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人工智能（AI）在课堂上的应用
• 禁止：使用 ChatGPT、Grammarly、DALL·E 或代码生成器等 AI 工具进行头脑风暴、编写、编码或创建任何内容；使用 AI 协助编辑、引用管理或创意生成。
在课堂上使用人工智能（AI）
决议由本届全国青年议会呼吁特立尼达和多巴哥政府制定一项政策，将人工智能的道德和负责任的使用纳入教育课程，以加强学习，培养批判性思维，为学生做好现代劳动力的准备，同时确保保障他们的福祉。
genai在课堂上：学习观点的科学
大语言模型（LLM） - 大型语言模型（LLM）是一种精致的AI形式，旨在处理和生成新文本。这些模型在接受大量数据（例如数十亿文章，书籍，互联网聊天）培训后“学习”以产生新文本。llms，例如chat-gpt可以做诸如总结文本，撰写文章，生成故事或撰写电子邮件之类的事情。现在，它们是生成AI的最流行形式。
不可知论课堂观察工具
• 提供的查找仅作说明之用，不作为核对清单。它们也不是详尽无遗的。请根据您的预期目的和工具用途自行使用评分量表。 • 虽然学校和学区可能有与其独特教学重点相符的其他查找，但该工具中提供的查找反映了通过包容性、文化和语言持续性实践进行深入学习的基本日常组成部分，这些实践支持所有学生获得学术知识和技能，理解和重视自己和他人，并与世界互动。 • 有关此观察工具的目的和使用的详细信息，请查看课堂观察工具指南。 • 该系列中的教学工具和资源将在 2024-25 学年试行。请通过此表格提供反馈。链接：tinyurl.com/ywy3ztn3
教师和学生对小学课堂科技使用的看法
第 3 章：方法论 ................................................................................................ 35 简介 ................................................................................................................ 35 研究问题 .............................................................................................................. 35 背景 ................................................................................................................ 35 参与者和招募 ................................................................................................ 36 数据收集 ............................................................................................................. 37 访谈 ............................................................................................................. 37 观察 ............................................................................................................. 38 调查 ............................................................................................................. 38 数据分析 ............................................................................................................. 39 访谈分析 ............................................................................................................. 39 观察分析 ............................................................................................................. 40 调查分析 ............................................................................................................. 40 三角测量分析 ............................................................................................................. 40 纪录片制作流程 ............................................................................................. 41
南非工程课堂中的创新教学法、空间和技术
高等教育技术环境的快速变化促使研究人员重新考虑学习环境——包括物理环境和数字环境。信息和通信技术 (ICT) 的最新进展可能会带来新的学习空间并支持更有效的教学法。此外，工程课程应该进行变革以符合行业要求，因此教学和学习也应该改变。虽然 ICT 提供了许多机会，但挑战在于确保教学和学习以具有教学意义的方式适应和利用新技术和工具。本研究的目的是通过调查一位讲师对“未来适应”教室的看法以及此类教室如何影响讲师的教学和学习方法，讨论学术学习空间如何改变教学实践。“未来适应”教室是技术先进且灵活的学习空间，可以在其中实施创新和多模式教学方法。本研究
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。