XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System智能工具
评估人工智能工具的成功：...
近年来，人工智能工具因其通过自动化任务、提高效率和增强决策过程来改变各个领域的潜力而备受关注。本文从用户的角度，使用基于信息系统成功的框架，探讨了人工智能工具（尤其是 ChatGPT）的成功。结构方程模型技术被应用于从 ChatGPT 用户收集的数据。该研究实证评估了一个衡量人工智能工具成功的模型，该模型结合了更新的 DeLone 和 McLean 信息系统成功模型的结构。成功变量之间假设的五个关系中有四个得到了显着支持。本研究的结果可用于从用户的角度评估 ChatGPT 等人工智能工具的成功。
开放人工智能工具的家长/监护人同意书样本
• 通过允许我的学生在教育环境中使用开放式 AI，我同意承担任何风险、免除 LEA 的责任并放弃因学生使用此类 AI 工具而可能产生的任何责任，包括但不限于传统教育环境中的学生数据隐私权，例如《家庭教育权利和隐私法案》（FERPA）和加州教育法典第 49073.1 和 49073.6 节。
ACF生成人工智能工具的政策
生成的AI包含一套可以被认为是“ ________-至-______”的广泛工具。Genai根据用户提示创建新内容。今天，有一些genai工具写新文本。创建图像，视频和声音；生成编程代码；甚至创作并制作歌曲。对Genai工具进行大量数据培训的人工智能模型，并优化以输出可靠的结果。Genai工具的输出可能非常引人注目。他们通常会听起来和/或看起来像工具“理解”提示和输出可能很有用。不过要记住，Genai工具是基于概率而不是审查的数据和证据。他们最终提供了未经事实检查的猜测。研究人员正在积极努力，以更好地了解Genai工具的工作方式，如何提高其准确性以及如何减少响应中的偏见。范围
指南 «引用人工智能工具» 如何使用基于人工智能的工具
1.与其他工具和来源一样，AI 工具必须始终被引用。学生论文未完全注明来源和工具，可能被视为企图抄袭或作弊。2.AI 工具的产品不是科学来源。它们应该更多地被视为简单的互联网搜索的结果。即使正确引用了来源，作者仍有责任确保 AI 输出的相关性和准确性。3.学生作业和考试必须始终是学生自己独立完成的工作。因此，AI 支持的工具只能用作任何提交以获得学分的工作的辅助角色。学生必须保留控制角色，特别是当 AI-
人工智能工具对支持21世纪技能的可行性：高等教育实证研究的系统回顾
21 世纪的技能应融入高等教育，以帮助学生应对复杂的工作和生活挑战。人工智能 (AI) 驱动的工具有可能优化高等教育学生的技能发展。因此，重要的是要概念化人工智能系统对高等教育 21 世纪技能发展的相关可供性。本研究旨在概述 Web of Science 数据库中发表的期刊文章，这些文章专门讨论了基于人工智能的工具对 21 世纪技能发展的影响。四类不同的基于人工智能的工具（智能辅导系统、聊天机器人、人工智能驱动的仪表板和自动评分系统）被确定为能够促进六种主要的 21 世纪技能（协作、沟通、创造力、批判性思维、信息和通信技术以及解决问题）。审查显示，使用基于人工智能的工具可能有助于同时发展多种 21 世纪技能（例如协作和批判性思维）。结果表明，人工智能的自适应反馈在促进 21 世纪技能发展方面发挥着重要作用。此外，利用各种功能性人工智能（例如预测和分析）可能有助于发展各种技能。基于人工智能的技术似乎最关注 21 世纪的解决问题技能及其子技能。对实践或政策的启示：• 应在基于人工智能的工具中采用更多人工智能的功能性（例如预测和分析）。这可以支持高等教育学生的 21 世纪技能。• 基于人工智能的工具（例如聊天机器人和智能导师）通过数据与最终用户互动。人工智能系统有可能利用学生的多模态数据来促进 21 世纪技能。• 人工智能技术应更多地融入高等教育背景下的社会科学和人文学科，以支持学生的 21 世纪技能。关键词：人工智能、智能系统、21 世纪技能、高等教育、系统评价 引言 为了应对严峻而竞争激烈的工作和生活挑战，当今的高等教育学生需要发展各种知识和技能。克服这些挑战不仅需要成为某个特定领域（例如商业或健康）的知识渊博的员工：个人还应该知道如何在困难的情况下进行合作并通过处理意外冲突来解决问题（Rios 等人，2020 年）。在这些情况下，他们可能会在互联网上搜索相关信息后想出创造性的解决方案。个人应该批判性地对待基于互联网的信息，并不断为其解决问题提供依据（Van Laar 等人，2017 年）。因此，在未来的职业生涯中，高等教育学生可能需要通用和可转移的技能，例如解决问题、创造性思维和协作，这些技能被定义为 21 世纪的技能（Muukkonen 等人，2022 年；Van Laar 等人，2020 年）。高等教育是学生获得 21 世纪技能的关键环境。为了实现这一点，可以在高等教育课程中实施支持协作解决问题等技能的教学法（Hämäläinen 等人，2017 年）。教学技术还可以帮助学生获得 21 世纪的技能（Benvenuti 等人，2023 年；T. Wang 等人，2023 年）。事实上，新兴的
复杂模糊粗糙弗兰克聚集算子概念下的土木工程人工智能工具分类
近来，研究人员试图处理最多的信息，并使用那些不会丢失数据或信息丢失最少的技术和方法。模糊集和复杂模糊集等结构无法讨论上近似值和下近似值。此外，我们可以观察到模糊粗糙集无法讨论第二维，在这种情况下，可能会丢失数据。为了涵盖以前想法中的所有这些问题，笛卡尔形式的复杂模糊粗糙集概念是当今的需求，因为这种结构可以讨论第二维以及上近似值和下近似值。为此，在本文中，我们开发了笛卡尔形式的复杂模糊关系和复杂模糊粗糙集理论。此外，我们基于弗兰克 t 范数和 t 范数提出了复杂模糊粗糙数的基本定律。可以将整体输入转换为单个输出的基本工具称为聚合运算符 (AO)。因此，基于 AO 的特征，我们定义了复杂模糊粗糙 Frank 平均值和复杂模糊粗糙 Frank 几何 AO 的概念。利用已开发的理论来展示所提供方法的重要性和有效性是必要的。因此，基于已开发的概念，我们为此目的定义了一种算法以及一个说明性示例。我们利用引入的结构对土木工程 AI 工具进行分类。此外，对所提供方法的比较分析表明，与现有概念相比，引入的结构有所进步。
收到：2023 年 9 月 5 日|收到：修订版 2023 年 11 月 15 日|接受 2024 年 1 月 16 日 APA 引用：Aluthman, E., S. (2024)。对阿拉伯研究人员使用人工智能工具进行英语出版编辑任务的调查。《欧亚应用语言学杂志》，10 (1)，174-185。Doi：http://dx.doi.org/10.32601/ejal.10116
摘要 人工智能 (AI) 的普及影响了学术出版。本研究探讨了以英语发表论文的阿拉伯研究人员对 AI 工具的使用情况。进行了一项调查，以收集有关在研究构思、写作、编辑和出版中采用 AI 工具的信息。它收集了 84 名参与者的回复，他们提供了有关使用 AI 时的使用模式、遇到的挑战以及道德考虑的见解。研究结果显示，AI 工具的采用率各不相同，其中语言正确性和内容增强（例如语法和拼写检查）的使用率很高。受访者强调了使用 AI 工具的道德影响，包括需要确保数据质量、防止抄袭和保持道德标准。Grammarly、Endnote 和 QuillBot 等工具因其在解决常见挑战方面的实用性而受到认可。然而，某些与研究相关的任务，尤其是研究设计，表现出较低的 AI 工具集成度。该研究强调了对 AI 工具的认识和采用之间的差距，表明了其使用的潜在障碍。确定了成本、集成问题以及对 AI 生成内容的准确性和适当性的担忧等挑战。这些发现为研究人员、机构和出版商提供了见解，以增强编辑流程，促进合乎道德的 AI 工具使用，并弥合认识和采用之间的差距。
研究英国和美国可信赖人工智能工具的前景
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观（质量和客观性）以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/principles。