May, 2023

K-12 计算机教育中的人工智能学习建议

PDF
TL;DR本文提供了一套以数字素养和社会视角为重点的 AI 学习目标，旨在帮助补充现有的计算机科学课程，并提供有关 AI 的核心概念和相应的能力的见解。
artificial intelligencecs curriculalearning objectivesdigital literacysocietal perspective
发现论文，激发创造
  • K-12 人工智能教育视角

    本论文讨论了 AI 对医学、生物学、交通、娱乐等领域产生深远影响的同时，为应对未来 AI 驱动的社会挑战，将 AI 教育纳入 K-12 教育的必要性并提出了基于模块化的教学方法以促进学生的动机和创造性思维。

    May, 2022

  • 人工智能时代的终身学习挑战：从计算思维的角度

    这篇论文从计算思维、批判性思维和创造性能力的角度对人工智能时代的终身学习挑战进行了回顾，强调了对组织管理和领导力的影响。

    May, 2024

  • 人工智能在日常生活中的应用 2.0：跨专业教育大学学生

    在大数据人工智能与其不断增长的能力引领下，人工智能应用已成为我们日常生活的一部分。然而，对于其能力、限制以及相关优缺点的误解广泛存在。因此，在大学环境中，有必要向计算机科学专业学生和其他学科的学生普及人工智能知识。在这篇经验报告中，我们介绍了我们为来自不同专业的学生开设的一门入门课程的概述。此外，我们讨论了课程的作业和测验，让学生第一手了解了人工智能的过程，并洞察到了他们的学习模式。另外，我们还提供了课程评价和学生表现的总结。最后，我们介绍了从教授这门课程中获得的见解，并阐述了我们的未来计划。

    Apr, 2024

  • 跨学科人工智能教育：人工智能课程和社区需求的交汇

    将人工智能融入教育有潜力改变学习和教学方式。本文研究了人工智能在教育中的现状，并探讨了将这一技术融入课堂所面临的潜在益处和挑战。通过将人工智能与课程内容和社区联系起来，提出了跨学科的教学方法，将人工智能变为贯穿整个课程的学科。

    Nov, 2023

  • 从算法崇拜到人类学习的艺术：AI 在教育领域 50 年旅程中的见解

    本文探讨人工智能在教育领域的复杂性及对学习的个性化、伦理、学科价值与学习体验的潜在影响，旨在通过教育研究和综合实证最佳实践，明确了解如何将人工智能技术与学与教的基本原则相协调，以及为未来真正提升学习体验和结果而可能需要优先考虑的具体行动。

    Feb, 2024

  • 跨学科方法探讨人工智能对社会影响的理解

    人工智能创新主要关注 “what” 和 “how” 问题，忽视可能的危害与社会背景，导致了潜在的社会技术问题，因此我们需要计算机科学和社会学科之间更紧密的联系。

    Dec, 2020

  • 人工智能系统教育之路：智能计算架构课程实践

    本文讨论了从计算系统的角度出发如何进行人工智能的教育，并提供了一门针对智能计算架构的课程实践，旨在通过讲授人工智能加速器在 FPGA 平台的设计，来弥合人工智能和计算系统之间的差距。

    Jun, 2022

  • 生成式人工智能时代中的教育：背景和最新发展

    人工智能对教育的潜力、应用、限制等方面进行了综合概述，着重介绍了生成式人工智能领域的最新发展。

    Aug, 2023

  • 教育领域中人工智能的伦理

    人工智能从实验室科学转变为实际人类环境，引发了许多历史、社会文化的偏见、不平等和道德困境。人工智能教育（AIED）提出了更多特定的挑战，涉及技术对用户的影响，这些技术如何用于加强或改变我们学习和教学的方式，以及作为社会和个体，我们对教育结果的价值观。该文章讨论了人工智能的关键伦理维度，并将其置于 AIED 设计和工程实践中，以建立我们所构建的 AIED 系统、我们提出的有关人类学习和发展的问题、我们使用的教学伦理以及我们通过 AIED 在更广泛的社会技术系统中提倡的价值观之间的联系。

    Mar, 2024

  • 中学课堂 AI 识字课程部署后教师视角和经验的理解

    探讨了教师实施 MIT RAICA 课程模块后的经验，研究发现人工智能模块不仅扩展了教师在该领域的知识，还使他们意识到其日常应用及其伦理和社会影响，并促使他们更好地与学生分享内容。还提出了对教师专业发展资源的改进建议。

    Dec, 2023