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将文本生成 AI 重新用于发人深省的写作导师
文本生成 AI 技术有可能彻底改变写作教育。然而，目前的 AI 写作支持工具仅限于向用户提供线性反馈。在这项工作中，我们展示了如何通过添加递归反馈机制将文本生成 AI 重新用于发人深省的写作导师。具体来说，我们开发了一个名为 Scraft 的原型 AI 写作支持工具，它会向用户提出苏格拉底式的问题并鼓励批判性思维。为了探索 Scraft 如何帮助写作教育，我们对大学写作班的 15 名学生进行了初步研究。参与者表示 Scraft 的递归反馈有助于提高他们的写作技巧。然而，参与者还指出，Scraft 的反馈有时在事实上是不正确的，并且缺乏背景。我们讨论了我们的研究结果的含义和未来的研究方向。
AI程序
Geoffrey Martin Rockwell博士是加拿大艾伯塔大学的哲学和数字人文学科教授，也是艾伯塔省机器情报学院（AMII.CA）的研究员。他拥有哈弗福德学院的哲学艺术学士学位，还有艺术硕士和博士学位。多伦多大学的哲学博士学位。Rockwell博士在人工智能和伦理学，哲学对话，文本可视化和分析，人文计算，教学技术，计算机游戏和多媒体方面发表并介绍了论文。他发表了一本书“定义对话：从苏格拉底到互联网”，并用人类书籍和一本名为“ Hermeneutica：人文学科中的计算机辅助解释”的书（与MIT Press一起使用StéfanSinclair）。Hermeneutica是与屡获殊荣的分析工具一起旅行的混合文本和工具项目的一部分。
人工智能的性质和目的。政治、法律...
人工智能 (AI) 的性质和目的概念要求我们对这一在 21 世纪得到全面发展的技术现象进行本体论分析，即在意识中呈现的世界感性经验结构中寻找人工智能的一般意义，这可能揭示人工智能实体的存在和本质，超越识别它的偶然因素。通过一种接近苏格拉底助产术的方法，该方法在对话式的尝试中提出问题，试图理解超验现象，在其双重文化和认识论维度中，本文的目的是解释 21 世纪第二个十年人工智能性质所特有的政治、法律和经济挑战，这个时代的特点是新信息和通信技术在所有社会关系中占据主导地位。结论是，人工智能很快就会从根本上改变人类社会，这要求公共政策制定者和立法机构能够规范这项技术的使用和开发条件，以避免出现不良情况。
论量子事件的空间和时间基础
自前苏格拉底时代以来，哲学上就一直传承着对空间和时间本质的思考。在近代，这种思考已成为自然哲学的一部分，其目的是用数学语言描述自然。随着时间的推移，出现了两种主要传统。一方面是牛顿所持的显著立场，称为实体立场，该立场认为空间和时间是它们自己的绝对实体，是一个物质在其中生存和相互作用的舞台[1]。另一方面是莱布尼茨所代表的关系传统，该立场认为空间和时间是物质系统之间新兴的度量关系[1]。可以公平地说，自这两位伟大的思想家提出他们的观点以来的所有发展都可以（或多或少）归因于其中一种传统。对青年爱因斯坦影响深远的哲学家马赫显然属于第二阵营，而讽刺的是，当今广义相对论的标准本体论却更接近第一阵营，它把能量等物理性质归于度量场，与量子力学有着显著的不同。
RSTF 战略目标 哪些人应该参加此培训
快速软件测试探索 (RSTE) 通过简短的实践练习和苏格拉底式讨论介绍了快速软件测试的方法。与 RSTA 相比，RSTE 不太关注测试的工作产品。虽然这两个课程可以按任何顺序学习，但人们通常从 RSTE 开始。 快速软件测试应用 (RSTA) 较少关注解释和演示 RST 的概念和技能，而更多关注练习其核心要素。RSTA 包括长时间的练习，您将在其中测试真实产品的一部分，然后进行汇报。该课程以在线形式（三天内九场网络研讨会）或课堂 2 天或 3 天形式授课。RSTE 不是 RSTA 的先决条件。事实上，这两个课程可以按任意顺序学习。 快速软件测试管理 (RSTM) 是一门面向寻求应用快速软件测试方法或正在努力在组织层面改进测试的经理和其他领导者的课程。应首先学习 RSTE 以充分利用 RSTM。 快速软件测试指导 (RSTC) 是为测试主管、教练和经理开设的课程，他们指导测试，但不一定亲自进行。由于 RSTC 基于快速软件测试方法，因此应首先参加 RSTE，以充分利用 RSTC。
讨论计算，信息，认知及其实施方案之间的关系
摘要：熵杂志的三个特殊问题已致力于“信息处理和体现，嵌入，实用认知”的主题。他们解决了形态计算，认知机构和认知的演变。贡献显示了研究界对计算主题及其与认知关系的观点的多样性。本文试图阐明有关认知科学核心的计算当前辩论。它是以对话的形式编写的，两位作者之间，代表两个相反的立场，内容涉及哪个计算和可能是可能是与认知有关的问题。鉴于两位研究人员的不同背景，涵盖了物理学，计算和信息的哲学，认知科学和哲学，我们以适合这种多学科/跨学科概念分析的苏格拉底对话形式发现了讨论。我们按以下方式进行。首先，支持者（GDC）引入了信息计算框架，作为一种自然主义模型的体现，嵌入和制定的认知模型。接下来，评论家（MM）从新的解释方法的角度提出了异议。随后，支持者和评论家提供了答复。的结论是，在理解体现认知的理解中，计算具有基本作用，被理解为信息处理。
DPD 缺陷及权衡潜在危害研讨会......
高博士是一名肿瘤内科医生，美国食品药品管理局 (FDA) 肿瘤卓越中心 (OCE) 教育副主任，以及肿瘤疾病办公室临床审查政策代理副主任。她获得了哈佛大学的本科学位，并作为 J. William Fulbright 研究员在德国波恩工作了一年，之后在布朗大学阿尔珀特医学院完成了医学学位。高博士在麻省总医院完成了内科实习和住院医师培训，随后在美国国家癌症研究所 (NCI) 获得肿瘤内科医生的奖学金，并担任首席研究员。2016 年，高博士加入 FDA，担任乳腺癌团队的肿瘤学家。在 2019 年担任 OCE 现任职务之前，她曾担任代理乳腺团队负责人。她目前领导 OCE 苏格拉底计划下的教育计划，并共同领导 OCE 的公共卫生计划“更新计划”，旨在更新旧肿瘤药物的产品标签。她还参与了 OCE 公平计划，重点关注亚裔美国人、夏威夷原住民和其他太平洋岛民的癌症患者。
基于GPT的工具对理解标准化段落的不同影响
由于大型语言模型（例如生成预训练的变压器模型（GPT））的能力迅速提高，基于人工智能（AI）的工具已在大规模的教育中输入。但是，经验数据在很大程度上缺乏AI工具对学习的影响。在这里，我们确定了使用随机的交叉跨界在线研究（n = 195）对标准化美国大学测试（ACT）衍生的标准化美国大学测试（ACT）衍生的段落的阅读理解的影响的影响。所研究的四个工具是AI生成的摘要，AI-AI-ADERING概述，问答导师Chatbot和Socratic讨论聊天机器人。与我们的预注册假设一致，我们发现AI工具的差异效应是基线阅读理解能力的函数。AI工具在较低的参与者中显着提高了理解力，并且在较高表现的参与者中的理解力显着恶化。在特定工具方面，苏格拉底聊天机器人的表现最低，而摘要工具则最大的表现会恶化。这些发现表明，尽管AI工具具有增强学习的巨大潜力，但毯子的实施可能会对较高表现的学生造成意想不到的伤害，呼吁谨慎和开发人员和教育工作者进一步实证研究。
lw6152e.pdf
信息技术是我们现代世界中的主要驱动力之一。它正在改变经济生产的方式，交流方式以及我们用来管理自己的结构和方法。新技术的出现为社会创造了便利和效率；但这也带来了法律制度必须解决的多个新问题和风险。本课程着重于技术对我们的基本权利和治理计划构成的挑战，以及法律如何应对这些挑战。本课程所涵盖的两个领域是权利和治理：一方面，个人享有一堆基本权利，这些权利受到传统理论，学说和规则的保护和促进，例如平等，言论自由和隐私；另一方面，已经建立了各种法律结构和机构，以更好地控制我们的社会和经济生活。互联网和相关技术已经重塑和重新制定了如何保护权利以及如何管理我们的社会。本课程将探讨这些问题。在本课程中将阅读和讨论各种司法管辖区的司法案件，法规，学术论文和简短评论。通过批判性地与课堂讨论进行互动，学生将对法律上的最先进问题有更清晰，更深的意识；他们还可以以关键和跨学科的方式发展思维能力。此外，本课程中使用的苏格拉底式方法将训练学生以连贯的方式表达自己，并思考和争论像律师一样的问题。2。课程预期的学习成果（CILOS）（CILOS表示，根据给定的表现标准，学生期望在课程结束时做什么。）