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课堂指导中的生成AI |特拉华州...
响应人工智能（AI）技术进步的动态性质的日期，该文档旨在定期更新，以封装州和国家一级的最新指导和政策修改。文档中包含了一个摘要表，以方便对这些更新的轻松跟踪。该表有效地分类了每个版本中引入的更改，并提供了文档进度的透明，直截了当的历史记录。这样做，使读者能够迅速确定指导如何与AI中持续的法律，道德和技术转变保持一步。这种方法可确保本文档仍然是理解特拉华州学校AI准则和最佳实践的最新且可靠的来源。日期
使用多种文献来增加课堂上的同理心和文化理解
Home Page.............................................................................................................62 About and First Steps.............................................................................................62 Empathy.................................................................................................................62 Inclusive Literature................................................................................................63 LGBTQIA+ Recommendations.............................................................................64 Author Spotlight.................................................................................................... 64 Contact Page.......................................................................................................... 65 Implications and Limitations....................................................................................... 65 Next Steps....................................................................................................................66 Future Research & Communication of Findings......................................................... 67 Summary......................................................................................................................68 REFERENCES...........................................................................................................70
生成式人工智能如何改变课堂
受访者在许多关键问题上达成了一致，比如教师需要重新思考如何评估学习者，学生毕业时需要具备基本的人工智能知识并了解该技术的伦理问题。然而，调查结果还发现，管理人员和教职员工在人工智能是否能成为学术界和教学领域的积极力量方面存在巨大分歧。管理人员对生成式人工智能表现出了更高的热情，而且比教职员工更有信心他们的机构正在采取措施管理其使用。尽管如此，调查显示，绝大多数大学并没有禁止在课堂上使用人工智能技术，而且机构通常不会购买检测其使用的工具，专家表示这些工具根本不可靠。即使是大多数教职员工——对人工智能持更强烈怀疑和抵制态度的群体——也表示愿意随着时间的推移接受这项技术。
课堂教师评估模型评分标准
教师、英语学习者教育教师、助教、通识教育教师和专家）以： • 分享关于学生在达到年级标准和/或个人学习目标方面的进步的结论，以确定如何发挥学生的优势并支持进一步成长。• 寻求有关支持学生学习的教学或评估实践的反馈。不满意 需要改进 模范 没有表现出在满足熟练期望方面取得足够的进步，或表现始终低于标准，例如， o 没有根据超出最低要求的学生数据得出结论或调整练习 o 很少与合适的同事分享关于学生进步的结论 o 就学生进步向学生和家长提供有限或不适当的反馈
在课堂上使用培养皿用于网络物理系统的控制器开发的好处
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中越来越普遍。作为CPS的主要组成部分，嵌入式控制器的发展需要应对过去几十年来持续复杂性增加的影响。模型驱动的开发策略由具有精确语义和交互式工具的图形形式主义支持，允许模型编辑和组成，仿真，验证和自动代码生成，可以提供一种高效的方法来实现快速的原型和可靠的实现。在定义学术课程并选择教学方法来教授相关主题时，这些挑战会产生很大的影响。petri网可以提供这种类型的支持，因为它们是可以提供的，可以为这种类型的控制器中提出的主要特征提供支持，即并发和并行性，冲突和资源共享建模以及对模块化和合成性的支持。在本文中，将使用基于停车场控制器的分析的一系列示例，以说明学生在使用PETRI网中描述相关嵌入式控制器的行为时，学生如何面对推荐的建模挑战。考虑了停车场基础设施的不同配置，呈现了几种类型的练习，以解决不同级别的复杂性。这种示例可以在不同类型的课程中使用，从关注系统级建模的课程到专注于特定实施策略的课程，在这些课程中，可以使用几类自主和非自治的PETRI网络。
检查EFL职前教师对课堂话语的使用
许多因素会影响教师的课堂行为。这些影响取决于什么，它们来自何处以及如何影响教师与老师的个人特征密切相关。这项混合方法的描述性案例研究旨在检查西方州立大学十二个土耳其EFL的课堂行为的课堂行为，并了解他们对他们使用的课堂话语的想法取决于。以此目标，通过观察和访谈进行了互补的观察和访谈，对EFL预科教师的课堂行为进行了研究。观察到“引起，延伸，促进，澄清，支持和省略”的选定课堂话语动作的频率，并揭示了最常用的动作。在访谈中摘录中明显的职前教师的意见指出了个人和社会因素对课堂上的行为的影响，以及他们对课堂话语的看法的影响。由于研究研究的结果，发现职前教师经常使用促进和澄清的话语动作，而大多数影响他们的因素是他们以前的教师和大学教育。
重温英语课堂中的人工智能
maryjoysienes08@gmail.com 摘要。科学技术的出现给人类带来了变化。在学术界，“台上圣人”的时代已被“旁边的人工智能”务实地取代。技术，尤其是人工智能，可以模拟人脑，有时甚至比人脑工作得更快、更准确，促进了英语学习和习得的进步。然而，它也给学生、教师和教学过程带来了职业和道德威胁。同时，了解和评估学校与人工智能相关的 ESL 教学过程的现状也很重要。在一项对 84 名 ESL 学生进行的调查中，结果显示大多数学生在家写作时使用人工智能应用程序，如谷歌翻译、语音转文本翻译和 Quillbot 等释义应用程序。另一项对 ESL 教师的调查是通过谷歌表单进行的，后续问题和澄清通过访谈进行传达。通过采用主题内容分析 (TCA)，对学生和教师的回答进行编码，并按主题分类。这些主题用于识别和讨论最佳实践以及人工智能在 ESL 课堂中的作用和限制。通过这种方式，希望这项研究的结果能够引发对话，重新审视在课堂上使用技术和人工智能的实践和政策。关键词：人工智能、AI 可行性、伦理考量
在课堂上利用人工智能：增强德锐大学的学习体验
在 CEIS312 中，ChatGPT 的实际应用展示了 Python 编码在数据集清理和算法开发等任务中的应用，凸显了人工智能在教育中的切实好处。这种实践方法可以强化理论知识并培养宝贵的技术技能，让学生为应对现代劳动力的复杂性做好准备。人工智能 (AI) 已成为快速发展的教育领域的变革力量，为定制和增强学习体验提供了前所未有的机会。德锐大学 90 多年来一直拥抱技术进步，并已将人工智能战略性地融入其课程和教学实践中，使学生和教育工作者受益。本文探讨了德锐大学利用人工智能增强学习体验的多方面方式，反映了人工智能在教育中的当前实施和未来方向。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。