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计算机教育中的生成式人工智能：学生和教师的观点
摘要 — 生成模型现在能够生成自然语言文本，在某些情况下，其质量可与人类生成的文本相媲美。在计算机教育环境中，这些模型被用于生成代码、代码解释和编程练习。这些模型的迅速采用促使人们发表了多份立场文件和举办了多场研讨会，讨论了这些模型对计算机教育的积极和消极影响。本文介绍了对 12 名学生和 6 名教师进行的一系列半结构化访谈的结果，访谈内容涉及他们对在计算机课堂中使用生成 AI 工具的认识、经验和偏好。结果表明，生成 AI (GAI) 工具将在计算机教育中发挥越来越重要的作用。然而，学生和教师也提出了许多担忧，即如何整合这些模型以最好地支持学生的需求和学习目标。我们还发现了教师和学生在使用这些模型时喜欢的方式之间出现的有趣的紧张和一致。我们讨论了这些结果并提供了与课程开发、评估方法和教学实践相关的建议。随着 GAI 工具变得越来越普遍，了解教育利益相关者的偏好和价值观非常重要，以确保这些工具能够用于善事并减轻潜在危害。
在STEM教育自学中应用计算机视觉和机器学习技术
摘要 - 在这种创新的探索中，“在茎教育自学中应用计算机视觉技术”，该研究深入研究了高级计算机视觉（CV）技术的变革性交集和科学，技术，工程和数学（STEM）教育中的科学，技术，工程和数学（STEM）中的自我指导的学习。挑战了传统的教育范式，本研究认为，当明智地与现代教育框架合理地融合时，精致的简历算法可以深刻地增强自学模型的功效，以使学生导航日益复杂的STEM课程。通过利用最先进的面部识别，对象检测和模式分析，该研究强调了CV如何监测，分析，从而增强学生与数字内容的参与和互动，这是一种开创性的迈进，这是针对静态研究材料和学习者参与的动态性质之间普遍脱颖而出的。此外，这项研究阐明了简历在生成个性化研究路线图中的关键作用，有效地响应了个人学习者的行为模式和认知吸收节奏，从而通过对捕获的视觉数据进行细致的分析来确定，从而超越了一种拟合的全部教育方法。通过严格的定性和定量研究方法，本文为学生的学习习惯，倾向以及他们所面临的细微障碍提供了开创性的见解，从而促进了响应式，适应性和深入个性化的学习经验的创造。最终，这项研究是对教育者，技术人员和政策制定者的明确呼吁，强调地表明，计算机视觉技术的周到应用不仅催化了更具吸引力的自学景观，而且还具有潜在的潜力来革新整体STEM教育生态系统。
计算机 计算机的特点 计算机的局限性 ...
9. 在电脑前工作时间过长会导致用户背痛、神经损伤等。 10. 通过自动化任务，失业率正在以非常快的速度增长。 计算机的演变/世代。 除此之外，请参阅 Sinha 的书，即详细信息。 这些不是来自 P.K.Sinha 的书。 第一代 1942-1954 1. 这一代的计算机使用真空管或真空管作为其基本电子元件。 2. 它们比早期的机械设备更快。 3. 这些计算机体积非常大，而且非常昂贵。 缺点 1. 它们消耗太多电量，产生太多热量，即使使用很短的时间也是如此。 2. 它们非常不可靠，经常发生故障。 3. 它们需要定期维护。它们的组件是手工组装的。 4. 需要大空调。 示例：I. 第一台计算机是 ENIAC（电子数字积分器和计算器），它是第一台使用真空管的电子计算机。
学科 国内 委托教育 数字化相关（系统
防卫省情报本部网站（https://www.mod.go.jp/dih/service.html）〒162-8806 东京都新宿区市谷本村町5-1 防卫省情报本部总务部会计课（联系人：高田）电话：03-3268-3111（内线31752）直拨传真：03-5225-9641
学科 国内委托培训（系统管理相关） ADPS语言 ...
防卫省情报本部网站（https://www.mod.go.jp/dih/service.html）〒162-8806 东京都新宿区市谷本村町5-1 防卫省情报本部总务部会计课（联系人：高田）电话：03-3268-3111（内线31752）直拨传真：03-5225-9641
定义教育人工智能、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析之间的界限：需要连贯性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域中出现了一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育（AIED）这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能（AI）、学习理论和教育实践来改善学习者使用计算机的学习成果（Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年）。在 AIED 领域中，基于计算和机器学习的力量出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统（Aleven 和 Koedinger，2002 年）、自适应超文本系统（Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年）和计算机支持的协作学习（CSCL）。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学临场感是鼓励学习者有效合作的重要概念。2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM)，利用更大的数据集和增加数据之间的互连来探索学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，它专注于理解复杂的
Clupiter：一款用于教育目的的 Raspberry Pi 微型超级计算机
摘要 — 这项工作的主要目标是通过构建一个名为 Clupiter 的 Raspberry Pi 集群来模拟超级计算机的运行，使超级计算和并行处理更接近非专业受众。它由八个相互连接的 Raspberry Pi 设备组成，以便它们可以并行运行作业。为了更容易展示它的工作原理，我们开发了一个 Web 应用程序。它允许启动并行应用程序并访问监控系统以查看这些应用程序运行时的资源使用情况。NAS 并行基准 (NPB) 用作演示应用程序。从这个 Web 应用程序中还可以访问一些教育视频。它们以非常翔实的方式处理超级计算和并行编程的概念。
在一年级教育中设计和实施生成式人工智能
<摘要> 在本演讲中，我们报告了使用生成式 AI 的课程设计及其在一年级教育中实施的结果，旨在帮助学生获得大学学习的技能。具体而言，关于创意生成方法（曼陀罗艺术、KJ 方法）和批判性阅读，学生在课堂和作业中同时使用人类和生成性人工智能，比较两者之间的差异，并回答有关在作业中同时使用人类和生成性人工智能的印象以及对实现教育目标的影响的问题。 他们还思考并回答了生成式人工智能的使用将如何影响大学学习的意义。在大学一年级教育中使用生成式人工智能可以为学生在大学学习的早期阶段提供思考学习意义的机会，但也有人提出，平衡效率和创造力将是一个挑战。
定义教育、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析中的人工智能之间的界限：需要一致性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域已经发展出一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育 (AIED) 这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能 (AI)、学习理论和教育实践来改善使用计算机的学习者的学习成果 (Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年)。在 AIED 中，基于计算和机器学习的力量，出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统 (Aleven 和 Koedinger，2002 年)、自适应超文本系统 (Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年) 和计算机支持的协作学习 (CSCL)。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等人，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学存在是可以鼓励学习者有效协作的重要概念。在 2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等人，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM) 来探索使用更大数据集和数据之间增加的互连的学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，该领域专门致力于理解复杂的
经典计算机、超级计算机和量子计算机的工作原理
● 计算机对我们的生活有很大的帮助 ● 传统计算机被广泛使用 ● 此外，超级计算机帮助我们解决密码学等复杂计算或预测疾病如何在全球传播 ● 然而，量子计算机比任何超级计算机都强大。它们可以解决我们从未解决过的问题。例如，设计一种新的药物化合物、分析基因组或找到对抗病毒的方法 ● 所以从手机到量子计算机，计算机无处不在！