本文介绍了一个名为 Build-a-Bot 的开源工具，它可以帮助学生和教师创建基于自己课程材料的聊天机器人，从而学习人工智能的基础原理。该工具主要使用自然语言处理的技术，通过训练一个定制化的模型来回答问题，旨在教授学生数据收集、数据增强、意图识别和问题回答等技能，使得之前的黑盒式聊天机器人工具得以升级。该工具设计的特别适合中学生使用，未来的工作重心是将其提供给学校，并获取学生和教师的评估。

Dec, 2022

该研究论文介绍了一个正在进行的关于为机器人学生提供个性化学习环境的学习系统，通过与价格较低的硬件兼容的基于 Web 的界面，教育者可以免费分发教材，此方法在机器人学习领域具有潜在的教学增长可能性。

Sep, 2023

该研究通过设计并评价了一种 AI 驱动的多任务聊天机器人，在计算机科学教育中提升学习体验、促进学生参与。研究采用设计研究方法，开发了一个新型学习环境，其中包括指导机器人、同伴机器人、职业规划机器人和情感支持机器人四个不同的聊天机器人角色，通过满足学生的能力、自主和关联性等三个内在心理需求，以探究为基础的学习模式鼓励学生提问、寻求解决方案和探索好奇心。研究通过在一个月内与 200 名参与学生进行高等教育环境测试，将结果与人类导师和单一聊天机器人条件进行对比。研究运用混合研究方法，包括聊天记录序列分析、调查和焦点小组访谈等定量和定性手段。通过整合先进的自然语言处理技术，如主题建模和情感分析，提供了对该系统对学习者参与度、动机和探究型学习的深入理解。该研究通过其严格的设计和创新的方法，为 AI 驱动的多任务聊天机器人在重塑计算机科学教育以及创建引人入胜、支持性和激励性学习环境的潜力提供了重要见解。

Aug, 2023

通过提供弹性的教育模式建议，基于 GPT-3 的智能教育辅助框架被研发，能够自动生成课程助手，可以回答与教学相关的问题，降低教师和助教的工作量同时提高学生获得课程相关信息的机会。

Feb, 2023

通过从自然中选择性启示，我们构建了具有大规模行动空间、多个相机提供的丰富传感数据流以及与其他系统连接以增强行动空间和数据流的强大且部分软性的机器人肢体。作为概念验证，我们训练了两种当代机器学习算法来执行简单的目标寻找任务，将这一设计视为构建用于实现人工通用智能的机器人的第一步。

Apr, 2024

我们介绍了一项旨在开发开源且用户友好的人工智能系统，以用于生物医学和医疗保健领域复杂数据的机器学习分析，其中遗传编程技术可以帮助实现，并且强调了以前项目中遗传编程已经自动进行了机器学习分析的具体示例。

May, 2017

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

本研究提出了基于人工智能的编程教学智能助教，它可以回答学生的编程问题并提供准确的答案和示例，受测试的大学生认为这个工具可以成为其他课程中有用的工具。

Jan, 2023

本文介绍了一个增强现实系统，使人类可以观察到机器人学习的隐藏状态，建立了人类和机器人的共同基础，并讨论了使用我们的系统在 K-12 教育活动中以及开发基于 AR 的人类循环强化学习框架的两个未来方向。

Oct, 2021

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