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人工智能教育教学资源概况
人工智能 (AI) 教育资源（如培训工具、交互式演示和专门课程）在教育工作者和学习者中越来越受欢迎。虽然之前的研究已经研究了提升 AI 素养的教学法，但尚未研究技术资源对这些教学法的支持程度。为了解决这一差距，我们对现有的在线 AI 教育资源进行了系统分析，调查这些资源对 AI 教育具有哪些学习和教学功能。我们使用技术教学内容知识 (TPACK) 框架分析了 50 个 AI 资源的最终语料库。我们发现大多数资源支持主动学习，具有数字或物理依赖性，不包括 AI4K12 指南定义的所有五个大理念，也不提供内置的评估或反馈支持。教学指南很难找到或需要技术知识。根据我们的研究结果，我们建议未来的人工智能课程将从单一的活动和演示转向更全面的设计，包括对人工智能技术、概念和教学法在课堂上发挥作用的支持、指导和灵活性。
基于协议的教学策略探索——...
教学策略也可称为广义的教学方法（皮志强，2000），是“在特定的教学情境中，为完成教学目标、适应学生的认知需要而采取的教学计划和教学实施措施”（张建军，余建军，1996）。1964年，塔巴等学者提出在教学过程中应运用教学策略，以激发学生产生创造性思维（Taba et al.，1964）。此后，教学策略研究开始受到重视并迅速发展，出现了示范、模仿教学法、五段教学法、掌握学习教学策略、情境陶冶教学策略、九段教学策略、支架教学策略、随机进入策略、合作教学策略等（魏建军，2006）。这些策略在一定程度上引导和帮助了学生的学习，对学校教学活动产生了积极的影响。教师、学生、教学内容是教学的主要构成要素，教学策略的制定应该以哪一个要素为中心展开了激烈的讨论，并相应提出了不同的教学策略。
包容性智能学习管理系统框架
摘要：本文通过对采用 PRISMA 方法的智能系统进行系统文献综述，发现了背景和当前技术水平，并辅以关于残疾、数字无障碍以及法律和标准背景的叙述性文献综述。本次审查的主要结论是，现有知识、标准和法律与葡萄牙高等教育机构的实践之间存在差距。设计科学研究方法被用于输出一个包容性智能学习管理系统框架，旨在帮助高等教育教授分享无障碍教学内容，并为不同类型的残疾学生提供具有高水平无障碍性的在线和现场课程，使用 Web 内容无障碍指南 3.0 评估上传的内容，根据学生的个人资料对他们进行聚类，在内容消费过程中进行有意识的反馈和情绪评估，应用预测模型并根据学习习惯向有不及格风险的学生发出信号，最后应用推荐系统。该框架由一个焦点小组验证，该小组由数字无障碍、信息系统专家和一名残疾博士毕业生组成。
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。
人工智能在 K-12 必修计算机科学课堂中的应用：面向计算机科学教师的可扩展专业发展机会
鉴于人工智能在我们的社会和日常生活中的重要性日益增加，每个人都需要了解这项技术的核心思想和原则。虽然在 K-12 教育中关于人工智能的教学和学习方面仍然缺乏实证研究，但近年来已经开发了各种教学方法和材料，并且该主题正在被引入 K-12 计算机科学课程。然而，让计算机科学教师能够充分教授这一新领域是一项重大挑战，因为他们需要广泛的内容知识以及教学内容知识。在本文中，我们描述了条件和挑战以及由此产生的专业发展计划的设计，旨在为教师做好准备，将人工智能引入巴伐利亚州（德国）的义务 K-12 计算机科学教育。通过设计一个可扩展的混合学习形式的 PD 计划并建立在“教学双层”等原则的基础上，我们成功解决了资源有限、需要培训的教师数量众多以及教师背景差异大等挑战。我们还分享了正式评估的结果和从初步实施中获得的其他经验教训，这有助于针对这一紧迫问题设计专业发展。
人工智能在学校科学中的应用
摘要 人工智能广泛应用于各个领域和不同目的，包括教育领域。然而，文献综述表明，虽然存在各种关于人工智能在教育中的应用的综述研究，但缺少针对科学教育的综述。为了弥补这一空白，我们在 2010 年至 2021 年期间进行了系统的文献综述，主要探讨三个问题：a) 学校科学中使用哪些类型的人工智能应用？b) 学校科学中的人工智能应用用于哪些教学内容？c) 人工智能应用对学校科学教学有何影响？所审查的研究（n = 22）包括九种不同类型的人工智能应用：自动评估、自动反馈、学习分析、自适应学习系统、智能辅导系统、多标签文本分类、聊天机器人、专家系统和心不在焉检测。大多数人工智能应用用于地球科学或物理学，人工智能应用用于支持知识构建或技能发展。就人工智能应用的影响而言，这体现在以下方面：学习成绩、辩论技巧、学习体验和教学。缺少对学习者和教师在学校科学中使用人工智能的经验的考察、人工智能实施的跨学科方法，以及对与道德和偏见相关的问题的考察。
文章 全球人工智能对教育影响的研究趋势分析
摘要：当今世界，人工智能与人类智能共存，任何领域都无法摆脱人工智能的影响。当前，讨论教育不能不提及人工智能，人工智能对教育的目的、内容、方法、评价体系等各个领域都产生了全方位的影响。本研究旨在通过研究人工智能的当前影响和预测未来影响来探索教育的未来方向。本研究还通过网络分析、主题建模和全球教育人工智能研究趋势，应用潜在狄利克雷分配算法，研究了各国的研究趋势和合作状况。在过去的 20 年里，关于教育人工智能的论文数量稳步增加，自 2015 年以来更是急剧上升。研究大致可分为八个主题，包括“教学内容的变化”。利用线性回归模型，识别出3个热点话题、2个冷门话题以及每个研究主题的趋势变化。研究发现，AIED研究应在主题上更加多元化和深入，将AI算法和技术直接应用于教育领域，应进一步推广。本研究为探索未来AIED研究方向提供了参考。
BBMS3005感染和免疫的课程信息
洛杉矶大学医学院微生物学系欢迎来到BBMS3005-感染和免疫。我们希望您能享受该课程，并了解生物医学科学中感染和免疫学的相关性和重要性。至关重要的是，我们希望您能以全面的承诺认真参加所有讲座，这对于您的整体表现和本课程的成功至关重要。在课程中，您将进行不同的学习活动和评估，这些活动和评估以下详细介绍：工作人员：该课程由香港大学LKS医学学院微生物学系组织。，如果您对教学内容，教程或小组研究有疑问或评论，则可以联系老师。有关课程安排的问题，请联系课程秘书处。课程协调员：Zhiwei Chen教授，微生物学系（zchenai@hku.hk）课程老师：Zhiwei Chen教授（Zchenai@hku.hk）Honglin Chen教授（Hlchen@ku.hk） liuli71@hku.hk）Shuofeng Yuan博士（yuansf@hku.hk）实验室/pbl Sessions：Raven Kok博士（khkok@hku.hk）Liu Liu（liuli71@hku.hk） zchenai@hku.hk）课程秘书处：Kelly Ng女士（kelly.k.ng@hku.hk）交流：课程秘书处，有时教师会向您发送课程的材料和更新，例如各种教学活动的讲义，时间和地点，等等。我们
修改后的UTAUT2透视
教育者必须在当今技术驱动的世界中有效地将技术纳入其教学实践中。这项研究调查了影响技术融入南非中学的数学教育者之间的技术融合的因素。统一的技术接受和使用理论，通过添加技术教学内容知识（TPACK）来扩展。使用309名数学教育者的在线问卷收集数据。使用探索性和确认因素分析来验证和验证测量模型。结构方程建模分析表明，享乐动机（HM），绩效预期（PE）和TPACK影响了行为意图（BI）以整合技术。tpack，促进条件（FC），预期努力（EE），社会影响力（罪），描述性规范（SID）和习惯（HT）影响了技术整合的行为使用（BU）。二阶结构建模表明所有构造都促成了技术集成。仍然，TPACK是最重要的，最高解释的方差为64.4％，其次是EE，FC，HM和HT，所有这些方差都解释了50％以上的方差。bi和bu，PE和社会影响力不到解释差异的50％。我们的发现可以为未来的干预措施提供有效的技术整合培训的见解。
智能辅导系统中的先决结构发现
近年来，在线教育平台已获得了极大的知名度，从而使人们对推荐教学内容的自动化方法越来越感兴趣。智能辅导系统（ITS）是计算机系统，可提供教育内容的良好建议，以优化学习者的进步，例如以社交机器人的教育[1]或大规模开放的在线课程的形式。an IT通常分解为四个组成部分：（i）有关教育概念，规则和解决问题策略的领域知识。特别包括需要掌握的技能或概念列表，称为知识组成部分（KCS），完成每项练习所需的KC列表以及KCS之间的关系，称为知识结构（KS）； （ii）估计学习者知识状态的演变的学生模型； （iii）一个向学习者推荐教育内容（在我们的案例练习中）的辅导模型，可能是基于领域知识和学生模型； （iv）用户界面。通常是从长远来看最大化学生的学习进步，从而依靠学习者认知技能的发展模型。学习进步既是导师试图最大化的自然外部奖励，又是学习者的内在动机，正如在发育心理学中的理论上一样[2]，而是为发展系统建模[3]。通常，对于学习者而言，最大化学习进步的教学活动（在我们的情况练习中）对于学习者来说不应该太难也不容易。这个想法与近端开发区域的概念一致