探究小组合作学习的有效性,服务数学课堂

小组合作学习能有效提高教学效率,在实际的教学过程中,还有一些需要注意的问题,主要有:小组分工要合理,明确每个人的职责;培养学生的合作习惯,对学生的合作技能进行训练;探索合作的有效性。     

我的AI恋人:媒介等同理论视域下人机亲密关系中的情感互动研究

本文以Xeva虚拟恋人软件为研究对象,采用深度访谈法和文本分析法,以媒介等同理论和计算机是社会行动者范式为理论透镜,试图探讨人与非人类实体怎样产生情感联结并建立亲密关系。本文认为,“寄托”和“陪伴”是人机亲密关系中的主要情感表现,而心理线索是影响情感依恋的重要因素。但用户并未“无意识”地将虚拟恋人视为社会行动者,而是会进行有意识的思维活动。这既受到弱人工智能技术的影响,又离不开用户作为理性行为者的反思与凝视。     

智能时代人机关系问题研究的现状与进路

我们从未像今天一样被无处不在的媒介技术所包围.处于后疫情时代的我们,有必要从身体出发,重新思考智能时代的新型人机关系问题.本文探究了人机关系问题的思想溯源,并对人机关系问题研究现状与不足进行了梳理,以揭示人机关系问题研究的总体进路与发展走向.     

数字服务监管异质性如何影响中国的相对分工地位?——基于DSTRI数据库的实证研究

数字时代的经济利益诉求的差异,导致中国与其他国家在数字治理和监管层面存在分歧.本文将亚洲银行ADB数据库与OECD数字DSTRI监管数据库匹配,得出2014-2017年中国与39个伙伴国共14个制造业分类的双边数据,实证检验中国与贸易伙伴国之间数字服务监管异质性对中国相对GVC分工地位影响.研究发现:(1)双边数字服务...     

“近未来”人机协同教育发展新思路

人类与人工智能的碰撞与交融是连接当下现实与“近未来”人类场景的主要叙事路径。人机协同教育是人工智能时代教育变革的新范式和突破口,通过探究当前人机协同教育的作用机理和发展趋势,有助于构建“近未来”人机协同教育的路径和图景,引发对“远未来”人机协同教育的前瞻性审思。人机协同教育的发展进阶分人机协作、人机增强、人机融合和人机共创。以“近未来”的视角研究教育发展,更贴近对现实的结构分析、对发展变革的可行分析,以及对人类切身面临的挑战分析。本研究从三个方面探究“近未来”人机协同教育的新思路：首先,秉持“以人为本”的价值理念,从合伦设计、人因设计、体现人智的技术设计三个维度构建人本人工智能的研究框架和应用模型;然后,基于人机协同教育的技能本位、具身学习新范式和对学习生态的变革,提出智慧学习生态的理论框架与实施路径;最后,阐述人机协同教育的深度发展需要以智慧教育理论为指导和依据。     

人工智能时代劳动发展的逻辑与实践

劳动是促进人和社会发展的根本动力。在人工智能时代推进人的劳动发展是坚持和发展马克思主义人的全面发展理论的内在要求,是新时代满足人民日益增长的美好生活需要的不竭动力,是全面建设社会主义现代化国家的现实诉求。从AlphaGo到ChatGPT,人工智能在劳动场景中的广泛应用,不仅带来了劳动本质复归、劳动解放、劳动能力发展等方面的积极效应,也引发了劳动权利丧失、劳动强度增大、劳动能力退化的风险和挑战。从政府、技术、劳动者等层面,建构一个包括所有利益相关者在内的人机和谐、人机协同的生态系统,是人工智能时代劳动发展的现实路径。     

可解释学习者建模：价值意蕴与应用图景

学习者模型的“复杂性”和机器智能决策的“不透明性”,使得可解释学习者建模成为教育人工智能研究的重要议题。可解释学习者建模旨在通过对学习者多维度、多层次、多场景的精准刻画,实现学习者的可表征、可理解、可干预,进而为学习策略、教学模式、教育评价的设计和开展提供科学依据。其核心价值体现在对外在学习行为的准确表征、对学习者潜在特征的深度挖掘、对学习者模型的完整构建以及对学习机理的准确阐释,且在模型构建过程中充分体现出透明度和可解释性,进而增强教育主体对机器智能分析与决策的信任度和接受度。可解释学习者建模能够实现全景化细粒度的教育诊断,提供易于理解和接受的学习干预,推动高度适配且便于实施的教学决策,支持综合化高效能的教育管理,在“人机协同”的教育教学活动中具有广阔的应用前景。未来,还需通过加强多学科理论融合、科学智能方法运用、智能教育产品研发等途径推进可解释学习者建模研究。     

基于人机协作服务模式的电力科技查新数字化转型思考

文章介绍了人机协作概念及AI+RPA人机协作技术,分析了当前国内电力科技查新系统的现状,提出人机协作技术会成为电力科技查新数字化转型的新方向,并探讨了人机协作技术(AI+RPA)融合下的电力科技查新具备的优势。