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将以人为本的人工智能融入编程实践以减轻教师工作量 Renate Andersen 1、Eli Gjølstad 1 和 Anders I. Mørch 2
尽管教育领域的 HCAI 是一个新兴领域，但研究仍然有限。尽管如此，Yang 等人。[17] 指出，研究趋势为教育带来了 AI 的新应用，例如采用机器学习和新的深度学习算法。此外，AI 研究可以通过更精确的适应和个性化来改善智能辅导。在关注 HCAI 时，重点是“使用 AI 学习”，例如 Replika [7]，一个由 AI 驱动的虚拟朋友或聊天机器人伴侣；Thinkster [12]，一个用 AI 构建的虚拟数学导师，用于创建个性化学习计划；以及 Cognii [2]，一个使用对话式 AI 吸引学生的虚拟学习助手。这份立场文件增加了沿着这条研究路线的辩论。本文研究的问题如下：1）编程如何融入学校科目学习？2）编程如何利用 HCAI 来提高学习效果？本文重点探讨如何将 HCAI 融入学校的编程活动中，而不是 AI 系统的用户界面设计。我们将 HCAI 的立场和讨论建立在研究中，这些研究源于对学校编程的教育研究活动。
研究沉浸式虚拟现实作为量子计算的教育工具
量子计算 (QC) 是一门本质上复杂但令人兴奋的学科，其实际意义日益重大。要深入了解 QC，需要整合物理、计算和数学等众多技术领域的知识。这项工作旨在研究沉浸式虚拟现实 (VR) 与桌面环境（“web-applet”）相比，作为帮助个人学习 QC 基础知识的教育工具有何不同。我们开发了两个交互式学习教程，一个利用“Bloch 球体”可视化来表示单量子比特系统，另一个通过“量子纠缠”的视角探索多量子比特系统。我们在一项有 24 名参与者的用户研究中评估了每种媒介教授 QC 基础知识的有效性。我们发现 Bloch 球体可视化非常适合 VR，而不是桌面环境。我们的结果还表明，数学素养是促进更好学习的重要因素，使用 VR 时这种效果会更加明显。然而，VR 并未显著改善多量子比特环境下的学习效果。我们的工作提供了宝贵的见解，有助于新兴的量子人机交互 (QHCI) 和教育 VR 领域。
有效的联合机器学习方法
近年来，联邦学习（FL）作为分布式机器学习范式引起了极大的关注。为了促进“被遗忘的权利”的实施，Feder-Eted Machine Unrearning（FMU）的概念也出现了。但是，当前的FMU方法通常涉及额外的耗时步骤，并且可能没有全面的未学习能力，这使得它们在实际的FL情况下的实用性降低了。在本文中，我们介绍了Fedau，这是一个创新有效的FMU框架，旨在克服这些限制。具体来说，Fedau将轻量级的辅助辅助模块置于学习过程中，并采用直接的线性操作来促进学习。这种方法消除了对耗时的步骤的要求，使其适合FL。此外，Fedau表现出了惊人的多功能性。它不仅使多个客户能够同时执行学习任务，还可以支持各种粒度级别的学习，包括各个数据示例，特定类别，甚至在客户级级别。我们对MNIST，CIFAR10和CI-FAR100数据集进行了扩展实验，以评估Fedau的性能。结果表明，在保持模型准确性的同时，Fedau效率地实现了所需的未学习效果。
2023-2027 年战略计划
• 三个 IB 课程对所有学习者来说都具有挑战性，我们相信 IB 学习者特征（探究者、敢于冒险者、思考者、沟通者、原则性强、思想开放、关爱他人、知识渊博、平衡、反思）的重要性。 • 社区所有成员之间，尤其是学生和教师之间的健康关系和有效沟通是学校成功的关键。 • IICS 提供了一个充满关爱的环境，与学校有关的每个人，包括家长、董事会、教职员工和学生，在使学校成为一个学习者社区方面都发挥着重要作用。 • 当学生在学校感到快乐并积极参与自己的学习时，他们的学习效果最好。 • 学习是个人的，因为每个学生的兴趣、才能和学习风格都是独一无二的。 • 应该满足每个人的需求，以便每个学生都有机会脱颖而出。 • 具有国际意识的人是那些努力了解自己文化的价值观和信仰的人，这样他们才能更好地理解东道国和世界其他地方的价值观和信仰。具有国际意识的人是世界公民，他们寻求共同点，也欣赏文化之间的差异，以便能够弥合文化鸿沟，帮助创造一个更加和平的世界。
alphavc：基于增强的基于学习的风险投资投资策略
风险投资投资在推动早期初创公司的出现和增长方面发挥了重要作用。但是，只有一小部分由风险投资的初创公司才能成功生存和退出。先前基于数据驱动的预测或基于建议的解决方案无法为跨不同投资回合的初创企业提供有效且可行的策略。在本文中，我们开发了一种基于强化学习的新方法Alphavc，以促进风险资本家的决策。我们的基于政策的强化学习者可以动态地确定最佳候选人，并依次将最佳投资金额放在适当的回合中，以最大程度地利用给定投资组合的财务收益。我们从Crunchbase检索公司的人口统计和投资活动数据。与各种最先进的基线方法相比，我们的方法论证明了其在排名和基于投资组合的性能指标中的功效和优势。通过敏感性和消融分析，我们的研究突出了保理中远端结果的重要性，并在不同时间点做出决策时承认学习效果。此外，我们观察到，Alphavc专注于精选的高潜力公司，但在投资流程的各个阶段均匀分配投资。关键字：风险资本，加强学习，投资组合优化
infant-and-child-course-course-on-cobve- ...
摘要人类生命的前1000天是个人大脑发育的最关键时期，它也是人类生活的阶段，其投资回报率最高。专注于0-3岁的婴儿和儿童的医疗保健已成为中国当前研究的重点。为了促进中国育儿业务的发展，迫切需要培养高质量的护理服务熟练的人员。更高的职业和技术学院和大学作为培养职业人才的主要立场，承担了符合工作要求的人才的任务。课程作为学生的直接方式，是培养婴儿和育儿才能的直接方式。但是，由于婴儿和儿童保育课程的内容的多学科特征，该课程存在以下问题。这些包括单个教学方法的问题，学生的低学习效果以及对实践护理服务技能的掌握不完整。本文的目的是在基于能力的理论的指导下尝试使用BOPPPS的教学模型，并使用专家分析和访谈方法来构建与实际婴儿和儿童保育职位相关的婴儿和儿童保育课程。基于提高教师的教学效率和学生对学习的兴趣，它将进一步提高学生的实际婴儿和儿童保育服务能力。关键字：婴儿，托儿，CBVE，BOPPPS和课程设计
debmalya panigrahi-杜克计算机科学
我对理论计算机科学非常感兴趣，尤其是对算法的设计和分析。我的主要研究推力是不确定性下的图算法和算法。在图算法中，我对网络流，图形切割和连接性的研究感兴趣。最近的一些亮点包括打破60年历史的全对最大流量的立方运行时屏障以及用于顶点连接性和（确定性）最低速度的最接近最佳算法。在不确定性的算法中，我对在线算法的经典竞争分析以及利用机器学习来克服最坏情况绩效障碍感兴趣。最近的亮点包括通过分层LP的K -Server和K -Taxi的多结构竞争比，以及用于基本在线问题的学习效果算法的几种结果。我也对近似算法，组合优化和算法游戏理论感兴趣。除了理论研究外，我还对实践问题的算法设计感兴趣。这包括用于在线搜索，广告，社交网络和电子商务的算法，计算机网络的设计和管理，数据库管理和查询处理算法以及具有人工智能中应用的算法。我已经与这些领域的研究人员合作设计了实用，可实施且可扩展的算法。这项工作的大部分已在应用领域的同行评审场所发表，其中一些已导致了原型或产品的专利和部署。
人工智能机器人对第二语言课堂的影响作用
摘要 —在技术的快速发展中，机器人在生活的不同领域发挥着许多重要作用。机器人还用于教育，作为艺术、科学和语言课程的教学助理。在越南，中学或高中花费大量资金聘请以英语为母语的人来教英语课。目前，在大多数以英语为外语教学的亚洲国家，学校和英语语言中心都使用各种教学方法教授英语。由于本文对英语教学机器人的研究，将机器人用作外语教师被称为工业革命 4.0 中的机器人革命。在本研究中，我们将描述几种机器人的应用，这些机器人已在越南进行英语教学指导，辅导一些课外课程。结果表明，个性化互动在语言教育中的潜力巨大。这些表现对提高儿童学习英语和其他语言的积极性做出了积极的贡献。本文将展示机器人进行语言教育的有效工具。从现实实验来看，使用机器人作为英语课堂的老师已被证明可以有效地提高儿童的语言教学。在机器人这样的老师的指导下学习英语的孩子在口语方面表现出了更好的学习效果，并且在学习中更有信心和动力。 索引术语 — 教学机器人、机器人课堂、人工智能、模糊
“VR+教育”新模式形式化分析与应用
VR（Virtual Reality）是一种创造和体验虚拟世界的计算机仿真系统，可以模拟环境、多源信息融合、交互式三维动态场景和实体行为模拟。这里的“教育”特指教育技术，是指现代科学技术在教育中的应用。形式化方法是逻辑科学中比较和找出不同思维形式相互联系的方式，可以准确地揭示各种逻辑规则，制定相应的逻辑规则，使各种理论体系更加严谨，训练正确的思维，提高思维的抽象能力。VR技术在高等教育教学中的应用是现代信息化教学发展的必然结果。第一个维度是最初的学习方式仅仅依赖于阅读和记忆知识点，后来多媒体教学进入课堂，将幻灯片和视频带入学习，这是第二个维度，现在VR可以看作是第三个维度，即体验式学习，比以前的视频教学更加丰富，更具沉浸感。 VR在多媒体教学的基础上能够使学习者的学习效果得到进一步提升，这在理论上是显而易见的，基于此，“VR+教育”的新模式随着科技和教育理念的发展而应运而生，究竟应该采用什么样的策略、如何评估效果，是当前教育研究的重要方向，以推动“VR+教育”的发展。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。