XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实践的
对教学和学习实践的生成AI的系统评价
摘要：在学术界使用生成的人工智能（Genai）是一个主观且备受争议的话题。目前，尚无商定的指导原则，用于在高等教育中使用Genai系统，因此，仍不清楚如何有效利用该技术进行教学实践。本文概述了Genai在HE中进行教学和学习的当前研究状态。为此，本研究使用了系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目对Scopus索引的相关研究进行了系统的审查。搜索标准揭示了总共625篇研究论文，其中355条符合最终包含标准。审查的发现显示了目前的状态以及文档，引用，文件来源/作者，关键字和合着者的未来趋势。确定的研究差距表明，尽管一些作者研究了了解AI生成的文本的发现，但了解如何将Genai纳入支持教育课程以进行评估，教学和学习交付可能是有益的。此外，需要通过协作进行其他跨学科的多维研究。这将加强对学生，导师和其他利益相关者的认识和理解，这将有助于制定Genai使用的准则，框架和政策。
将人工智能纳入临床实践的主流需要什么？
• 证据基础有限 • 知识水平有限 • 利益相关者的看法和期望不同 • 人工智能/机器学习生态系统分散 • 组织准备和能力滞后 • 人工智能/机器学习应用渠道受限 • 监管指导不完善
负责任的人工智能——从理论到实践的成熟
或许，在人工智能中实施道德规范的最大障碍是方法不一致和线性化。从人工智能行为准则到道德委员会或框架，所推出的举措通常都是孤立考虑的，这限制了它们有效运作的能力。虽然行为准则（63%）和影响评估（52%）是不同规模组织高管中流行的工具，但提供道德培训、使用道德委员会和其他干预手段因组织规模和人工智能采用成熟度而异。事实上，人工智能成熟度较高的大公司更有可能设立道德委员会（60%）、进行影响评估（62%）并提供道德培训（47%），这表明这些是实现负责任的人工智能所需的领先实践。
将人工智能融入课堂实践的学校政策
https://www.buckingham.ac.uk/wp-content/uploads/2020/02/Summary-The-Institute-for-Ethical-AI-in-Educations-Interim-Report-Towards-a-Shared-Vision-of-Ethical-AI-in-Education.pdf 9. 为您的组织选择技术工具：
阐明（不确定的）人工智能艺术实践的未来
人工智能正迅速融入我们的职业和私人生活。此类技术的普及引发了一系列必须面对的道德问题、价值观冲突和不可预见的后果。Ai-Da 和 DALL-E 2 等发展令人兴奋，因为它们在人工智能和创造力方面展现了强大的新功能。然而，此类技术开启的未来也是不可预测的。鉴于此类技术出现和被采用的速度，吸引目标受众来权衡可能的人工智能未来至关重要。我们的试点项目“艺术过程未来和人工智能”旨在与艺术家一起探索人工智能技术的作用和潜在影响。在本文中，我们展示了如何将参与式推测设计过程引导到公开声明或宣言中，以说明支持艺术过程的可能和可取的人工智能未来，以及我们的研讨会如何揭示这种审议核心的不确定性。
探索 AI 对社会工作实践的潜在影响
• 根据提供的期刊文章、标准和 NASW 道德规范，检查和解释人工智能对未来社会工作实践的潜在影响。• 确定将人工智能融入您设想的未来社会工作实践中的优点和缺点。• 撰写 2 页的反思论文。在此反思中，分析和预测人工智能可能如何影响您未来的实践。考虑使用人工智能的道德影响、准备策略以及对客户福祉的潜在影响。评估作者在表达观点时的偏见，并反思您自己的偏见。
基于技能的招聘：从宣言到实践的漫长道路
从 20 世纪下半叶开始，美国大学毕业生比例激增，从 1960 年的 8% 上升到 2022 年的 38%。虽然这在很多方面都是教育机会的胜利，有利于提高国家劳动力的竞争力，但教育水平的增长也带来了“学位膨胀”的显著上升。许多雇主开始在以前不需要学位的工作中增加学位要求，尽管基本任务保持不变。美国劳动力的教育状况变化速度远快于其职业分布。雇主开始要求拥有学位的人，仅仅是因为他们可以。这对有学位和没有学位的人都是有害的。正如许多没有学位的工人现在发现自己被排除在那些长期以来作为向上流动的垫脚石的工作之外一样，许多毕业生现在从事的工作是他们的父母本可以得到的，而不需要花费时间和金钱完成大学教育。学位为基础的教学方法深深植根于传统教育模式，几十年来一直主导着企业的招聘策略。
现代奶牛养殖道德实践的演变
乳品行业正在经历一场由技术、研究和可持续发展实践的进步推动的变革。乳品科学的未来重点是提高生产力、确保动物福利、减少环境影响和满足消费者不断变化的需求。遗传学、营养学、技术和管理系统的创新正在塑造这一领域的方向，为增长和效率提供机会。