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与跨学科高中教师共同设计AI教育课程
来自许多学科的高中教师对教授人工智能 (AI) 的兴趣日益浓厚。这种跨学科兴趣反映了 AI 工具在整个社会中的普及，例如基于大型语言模型 (LLM) 的生成式 AI 工具。然而，高中课堂是一个独特而复杂的环境，由时间和资源有限的教师主导，其优先事项因班级和服务的学生而异。因此，为跨多个学科（例如历史、艺术、数学）的课程开发有关 AI 的课程必须以跨学科教师的专业知识为中心。在本研究中，我们与 8 名教授高中人文和 STEM 课程的教师进行了五次合作课程联合设计会议。我们试图了解教师在艺术、数学和社会研究环境中教授 AI 时如何看待 AI，以及他们在教学中发现的将 AI 工具纳入教学的机会和挑战。我们发现，教师们认为，围绕人工智能的技术技能和道德辩论、人工智能和学科学习之间的“双重探索”机会以及人工智能工具的局限性有助于学生参与和反思，但也可能会分散注意力。我们将我们的研究结果解释为与共同设计适应性人工智能课程有关，以支持高中各学科的人工智能教学。
生物多样性和大流行：跨学科的研究和行动优先事项。
参与者调查：Azat Claudio，Basque，Pascal引擎盖，Andrew Breed，Patrick Belser，Benjamin Capps，Bertrand Chardonnet，Philippe Chardonnet，Spients，Stephen，Daniel，Daniel。 Girberto Hofmeyr, Edward Holmes, Rosa Jolma, Gilles Kleitz, Melissa Leach, Christos Lynteris, Hayley MacGregor, Catherine Machalaba, Hammer, Rebecca Maudling, Fernando Mc Kay, Hugo Mendoa, Antonio Meredith, Silviu Petrovan, Marisa Peyre, Peyre.赫伯特·普林斯（Herbert Prince），迪莉亚·兰道夫（Delia Randolph），戴维·雷丁（David Redding），西莫纳（Symona），苏格兰，苏格兰朱尔斯（Scottish Jules），苏格兰朱尔斯（Scottish Jules），尼尔谷（Neil Valley），克里斯蒂安·沃尔泽（Christian Walzer），利阿·王（Lifa Wang），利阿·王（Lifa Wang），利阿·王（Lifa Wang），生活，生活，生活，生活。尼克·伍德。
跨学科学习
背景以来，自2004年成立了卓越课程（CFE）以来，跨学科学习（IDL）一直是学习的核心背景。尽管如此，在整个早期设计课程和学习经验时，IDL尚未成为一种习惯性学习方法。在2018 - 19年度期间，CFE叙述被刷新了，并在2019年9月发布了苏格兰课程4的框架。IDL仍然是学习的核心环境。在叙事的开发工作中，很明显，与思考IDL有关的混乱和缺乏信心。响应教学行业在这一领域提供进一步支持的要求，苏格兰与设计思维机构的教育订婚，以合作进行一系列专注于IDL的创意课程共同设计活动。2019年12月，全部32个地方当局的国家合作伙伴和教育董事都被邀请提名教育从业人员，这些从业人员富有且精通IDL思考，以共同设计一份论文，概述IDL是什么，而不是什么。本文还探讨了支持高质量IDL学习体验所需的目的，计划，心态和教学法。这项工作的输出是教育工作者为教育工作者创建的跨学科学习思想论文。跨学科学习：越来越复杂的世界1的雄心勃勃的学习在2020年发表了在Covid大流行期间，从而影响了当时的进一步工作计划。小组为下一个工作的下一个阶段提出了许多建议，并将这些建议分组为3个关键主题：“整个人 - 知识，技能和福祉
ad alta：跨学科研究杂志（14/01- ...
ad alta：跨学科研究杂志©作者（2024年1月），Magnanimitas，Attn。和/或其许可方和分支机构（统称为“ magnanimitas”）。保留所有权利。特刊号。：14/01/xxxix。（第14卷，第1期，特刊XXXIX。）地址：Ceskoslovenske Armady 300，500 03，Hradec Kralove，捷克共和国，电话。：498 651 292，电子邮件：info@magnanimitas.cz ISSN 1804-7890，ISSN 2464-6733（在线）AD ALTA是一本同行评审的国际范围杂志。每个卷和特殊问题的2个问题。 AD ALTA：跨学科研究杂志使用RIV分支组和分支，但该期刊不是RIV的一部分。 RIV是研发信息系统的部分之一。 根据《捷克共和国的R＆D法案》（R＆D）[法规130/2002]，R＆D长期意图和R＆D项目的结果提供了信息。 社会科学b物理学和数学c化学c地球科学生物科学f医学科学g农业g农业i信息学j行业k k武器k军国主义受到法律的保护，包括但不限于版权法，并且没有任何此类信息可以复制，或者以其他方式复制，转换为转移或转移，转换为转移，转换为转移，并依次转移，转化为转移，依次转移，依次转移，转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依据出于任何此类目的，任何人或任何方式以任何形式或任何方式，任何人都没有Magnanimitas事先书面同意。每个卷和特殊问题的2个问题。AD ALTA：跨学科研究杂志使用RIV分支组和分支，但该期刊不是RIV的一部分。 RIV是研发信息系统的部分之一。 根据《捷克共和国的R＆D法案》（R＆D）[法规130/2002]，R＆D长期意图和R＆D项目的结果提供了信息。 社会科学b物理学和数学c化学c地球科学生物科学f医学科学g农业g农业i信息学j行业k k武器k军国主义受到法律的保护，包括但不限于版权法，并且没有任何此类信息可以复制，或者以其他方式复制，转换为转移或转移，转换为转移，转换为转移，并依次转移，转化为转移，依次转移，依次转移，转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依据出于任何此类目的，任何人或任何方式以任何形式或任何方式，任何人都没有Magnanimitas事先书面同意。AD ALTA：跨学科研究杂志使用RIV分支组和分支，但该期刊不是RIV的一部分。RIV是研发信息系统的部分之一。根据《捷克共和国的R＆D法案》（R＆D）[法规130/2002]，R＆D长期意图和R＆D项目的结果提供了信息。社会科学b物理学和数学c化学c地球科学生物科学f医学科学g农业g农业i信息学j行业k k武器k军国主义受到法律的保护，包括但不限于版权法，并且没有任何此类信息可以复制，或者以其他方式复制，转换为转移或转移，转换为转移，转换为转移，并依次转移，转化为转移，依次转移，依次转移，转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依次转移，依据出于任何此类目的，任何人或任何方式以任何形式或任何方式，任何人都没有Magnanimitas事先书面同意。本文所包含的所有信息都是由gamanimitas从被认为是准确和可靠的来源获得的。由于可能存在人类或机械误差以及其他因素，因此本文中包含的所有信息均被“原样”提供，而无需任何形式的保证。UNDER NO CIRCUMSTANCES SHALL MAGNANIMITAS HAVE ANY LIABILITY TO ANY PERSON OR ENTITY FOR (A) ANY LOSS OR DAMAGE IN WHOLE OR IN PART CAUSED BY, RESULTING FROM, OR RELATING TO, ANY ERROR (NEGLIGENT OR OTHERWISE) OR OTHER CIRCUMSTANCE OR CONTINGENCY WITHIN OR OUTSIDE THE CONTROL OF MAGNANIMITAS OR ANY OF ITS DIRECTORS, OFFICERS, EMPLOYEES OR AGENTS IN CONNECTION WITH THE PROCUREMENT, COLLECTION, COMPILATION, ANALYSIS, INTERPRETATION, COMMUNICATION, PUBLICATION OR DELIVERY OF ANY SUCH信息，或（b）任何直接，间接，特殊，后果，补偿性或偶然损害（包括无限制，利润损失），即使在可能使用或无力使用的可能性造成的可能性损害的可能性之前建议使用Magnanimitas。
跨学科科学 - 普遍会议
摘要：网络是目前用于数据传输和企业管理的最重要领域之一。它还包括使我们能够保护网络以防止黑客访问组织数据的安全方面。在本文中，我们想了解网络是什么以及它的工作原理。以及网络以来的基础知识是什么，并且知道作用组成部分的机理。阅读本文后 - 即使您没有网络的一般背景，您也可以管理自己的网络并能够分发和控制您的IP。关键字：网络; ccna;智能辅导系统（ITS）；导师1。引言智能辅导系统（ITS）在许多方面都与人类导师非常相似。基于认知科学和人工智能（AI），它在教育的多个领域中以多种方式证明了它们的价值[1，2]。目前，它可以在许多学校的许多学校中找到核心数学，物理和语言课程。由于原因包括：i）学生表现提高，ii）加深认知发展，iii）减少了学生获得技能和知识的时间[1，2，3]。在人工智能领域的教育领域已经开发并评估了多年的辅导和监视网络的智能辅导系统。在许多方面，网络在该领域大多数方面的演变中都是一个非常有生产力的领域，包括学生建模，知识表示和声音教学原理的应用。有效的网络需要一系列解决问题和诊断策略。学生编写代码的方式提供了对学生推理过程的丰富洞察力。
学生如何在跨学科领域学习人工智能
人工智能（AI）研究领域是跨学科的。本研究基于学生对现状的理解，将AI与跨学科领域之一的生物医学工程联系起来进行研究。学生在期待AI对社会产生作用的同时，也担心伦理和安全问题。随着大容量存储和网络化等通信速度的提高，生物医学工程领域取得了许多成果：解码DNA碱基序列和数字化医学图像。另一方面，信息网络中的安全问题正在被讨论：处理个人基因信息。预计AI将被用作跨学科交流的手段：希望跨学科参与。将来，对使用AI的态度可能会成为人类社会的主要原则之一。关键词：人工智能、跨学科领域、生物医学工程和学生。
跨学科教育和科学项目
学科领域知识领域：14 个“电气工程”和 17 个“电子、自动化和电子通信”。专业：141个“电力工程、电气工程和机电工程”（50%）和176个“微与纳米系统工程”（50%）。研究和活动对象： - 可再生能源电能的生产、传输、分配和消费过程；可再生能源微纳米系统设备制造的操作原理和工艺流程；可持续能源技术。 - 能源领域的科研机构、设计机构和组织、电力和电气工程综合企业、电气工程公司。学习目标：培养解决设计和运行可持续可再生能源系统的实际任务和科学问题的能力；研究可再生能源微纳米系统技术的材料和器件的现有技术和开发新技术。学科领域的理论内容：可再生能源电力系统运行模式建模、分析和优化的基本原理和方法；可再生能源微系统和纳米系统技术的构建和功能基础。方法、技术和技术：使用专门设备和计算机设计、建模电力设施和系统的运行和控制，测量和建模可再生能源材料、设备和系统的特性。仪器和设备：微和纳米系统工程的电气仪器和设备、控制和测量仪器、计算机设备、用于计算参数和建模电气和微电子系统的软件、项目文档的开发和维护。
NINDS跨学科团队科学（RM1，RFA-NS
Transformative 5-year goal fully within NINDS mission • Bold, impactful, and challenging • Single, focused goal • Only achieved via interdisciplinary team science • Multiple aims are non-responsive 3-6 MPIs integrating distinct viewpoint/expertise • ≥2.4 cal mo/yr effort each • Subject to SCR policy Sufficient scope and complexity (vs MPI R01 ) • ~$500K - $1.5M DC团队科学与研究策略的整合•团队管理•增强各种观点
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并提供了开发和评估这些能力的实用策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力方面表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好性和道德性的人工智能环境。该模型可作为研究人员的指南
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力上表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导，以促进人工智能负责任地融入我们的社会。
在坦帕湾REU网站上：跨学科方法的计划，用于气候变化适应研究和
在2024年夏天，十个本科生将有机会参加位于南佛罗里达大学（USF）的本科生研究经验的第一年。这将使他们有机会获得有关气候变化适应的跨学科研究经验，并更好地了解美国和世界其他地区在这一领域面临的挑战。REU计划将启发和赋予参与者的能力，旨在使学生能够在职业生涯初期的气候变化适应领域建立坚实的基础。