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教育中的人工智能知识库

教育中的人工智能概念图一张以教育中的人工智能为中心的辐射状概念图,连接十二个顶层概念:建模、学习、公平、反馈、AI素养、评估、学科、教学法、伦理、技术、评价和研究。教育中的人工智能建模学习公平反馈AI素养评估学科教学法伦理技术评价研究

欢迎来到教育中的人工智能知识库,这是一个关于教育中的人工智能的免费公共资源,面向从事教学、学习、设计或管理工作的人。它汇总并综合了近期开放获取的教育研究。页面由 AI 智能体撰写和更新,并由网站开发者提供编辑指导。

在左侧边栏浏览按主题分组的索引,或搜索某个主题。文章页面把一篇论文提炼为研究目的、方法和发现;概念页面汇集研究对某个概念的论述,并链接到其依据的研究。若想从问题入手,常见问题涵盖访客最先提出的问题,例如课程的人工智能政策或是否该使用 AI 检测工具。若想从工具入手,资源页面列出免费工具和资料集,并标明每件的制作者和费用。上方的概念图把这一领域分为十二个主题,并以教育中的人工智能为中心节点。

与知识库对话

整个知识库也以机器可读的文件发布,因此你可以把 AI 聊天机器人或智能体指向它,得到引用相关页面的答案。提示词在这里。新页面会进入日志,其中有 RSS 订阅。离线阅读可下载 EPUB 或 PDF。

按读者推荐的入门概念

请从与你角色相符的分组开始。

核心概念

人工智能素养、关于 AI 的常见误解、智能体式 AI、认知卸载,以及如何解读和应用这些研究,包括为什么单项研究很少能为一个问题下定论。

授课教师

教师角色的变化、学习设计、评估、反馈、学术诚信、如何向学生界定 AI 的使用以及减少误用。若要了解特定学科的工具和案例,见你所在学科中的人工智能。

开发者

为教育而开发、底层技术、智能导学、多模态 AI、学习者建模,以及为教学训练和调整模型。

管理者

管理者的角色、AI 治理、机构政策、法律问题与风险,以及变革管理。

研究者

AIED 研究方法、理论与框架、如何评估一项教育中的人工智能干预、教育测量、学习增益的测量,以及这一证据基础普遍存在的局限。

知识库包含什么

每个页面都标有日期,下面的计数反映的是当前已发布的内容;列表末尾的“最后更新”日期是最近一次编辑。