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BMS 技术与管理学院
目录 章节 详情 页码 关键词定义 2 术语 4 1.0 机构简介 1.1 BMS 教育信托 5 1.2 BMS 技术与管理学院 7 2.0 学术规定 7 3.0 序言 7 学术规定 4.0 学术课程 4.1 学术课程的一般信息 9 4.2 课程术语 9 4.3 提供的课程 10 4.4 课程时长 11 4.5 学生录取 11 4.6 学期制 12 5.0 学分制 5.1 学分制的一般信息 14 5.2 学分结构 15 5.3 获得学位所需的学分 16 5.4 常规学期的课程负担 16 5.5 补充学期的课程负担 17 5.6 监考制度 18 6.0 课程框架 6.1 课程框架的一般信息19 6.2 课程组成 19 6.3 学士学位课程 20 6.4 研究生学位课程 22 6.5 研究学位课程的课程安排 23 7.0 其他学术事宜 23 7.1 暂时退学 23 7.2 终止课程 24 7.3 学生反馈 24 7.4 授予学位的建议 24 7.5 毕业典礼 25 考试规定 8.0 考试组织结构 25 8.1 评估 26 8.2 试卷 28 8.3 考试 29 8.4 评分 34 8.5 平均绩点 37 9.0 其他事宜 39 9.1 质量/标准 39 9.2 解释 40
观点 “学术界”：高等教育中的人工智能和监控
• Proctorio（自动在线监考软件）使用生物特征数据通过学生的网络摄像头监控面部动作并根据“正常”行为进行分析，从而“检测”考试中的抄袭行为（Proctorio nd），• Turnitin（抄袭检测软件）使用大量互联网、学术和学生论文内容数据库来检查学生作品与其他来源的相似性，识别与学术诚信和抄袭相关的问题（West-Smith 2022），• Perusall（社交阅读工具）使用学生的阅读模式和评论来评估学生的进度，创建“学生困惑”和“学生活动报告”，并自动对学生的理解和进步进行评分（Perusall 2023），• 许多其他工具，如聊天机器人、预测性咨询警报和学习管理软件（Dekker et al. 2020; Bannan 2019; Brightspace Community nd）都依赖于类似的方法。虽然并非所有学习或数据分析软件都包含人工智能，但作为未来的发展，人工智能始终是可能的——任何大量的用户数据对于人工智能技术来说都是有利可图的。这些工具提供了 Zuboff (2020: 9) 所描述的监视资本主义的典型例子，即使用“人类经验作为转化为行为数据的免费原材料”，为机器学习算法提供信息，以创建既能预测又能塑造用户行为的产品。监视资本主义牺牲了自由意志和隐私以牟取利润，同时也加剧了社会不平等和歧视。许多学者已经证明，种族主义、性别歧视和其他偏见是机器学习架构的固有内容，当它们在整个社会中使用和采用时，会对用户造成极大伤害（Andrejevic 2013；Christian 2020；Benjamin 2019；Noble 2018；O'Neil 2017）。这些算法的专有性质加剧了这种情况，这意味着用户通常无法理解用于伤害他们的工具，更不用说有效地反驳分析了。
欧洲经委会 110
课程大纲 官方描述：1（仅实验室）或 3 小时学分 介绍电气工程中选定的基本概念和原理。强调电路和电子的测量、建模和分析，同时介绍众多应用。包括电气和计算机工程的子学科主题，例如电磁学、控制、信号处理、微电子学、通信和科学计算基础。实验室工作将传感器和电机结合到自动移动的车辆中，该车辆的设计和构造用于执行由教师和学生共同确定的任务。课程表信息：学生必须注册一个实验室和一个讲座部分。课程主任：CD Schmitz 所需技术：计算机查看和打印（或标记）PDF、观看视频讲座、参加具有音频视频交互的 Zoom 会议以及操作 ECE110 电子套件中的 ADALM2000 主动学习模块。为一些实验室作业录制并提交短视频片段。能够完成在线 PrairieLearn 练习和考试。需要手写练习（明确的 DRES 安排除外）。通过计算机化考试设施进行考试监考可能需要使用连接 Zoom 的智能手机。推荐：在 Zoom 互动期间使用视频选项，以加强社区建设。必修课程材料 − 讲座讲义可在线获取，网址为 https://courses.engr.illinois.edu/ece110 − 实验室手册可在线获取，网址为 https://courses.engr.illinois.edu/ece110 − ECE 110 电子套件，带 ADALM2000 主动学习模块（222 美元）。 − ECE 110 课堂笔记教科书可在线获取，网址为 https://courses.engr.illinois.edu/ece110 选修课程材料 − ECE110 推荐：Arduino 或 RedBoard（用于自选活动） − ECE110 附加组件：手持万用表、剥线钳、斜口钳、烙铁 − 其他文本在 Grainger 图书馆有保留：请参阅课程主页上的推荐阅读
学习与评估中的生成人工智能快速指南（教师指导）
本快速指南首先从人工智能 (AI)/生成式 AI 的广义定义开始，然后为 UCD 教职员工提供一些关于如何将其用于高等教育学习和评估的建议。简介：什么是人工智能？人工智能始于 20 世纪 50 年代中期，当时科学家和哲学家训练和编程机器来模仿人类行为。从那时起，人工智能已经发展出几种不同的形式，例如机器学习、深度学习、自然语言处理、反应式、自我意识等等。早期或“传统”人工智能系统和机器被训练来识别模式并做出预测，例如手机聊天中的预测文本，或者当您致电帮助中心并必须浏览一系列自动回复时。虽然生成式人工智能在过去几十年中一直在研究和开发，但由于最近的重大技术改进，它最近成为讨论的焦点。生成式人工智能是一种创建新文本、图像或音频的人工智能。生成式 AI 的一种形式 Chat GPT 已成为许多学术讨论和辩论的主题。重要的是要知道 ChatGPT 并不是唯一的生成式 AI 工具 - 其他工具包括 Bing Search、GPT-4 和 DALL·E 2，而且每天都有更多工具出现。教育中的人工智能 (AIEd) 更具体地说，在教育领域，Hwang 等人 (2020) 提出了教育中的人工智能 (AIEd) 的总体描述性定义，指出“AIEd 是指在教育环境中使用 AI 技术或应用程序来促进利益相关者（例如学生、讲师和管理员）的教学、学习和决策过程”(第 1 页)。目前，高等教育领域的教师和学生都使用各种类型的 AI 工具。例如，以学生为中心的 AI 工具可能包括；智能辅导系统、人工智能辅助应用、人工智能辅助模拟、支持残障学习者的人工智能、自动论文写作、聊天机器人、自动形成性评估和人工智能辅助学习/研究助理（Holmes & Tuomi，2022 年）。常用的以教师为中心或以机构为中心的人工智能工具示例可能包括：抄袭检测软件、学习材料的智能管理、课堂监控、自动总结性评估、人工智能教学助理和电子监考（Holmes & Tuomi，2022 年）。在混合和在线学习环境中，人工智能应用程序（例如智能辅导系统、教学机器人、学习分析仪表板、自适应学习系统）已用于吸引学生、提供更个性化的学习途径并监控学生的学习体验和进度。显然，目前高等教育中使用的人工智能工具和应用程序有多种变体，虽然许多都提供