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World File Search System教育工作者
教育工作者的分数解释指南2023
1.2新泽西学生学习评估2023年春季NJSLA曾向3年级至高中的学生管理。NJSLA – ELA致力于独立阅读和理解一系列足够复杂的文本，并在使用和/或分析源时有效地写作。NJSLA – M致力于运用技能和概念，了解需要抽象推理的多步问题，并以精确，毅力和工具的战略使用来建模现实世界中的问题。在5年级，8年级和11年级中，NJSLA – S在穿越概念和纪律核心思想的背景下测量了学生在科学和工程实践方面的熟练程度。在所有内容领域，学生通过回答选定的响应项目，技术增强的项目和构建的响应项目来展示他们获得的技能和知识。
教育工作者如何利用人工智能 (AI) 来支持教学、学习和评估？切实可行的见解
近一百年前，西德尼·普雷西在捍卫他新发明的“教学机器”时，曾预言教育教学法与教育技术相结合将能够实现教育现代化。自普雷西时代以来，教育确实经历了变革和转型，尽管教育学的基本要素保持不变。同样，许多人认为，今天，人工智能呈现出一种变革力量，它将带来彻底的社会变革，为认知革命奠定基础，这将对未来的教学、学习和评估产生深远影响。本报告总结了华威大学实践社区的调查结果，该社区有 50 多名成员，他们回顾了人工智能带来的机遇和风险，并分享了过去六个月的最佳实践。该小组由学生和教职员工以及来自其他机构和行业的成员组成。虽然这项工作是在高等教育的背景下进行的，但很明显，许多教学见解与所有年龄组的教育都相关。华威大学的学生代表是该小组工作不可或缺的一部分。虽然杨超然（第 1 章）、Mara Bortnowschi（第 2 章）和 Molly Fowler（第 3 章）的作品在完整报告的简短版本中尤为突出，但我还是要感谢我们小组的所有学生，感谢他们富有洞察力的贡献。我还要感谢 WIHEA 对这项重要工作的支持，以及华威大学和更广泛的国际社会的同事在过去六个月中投入的大量时间来交换意见、为其他同事提供指导并制定报告结果。感谢读者花时间阅读本报告中提供的见解。
战略计划：确保教育工作者卓越
danette Brown教师代表何塞·卡德纳斯（Jose Cardenas）非管理服务凭证代表胡安·克鲁兹（Juan Cruz）学校管理员代表克里斯托弗·戴维斯（Christopher Davis）教师迈克尔·德拉·洛尔（Michael de La Torre）代表迈克尔·德拉·洛雷（Michael de La Torre瑟蒙德公共教学院长
教育中的人工智能：教育工作者的前景与挑战
安全和隐私。学生可能会使用新技术，但不清楚保护用户数据的隐私控制措施。由于教育工作者不知道 ChatGPT 等人工智能应用程序中存储了哪些信息，因此无法确保程序不会存储个人身份信息。阻止在学校发放的设备上采用现有技术是减少学生隐私担忧的一种方法。但这也有可能使学校教育与学生的相关性降低，对可能依赖人工智能技术的未来雇主来说也不太有用。此外，如果一些学生在家中可以使用这种技术，而其他学生则不能，这可能会扩大机会差距。由于与学生安全、隐私和公平问题相关的复杂性，教育工作者应通过当地机构向雇主寻求关于在教学中适当使用技术的明确政策，并始终密切遵守工作场所的政策。
教育工作者在教学中使用人工智能（AI）和数据的道德准则
学校通常会处理大量的教育数据，包括有关学生、家长、教职员工、管理层和供应商的个人信息。在教育领域收集、使用和处理的数据通常被称为“教育数据”。这些数据包括记录在学生信息系统中的数据，例如教育成就、家长姓名、评估成绩，以及使用数字工具时产生的微观层面数据。当学生与数字设备交互时，他们会产生数字痕迹，例如鼠标点击、打开页面的数据、交互事件的时间或按键。在课堂上使用智能辅导系统 (ITS) 时，学习数学或现代语言也会产生学习活动痕迹。所有这些数据可以结合起来，捕捉每个学生的在线行为。这种类型的痕迹数据（数字使用和学习活动痕迹）通常用于学习分析 (LA)。学生信息系统中的数据可以进一步用于资源和课程规划以及预测辍学和指导。
社会科学影响博客：能够为学生撰写论文的新型人工智能工具要求教育工作者重新思考教学和评估 第 1 页，共 3 页
最后，作为教育工作者，如果我们给学生布置的作业可以由 AI Transformers 回答，我们真的能帮助学生学习吗？有很多更好的学习评估方法：建设性反馈、同伴评估、回教。如果 Transformer AI 系统对教育产生持久影响，也许这将来自教育工作者和政策制定者必须重新思考如何评估学生，不再布置机器可以回答的作业，而是进行学习评估。
宾夕法尼亚州教育工作者劳动力战略 2022-2025
我们州和公立学校学生的人口结构继续发生变化，变得更加多样化——种族、民族、语言和许多其他方面。我们的教育工作者队伍的人口结构没有跟上我们不断变化的形势。到 2025 年 8 月，宾夕法尼亚州的 K-12 人口中将有更多有色人种学生，3 而这些学生恰恰是我们整个教育系统（从幼儿教育到 K-12 再到高等教育）最未能很好地服务的学生群体。如果我们的教育工作者队伍的多样性没有显著提高，那么我们大部分学生将在他们的大部分甚至全部教育生涯中，都看不到与他们相似或对他们的文化和语言传统和资产有第一手了解的教师、校长和其他学校领导。4 鉴于研究已确凿地表明，当学生接触到与他们有相同种族或语言背景的教师时，他们的表现会更好，5 这种缺乏多样性阻碍了我们学校帮助学生充分发挥潜力的能力。此外，所有背景的学生在接触多元化的学生和教职员工时都会受益匪浅。所有背景的学生如果有机会在多元化的环境中学习，就会表现出更高的宽容度，不太可能形成刻板印象；更有可能在以后的生活中寻找和融入融合的环境；表现出更强的智力自信；并培养批判性领导技能。6
人工智能：教育工作者的盟友而非替代者
Yang, S. 和 Evans, C. (2019 年 11 月)。在高等教育中使用人工智能聊天机器人的机遇和挑战。2019 年第三届国际教育和电子学习会议论文集（第 79-83 页）。Hwang, GJ 和 Chien, SY (2022)。教育中元宇宙的定义、作用和潜在研究问题：人工智能视角。计算机与教育：人工智能，100082。
让教育工作者做好迎接 AI 的准备 - UCL Discovery
在本文中，我们提出了人工智能准备的概念，以及开发人工智能准备培训的框架。‘人工智能准备’可以被构建为一种帮助人们理解人工智能（尤其是数据驱动的人工智能）的情境化方式。人工智能准备培训的性质不同于仅仅学习人工智能。相反，人工智能准备认识到人工智能可能对其产生影响的职业、工作场所和行业的多样性。例如，律师的人工智能准备可能基于与教育工作者的人工智能准备相同的原则。然而，细节将以不同的方式具体化。人工智能准备认识到这种情境化不是一种选择：它是必不可少的，因为不同行业及其环境之间存在多种复杂性、敏感性和差异，这些都会影响人工智能的应用。为了接受这种情境化，人工智能准备需要是一个积极的、参与性的培训过程，旨在使人们能够更好地利用人工智能来满足他们的需求。下文重点介绍教育和培训领域的人工智能准备情况，首先讨论教育和培训领域人工智能的现状以及人工智能准备的必要性。然后，我们将人工智能准备的概念问题化，为什么需要人工智能准备，以及它的含义。我们通过讨论人类和人工智能之间的差异来扩展人工智能准备的性质，然后提出一个帮助人们做好人工智能准备的 7 步框架。最后，我们使用高等教育领域人工智能准备的一个例子来举例说明人工智能准备情况。
我们是科学家，教育工作者，学习者和员工，他们有一种改变每个人健康的策略，就是这样。我们是建造T
医学学院对加拿大呼吁1的真相与和解委员会的反应是通过土著学生，校友，校友，教职员工，教职员工和领导人，UBC以外的土著社区代表和组织以及其他医学领导者，员工和教师，员工，教职员工，教职员工和教师的投入和反馈。它概述了我们承诺要采取的所有支柱的步骤，这些步骤是建立在合伙企业中，并建立在与土著人民，社区和组织的相互尊重的关系之上。这样做，教师将有助于开发可访问，公平，有效，文化安全的教育和卫生保健系统，并且没有本土特定的种族主义和歧视。