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Konrad Zuse 人工智能卓越学校
研究重点 • 机器学习基础（包括计算机视觉、自然语言处理、机器人学习） • 机器学习系统 • 在自主系统中的应用 • 机器学习在其他科学领域的跨学科应用，从生命科学到物理学
教育领域的人工智能：现在和未来 - GINTL
Pian, Y., Lu, Y., Chen, P., & Duan, Q. CogLearn：一种面向认知图的在线学习系统。在 IEEE 第 35 届数据工程国际会议 (ICDE) 论文集上，2019 年。
机器学习可解释性方法回顾
摘要：人工智能 (AI) 的最新进展导致了其在工业领域的广泛应用，机器学习系统在大量任务中表现出超越人类的性能。然而，这种性能的激增通常是通过增加模型复杂性来实现的，将这些系统变成“黑箱”方法，并导致它们的运行方式以及最终它们做出决策的方式存在不确定性。这种模糊性使机器学习系统难以在敏感而关键的领域采用，而这些领域的价值可能巨大，例如医疗保健。因此，近年来，人们对可解释人工智能 (XAI) 领域的科学兴趣重新燃起，该领域涉及开发解释和解释机器学习模型的新方法。本研究重点关注机器学习可解释性方法；更具体地说，我们介绍了这些方法的文献综述和分类，以及它们的编程实现的链接，希望这项调查可以为理论家和实践者提供参考。
研究人工智能的有效性 -
引用：Michael A. Miller。 （2025）。 研究人工智能驱动的自适应学习系统在增强远程教育环境中的学生成果方面的有效性。 国际远程教育技术杂志（IJDET），3（1），1-8。 摘要链接：https：//iaeme.com/home/article_id/ijdet_03_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/journal_uploads/ijdet/volume_issue_1/ijdetet_1/ijdet_03_011_001_pdf引用：Michael A. Miller。（2025）。研究人工智能驱动的自适应学习系统在增强远程教育环境中的学生成果方面的有效性。国际远程教育技术杂志（IJDET），3（1），1-8。摘要链接：https：//iaeme.com/home/article_id/ijdet_03_01_001文章链接：https：//iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/journal_uploads/ijdet/volume_issue_1/ijdetet_1/ijdet_03_011_001_pdf
成人学习系统的政治经济学
摘要 近年来，学术界对从比较政治经济学角度研究教育、培训和技能形成的兴趣日益浓厚。本文旨在为成人学习系统政治经济学这一新兴领域做出贡献，该领域旨在了解成人学习系统中跨国多样性的原因和后果。本文通过回顾最近的研究以及比较经济学和比较政治学领域出现的不同类型学来介绍这一跨学科研究方向，这些研究与成人学习系统的研究有关。基于 PIAAC 数据的跨国有组织成人学习模式的实证证据表明，现有的类型学不足以解释跨国模式。本文讨论了一些促进成人学习参与的具体制度特征，并指出了支持有效成人学习系统的条件和政策。
脑损伤：家庭学校指南
第 3 章 协调您孩子的服务................................................................................................27 学习系统术语...............................................................................................................................28 人身伤害保护...............................................................................................................................29 了解规则....................................................................................................................................29 医疗必要性.................................................................................................................................29 60 天的重要性.......................................................................................................................................30 特殊教育法.......................................................................................................................................30 倡导团体和替代资金来源....................................................................................................31
Yifan WangYifan Wang
我的研究兴趣广泛在于计算机视觉，机器学习，认知科学和医学图像分析。我目前的研究重点是解码大脑信号和生成模型的潜在应用。我对认知科学与机器学习的交集很感兴趣，我致力于开发可靠的机器学习系统。
标题 开发基于人工智能的学习系统，让 L2 学习者真实而无处不在地学习英语 作者 Fenglin Jia、Daner Sun、Qing Ma 和 Chee-Kit Looi 版权所有 © 2022 作者和 MDPI 这是以下文章的发布版本：Jia, F.、Sun, D.、Ma, Q. 和 Looi, CK (2022)。开发基于人工智能的 L2 学习系统
摘要：受人工智能 (AI) 技术在教育领域的快速发展和应用以及 COVID-19 大流行期间语言学习者的需求的推动，开发了一种人工智能英语语言学习 (AIELL) 系统，该系统具有真实和无处不在的学习功能，可用于习得英语作为第二语言 (L2) 的词汇和语法。本研究的目的是介绍用于设计、开发、评估和验证 AIELL 系统的开发过程和方法，并提炼出在真实情境中学习英语的关键设计特征。测试共有 20 名参与者，研究中有 3 名受访者。采用混合研究方法来分析数据，包括演示测试、可用性测试和访谈。收集和分析的定量和定性数据证实了设计的有效性和可用性，并有助于确定需要进一步改进所需功能的领域。本研究为在移动学习原则的指导下将人工智能融入促进语言教学和学习提供了参考。
如何最小化胰岛素错误
国家报告与学习系统（NRLS）收到了英格兰NHS组织报告的患者安全事件。从2013年到2014年，它收到了5990个此类报告，涉及社区护理，医疗和治疗服务中的胰岛素；社区药房；和一般实践设置。