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审问人工智能集成的理论框架
人工智能 (AI) 和机器学习在现代社会中变得越来越重要，并有望在教育中发挥越来越突出的作用。本文旨在为探讨人工智能在教育领域的整合提供一个理论框架。本文认为，教育工作者对人工智能最新发展的最终反应与早期将 ICT 融入教育以及几十年前将计算器融入数学教学的周期惊人地相似。本文基于数学教育中的计算器革命与几十年前教育中的 ICT 革命以及当前人工智能的持续发展之间存在相似之处这一论点，提供了一个理论视角。理论视角由技术-组织-环境 (TOE) 框架、技术接受模型、技术教学内容知识、社会技术系统理论和创新扩散理论组成。本文的结论是，尽管 ICT 革命和人工智能革命之间存在空间差异，但它们之间存在共同的相似之处，值得采用类似的理论视角。此外，在 ICT 整合中被视为关键的因素仍然与人工智能革命相关。
解构设计决策：为什么法院必须审问机器学习和其他
技术不仅仅是出现。它们是设计的，这些设计选择会影响技术接触的一切。然而，除非法律问题直接暗示技术设计，否则法院不太可能审问它。在本文中，我们使用机器学习中的示例来证明即使在法律问题不直接涉及技术的情况下，设计选择也很重要。我们首先要描述正式抽象，这是计算机科学中一种基本设计技术，它将系统和子系统完全由它们的输入，输出以及将输入转化为输出的关系完全定义。我们展示了该技术如何使所产生的技术对与法院自己的裁决竞争的责任和可知性有效主张。我们进一步表明，随着时间的流逝，这些主张是无形的。因此，我们认为法院必须发掘或解构原始设计选择，以便在给定案件中理解法律主张，即使那些不面对他们的案件似乎与技术设计有关。当然，有一个合理的担忧，即法院没有能力或不是对技术设计做出判断的最佳场所。