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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
在跨文化背景下重新定义社区 rcic'22
不可能找到同质社会。人们经常旅行，有些人出生在一个国家，然后搬到另一个国家，在第三个国家或同时在多个国家工作。即使在同一个国家或同一个城市，人们也会遇到不同的文化。为了应对全球生活中和工作中的挑战，为了确保人与人之间的和平与理解，发展跨文化交流技能至关重要。跨文化能力不是与生俱来的，而是一种人们可以终生培养的态度和技能。国家文化能力委员会 (NCCC, 2009) 主张每个组织都应重视多样性，并将文化知识制度化为一个持续的过程。欧盟委员会 (2010) 强调了教师教育计划和政策在培养在文化多元化环境中有效工作的教师方面的重要性。
人与文化的负责人 - 8月24日
– Employer pension contributions of 6% (and up to 8% after two years) – Year round ‘early finish' Fridays at 4.30pm – Summer working hours (finish at 1pm on Fridays for six weeks in the summer) – Employee Assistance Programme including access to medical and legal support – Life Assurance scheme with AIG including SmartHealth service with access to 24/7 online GP appointments – Interest-free new starter loans of up to £1,000 – Cycle to Work Scheme and TravelCard贷款计划 - 增强的产妇，亲子鉴定，共同的父母和收养薪水和病假薪水津贴 - 专注的工作人员 - 奖励，比赛和奖品
文化的经济和社会影响（5）
注1：本调查是在受托机构文化厅主办的“文化的经济社会效果定量评价”研究会的指导、协助和监督下进行的。（研究会成员由文化厅委托。）本报告中的“本调查”或“我们”均指本研究会。 注2：本报告中换算成日元或美元的金额，采用IMF（国际货币基金组织）汇率（年平均）。 注3：文中未注明出处的图表均由文化厅制作，并以本文末尾列出的出处为准。 注4：表格中的数值经过四舍五入。分项和总计可能有所不同。
文化和进化的BDI代理社会模型
摘要 - 代理人之间的代理交换过程通常被理解为代理之间的服务交换过程，然后由所涉及的代理人评估这些服务，从而产生社会交换价值。对于代理商社会的社会平衡，这些价值观应该具有足够的平衡，可以通过代理人本身对社会交流过程进行调节。提出了Netlogo中社会交流过程的自我调节的混合进化模型。但是，社会交流涉及的某些特征与BDI代理更适当地处理。本文提议使用Jacamo框架来开发由文化进化论的代理人组成的代理社会模型，用于文化进化的代理，以自我调节社会交流过程。
对古代基因组研究的社会文化见解
摘要在过去的十年中从古代样品中获得的序列数据量大大扩展，因此现在可以使用古代DNA解决的问题类型。在人类历史领域，虽然古代DNA为有关人的主要运动的长期辩论提供了答案，但它最近也开始为人类经验的其他重要方面提供信息。该领域现在主要从主要固定大规模上区域研究转变为还采用更本地的观点，阐明了社会经济过程，遗产规则，婚姻实践和技术扩散。在这篇综述中，我们总结了最近的研究，展示了这些类型的见解，重点是用于推断人类行为的社会文化方面的方法。这通常涉及跨学科的工作，直到最近才发展为分离。我们认为，多学科对话对于对人类历史的更融合和更丰富的重建至关重要，因为它可以产生有关过去社会，生殖行为甚至生活方式习惯的非凡见解，而这些习惯也无法获得其他可能获得。引言近年来，考古学领域为古代迁移的时机和组成以及它们如何塑造当今的人类多样性1-3提供了新的启示。多亏了提取和测序古代DNA（ADNA）方法的爆炸性改进，可用的古代基因组的数量从十年前的不到5年就增加到了3,000多个。在世纪之交，ADNA提取技术的改进提高了前景生物信息学和种群遗传推断的进一步改善也有助于从这些基因组中提取宝贵的信息，包括人口增长和收缩的模式，远距离相关组之间的杂交以及在表型重要的基因座上运行的自然选择的证据4,5。古代DNA还为考古学上的长期辩论提供了信息，包括“ Demic” 6-8的作用与“文化”扩散9在技术传播中的作用。在1970年代和1980年代，分子研究和统计迁移模型的出现重点是人口运动作为技术扩张的驱动力，例如农业的传播10。相比之下，许多考古学家倾向于极大地减少如果不简单地否认过去迁移的存在和影响11。
