以上两幅图像都是在10月10日生成的. 2023年8月，使用Canva的Magic Design工具. 左边的图像是使用提示“女人使用电脑，背景中有图形和图表”生成的.右边的图像是使用“空想图形的抽象风格图像”提示生成的, clouds, and shapes."
生成式人工智能是“任何类型的人工智能(AI)，可以用来创建新的文本。, images, video, audio, 代码或合成数据”(劳斯), 2023). 尽管生成式人工智能从20世纪60年代就存在了, 博彩平台推荐大多数人在去年才开始亲身体验到它对教学和学习的影响(怀特), 2023). 生成式人工智能工具的出现为教育工作者带来了新的挑战和机遇. 这也提出了一个复杂的问题，即博彩平台推荐如何才能最好地让学生在未来的职业生涯中负责任地、合乎道德地与人工智能合作, personal, and civic lives. 这就是为什么教学中心 & Learning致力于为所有科罗拉多大学的教育工作者提供支持和资源，让他们在人工智能时代大胆地从事教学和学习!
注:本网页特别关注 generative AI. 要了解更多博彩app推荐其他形式的人工智能及其在教学和学习中的应用，博彩平台推荐建议 这篇博彩app推荐高等教育中人工智能的文章由克朗普顿和伯克撰写 (2023).
了解更多博彩app推荐生成式人工智能和教学的知识 & learning:
生成式人工智能是如何工作的?
上面的图像是在10月10日生成的. 12, 2023, 使用Canva的Magic Design工具，使用提示“将分散的数据点汇聚成一条线的图形的抽象图像”.
In generative AI, 统计模型是经过训练的, 有机会在一个大的数据集中搜索和“学习”模式. 当提示时，它会生成(因此 generative AI)基于训练数据中检测到的可能模式的新输出. For example, 想象一下，一个生成式人工智能统计模型是根据你发过的所有短信进行训练的. 它会发现“谢谢”这个词后面更有可能跟着“你”(比如“thank you”)还是“我”(比如“thank me”)?? 让博彩平台推荐假设“谢谢”后面更可能跟着“你”.” Now, 如果你提示它写一条短信，让你的朋友知道你那天早上喝咖啡很愉快, 它更有可能包含“谢谢你”而不是“谢谢我”.” Learn more about how generative AI works 来自加州理工学院的专家!
Generative AI Tools
上面的图像是在10月10日生成的. 12, 2023, 与Canva的魔术设计工具使用提示“彩色抽象图像的计算机与分散的数据, tools, clouds.
以下是具有各种教学功能的生成式AI工具列表, learning, and research. When exploring these tools, 博彩平台推荐鼓励您考虑生成式人工智能如何收集和共享数据, copyright issues, 还有可博彩平台推荐性方面的考虑，需要注意的是，一些平台可能会转变为基于订阅或付费使用的服务. 这个列表并不详尽，因为这项新技术是不断变化的数字景观的一部分. 如果你有一个用于教学和学习的人工智能工具， 给博彩平台推荐发邮件，让博彩平台推荐知道!
我如何将人工智能纳入我的课程以支持学生的学习?
上面的图像是在10月10日生成的. 12, 2023, 与Canva的魔术设计工具使用提示“大学生的抽象图像使用计算机合作.
The U.S. 教育部建议博彩平台推荐将人工智能视为“更像是一辆电动自行车，而不是机器人吸尘器”(2023年)。. 利用这个比喻，博彩平台推荐鼓励你把人工智能看作一种可以利用的技术 support而不是破坏学习过程. 任何技术都是如此, however, 在课堂上有效地使用生成式人工智能需要深思熟虑和有意识. 如果你有兴趣将人工智能纳入你自己的课程, 博彩平台推荐建议你从反思你的 course learning objectives. 这将告诉你是否以及如何将人工智能纳入课程作业.
For example, 比方说，你在写作课上的一个学习目标是让学生能够熟练地做出句子级的语法选择，以支持他们的修辞目标.g.(说服特定的观众). In this context, 仅仅让学生提示ChatGPT写一篇有说服力的文章是不符合这个学习目标的. In contrast, 要求学生修改一篇由ChatGPT编写的文章中的语法，使其对特定受众更有说服力 well-aligned 有了这个学习目标. Learn more about 如何将AI融入到Old Dominion University的作业设计中.
为什么人工智能读写技能很重要，博彩平台推荐如何教学生人工智能读写?
上面的图像是在10月10日生成的. 12, 2023, 与Canva的魔术设计工具使用提示“大学生的抽象图像使用计算机合作.
虽然生成式人工智能是一个强大的工具，但它有几个明显的局限性. Namely, 生成式人工智能有时会“产生幻觉”不准确的信息, 包括将内容归因于错误的来源或捏造的来源. 它还可以用来制作“深度伪造”图像, videos, 或者一个人在做或说他们实际上没有做的事情的音频(e).g., see this is not Morgan Freeman). Furthermore, 生成式人工智能已被证明会再现非包容性语言和偏见, including gender, racial, anti-Muslim, disability-related, 以及训练统计模型的数据中存在的其他偏差(例如.g., Sun et al., 2023; Johnson et al., 2022; Abid et al., 2021; Whittaker et al., 2019). 最后，生成式人工智能引发了一系列博彩app推荐数据隐私和版权的担忧.
As educators, 博彩平台推荐可以指导学生如何负责任地、合乎道德地使用人工智能, 以及练习基本的人工智能读写技能的机会. 这包括核实事实等技能, 验证ai生成的输出, 写有效的提示. 例如，教育工作者如何帮助学生培养他们的人工智能素养技能, 请看《博彩app推荐》的这篇文章.
我担心生成式人工智能和学术不诚实. What can I do?
上面的图像是在10月10日生成的. 12, 2023, 用Canva的魔术设计工具使用提示“抽象图像大学生考试作弊.
生成式人工智能工具的迅速普及引起了教育工作者的担忧，他们担心一些学生会在教育环境中滥用这些工具.g.(比如用聊天机器人写作文，或者做闭卷考试的答案). 作为公平评估的一部分, 博彩平台推荐鼓励教育工作者明确和透明地说明人工智能的用途, if any, are acceptable, 以及学生应该如何引用人工智能生成的内容. 你可以把这些信息包括在个别作业的说明中，或者在你的教学大纲中更一般的陈述中.g., 博彩app推荐人工智能教学大纲陈述的指导, 来自不同大学的AI教学大纲陈述示例). Furthermore, 考虑一下UBC博彩app推荐如何降低学生在课程作业中使用人工智能的风险的建议 这是不允许的. Lastly, 尽管博彩平台推荐对人工智能和学术不诚实的担忧表示同情, 认识到这一点很重要 AI-detection tools 可能相对容易被骗 并且可能容易产生与生成式人工智能相同的许多偏见. For example, 新出现的证据表明，GPT检测器倾向于将非母语英语写作错误地分类为人工智能生成(Liang等)., 2023). Learn more about 如何支持康奈尔大学的学生恰当地使用人工智能!
Further reading & resources:
Abid, A., Farooqi, M., & Zou, J. (2021). 在大型语言模型中持续存在反穆斯林偏见. 2021年AAAI/ACM人工智能、伦理与社会会议论文集 298-306.
Classpoint. (n.d.). 2023年人工智能教育A-Z指南:几乎所有你需要知道的.
Crompton, H. & Burke, D. (2023). 高等教育中的人工智能:领域现状. 高等教育科学与技术，2009(22).
Duke Learning Innovation. (2023, September 6). AI and teaching at Duke.
达尔豪斯学习和教学中心. (n.d.). 高等教育课堂中的人工智能.
Eaton, L. (Host). (2023, June 29). 人工智能的观点:学生与教授的对话 (No. 472). [Audio podcast episode]. In Teaching in Higher Ed.
Johnson, T. L., Johnson, N. N., McCurdy, D., & Olajide, M. S. (2022). 警务中的面部识别系统和逮捕中的种族差异. 《博彩app推荐》，39页(4).
Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E., & Zou, J. (2023). GPT检测器对非英语母语的作家有偏见. Patterns, 4(7), 100779.
Oregon State University. (n.d.). 人工智能工具: 指导在线课程开发和人工智能工具的使用.
Rouse, M. (2023, June 27). 生成式人工智能是什么意思? Techopedia.
Sun, L., Wei, M., Sun, Y., Suh, Y. J., Shen, L., & Yang, S. (2023). 微笑的女性拒绝:审计图像生成人工智能中的代表性和表现性性别偏见 [Unpublished manuscript]. 威斯康星大学麦迪逊分校传播艺术系.
U.S. 教育部，教育技术办公室(2023). 人工智能与教学的未来:见解与建议.
White, M. (2023, January 7). 生成人工智能的简史. Medium.
Whittaker, M., Alper, M., Bennett, C. L., Hendren, S., Kaziunas, L., Mills, M., Morris, M. R., Rankin, J., Rogers, E., Salas, M., & West, S. M. (2019). Disability, bias, and AI [Report]. AI Now Institute at NYU.
Zeide, E. (2019, August 26). 高等教育中的人工智能:应用、希望与危险，以及伦理问题. Educause Review.