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World File Search System素养
人工智能革命与素养
数字素养是指理解和使用各种技术的能力。由于技术是日常生活的一部分，数字素养对加拿大人来说非常重要。数字技术建立在传统素养的基础上，并与传统素养相交叉。它使人们能够使用技术相互交流、讲述故事并抓住工作和社区中的机会。但并非所有加拿大人都能平等地使用数字素养工具。数字鸿沟是指具有高水平数字素养的人与不具有高水平数字素养的人之间的不平等。这造成了社区之间的访问障碍。加拿大政府计划应对数字鸿沟的影响。这包括确保到 2026 年 98% 的人可以使用高速互联网，目标是到 2030 年达到 100%。截至 2018 年，政府估计 99% 的家庭可以接入互联网，但并未记录连接的速度和质量。
数字素养对E- ...
在二十一世纪，技术进步彻底改变了行业，银行业正在经历变革。e-Banking已成为数字经济的基石，为消费者提供便利和效率。但是，电子银行服务的成功取决于客户的数字素养，这直接影响了他们的采用和满意度。本研究研究了数字素养对钦奈市对电子银行服务的消费者满意度的影响，重点介绍了数字技能如何增强客户信任，易用性以及与电子银行平台的互动。一份问卷用于收集本研究的数据，然后使用统计方法来分析结果。主要数据是通过在线调查收集的，并使用现代统计工具进行了分析，以确保相关性和准确性。这些发现强调了数字素养在优化电子银行服务交付和客户满意度方面的重要性，为银行提供了可行的见解，以改善数字包容性和用户体验。
人工智能素养作为公民素养——以中学生“人工智能与人权”课程为例
当年轻一代沉浸在人工智能技术中时，政府机构正处于研究该技术对我们的权利的影响以及如何对其进行最佳监管的初始阶段。我们有机会用公民理解来补充人工智能教育。这项工作介绍了“人工智能与人权”课程，该课程由七节课组成，内容涉及人权、技术如何塑造我们的权利以及人工智能权利法案的蓝图。我们总结了 50 名参加基于权利的人工智能立法模拟的中学生的经验。最后，我们将就如何让年轻人参与人工智能和人权话题提供建议。我们旨在分享这项工作，以提高人们对人工智能素养对青年公民身份重要性的认识，同时为寻求实施类似举措的教育工作者和政策制定者提供宝贵的指导。
教师教育中的数字素养、数据素养和人工智能素养的三角关系——基于新型生成人工智能的可及性的讨论
[3] Krzysztof Fiok、Farzad V. Farahani、Waldemar Karwowski 和 Tareq Ahram。2022 年。可解释的人工智能在教育和培训中的应用。《国防建模与仿真杂志》19，2（2022 年），133–144。https://doi.org/10.1177/15485129211028651 arXiv：https://doi.org/10.1177/15485129211028651 [4] Carlos Enrique George-Reyes、Francisco Javier Rocha Estrada 和 Leonardo David Glasserman-Morales。2021 年。将数字素养与计算思维交织在一起。在第九届促进多元文化的技术生态系统国际会议（TEEM'21）中，Marc Alier 和 David Fonseca（编辑）。ACM，美国纽约，第 13-17 页。https://doi.org/10.1145/3486011.3486412 [5] Paul Gilster。1997 年。数字素养。Wiley，纽约。[6] 顾继发和张玲玲。2014 年。数据、DIKW、大数据和数据科学。Procedia Computer Science 31（2014），814-821。https://doi.org/10.1016/j。 procs.2014.05.332 [7] Enkelejda Kasneci、Kathrin Seßler、Stefan Küchemann、Maria Bannert、Daryna Dementieva、Frank Fischer、Urs Gasser、Georg Groh、Stephan Günnemann、Eyke Hüllermeier、Stephan Krusche、Gitta Kutyniok、Tilman Michaeli、Claudia Nerdel、Jürgen Pfeffer、Oleksandra Poquet、Michael Sailer、Albrecht Schmidt、Tina Seidel、Matthias Stadler、Jochen Weller、Jochen Kuhn 和 Gjergji Kasneci。2023 年。ChatGPT 永垂不朽？大型语言模型为教育带来的机遇与挑战。https://doi.org/10.35542/osf.io/5er8f [8] Duri Long 和 Brian Magerko。 2020. 什么是人工智能素养？能力和设计注意事项。在 2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上，Regina Bernhaupt、Florian 'Floyd' Mueller、David Verweij、Josh Andres、Joanna McGrenere、Andy Cockburn、Ignacio Avellino、Alix Goguey、Pernille Bjørn、Shengdong Zhao、Briane Paul Samson 和 Rafal Kocielnik（编辑）。ACM，纽约，纽约州，美国，1-16。https://doi.org/10.1145/3313831.3376727 [9] Carolyn R. Pool。1997. 新数字素养：与 Paul Gilster 的对话。教育领导力 55（1997 年），6-11。 [10] Chantel Ridsdale、James Rothwell、Hossam Ali-Hassan、Michael Bliemel、Dean Irvine、Daniel Kelley、Stan Matwin、Michael Smit 和 Bradley Wuetherick。2016 年。数据素养：文献的多学科综合。第十九届 SAP 美洲学术会议。11-14。[11] Matti Tedre、Peter Denning 和 Tapani Toivonen。2021 年。CT 2.0。第 21 届 Koli Calling 国际计算教育研究会议，Otto Seppälä 和 Andrew Petersen（编辑）。ACM，美国纽约州纽约，1-8。https://doi.org/10.1145/3488042.3488053 [12] Bernie Trilling 和 Charles Fadel。 2009. 21 世纪技能：我们时代的终身学习。约翰·威利父子公司。
培养中学生的 AI 素养
在本经验报告中，我们描述了一个 AI 夏季研讨会，旨在让中学生成为知情的公民和 AI 技术的关键消费者，并发展他们的基础知识和技能，以支持未来作为 AI 赋能工作者的努力。研讨会以 30 小时的“发展 AI 素养”或 DAILy 课程为特色，该课程以儿童发展、道德教育和职业发展方面的文献为基础。研讨会的参与者是 10 至 14 岁的学生；87% 来自 STEM 和计算领域的代表性不足的群体。在本文中，我们描述了在线课程、它在 2020 年夏季同步在线研讨会期间的实施情况以及对学生成果的初步调查结果。我们反思了在支持学生参与和概念学习人工智能、转变对人工智能的态度以及培养未来自我成为人工智能工作者的观念方面取得的成功和吸取的教训。最后，我们讨论了将人工智能教育带给 STEM 和计算领域中代表性不足的群体学生的可行性和障碍。
人工智能、基本技能和定量素养
摘要 摘要 2022 年 11 月推出的免费语言人工智能 ChatGPT 引起了一些教育工作者的担忧，他们担心在易于访问的基于人工智能的作弊机制的背景下向学生教授基本的写作和批判性思维技能的可行性和好处。截至目前，ChatGPT 可以写出相当令人信服的学生水平的散文，但它仍然不太擅长回答定量丰富的问题。因此，就目前而言，上述担忧可能并不为大部分数学教育界所认同。然而，由于谷歌和 WolframAlpha 绝对有能力回答标准和一些非标准的定量查询，未来一代人工智能包括这两种能力并非不可能。所以，这个问题仍然与本期刊的读者有关。当我们继续关注构成定量素养 (QL) 和定量推理 (QR) 的高级技能和思维习惯时，我们不应忘记，基本的素养和算术仍然是基础的组成部分。尽管人工智能在这些基本领域取得了进步，但我们的人类学生似乎正在落后，正如最新的 NAEP 分数所暗示的那样。在这里，我们鼓励读者关注是什么让 QL/QR 如此难以教授，无论是对人类还是人工智能。
提高美国的人工智能素养
潜在的失业、错误信息和美国社会的根本性变化被认为是令人担忧的原因。 14 缺乏人工智能素养可能是导致这种日益担忧的原因之一。 15 16 17 只有 30% 的受访者能够正确识别人工智能的常见用途，44% 的人认为他们没有定期与人工智能互动（这两项都是认知指标）。 18 19 多项研究表明，虽然人工智能正变得越来越普遍，但在日常生活中对人工智能的理解和认识仍然存在差距。 20 这一问题在代表性不足的社区中尤为严重，因为这些社区的伤害威胁加剧。 21 只有 15% 的黑人和 23% 的西班牙裔美国人对日常生活中的人工智能有较高的认识（而白人和亚裔美国人的比例分别为 34% 和 40%）。47% 的美国黑人和 39% 的美国西班牙裔对日常生活中的人工智能应用的认知度较低（而白人和亚裔美国人的认知度分别为 28% 和 21%）。因此，这些群体将越来越难以就人工智能如何影响他们的福祉做出明智的选择。