机》，第 54 卷，第 12 期，第 92-98 页，2021 年 12 月，doi：10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中，所有其他用途均须获得 IEEE 的许可，包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表，或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要：本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词：海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章：近年来，石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措，推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年，人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元（图 1）。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如，根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告，该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力，GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列（表 1）。
人类/人工智能共同创作歌曲的实验
音乐共同创造旨在使人类和计算机合作创作音乐。作为计算音乐学领域的 MIR 团队，我们在编写“2020 年 AI 歌曲大赛”参赛作品时尝试了共同创造。人工智能用于独立生成歌曲的结构、和声、歌词和旋律，并作为人类作曲的基础。从创意和技术的角度来看，这都是一个挑战：在很短的时间内，团队必须调整自己的简单模型或尝试现有模型，以完成相关但仍不熟悉的任务，即通过 AI 生成音乐。我们提出的歌曲名为“I Keep Counting”。我们公开详细介绍了歌曲创作、编曲和制作的过程。这次经历提出了许多关于创造力和机器之间关系的问题，无论是在音乐分析和生成方面，还是在人工智能在协助作曲家工作方面可以发挥的作用方面。我们尝试将人工智能作为自动化，将作曲的某些部分机械化，尤其是将人工智能作为建议来培养作曲家的创造力，这要归功于令人惊讶的歌词、不寻常的部分连续性和意想不到的和弦进展。因此，处理这种材料可以激发人类的创造力。
负责任地创作 AI 艺术：艺术家的实地指南
用于生成合成媒体的机器学习工具可以实现创造性表达，但也可能产生误导和造成伤害的内容。《负责任的人工智能艺术领域指南》为设计师、艺术家和其他制作者提供了一个起点，让他们了解如何负责任地谨慎使用人工智能技术。我们建议使用人工智能的艺术家和设计师将他们的作品置于负责任的人工智能的更广泛背景中，关注他们的作品可能带来的意想不到的有害后果，这些后果在信息安全、错误信息、环境、版权以及有偏见和挪用的合成媒体等领域都有所理解。首先，我们描述生成媒体的更广泛动态，以强调使用人工智能的艺术家和设计师如何存在于具有复杂社会特征的领域中。然后，我们描述了我们的项目，这是一个专注于人工智能创作生命周期中四个关键检查点的指南：(1) 数据集、(2) 模型代码、(3) 训练资源和 (4) 发布和归属。最后，我们强调，对于使用人工智能的艺术家和设计师来说，考虑这些检查点和刺激是构建创造性人工智能领域的起点，并关注其作品对社会的影响。关键词合成媒体人工智能艺术负责任的人工智能人工智能伦理生成媒体
责任在哪里？人工智能在音乐创作中的伦理和政治问题
人工智能音乐创作应用自上个世纪以来就已出现，但直到最近，它们的采用还仅限于一小部分研究人员和工程师，其本体也仅限于计算创造力实验。音乐产业的持续转型、对人工智能音乐公司的资本注入不断增加以及人工智能的技术进步正在扩大这一领域并改变这些应用的本体。这种扩展和本体论转变引发了本文将要探讨的几个伦理和政治问题。我将目前指导商业人工智能生成音乐主流研究的意识形态基础置于背景中，并确定了这项研究引起的两个紧迫问题。首先，艺术过剩人口不可避免地增加，创意劳动力成本下降；其次，基于对现有音乐和听众偏好的开发，对新殖民主义做法的默认接受。我建议这些技术的创造者应该讨论和解决这些问题，并建议 MIR 研究进行伦理和认识论转变。
调查对人工智能计算机创作音乐的偏见可能性 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期 Anderson Lima 和 Andreas Blixt 指导老师：Markus Berntsson 考官：Lars Bröndum 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期
本研究探讨了受访者如何看待人类创作的音乐和人工智能计算机创作的音乐。目的是找出是否存在对人工智能计算机创作的音乐的负面偏见。研究问题是：1. 与人类创作的音乐相比，人们对人工智能计算机创作的音乐有何看法？2. 对人工智能计算机创作的音乐是否存在偏见？如果是，偏见是什么？四名参与者参加了一项定性实验和一项半结构化访谈。两首乐曲被用作人工制品，一首是人类创作的，另一首由人工智能计算机 AIVA 创作。结果表明，虽然研究人员没有向参与者透露他们最喜欢的是人工智能计算机创作的歌曲还是人类创作的歌曲，但所有参与者都坚信他们最喜欢的歌曲是人类创作的。因此，表明了对人类创作的音乐的偏见结果还表明，这两首乐曲并没有被认为具有相同的特征或唤起相同的情感；此外，有人怀疑人工智能计算机创作的歌曲是否能唤起与人类创作的歌曲相同的情感。然而，没有一位受访者明确表达对人工智能计算机创作音乐的否定态度。关键词：音乐、人工智能、人工智能计算机、偏见、人类创作、计算机创作