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脑机接口赋能医疗大健康 - myqcloud.com
脑机接口（ brain-computer interface ， BCI ）是在大脑与外部设备之间建立直 接交互的通信和控制通道。行业起步最早可追溯至 1924 年，经历了前期 的理论探索期、科学论证期，目前已进入成果落地时期。脑机接口最早在 20 世纪未提出，目的是帮助残疾人重新行走或支配上肢，技术发展至今已 更能应用于正常人的生活和生产。随着脑机接口、人工智能、生物医学工 程、神经工程与康复工程、认知神经科学与心理科学等的发展， BCI 的内 涵和外延在不断丰富。近年来，脑机接口技术在医疗领域不断取得新成果， 尤其在临床康复领域，目前以脑功能评估为目的的脑机交互检测，以解码 交流与设备控制为目的的脑机接口应用，以功能重塑康复为目的的脑机训 练反馈等领域的探索及应用越来越深入。随着技术的应用领域不断拓宽， 未来将逐步应用于游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事领域。
数据导向教育：人工智能在教育领域的未来
国家科学基金会融合加速器计划提出了数据导向教育的资金轨道，将在三年内将基础教育研究转化为实践，并将带来切实的社会效益。当前的教育研究范式倾向于分离该领域的线索，而没有体验这些线索可能创造的完整结构。与其他领域（例如通信、运输）相比，该领域仍然发展缓慢、规模较小且数据匮乏。拟议的融合加速器数据导向教育轨道将使研究人员能够同时思考和访问多种教学方法，从而促进和加速不同观点、技术、理论和策略的融合。例如，该领域需要研究当众多学习/教学平台和工具相互作用时会发生什么。本轨道将解决国家级教育挑战，并生产互联、开放、可访问的产品，涉及人工智能、学习科学、社会科学、教学理论和心理学等多个领域（图1）。
脑机接口教育应用: 原理、潜能与障碍
摘要：终身学习、个性化学习理念的日益深入人心，以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求，推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表，BCI的应用仍处于非主流，在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会，但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充，将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益，成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。
京都制药大学的教育研究成就记录
Professor Associate Professor Lecturer Assistant Professor Assistant President Goto Naomasa Vice President Akaji Kenichi Pharmaceutical Chemistry Furuta Takumi Kobayashi Yusuke Hamada Shohei Pharmaceutical Manufacturing Yamashita Masayuki Kojima Naoto Iwasaki Hiroki Pharmaceutical Chemistry Oishi Shinya Kobayashi Kazuya Herbal Medicine Nakamura Masahiro Pharmaceutical Analysis Takekami Shigehiko Konishi Atsuko Metabolic Analysis Yasui Hiroyuki Kimura Hiroyuki Naito Yukiyoshi Pharmaceutical Physical Chemistry Saito Hiroyuki Nagao Kojiro Ogita Takashi Takayama Takaya Morito Katsuya Public Health Watanabe Tetsushi Matsumoto Takahiro Microbiology and Infection Control Yahiro Kinnosuke Kamoshida Tsuyoshi Cell Biology Fujimuro Masahiro Sekine Yuichi Biochemistry Nakayama Yuji Saito Yohei Yuki Ryuzaburo Pathophysiology Ashihara Eiji Hosoki Masayuki Toda Yuki Pathobiochemistry Akiba Satoshi Ishihara Keiichi Kawashita Eri Pharmacology Kato Shinichi Matsumoto Kenjiro Yasuda Hiroyuki Clinical pharmacology Nakata Tetsuo Ohara Yuki Toba Yue Pharmacology Tanaka Tomoyuki Fujii Masanori Tamura Yuho Clinical oncology Nakata Shinshin Ii Hiromi山原药理学MASARU KATSUMI EIMASA MORISHITA MASATERU药理学EITA tomoyuki Ito ito Yukako Kawabuchi Kawabuchi Shinji临床药理学Westguchi koji koji tsujimoto Sciences Nagasawa Yoshinori Tanahashi Takaichiro Physics Arimoto Shigeru Mathematics Ueno Yoshio General Education Sato Takeshi Imai Chiju Iwasaki Daisuke Asahina Yuko Mimikawa Mariko Sakamoto Naoshi Kishino Ryoji Nozaki Akiko Pharmaceutical Education Research Center Hosoi Nobuzo Kai Akihiro Yoshimura Noriko临床药物教育研究中心Kusumoto Masaaki Tsushima Miyuki Imanishi takashi takasaki chizaki yugo yugo hashizume tsutomu tsutomu nakamura nakamura nobuhiko nobuhiko yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano yano matsumura matsumura chikaka chikako chikako intraption trienlation triping sesight inij issey CENTERIOD教育研究中心。中心（Fujiwara Yoichi）Kimura Toru Kinseong Kaoru Tokuyama Yuki Yuki kono kono kyoko takao takao ikuko tokada tetsuya hirayama hirayama eetsuko图书馆（西exit exit koji koji koji koji） Kawashima Hidekazu生物科学研究中心（Kato Shinichi）Saito Michiko Pharmaceutical Science Frontier Research Center（Yamashita Masayuki）联合设备中心（Furuta Takumi）
“科学与教育领域的人工智能技术”会议
人工智能（以下简称AI）在人类生活中的作用备受争议，其重要性也存在很多争论。但完全抽象出来是不可能的，因为人工智能是后工业社会的一部分，这也是为什么各国都在快速发展人工智能技术。因此，各国纷纷竞相争夺控制人工智能的超级大国地位。一个有争议的话题是人工智能在司法系统中的应用。在俄罗斯，人工智能并未直接用于执法，而是作为解决某些问题的辅助工具。例如，Kh.D. Alikperov教授设计的自动量刑系统“电子司法天平”，旨在协助法官确定量刑尺度；自动化案件分配系统，根据案件的复杂性、时间范围和类型分配给特定法官；实现了法警服务部门决策的自动化，从而实现了联邦法警服务部门许多职能的自动化[1]。 2018年，欧洲委员会欧洲司法效率委员会通过了《欧洲司法系统应用人工智能伦理宪章》，规定了使用人工智能进行司法程序的五项原则：尊重基本权利和自由的原则；不容许歧视；质量和安全；公开、公正、诚实；人类控制[4]。虽然俄罗斯尚未在法律诉讼中使用人工智能，但中国自2016年以来就已存在数字司法，代表着一个“智能法院”系统，该系统能够解决与法官决策相关的大量紧迫问题。中国最高法院出台规定，要求法官在每一个案件中都要与人工智能协商，如果人工智能和人类的意见不一致，法官必须提供书面说明分歧原因，以供审查。中国科学家的另一项成果是机器人律师小法，它可以帮助公民解决法律问题； “聪明的检察官”，独立对危险驾驶、盗窃、欺诈等多项罪行提出指控[3]。除中国外，荷兰、英国等国家也在致力于人工智能的改进，但中国拥有区别于其他国家的优势：技术创造速度快，规模大，覆盖约2000万人口的城市。 2016年，中国发布了《国家信息化发展战略》，对人工智能工作进行了规范。在俄罗斯，这样的一项附例是2019年10月10日俄罗斯联邦总统令第490号《关于俄罗斯联邦人工智能发展》。与《欧洲宪章》一样，中华人民共和国在 2022 年 12 月 9 日的《中华人民共和国最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的解释》中规定了五项原则。其中包括安全与合法性原则、诚实与公平原则、人工智能在法律诉讼中的辅助作用原则、透明与可靠性原则、公共秩序原则和公共道德原则[2]。
9 人工智能在医学和教育领域的未来
该期刊由 E-methodology 研究团队发起，并基于研究成果，旨在探索利用互联网作为研究环境和工具的独特方法论考虑。该期刊历来分为三个部分：关于互联网的理论讨论、使用互联网进行的研究以及基于互联网的项目介绍。该期刊的主要目标是促进开发有效的互联网研究解决方案。E-Methodology 期刊第 10 版中发表的论文探讨了技术、科学和社会交叉领域的广泛主题。他们深入研究了人工智能 (AI) 在法医科学、教育和医疗保健中的应用，同时也研究了技术对人类生活各个方面的影响。
人工智能在教育领域的应用综述
随着人工智能技术的发展，越来越多的人工智能产品被应用到教育行业，世界许多国家也制定了相关政策推动人工智能技术在教育领域的应用。本文简要论述了人工智能技术的发展历史及其在教育领域的应用，包括教学创新、有效的教学方式、智慧的校园生活方式等，并从不同的应用层面分析人工智能给教育带来的改变。本文提出，为了更好地推动人工智能在教育领域的应用，必须从技术层面、模型层面和实践层面三个重要方面着手。
教育领域的人工智能：前景与挑战
3 Herman, Daniel。2022 年。高中英语的终结。大西洋月刊。12 月 9 日。https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/openai-chatgpt-writing-high-school-english- essay/672412/。检索日期：2023 年 4 月 24 日。 4 Somoye, Funmi Looi。2023 年。Chat GPT 能通过律师资格考试吗？PC 指南。4 月 24 日。https://www.pcguide.com/apps/chat-gpt-pass-the-bar/。检索日期：2023 年 4 月 24 日 5 例如，PBS News Hour 的“一些教育工作者将 ChatGPT 视为一种新的教学工具”和《教育周刊》的“教师如何看待 ChatGPT？”你可能会感到惊讶”表明许多教育工作者对人工智能技术持积极看法，并已将其作为工作的一部分。 6 Fitzpatrick, Dan。2022 年。稳住。ChatGPT 即将改变您课堂上的一切。https://teachergoals.com/chatgpt-in-your-classroom/?v=7516fd43adaa。2023 年 4 月 28 日检索。
人工智能（AI）在教育领域的应用
本文探讨了人工智能 (AI) 在教育环境中的整合及其对信息系统讲师的影响。具体来说，本文深入探讨了人工智能的各种形式、人工智能的挑战以及对信息系统讲师的潜在贡献。第一部分探讨了人工智能与课堂的整合。第二部分讨论了人工智能融入课堂所带来的道德问题。第三部分探讨了人工智能工具对信息系统讲师可能产生的影响。第四部分重点介绍了人工智能工具和信息系统讲师可以用来支持学生成功的潜在影响。最后，第五部分全面、令人放心地概述了信息系统讲师可以利用的实际应用，以创造更具吸引力的学习体验，为观众提供有价值的知识。关键词：人工智能 (AI)、信息系统讲师、技术集成