MMFeb, 2024

非编程人员的人工智能：应用于无编程技能学生的讲座中的人工智能

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TL;DR给没有编程知识的学生提供创新策略，将 AI 教育整合到课程中，以应用 AI 为基础的教学规划脚本和教育模型为例，展示了 AI 的潜力、风险及其在学术专业中的实际应用。
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发现论文，激发创造
  • 编程课程中提供反馈的智能导师

    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

  • 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

  • 教育中使用 AI 的应用场景与实际案例

    这篇论文介绍了一组基于现有资源的使用场景，教师可以作为灵感创作自己的场景，目的是在不同的高中水平以及不同的目标下引入人工智能教育领域（AIEd），该领域非常活跃，不断涌现新的资源和工具，本文所包括的资源已经在学生中进行了测试，并由该领域的专家进行了选择，但它们只能作为实际示例来引导和激发教师的创造力。

    Jul, 2023

  • 软件工程教育中的 AI 辅导

    利用 GPT-3.5-Turbo 模型作为 AI 导师的自动化编程评估系统中，利用经验数据和探索性调查发现了不同用户类型以及与 AI 导师的交互模式，总结了实时反馈和可扩展性等优势，但也指出了一些挑战，例如通用回答和学生对使用 AI 导师时学习进展受限的担忧。这项研究为教育中人工智能的作用增加了有益的话题。

    Apr, 2024

  • 应用强大的大型 AI 模型于课堂教学：机遇、挑战和前景

    利用人工智能的互动场景增强课堂教学品质，包括对话自动完成、知识和风格传递，和评估人工智能生成的内容，探索多种应用和挑战，为未来研究提供清晰的道路。

    May, 2023

  • 科学中的人工智能：一个新兴议程

    本报告总结了 Dagstuhl Seminar 22382“科学中的机器学习：桥接数据驱动和机理建模” 的讨论并提出了如何协作来推动人工智能和科学发现的新一波进展的路线图。

    Mar, 2023

  • AI 在基于项目学习中的未来规划：与学生合作探索

    通过共同设计研究，探索学生使用人工智能（AI）的数据在项目式学习（PBL）评估中作为新材料的潜力，并基于学生对教育目标转变的愿景，分析了学生使用 AI 的各种情景、分析方法和理解方式以及对学生与 AI 互动和理解 AI 增强学习的未来研究机会。

    Jan, 2024

  • 可解释规划

    该论文探讨了人工智能的交互问题，提出了一种基于模型的 AI 规划方法，以实现人类与智能系统的有效沟通和协同解决问题的目标。

    Sep, 2017

  • 从机器人到书籍：智能人工智能在教育中的应用简介（AIEd）

    本研究重点介绍了工业和学术角度下人工智能在教育领域的不同应用，并强调了最新的情境化学习、创新评估以及先进的辅导系统等方面的进展和发展。此外，文章还分析了 AIEd 的伦理问题和转型对人们尤其是学生和教师的影响，并探讨了 AIEd 未来研究和实践的潜力。

    Jan, 2023

  • 使用个人 AI 导师实施学习原则的案例研究

    整合 AI 导师来补充学习程序，基于学习科学，个性化学习策略，神经网络模型和学术表现等主题为学生提供个性化学习体验。

    Sep, 2023