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数字化游戏化学习与数学游戏应用对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex W
运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习对四年级学生计算能力的影响 刘濝濢 -Bei LIU a* , Alex Wing Cheung TSE b* 香港大学教育学院，香港 a* u3598295@connect.hku.hk; b* awctse@hku.hk 摘要：计算能力是小学数学学习中必不可少的素质，事实证明，通过游戏化应用进行学习可以提高学生的数学学习成绩，从而有利于发展他们的计算能力。计算能力是数学核心技能之一，可以通过不断的计算练习来提高。然而，目前关于在小学使用运用数学游戏应用进行数字化游戏化学习 (DGBL) 对发展学生计算能力的影响的研究还很少。因此，本项准实验研究共有78名学生参与，旨在评估通过iPad进行DGBL与数学游戏应用“口算英雄”对中国大陆一所主流学校四年级学生计算能力的可能影响。实验班将数学游戏应用融入为期四周的课堂活动中，实验组和对照组均采用标准化计算能力测试：Abilita diCalcoloz计算能力-记忆与训练第6-11组（Cornoldi等，2002）进行前测和后测。采用方差分析的数据分析结果显示，在数学课堂上使用iPad上的数学游戏应用学习时，学生的计算能力存在显著差异，四年级实验组（n=40）与对照组（n=38）的整体计算能力存在显著差异。换句话说，我们发现，在使用数学游戏应用进行计算练习后，学生更有可能获得更好的计算能力，尤其体现在计算速度更快、错误率更低方面。然而，在数值知识方面没有显著差异，使用这种数学游戏应用程序学习可能不会导致获得更多的数学知识。这项研究为小学数学教育者和教师提供了一个现实的视角来了解使用数学游戏应用程序学习的潜力：它可以成为提高四年级学生计算能力的有效工具。该项目的第二阶段是探索研究结果背后的原因，揭示使用数学游戏应用程序进行 DGBL 的可能因素，这些因素可能会促进计算能力的某些方面。提出了将 DGBL 融入小学数学课堂的进一步建议。关键词：基于数字游戏的学习、计算能力、数学游戏 1。引言：学生的计算能力是指理解数字之间规律和相对量，并以更灵活的方式进行数字运算（加、减、乘、除）的能力（Feigenson 等，2004；Tall 和 Dehaene，1998）。计算能力对于小学阶段的数学成绩至关重要（Cowan 等，2011）。与不同领先国家的小学数学课程类似，根据中国大陆最新的课程标准，四年级学生必须掌握四种运算（加、减、乘、除），并且需要不断练习计算能力以找到更简单的解决方案（中华人民共和国教育部，2022）。学生的表现和
计算能力和人工智能 1
了解计算基础设施对人工智能政治经济的影响至关重要：它影响谁可以开发人工智能、开发什么样的人工智能以及谁从中获利。它定义了科技行业的集中度，激励了人工智能公司之间的恶性竞争，5 并深刻影响了人工智能的环境足迹。6 它使占主导地位的公司能够从依赖其服务的消费者和小型企业中获取租金，并在系统因单点故障而发生故障或失灵时造成系统性危害。最令人担忧的是，它扩大了拥有计算能力的公司的经济和政治权力，巩固了已经主导科技行业的公司的控制权。
通过卓越的计算能力实现能源转化
人工智能是一种力量倍增器，它通过交互式可视化与人类合作，为实验设计创建人工智能指南，连接模拟和实验，并将高端计算引入研究过程，从而提高核心研究、开发、演示和部署投资的生产力。由于道德是人工智能发展的关键组成部分，NREL 的人工智能发展原则包括人类的能动性和监督；科学和技术的稳健性；适用性和可持续性；透明度和可解释性；公平、公正和正义。当我们负责任地进行研究和使用技术时——解决偏见的可能性；评估和严格测试有效性并加强模型的安全性；等等——我们可以满怀信心地继续前进。
新拨款 2.7 亿新元用于促进国家超级计算基础设施、高性能计算能力和人才发展
• 副总理兼国家研究基金会主席王瑞杰宣布拨款 2.7 亿新元，用于建造新加坡的下一代超级计算机并开发高性能计算 (HPC) 能力，以支持国家研究计划。 • 该消息是在 ASPIRE 1 2A 和 2A+ 系统的正式发布会上宣布的，这两个系统是由新加坡国家超级计算中心 (NSCC) 管理的研究超级计算机。 • 超级计算机是人工智能、气候科学、量子计算、生物医药、先进制造、材料科学、基因组学和建筑环境等研究领域的关键资源。新加坡，2024 年 10 月 25 日——新加坡将投入 2.7 亿新元开发其国家超级计算基础设施，并加强新加坡国家超级计算中心 (NSCC) 支持本地研究的能力。新加坡副总理兼国家研究基金会 (NRF) 主席王瑞杰在 ASPIRE 2A 和 2A+ 系统正式启动仪式上宣布了这一消息，这两个系统都是由新加坡国家研究基金会管理的研究超级计算机。NRF 提供的这笔拨款将用于资助新加坡国家研究基金会下一代超级计算机的开发，以满足对高性能计算 (HPC) 资源日益增长的需求并释放新的研究机会。继 2A+ 之后的下一台超级计算机预计将于 2025 年下半年投入运营，它将探索传统超级计算机和量子计算机之间更大的协同作用和集成。这种结合对于解决未来研究挑战日益复杂和数据密集型的问题至关重要。除了基础设施建设之外，这笔拨款还将支持新加坡 HPC 生态系统中的人才和技能发展。新加坡国家研究基金会将扩大其计划，为本地研究人员和科学家提供增强的能力，重点是开发先进算法、优化大规模 HPC 和 AI 项目以及提高研究效率。这些努力将使各个领域取得更快、更有影响力的突破。NSCC 将与当地大学、研究机构和 HPC 公司合作，指导和培训人才，以创建新的 HPC 工具、应用程序和软件。即将推出的青年研究员种子计划专门通过提供 HPC 资源来培养早期职业研究人员。还将为中小企业和初创企业留出资源，以加速它们对商业应用和创新的研究，帮助它们提高市场竞争优势。此外，这笔拨款将促进与日本和芬兰等国际超级计算中心的合作。这将使新加坡能够在共同感兴趣的领域利用全球专业知识、知识和战略，进一步增强本地 HPC 能力并推动技能发展。“在 NSCC，我们的价值主张超越了我们提供的裸机硬件和技术。除了我们的超级计算机，我们还专注于三个关键领域：扩大我们的 HPC 容量和多样性、加强组织和运营卓越性以及培养人才并赋能我们的用户实现更大的突破，”新加坡国家超级计算中心 (NSCC) 首席执行官 Terence Hung 博士说道。
建立英国的云计算能力-Demos
在本政策摘要中，我们讨论了如何获得基于AI技术的计算资源在实现英国公众AI福利方面成为关键的关键。，人们非常希望AI可以通过改革和提供新服务并改善响应能力和个性化来帮助支持英国的公共服务。但是，如果没有可靠地访问足够和安全的计算资源来训练和运行使用的模型，就无法实现这些目标。大型公司计算机提供商目前为英国提供大多数计算资源，尽管英国政府不应也不应目的与这些提供商竞争，但必须提供足够的计算来支持其自己的公共部门，在必须处理必须处理私人和敏感数据的情况下，这一点很重要。更重要的是，公共委员会将有助于将人工智能纳入公共服务，对日益关键的资源进行更加无缝和安全的整合，并有机会吸引公民参与决策，以确保正在开发AI解决方案，以解决对公众最重要的社会挑战的开发。
对 NASA 高端计算能力的审计
自成立以来，NASA 率先开发了许多已成为标准的高端计算 (HEC) 技术和技巧。HEC 或超级计算提供关键的处理能力和省时功能，使 NASA 能够从大量数据中获得洞察力，而普通计算机则需要更长时间才能评估这些数据。广泛的员工、研究人员、合作伙伴、外部合作者和 NASA 任务理事会都在使用该机构的 HEC 功能。例如，NASA 目前正在使用 HEC 功能来模拟该机构计划的人类登陆火星，以及处理和分析成功登陆所必需的物理和环境数据。NASA 的两个主要 HEC 设施是位于戈达德太空飞行中心的 NASA 气候模拟中心和位于艾姆斯研究中心的 NASA 高级超级计算设施，但由于远程访问和云计算，NASA 的 HEC 资源被世界各地的 NASA 中心和授权的外部合作伙伴使用。
计算能力与人工智能治理
计算能力或“计算”对于人工智能 (AI) 功能的开发和部署至关重要。因此，政府和公司已开始利用计算作为管理 AI 的一种手段。例如，政府正在投资国内计算能力，控制计算流向竞争国家，并为某些部门提供计算访问补贴。然而，这些努力只是触及了如何使用计算来管理 AI 开发和部署的表面。相对于 AI 的其他关键输入（数据和算法），与 AI 相关的计算是一个特别有效的干预点：它是可检测的、可排除的和可量化的，并且是通过高度集中的供应链生产的。这些特征，加上计算对尖端 AI 模型的独特重要性，表明管理计算有助于实现共同的政策目标，例如确保 AI 的安全性和有益的使用。更准确地说，政策制定者可以使用计算来促进 AI 的监管可见性，分配资源以促进有益的结果，并实施对不负责任或恶意的 AI 开发和使用的限制。然而，尽管基于计算的政策和技术有可能在这些领域提供帮助，但它们的实施准备程度却存在很大差异。一些想法目前正在试点，而另一些则因需要进行基础研究而受到阻碍。此外，幼稚或范围不明确的计算治理方法在隐私、经济影响和权力集中等领域会带来重大风险。最后，我们建议采取护栏措施，以最大限度地降低计算治理带来的这些风险。
计算能力与人工智能治理
计算能力或“计算”对于人工智能 (AI) 功能的开发和部署至关重要。因此，政府和公司已开始利用计算作为管理 AI 的手段。例如，政府正在投资国内计算能力，控制计算流向竞争国家，并补贴某些部门的计算访问。但是，这些努力只是触及了如何使用计算来管理 AI 开发和部署的表面。相对于 AI 的其他关键输入（数据和算法），与 AI 相关的计算是一个特别有效的干预点：它是可检测的、可排除的和可量化的，并且是通过高度集中的供应链生产的。这些特征，加上计算对于尖端 AI 模型的独特重要性，表明管理计算有助于实现共同的政策目标，例如确保 AI 的安全和有益使用。更准确地说，政策制定者可以使用计算来促进人工智能的监管可见性，分配资源以促进有益的结果，并实施对不负责任或恶意的人工智能开发和使用的限制。然而，虽然基于计算的政策和技术有可能在这些领域提供帮助，但它们的实施准备程度存在很大差异。一些想法目前正在试行，而另一些想法则因需要进行基础研究而受到阻碍。此外，幼稚或范围不明确的计算治理方法在隐私、经济影响和权力集中等领域存在重大风险。最后，我们建议采取护栏措施，以尽量减少计算治理带来的这些风险。
人脑的计算能力
在20世纪末，由于其较高的计算能力，计算机科学中的模拟系统已被数字系统广泛取代。然而，直到现在，这个问题一直在吸引人：大脑模拟还是数字化？最初，后者受到青睐，将其视为像数字计算机一样工作的图灵机。最近，最近，数字和模拟过程已结合在一起，将人类行为植入机器人中，从而赋予了人工智能（AI）。因此，我们认为将数学模型与大脑中计算的生物学进行比较是及时的。为此，突出了中枢神经系统中细胞和分子相互作用中明确鉴定的数字和模拟过程。，但在此期间，我们试图查明将计算机计算与生物计算显着特征区分开的原因。首先，在电气突触和通过间隙连接中观察到了真正的模拟信息处理，后者在神经元和星形胶质细胞中均观察到。显然与此相反的是，神经元动作电位（AP）或尖峰明显代表数字事件，例如Turing Machine的是/否或1/0。然而，尖峰很少均匀，但幅度和宽度可能会有所不同，这对突触前末端的发射机释放具有显着的差异作用，尽管量化（囊泡）释放本身是数字的。相反，在突触后神经元的树突部位，有许多计算的模拟事件。此外，信息的突触传播不仅是神经元的，而且由星形胶质细胞紧密地影响大脑中的大多数突触（三方突触）。至少在这一点上，LTP和LTD修改了突触可塑性，并被认为可以诱导短期和长期记忆过程，包括合并（等效于电子设备中的RAM和ROM）。当前有关大脑存储和检索记忆如何包括各种选项的知识（例如，神经元网络振荡，Engram细胞，星形胶质细胞合成菌）。表观遗传特征在记忆形成及其巩固中也起着至关重要的作用，这必然指导了基因转录和翻译等分子事件。总而言之，大脑计算不仅是数字或类似物，还是两者的组合，而且涵盖了并行的功能，并且具有更高的复杂性。