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World File Search System反思
朝着反思和协作的实践
尽管在全球高等教育机构内的定量研究能力发展方面取得了重大进展，但越来越多的证据表明，与采用这种研究方法有关的员工和学生之间担心和焦虑。评估在定量研究人员社区内建立机构能力的挑战和挑战，作者（也是教师）使用反思性期刊来解开我们作为机构/大学环境中教育工作者的经验。为了捕捉我们的教学过程和参与的质细微差别，作者对与定量研究中建立机构能力有关的关键问题进行了个人思考，与包容/排斥相关的实验以及解决我们社区中提出差距所需的策略。进行了协作分析，以告知关键主题的研究。相关的发现指出，在建立和管理能力以促进教学策略的持续调整/改进时，需要教育工作者保持正念和负责，并使用更灵活的交付方式，以进行跨学科干预措施。
博物馆中的人工智能——反思、观点和应用
本卷源自 2022 年 12 月 1 日至 2 日在卡尔斯鲁厄巴登州立博物馆举行的“人工智能文化：博物馆的新视角”会议，并同时在网上直播。人工智能尚未成为文化界的主流话题，但在关于数字化和数字化的一般辩论中确实占有一席之地。然而，与普遍假设相反，机器学习、神经网络和大型语言模型的使用多年来一直在增长。除了著名的灯塔之外，对国际博物馆格局的初步调查列出了数百个通过新方法解决传统博物馆工作和数字化辩论问题的项目。数量不断增加，而且并不总是容易获得所有发展的概览。因此，早在当前对 ChatGPT 的炒作之前，英语和德语的人工智能和博物馆网络就已经建立了——因此，此次会议旨在汇集尽可能多的学科的专家和代表，并就博物馆在这方面的新视角进行讨论。此次会议源于巴登州立博物馆与阿姆斯特丹 Allard Pierson 博物馆以及下萨克森基金会 LINK 资助计划的合作。多年来，我们与 Allard Pierson 一直保持着密切的合作，从联合展览和博物馆营到正在进行的“创意用户赋权”项目，该项目利用人工智能提供新的藏品访问权限，本卷将对此进行更详细的介绍。长期以来，我们与下萨克森基金会的 LINK 项目也进行了密切交流，这促成了德语网络 AI 与博物馆的成立。在这样的背景下，我们携手合作，共同组织这次会议，这是显而易见的一步。我们为本出版物选择了更为笼统的标题“博物馆中的人工智能”，其中还包括其他论文，以提供更广泛的范围；根据副标题，该卷分为三个较大的部分，分别介绍人工智能在博物馆中的反思、观点和应用。最后，我们仍然很高兴表达我们的感激之情：首先，我们必须提到德国联邦政府文化和媒体专员，
森林破坏和森林供应链：文献综述和反思
抽象的木材供应受到自然中断的影响，例如风暴，野火和昆虫侵扰，这些干扰会改变木材特性并干扰森林工业的供应。气候变化有可能增加森林破坏和供应链干扰的流行。本综述分析了2000年至2022年之间关于森林损害对木材供应链和管理措施处理此类破坏的影响的研究。审查确定了来自北美，欧洲和澳大利亚的23项研究，并分析了他们有关损害类型和影响，研究方法以及关键发现的研究。有关该主题的文献涵盖了损害的主要原因：火灾，风损和昆虫侵扰。在某些情况下，气候变化被确定为供应中断的根本原因。研究方法涉及对后果，场景建模，优化和定性研究的计算。本评论确定了在森林破坏后成功处理供应链的基本考虑因素。强大的供应保证了一系列适应，包括森林建立，森林管理方法和协作计划的选择。此外，提出了基于检索文件中发现的未来研究主题。
人工智能与生命科学的融合：保障技术、反思治理、预防灾难
经过人类或“自然”语言训练的 LLM 及其应用程序（例如 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 LLaMA Chat、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Bard）因其能够综合信息并根据用户提示生成新文本的能力而受到广泛关注。LLM 还可以处理其他类型的数据，例如音频、视觉和生物数据，并且正在努力创建包含多种类型数据的模型。虽然大多数自然语言 LLM 并非专门为提高对生物系统的理解而设计的，但它们实际上通过有效地总结有关生命科学、生物工程以及实验室工具和方法的广泛公开信息来发挥这一作用。这些工具旨在易于使用，并可能通过提供信息、有前途的方法、培训和指导来促进某些类型的生物工程，包括向科学专业知识很少的用户提供信息、有前途的方法、培训和指导。但是，由于 LLM 利用广泛可用的信息，因此它们可能对描述良好且与以前使用过的方法相似的方法最有帮助和最准确。此外，法学硕士可能会以令人信服的方式“产生幻觉”虚假信息，这使得那些对某个主题不太了解的人很难分辨事实和虚构。
黄金标准：了解：反思：
诺克斯儿童发展中心为 6 周至 5 岁的军人子女提供国家认可的全日制和部分日制托管服务。领导者投入大量时间来审查和培训一流的护理人员。基于能力的培训使该中心与众不同，使其成为哈丁县唯一一家获得 NAEYC 认证的儿童保育中心。它在最近的认证中还获得了 97% 的好评率。许多家长参加 CYS 家长咨询委员会会议，带来新想法。该中心的使命是确保儿童为上学做好充分准备。为了实现这一目标，CDC 遵循活动和体验课程，以提高所有儿童（包括有特殊需要的儿童）的运动、社交、情感、认知、语言和其他发展技能。
健康和科学领域的人工智能：反思
过去几十年的技术革命可谓意义非凡，计算机和互联网是这场变革的先锋。计算机自 20 世纪中叶就已出现，但直到 20 世纪 90 年代才开始为大众所接受。随着个人计算机的兴起，人们不仅可以用它们进行数据处理，互联网也随之兴起。这一发展带来了前所未有的连接和信息共享，此后，这种连接和共享呈指数级增长。技术革命最重要的影响之一是搜索引擎的发展。20 世纪 90 年代末和 21 世纪初搜索引擎的发展让公众和专家既兴奋又担忧。虽然搜索引擎使人们能够以前所未有的轻松方式访问大量信息，但人们也担心隐私、安全和在线信息的准确性。1
医疗保健领域的人工智能——对潜在危害和影响的反思
人工智能 (AI) 有可能通过提高医疗诊断和治疗的准确性和效率来彻底改变医疗保健。然而，AI 在医疗保健领域的使用也引发了人们对该技术的潜在风险和意外后果的担忧。AI 的一个活跃研究领域是可解释 AI 的开发，旨在使 AI 系统对人类更加透明和易于理解。在医疗保健领域，可解释的 AI 有可能提高患者的信任度并降低有害后果的风险。在这篇反思中，我将讨论医疗保健中的 AI 及其对我们生态系统各个方面的潜在影响。先前关于 AI 在医疗保健中影响的研究强调了这项技术的潜在好处和风险。例如，对 AI 在医学成像中使用的系统评价发现，该技术有可能提高诊断准确性并减少放射科医生之间的差异 [6]。另一项研究发现，使用 AI 预测心力衰竭死亡率可能会挽救生命并降低医疗成本 [7]。然而，其他研究也对人工智能在医疗保健领域的潜在风险提出了担忧，包括与数据隐私、偏见和算法透明度相关的问题 [1、3]。可解释的人工智能已经成为解决其中一些问题的潜在解决方案，因为它使人工智能系统对人类更加透明和易于理解。例如，最近的一项研究发现，如果患者能够理解人工智能系统如何做出决定，他们更有可能信任人工智能系统做出的医疗诊断 [4]。其他研究发现，可解释的人工智能可以帮助识别和减轻人工智能系统中的偏见，提高公平性，减少
关于在药品生命周期中使用人工智能 (AI) 的反思论文草案
2 法规 (EU) 2017/745 和法规 (EU) 2017/746 仅适用于人类药物。3 请参阅 MDCG 2019-11 关于法规 (EU) 2017/745 (MDR) 和法规 (EU) 2017/746 (IVDR) 中软件资格和分类的指南 (链接) 以及关于将软件归类为医疗器械的信息图 (链接)
反思科幻机器人在计算文献中的存在
流行科幻电影和电视节目中对机器人和人工智能的描述有可能向公众和计算机科学研究人员展示人机交互 (HRI) 的愿景。相比之下，目前对计算机科学家在其研究出版物中推荐、使用和挪用这些描述的研究是学术空白。然而，这样的调查对于更好地了解科幻机器人对未来 HRI 研究、创新和教育的潜在效用和潜在缺点至关重要。为了弥补这一研究空白，本研究调查了计算机协会 (ACM) 数字图书馆中 18 个流行科幻机器人的总体存在、性质和推荐频率。这些机器人要么在各种电影中出现，随后被选入卡内基梅隆大学于 2003 年创建的机器人名人堂，要么在用户策划的互联网电影数据库 (IMDB) 列表中名列前茅。为此，我们对 ACM 数字图书馆中的所有 18 个机器人进行了全文搜索和检索查询。总共，我们在 1973 年至 2017 年的 102 个单独出版物中确定了 121 个相关提及。然后对这 121 个提及进行了定性分析，以确定机器人提及的性质。我们的结果表明，语音或对话的机器人属性正在成为一种流行的提及元素。此外，我们发现哲学研究论文
ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 上的推测未来：教育领域的集体反思
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、 Apostolos Kouttropoulos、Cathy Mae Toquero、Lenandlar Singh、Ahmed Tlili、Kyungmee Lee、Mark Nichols、Ebba Ossiannilsson、Mark Brown、Valerie Irvine、Juliana Elisa Raffaghelli、Gema Santos-Hermosa、Orna Farrell、Taskeen Adam、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、 Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要：虽然ChatGPT 最近变得非常流行，AI 有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法，探索生成式预训练 Transformer (GPT) AI 和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了（使用）AI 在教育中（AIEd）的承受力和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与 AI 对教育贡献的最佳时机，因为 AI 可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能（AI）、生成式预训练转换器（GPT）、自然语言处理、教育人工智能（AIEd）、未来教育前景、推测方法