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人工智能时代的教育摘录
因为学习需要脚手架：18 年来，学生仅依靠随意的互动和肤浅的技术接触，无法掌握接触人工智能所需的技能。例如，在浏览社交媒体信息时，学生可能会间接与人工智能算法互动，但他们仍不了解此类技术的机制、道德考量和潜在影响。为了有效地让学生为人工智能时代做好准备，脚手架（逐步引导学生更好地理解 5 ）就显得尤为重要。脚手架是一种教学方法，教育者提供连续的支持，帮助学生达到更高的理解和技能掌握水平。在人工智能和新兴技术的背景下，这意味着从基础知识开始，随着学生理解的加深，逐步引入更复杂的概念。此外，在课堂上融入人工智能功能，鼓励学生利用这些工具进行课程和娱乐，可以增强他们对人工智能的理解和应用。
评分标准（结果）2020 年 1 月
等级 分数 描述 0 完全错误的回答。 等级 1 1-3 知识和理解的孤立元素基于回忆。与情景集的应用很弱或没有相关应用。可能存在一般性断言。 等级 2 4 - 6 知识和理解的元素，应用于情景。存在推理链，但可能不完整或无效。存在一般性或肤浅的评估。 等级 3 7 - 9 准确和透彻的理解，始终由与情景相关的应用支持。存在一些分析观点，具有发达的推理链，显示原因和/或结果。使用财务和非财务信息以适当的格式进行评估尝试并传达合理的解释 等级 4 10 - 12 准确和透彻的知识和理解，始终由与情景相关和有效的应用支持。连贯而合乎逻辑的推理链，显示原因和结果。评估是平衡的、广泛的，使用财务和非财务信息进行良好的背景化，并做出明智的建议和决策。 （12）
过渡经济中的绩效测量
目的 - 本文的目的旨在为“实践中的绩效衡量”进行辩论，重点关注组织参与者如何应对关键绩效指标（KPIS）的“新制度”（KPI）以及KPIS是否按照过渡经济的意图实现。设计/方法论/方法 - 受Schatzki实践理论的认识论教学的启发，本文借鉴了通过面对面访谈，观察和单个组织的文献分析收集的定性数据。发现-KPI是在PK（捷克共和国的制造业问题）中引入的，但被广泛认为是矛盾，无关紧要，自上而下和不现实的。这些导致组织参与者采用务实的方法来拥抱KPI的主观评估和操纵，常识或做出的工作以及肤浅的合规性（象征意义）。研究局限性/含义 - 本文对研究人员很有趣，因为它在独特的经验环境中对绩效测量实践的解释，用于应用于Schatzki启发的实践理论的应用，并激发过渡经济中的新研究议程。
促进全球脑健康研究合作
雨水科学仍然处于脉冲阶段，因为我们对基本神经系统结构和功能的了解有限。我们需要更广泛的观点，即为神经系统疾病的患者提供有意义的结果，并对神经结构发展的机制，神经元如何编码和检索信息以及信息如何从一个神经元与另一个神经元相互作用。了解大脑活动如何产生复杂行为以及它如何适应外部和内部变化是有限的。对各种感觉，情感和认知功能的肤浅理解（思想，选择甚至意识）在健康，教育和21世纪的环保方面的创新解决方案。1随着全球重大脑部疾病负担的增加，我们需要找到最有效的手段，以全面应用现代生物技术并解决临床医学中的问题。Neuroscience进入了一个新的合作时代，在这个时代，由全球大型科学项目产生的成功的新技术将不仅对医学科学，而且对经济学和社会产生巨大影响。2013年，美国政府通过推进
学习成果的入门
结果是课程计划或演示的重点。这是对预期学习成就的描述，是本课程其余课程的基础。它提供了构建课程评估的标准，以及教师设计以实施课程的教学程序。没有行为结果，就很难确切确定特定的课程和预期的学习者应该完成的课程。为此，学习成果应统一了解从学习事件中所取得的成就。要写下行为结果，应该首先了解结果与之相关的特定内容。对要学习的内容的全面理解应该是讲师和学习者的目标。这意味着作为课程计划或课程文档和指南的教师或其他准备成果的人不仅具有对适当内容的肤浅知识。在缺乏内部和外部一致性的内容体系中写一系列结果并不是时间的富有成效利用。但是，目的不是要研究课程一致性的领域，而是提出一些指导来帮助写出更好的结果。考虑到这一点，让我们开始。
建议引用：Melnychenko, Oleksandr (2020)：人工智能是否已准备好评估企业的财务安全？，《风险与财务管理杂志》，ISSN 1911-8074，MDPI，巴塞尔，第 13 卷，第 9 期，第 1-19 页，https://doi.org/10.3390/jrfm13090191
摘要：本研究通过强调利益相关者的看法和由此产生的专业判断的相关性，为财务安全文献做出了贡献。在进行全面的财务安全研究时，仅使用经济指标来评估公司的财务安全（如现有文献中所建议的）是不准确的。具体而言，基于财务或管理报告在任何特定时间点计算的指数和指标仅提供肤浅的理解，甚至可能扭曲整体情况。还有人认为，专家评估是最客观的方法，尽管它具有与个人认知限制相关的缺点。这些限制并非人工智能所特有，它可以以较少偏见的方式评估企业的财务安全。然而，仅通过模仿人类的行为，它无法直观地感知和评估公司发展的动态，也无法整体评估财务状况——尽管具有学习和预测的可能性——因为人工智能无法思考和预测，而这在企业中是管理者最重要的技能。因此，开发人工智能来评估公司财务安全的风险在于对企业活动（尤其是财务安全）的评估存在偏差。
1 在量子物理学中，生活世界还原是否充分？......
Springer Link 摘要：根据胡塞尔的说法，epochè（或判断悬置）必须是未完成的。它要一步一步地进行，从而定义各种“还原”层。在现象学中，至少可以区分出两个这样的层次：生活世界还原和先验还原。量子物理学诞生于生活世界还原的一种特殊形式：根据海森堡的说法，还原为可观测量，根据玻尔的说法，还原为实验装置的经典性质。但 QBism 挑战了哥本哈根解释所倡导的这种有限版本的现象学还原。QBists 声称量子态是“对指针读数体验的期望”，而不是对指针位置的期望。他们关注生活体验，而不仅仅是宏观变量，这相当于进行先验还原，而不是停留在生活世界还原的相对肤浅的层面。我将表明，量子物理学确实为我们提供了几个理由，让我们可以深入到现象学还原的最深层次，甚至可能比标准的 QBist 观点更进一步：不仅还原为经验或“纯粹意识”，而且还还原为“活生生的现在”。
我们如何知道人工智能系统的智能程度
一个问题被称为“数据污染”。虽然我们假设参加标准化测试的人还没有看到问题和答案，但对于像 GPT-4 这样的大型人工智能系统来说，情况不一定如此，因为它已经在大量数字媒体上进行了训练，其中一些可能包括 GPT-4 后来测试的问题。尽管 OpenAI 拒绝描述用于训练系统的数据，但他们报告说，他们曾试图通过使用一种称为“子串匹配”的技术来避免这种数据污染，该技术搜索训练数据以查看其中是否包含给 GPT-4 的测试问题。但该方法没有考虑到非常相似但不完全匹配的情况。OpenAI 的方法在一项分析中被批评为“肤浅而草率”。同样的批评者指出，对于其中一个编码基准，GPT-4 在 2021 年之前发布的问题上的表现明显优于 2021-GPT-4 训练截止后发布的问题。这有力地表明，早期的问题出在 GPT-4 的训练数据中。OpenAI 的其他基准测试也有可能受到类似的污染。
使用机器学习的消费者评估用于消费者购买指标的预测分析
随着当前网络平台用于在线电子商务的快速开发，除了透明的价格竞争外，买方的反馈也对消费者的购买决策也有合理的影响。今天，我们可以看到，近年来，消费者在相关网站上的反馈行为，包括著名的在线购物平台，例如亚马逊购物，Shopee Shopping和Toobao，近年来逐渐得到了增强。消费者反馈的实质性建议是否有助于其他肤浅的消费者阅读他们以改善购物习惯。在这项研究中，我们使用机器学习自动对反馈注释进行分类，并监视购物交易量的增长趋势，从而选择Shopee购物平台作为实验案例。根据评论提供的客户提供的建议已融入情感单词管理分析中，并且单词和单词分数得到了加权。最后，建造了商店销售引擎，该引擎模拟消费者的行为，使用审核管理过滤可变因素，并优化了预测消费者购物的指标。
问题书
了解学术，文学和技术文本需要一种关键方法，该方法不仅仅是肤浅阅读，还需要对其结构和环境的详细解释。此功能对于需要专家知识和对内容的彻底反映的复杂文本进行分析至关重要。检查有关了解学术，文学和技术文本的正确替代方案。（a）理解文学文本主要是基于对作者意图的分析，对作品的历史和社会背景几乎没有重视。（b）在学术文本中，阅读应该是线性的，而不必中断，因为当您可以查看所获取的信息时，对内容的深入分析仅在阅读结束时具有相关性。（c）理解技术文本需要详细的概念和信息分析，至关重要的是，读者必须对该主题具有先验知识，因为这些文本可能包含专业的术语。（d）文学文本可以客观地解释，重点是对单词和短语的解释，而无需考虑作品中存在的主观性和符号结构。（e）在学术文本中，解释必须仅限于明确的想法，因为隐式或理解的要素与理解内容无关。