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PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
建议引用：Sîrghi，Nicoleta；Voicu，Mirela-Catrinel；Noja，Gratiela Georgiana； Socoliuc, Oana-Ramona (2024)：人工智能对高等教育学习过程的挑战，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 53-70 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/53
摘要 近几十年来，人工智能（AI）已扩展到前所未有的规模，渗透到包括教育在内的广阔领域。关于将人工智能纳入大学教育的实用性的辩论，以及随之而来的机遇和挑战，引起了当前研究议程的关注。在罗马尼亚高等教育层面有效利用人工智能优势，在很大程度上取决于特定的知识、能力和能力，甚至系统适应这种动态环境的能力。因此，我们研究的目标是确定罗马尼亚高等教育特定数字学习环境所需的技能，以鼓励学生作为教育法案的受益者采用人工智能技术。因此，我们的方法包括将结构方程模型应用于基于针对高等经济教育本科生的问卷收集的原始数据集。研究结果强调，学生采用人工智能应用程序的意愿直接取决于感知有用性、对这些技术的态度、感知享乐价值、预期表现或兼容性程度等因素，而应用程序的交互性也具有重要但间接的影响。
在高中学习过程中使用技术...
在这个数字化时代，教育发生了重大变化，尤其是将技术融入教育世界。作为正规教育的高级阶段，高中在将技术整合到教学过程中起着重要作用。各种研究表明，技术的巨大潜力丰富了学生学习经验，改善获得教育资源的机会并提高教学效率。该研究使用了文献综述方法，将一些相关研究的结果结合到了一个新主题。在评论中发现，高中的技术使用涉及多种数字基础架构和计划，例如Zoom，Zoom，Canva，数字教育（电子学习），Google教室，Google Sitemes，Google Spite，Magic School，Kahoot，Kahoot，E-UJIAN，E-UJIAN，E-UJIAN，视频会议，电子报告（E-Rapot）和WhatsApp应用程序。技术的主要优点是它的能力使教学对学习者更加令人兴奋和互动。但是，挑战是与技术相关的连通性的不平等。没有电子设备或Internet连接风险的学生被抛在后面，在学习机会中造成差异或失衡。
高等教育学生在学习过程中使用人工智能 (AI) 所面临的挑战
如今，人工智能 (AI) 应用和技术被广泛应用于教育领域，并被学生用作学习过程的一部分。为了实现预期的学习成果，AI 被客观地融入到教育系统中，以改善教师和学生的教学和学习过程。然而，它可能会降低学生的学习热情和学习体验。本研究的目的是探讨高等教育学生在使用人工智能方面面临的挑战与他们的学习经历之间的关系。本研究提出了三个目标：1）确定联合国教科文组织国际大学学生在使用人工智能应用时面临的挑战；2）确定联合国教科文组织国际大学学生在使用人工智能应用时的学习经历；3）确定联合国教科文组织国际大学学生在使用人工智能应用时面临的挑战与他们的学习经历之间的关系。本研究的受访者数据是通过在线调查表 (Google Form) 定量收集的。这项研究的受访者包括雪兰莪州八打灵再也格拉那再也的 UNITAR 国际大学的 150 名学生。此外，这项研究还关注四个挑战，即隐私和数据安全、道德考虑、对人工智能的过度依赖以及缺乏理解和意识。研究结果表明，UNITAR 国际大学的学生在学习过程中使用人工智能应用时面临的挑战（隐私和安全、道德考虑、对人工智能的过度依赖以及缺乏意识和理解）之间存在显著的关系。
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
融入人工智能技术加速学习过程
本研究探讨了人工智能技术在加速大学生外语习得方面的潜力。人工智能技术利用机器学习、数据分析和聊天机器人，有望以定制化和适应性的方式提高语言习得的效率。本研究探讨了在外语习得背景下整合人工智能的几种方法，并评估了它们对学生语言能力的影响。所采用的方法包括测试和调查，目的是收集实证数据。研究结果表明，利用人工智能技术可以加快知识获取过程，增强积极性，并优化外语习得结果。本研究的结果表明，人工智能技术具有相当大的能力，可以彻底改变高等教育机构的外语习得过程。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
数字技术：对学生学习过程，社交互动和心理健康的影响doi：https：//doi.org/10.5281/zenodo.12793582 CAR
数字技术：对学生学习过程，社交互动和心理健康的影响： Crispy B. Velasco，EDD教授，菲律宾宿务大学教育研究生院摘要：本研究旨在探索数字技术对学生的教育经验和心理健康的影响。 数字技术的快速发展为人类生活的各个方面（包括教育）带来了重大变化。 在一个智能手机，平板电脑，笔记本电脑和互联网是常见工具的时代，教育格局经历了根本的转变。 数字技术已大大改变了学生之间互动和互动的方式。 虽然教育技术提供的灵活学习时间表和支持服务可以帮助减少压力水平，但屏幕时间过多和持续连通性的需求可能会导致心理健康问题，例如焦虑和抑郁。 使用描述性的相关研究设计来探索和描述学生之间数字技术使用，学习过程，社交互动和心理健康之间的关系。 这项研究是在南卡塔巴托塞布湖市内在塞布湖东区I湖进行的。 参与者是从2023-2024学年的12年级学生中选出的，他们在塞布湖国家高中的12年级学生中被选中。数字技术：对学生学习过程，社交互动和心理健康的影响：Crispy B. Velasco，EDD教授，菲律宾宿务大学教育研究生院摘要：本研究旨在探索数字技术对学生的教育经验和心理健康的影响。数字技术的快速发展为人类生活的各个方面（包括教育）带来了重大变化。在一个智能手机，平板电脑，笔记本电脑和互联网是常见工具的时代，教育格局经历了根本的转变。数字技术已大大改变了学生之间互动和互动的方式。虽然教育技术提供的灵活学习时间表和支持服务可以帮助减少压力水平，但屏幕时间过多和持续连通性的需求可能会导致心理健康问题，例如焦虑和抑郁。使用描述性的相关研究设计来探索和描述学生之间数字技术使用，学习过程，社交互动和心理健康之间的关系。这项研究是在南卡塔巴托塞布湖市内在塞布湖东区I湖进行的。参与者是从2023-2024学年的12年级学生中选出的，他们在塞布湖国家高中的12年级学生中被选中。该研究的结果得出的结论是，数字技术对学生生活的各个方面的影响，包括学习过程，社交互动和心理健康，无可否认。该研究强调了受访者的绩效与他们参与数字技术之间的牢固关系。此外，该研究强调了教育和非教育活动在塑造学习经历中的重要性，尤其是在社交媒体使用情况下。基于这些发现，很明显，数字技术在塑造学生的教育和社会经验中起着至关重要的作用，必须仔细考虑其对心理健康的影响。关键词：教育，数字技术，互动，心理健康，用法介绍：教育因数字技术的快速发展而深刻地改变了人类生活其他领域的变化。在一个智能手机，平板电脑，笔记本电脑和互联网无处不在的时代，教育格局从根本上发生了变化。数字技术融入课堂的集成改变了教学交付，学生与课程材料，同伴关系甚至心理健康的互动。学生现在超越了物理教室和传统教科书的界限，参与在线交流工具，社交媒体平台和虚拟协作空间所塑造的动态学习环境（Hammond等，2019）。尽管有“数字本地人”的概念，但对于学生来说，熟练地在数字世界中浏览仍然至关重要。超越课堂墙，学生参加了全球讨论，辩论和信息交流，促进跨文化的理解并为互连的世界做准备（Selwyn，2016年）。然而，在线互动和网络欺凌，侵犯隐私和错误信息等风险的真实性引起了人们对人际关系和学生社会发展质量的关注（Subrahmanyam＆Greenfield，2008年）。数字技术与学生心理健康之间的复杂关系很重要。屏幕时间过多，数字多任务处理以及保持在线形象的压力
在人工神经网络优化学习过程中使用深厚的增强学习过程
摘要 - 用于优化问题的元数据包括粒子群优化（PSO）技术。他们从表现出集体行为的鱼类和鸟类的协调运动中获取线索。人工神经网络（ANN）需要一个复杂的学习阶段，例如后传播，被认为是人工智能的来源（AI）。此阶段允许计算每个神经元的误差梯度，从最后一层到第一个。但是，目标函数的某些特质是必需的（成本）。这促使我们尝试使用元映射学，以简化ANN的训练，以管理复杂的非线系统。这项研究的目的是应用深度加固学习（DRL）自动计算PSO算法的参数，同时还优化了ANN的监督学习过程。经过许多案例研究，我们的方法始终导致理想ANN的系数。