这篇研究通过问卷和面试，研究了 6-11 岁苏格兰儿童对以语音为基础的对话助手的了解程度包括工作原理、认知能力、代理能力、数据隐私和合适的口头交互等，发现大多数儿童高估了对话助手的智能程度，不了解数据隐私和安全方面，同时认为对话助手的不礼貌是错误的，研究结果具有教育意义，有助于教育工作者开发合适的材料以解决 AI 素养的紧迫需求。

May, 2023

研究表明，五至十二岁的儿童对于生成式人工智能模型具有积极的态度，他们对于人工智能的认识和使用具有巨大的潜力，并且与真实物体和其他技术概念相比，儿童对生成式人工智能模型的理解仍存在较大的研究空白。

May, 2024

了解儿童在训练 AI 模型（如可教授机器）的界面设计中的设计方式和价值观，可以增加这类活动的影响力，并指导未来技术的设计。在一个共同设计的会议中，一个团队由 5 个 7-13 岁的儿童和成年共同设计师参与了修改后的故事板上的 AI 问题构思活动，他们设想了自己的可教授机器。我们的研究结果利用已有的心理价值框架（Rokeach 价值调查）揭示出儿童如何概念化并嵌入他们自己设计的 AI 系统中以支持他们的日常活动。具体来说，我们发现儿童的设想需要先进的系统智能，例如情绪检测和理解用户的社会关系。这些基础模型可以利用多种模态进行训练，并通过添加更多数据或预测负面例子来修复任何错误。儿童的想法表明他们关心家庭，并期望机器在做出决策之前了解他们的社会背景。

Sep, 2023

该论文旨在提出一种 “基础” 的视角，启发人工智能的进步，包括 “基于感知 - 动作循环的体现、嵌入、延伸和实践认知” 的研究方向，以及运用逐步发展的技能促进逐步的语言发展、逐渐适应物理和社会环境的智能代理等几个具体的组成部分，以建立人类一样的语言能力。

Jan, 2022

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。

May, 2023

本文介绍了 AI (人工智能) 系统如何模拟人类行为以及 AI 技术与全球文化差异相交互时出现的问题，提出对语言和视觉技术中不同文化依赖性和不一致性的策略和可能性进行思考。

Nov, 2022

本文介绍了人工智能领域自 20 世纪 50 年代以来的发展历程，列举了 AI 领域研究人员常见假设中的四个谬误，并讨论了这些谬误引发的问题，包括如何将人类的常识运用于机器智能。

Apr, 2021

通过分析大学教师对人工智能语言模型的经验和态度，本研究填补了文献中对人工智能在教育中的应用以及其对教学和学习的潜在影响的研究空白。该研究调查了高等教育中语言模型和生成式人工智能工具的意识水平、整体态度以及影响这些态度的因素。研究结果显示，教育工作者对这些工具的认识程度逐渐增加，总体上持积极态度。教学风格与对生成式人工智能的态度之间没有相关性。最后，相较于其他领域的教育工作者，计算机科学教育工作者对生成式人工智能工具在技术上的理解更有信心，对其持更加积极的态度，但在检测人工智能生成作品的能力上并不更有信心。

Mar, 2024

本研究探讨和分析了与人工智能课程相关的部分学生期望和观点。我们对 200 名计算机科学专业的本科生中的 58 名学生进行了匿名调查，使用主题分析对答案进行了分析和解释，以了解他们对人工智能学科的兴趣和吸引力以及其缺点。我们得出结论，学生们对人工智能感兴趣是因为其时尚性、适用性、他们对这个主题的热情和兴趣、未来增长的潜力以及高薪水。然而，学生们的期望主要是在人工智能领域获得中等知识，男性似乎比女性更有兴趣获得高级技能。学生们最不喜欢的部分是人工智能中使用的数学方面。其中一小部分学生还意识到人工智能可能被用于负面目的的潜力。我们的研究还对数据库课程进行了简短比较，学生们对于获得中等知识并不那么热情或有兴趣，他们的兴趣与数据库使用和基本信息相关。

Nov, 2023

本文通过一项深入的调查研究，分析了跨越八个国家和六个大洲的 10005 名受访者对人工智能的公众意见，结果表明公众普遍认为人工智能会对社会产生重大影响，强烈支持负责任的人工智能开发和使用，并对人工智能的情感进行了四个关键主题的描述（令人兴奋的、有用的、令人担忧的和未来主义的），这些主题的普遍存在性区分了不同国家对人工智能的反应。

Dec, 2019