教育中的人工智能：概念、契机和风险
Unpacking the “Black Box” of AI in Education
作者: Nabeel Gillani et al.
人工智能的快速发展引起了人们对其教育潜力的关注，然而人工智能这一术语本身的含义并不清晰。因此，研究者从本体论和方法论两个层面对教育中涉及的人工智能进行了阐释，并探讨了其对教育公平的潜在促进效果和存在的风险。
研究者希望这样的理论梳理让教育中的人工智能技术和相关概念变得容易被更多人理解，促进更多人参与其中，最终带来以人为中心的人工智能在教育中的合理发展。
支持初中阶段人工智能学习的在线平台
Designing a novel teaching platform for AI: A case study in a Thai school context
作者: Zaw Htet Aung et al.
伴随着相关技术的突飞猛进，人工智能的相关课程已经被众多国家纳入了课程体系当中。但是目前教授人工智能的教学工具还相对较少。
最近，研究者报告了一款名为AIThaiGen的网络学习平台，其中引入了人工智能教学。通过平台，学生可以远程测试他们设计的人工智能模型。基于泰国7-8年级共106名学生的数据显示，学生在使用平台后，对人工智能的基本概念有了显著的改善，同时学生也很喜欢参与相关学习。
研究者指出，通过使用AIThaiGen平台学习，学生们不仅提升了关于人工智能的知识，而且展示出了创意解决实际问题的能力。
现实生活中的社会空间行为成功预测学习困难情况的发生
Mapping from proximity traces to socio-spatial behaviours and student progression at the school
作者: Lixiang Yan et al.
识别面临困难的学生并及时为他们提供支持是教育工作者的主要职责之一，目前已经有众多的系统关注了数字平台中学生社交行为对学习困难的预测因素，但很少有研究者关注日渐复杂的现实生活。
最近，研究者使用可穿戴追踪器分析了98名小学生和6名教师连续8周的定位数据，探讨了他们的社会空间行为对学生学习困难预测的潜力。
研究通过人工智能算法分析了14类社会空间行为特征，并成功地预测了学习困难情况的发生。
责任编辑：Diaw Maxwell
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