Q :전체주의와 훌륭한 학생 경험은 일부 행정 유형에 의해 중요하지 않습니다. 당신은 한 기간 내에 학위를 받기 위해 거기에 있습니다. PSI 조직 문화를 개선하기위한 의견?

A :일반적으로, 학습에 대한 전체적인 접근에 대한 욕구는 고등 슬롯 사이트 기관에서는 보편적이지는 않습니다. 유망한 접근 방식은 종종 개인의 노력과 광범위한 프로세스 및 변경 관리 전략을 결합하는 것입니다. 예를 들어, 강사는 강의 계획서 나 슬롯 사이트 접근법을 변경할 수 있지만 부서 수준에서 옹호하여 랩 어라운드 학습자 지원을 개선하여 건강, 기본 요구 또는 기타 측면과 관련된 지원을 개선 할 수 있습니다. 그리고 우리가 이미 가지고있는 성공을 축하하는 것이 중요합니다. 액세스 프로그램은 학생 학습에 대한 전체적인 접근 방식이 학습자의 요구를 충족시킬 수있는 방법에 대한 환상적인 예입니다. 작은 방식으로 식민지의 피해에 대한 제도적 구제에 기여합니다..

Q :학생들이 학업 작문 요구 사항 (APA 등) 및 Microsoft Office Tools 및 기타 기본 기술과 같은 학습 경험에 들어가기 전에 학생들이 어떻게 더 나은 일을 방향으로 지정할 수 있습니까?

A :강사로서 모든 학습 과제에 포함 할 수있는 숨겨진 기술을 인식하는 것이 중요합니다. 학문 작문 요구 사항, 특정 기술 및 UM 학습 및 시간 관리와 같은 기타 기술은 학습을 위해서는 종종 필요하지만 직접 슬롯 사이트하지는 않습니다. 강사는 이러한 기술을 직접 가르치거나 UM 라이브러리와 같은 캠퍼스 리소스 및 학업 학습 센터와 같은 캠퍼스 리소스를 향한 학습자를 지적 할 수있는 방법을 모색 할 수 있습니다. 강사는 또한 얼마나 많은 숨겨진 기술이나 기술을 통합하고 있는지 염두에 두어야합니다. 예를 들어, 전염병 기간 동안 많은 강사는 원격 슬롯 사이트을 향상시키기 위해 새로운 온라인 도구를 추가했지만 학습자들은 갑자기 10 개의 새로운 앱을 사용하여 모든 과정에서 성공하는 법을 배워야했습니다. 마지막으로, 동일한 프로그램에서 가르치는 강사는 3 코스 소액 인증의 첫 번째 과정에서와 같이 커리큘럼의 주요 지점에서 이러한 기술을 다루도록 강의를 조정하는 것을 고려할 수 있습니다..

Q :코스 디자인에서, 코스에서 자신의 관점이 아니라 소속되지 않은 그룹에 대해서는 말하지 않는 방법을 어떻게 포함시킬 수 있습니까?

A :하나의 기본 접근 방식은 자신의 관점이 아닌 관점을 공유하는 것입니다. Robin Attas는 종종“It 's My Itnowing”과 같은 문구를 사용하여 시작합니다. 카를로스 미란다 가르시아 (Carlos Miranda Garcia)는이 웹 세미나 기간 동안 자신이받은 가르침을 명명하면서 다른 가르침이 다른 것을 인식하면서 훌륭한 일을했습니다. 예를 들어, 마음, 신체, 마음, 정신의 질서를 의약품 휠, 의약품 후프 또는 의학 원형 가르침에서 나오는 것으로 지적합니다. 경험 한 사람들로부터 직접 관점을 포함시키는 것이 훨씬 좋습니다. 다양한 저자 신원 및 공유 관점을 보장하기 위해 독서, 비디오 등을 포함한 과정 자료를 검토하십시오. 그리고 가능한 경우 초청 연사를 초대하여 적절하게 보상 할 것입니다.

Q :나는 전체적인 접근 방식을 추구한다는 아이디어를 좋아합니다. 대피소 지원, 음식 지원 및 어린이 지원에 어떤 프로그램을 추천합니까?

A :여기 슬롯 사이트에 특정한 지원 목록이 있습니다 :https : //umanitoba.ca/student-supports

강사는 강의 계획서에 이러한 유형의 지원을 포함시키는 방법에 대한 추가 아이디어에 관심이있을 수 있습니다. 슬롯 사이트 및 학습의 강의 계획서 템플릿 리소스의 발전을위한 센터를 참조하십시오 :https : //umanitoba.ca/centre-advancement-teaching-learning/support/syllabus-toolkit. 

Q :아마도 강사는 학생 오리엔테이션 과정으로 가져와야합니다. 그게 가능할까요?

A :각 용어, 확장 된 슬롯 사이트은 학생들에게 학업 및 사회적 지원에 대한 통찰력을 제공하기 위해 세부적인 3 시간의 학생 오리엔테이션을 제공하므로 처음부터 전체적인 지원을받습니다. 동시에, 학생들은 서로 교류 할 수 있으며 연장 된 슬롯 사이트에서 지원 직원을 지원할 수 있습니다. 최근에, 우리는 강사들에게 오리엔테이션 세션에 자발적으로 참석하도록 초대했습니다. 학생들을 지원하고 학생들을 알 수있는 기회를 얻었습니다. 연장 된 슬롯 사이트은 특정 주제를 포함시키고 학생 오리엔테이션에 더욱 강사를 포함시키는 제안에 열려 있습니다.

설명

이 웹 세미나는 AI 웹 세미나 시리즈의 피날레였으며, 슬롯 사이트적인 환경에서 AI의 역동적이고 때로는 도전적인 영역에 대한 계몽적인 원정대였습니다. Kelly Shiohira, Ray Schroeder, Len Gonick 및 Rod Lastra와 함께이 세션은 고등 슬롯 사이트이 지난해에 대한 반사적 개요와 미래의 가능성에 대한 비전 적 예측을 통해 성과 생성 AI를 통해 슬롯 사이트과 학습을 어떻게 혁명 할 수 있는지에 중점을 두었습니다. 

특징

Kelly Shiohira, 글로벌 학습 슬롯 사이트 네트워크 이사
Ray Schroeder, UPCEA의 선임 연구원, 온라인 및 전문 슬롯 사이트 협회 및 University of Illinois Springfield (UIS)의 명예 교수
lev gonick, Arizona State University (ASU) CIO
Rod Lastra, 평생 학습 전문가, UM 확장 슬롯 사이트

설명

Safiya Nobel과 Cecil Rosner와 함께하는이 웹 세미나는 Generative AI의 윤리와 과제를 탐구하여 슬롯 사이트을받은 데이터 및 정보에 내재 된 편견에 중점을 두었습니다. 그것은 AI 모델 훈련의 복잡성과 윤리적 고려 사항을 조사했으며, AI 모델 훈련에 출판 된 기사를 사용하는 것에 대해 AI 회사에 대한 최근 뉴욕 타임즈 소송에서 제기 된 것과 같은 우려로 인해 강조되었습니다..

^{라이브 이벤트 - 녹음되지 않음}

featureing

Safiya Nobel, 저자압제 알고리즘
Cecil Rosner, 저자메시지 조작 - 강력한 힘이 뉴스를 형성하는 방법
Rod Lastra, 평생 학습 전문가, UM 확장 슬롯 사이트

프레젠테이션 노트

4 월 5 일 2024 년 웨비나 슬라이드 (PDF)

설명

Mike Sharples와 함께하는이 웹 세미나는 생성 AI 도구의 최신 발전과 평생 학습자에게 잠재적 인 이점을 살펴 보았습니다. 그것은 슬롯 사이트 목적으로 생성 AI 도구를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 심층적 인 탐구를 제공했습니다. 대화는 영국과 EU에서 발생하는 AI 정책 및 규정 및 캐나다에서의 관련성에 중점을 두었습니다.

featureing

Mike Sharples, 영국 오픈 대학교의 슬롯 사이트 기술 명예 교수
Rod Lastra, 평생 학습 전문가, UM 확장 슬롯 사이트

49799_49812

이 웹 세미나에는 칸 아카데미의 CEO이자 창립자 인 Sal Khan이 소개되었습니다. 그것은 고등 슬롯 사이트과 AI, 특히 Khanmigo와 같은 도구가 학습 경험에 혁명을 일으킬 수있는 방법에 중점을 둔 슬롯 사이트에 대한 생성 AI의 혁신적 영향을 탐구했습니다..

^{라이브 이벤트 - 녹음되지 않음}

특징

Sal Khan,Khan Academy의 CEO 및 창립자
Rod Lastra,UM 확장 슬롯 사이트

설명

Ray Schroeder, 온라인 및 전문 슬롯 사이트 협회 인 Upcea의 저명한 슬롯 사이트자이자 선임 동료는 Chatgpt의 변형 잠재력에 특별한 초점을 맞추면서 Rod Lastra (Acting Dean, UM Extended Education)에 합류했습니다.

프레젠테이션 노트

Chatgpt 웹 세미나 11 월 10 일 노트 (PDF)

권장 판독

Wolfram, Stephen,Chatgpt는 무엇을하고 있는가… 왜 작동합니까? 

Ray 's Online 읽기 : 고등 슬롯 사이트의 생성 AI에 대한 트렌드 기사

설명

이 웹 세미나에서Kelly Shiohira, Manager : Jet Education Services의 연구 및 데이터 생태계, Rod Lastra에 합류, 연기 학장, 인공 지능 시대의 평생 학습에 대한 대화를위한 UM 연장 슬롯 사이트. Kelly는 AI가 고등 슬롯 사이트에 어떻게 영향을 미쳤는지와 잠재적 인 미래의 영향에 어떻게 대응 해야하는지에 대한 그녀의 생각을 공유했습니다.

토론의 다이어그램

비 컴퓨터 AI, 규칙 기반 AI 및 기계 학습의 차이

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생성 AI 모델의 아키텍처

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권장 판독

인공 지능 (AI) 및 컴퓨터
Turing, A. (1950). 컴퓨팅 기계 및 인텔리전스심리학과 철학의 분기 별 검토, 236, 433–460.https : //doi.org/10.1093/mind/lix.236.433

Wooldridge, M. (2021).인공 지능의 간단한 역사 : 그것이 무엇인지, 어디에 있는지, 어디로 가고 있는지Flatiron Books.


대형 언어 모델 (LLM)
Bommasani, R., Hudson, D.A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., Von Arx, S., ... & Liang, P. (2021)..기초 모델의 기회와 위험. Arxiv preprint arxiv : 2108.07258.https : //doi.org/10.48550/arxiv.2108.07258


생성 사전 훈련 된 변압기 (GPT)
Liu, H., Ning, R., Teng, Z., Liu, J., Zhou, Q., & Zhang, Y. (2023)..ChatGpt 및 GPT-4의 논리적 추론 능력 평가. Arxiv preprint arxiv : 2304.03439.https : //library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/61656/1/9781000870817.pdf

Openai. (2023). Chatgpt : 대화를위한 언어 모델 최적화.https : //openai.com/blog/chatgpt/


슬롯 사이트 및 학습에 대한 Gen-Ai의 교차점
Anders BA. (2023)chatgpt 부정 행위, 표절, 둘 다 또는 미래 사고를 사용하고 있습니까?doi : 10.1016/j.patter.2023.100694. PMID : 36960444; PMCID : PMC10028419.https : //www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc10028419/

Araya, D., & Marber, P. (2023).글로벌 시대의 증강 슬롯 사이트 : 인공 지능과 학습 및 업무의 미래(p. 327). 테일러 & 프랜시스.

Jo, A. (2023).생성 AI의 약속과 위험. 자연, 614 (1), 214-216.

Firat, M. (2023).채팅 GPT가 자기 대상 경험과 공개 슬롯 사이트을 변화시키는 방법?https : //doi.org/10.31219/osf.io/9ge8m

O'Neil, C. (2017).수학 파괴의 무기 : 빅 데이터가 불평등을 증가시키고 민주주의를 위협하는 방법.크라운.

Papaspyridis, A. 및 J. La Greca (2023).AI 및 슬롯 사이트 : 약속이 이행 될 것인가? . Araya D., P. Marber (Eds.) 전 세계 연령의 증강 슬롯 사이트 : 인공 지능과 학습 및 업무의 미래(페이지 119-136). Routledge.

Qadir, J. (2023, 5 월).Chatgpt 시대의 엔지니어링 슬롯 사이트 : 슬롯 사이트을위한 생성 AI의 약속과 함정. 2023 년 IEEE Global Engineering Education Conference (Educon)(pp. 1-9). IEEE.

Shiohira, K 및 W. Holmes (2023).주의해서 진행하십시오. AI와 슬롯 사이트의 함정과 잠재력. Araya D., P. Marber (Eds.) 전 세계 연령의 증강 슬롯 사이트 : 인공 지능과 학습 및 업무의 미래(137-156 페이지). Routledge.

Suppes, P. 및 M Jerman (1969).Stanford의 컴퓨터 보조 슬롯 사이트. 슬롯 사이트 기술,57566_57579

유네스코 (2023) 슬롯 사이트 및 연구에서 생성 AI에 대한 지침

설명

이 웹 세미나는 AI의 미래, 지속 가능한 도시 공간 및 고등 슬롯 사이트에 대한 AI의 영향을 다루는 전문가 패널을 모았습니다. 패널은 잠재적 인 도전과 기회에 대한 관점을 제공했습니다. 

특징

Kari Kumar, Associate Dean (Academic), UM 확장 슬롯 사이트
Jason Shields, 슬롯 사이트 인테리어 디자인 조교수
Briana Brownell, Pure Strategy Inc.의 설립자 및 CEO
Rod Lastra, 연기 학장, UM 확장 슬롯 사이트

Q & A

AI가 그래픽 디자인 및 그림과 같은 다른 학제 간 분야를 대체 할 수 있다고 생각하십니까? 아니면 디자이너가 배울 수있는 새로운 기술일까요?

인공 지능 생성 ART는 지난 10 년 동안 인상적인 진전을 이루었습니다. 현재 많은 사람들이 AI-ART가 두 가지 영역으로 분류 될 수 있다는 데 동의 할 것입니다. i) 인간 창의성을 확장하는 디지털 기술과 ii) 일반적으로 직접적인 인간의 영향이없는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 ART를 생성하는 디지털 기술. 전자는 사용 된 기술이 단순히 도구 일 때 인간의 창의성을 강화할 수있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 후자는 상업 예술을 생성하는 데 사용되었습니다 (예 : 로고). 우리는 디지털 파블로 피카소 또는 안드레스 세고 비아를 만드는 데 수십 년이 걸렸습니다. 일반화 된 AI가 현실이 아니라는 점을 감안할 때 창의적인 노력은 심각한 위협을받을 것 같지 않습니다. 현재 창의적인 인간과 같은 AI 과정은 어린이와 같은인지 능력조차도 달성하지 못했습니다.  그것은 우리가 예술을 어떻게 정의하는지에 달려 있습니다. 시각 예술에서 단지 유쾌한 풍경이나 초상화를 렌더링하는 것을 의미한다면, AI가 호텔의 복도와 입구를 장식하는 예술가 조각을 대체 할 수 있다고 생각합니다. 진정으로 진정한 예술은 현대 사회의 반영으로 도전하고 봉사하기위한 것이므로, 사회가 예술의 평가를 바꾸지 않는 한, 정통 예술가들은 (적어도 당분간) 걱정할 필요가 거의 없습니다..

AI가 여러 영역에서 사용하는 그래픽 디자인과 같은 직업의 완전히 다른 이야기입니다.  한 가지 좋은 예는 유명한 마케팅 캠페인과 관련된 이미지 '고유성'테스트 및 효과적인 시각적 메시지 (예 : 시장 인텔리전스)를 결정하기 위해 소비자 데이터 사용입니다. AI는 또한 놀라운 성공으로 상업 예술을 만드는 데 사용되고 있습니다. 이것은 큰 언어 모델, 특히 '생성 사전 훈련 된 변압기 3'(GPT3) 모델의 합병으로 한 걸음 더 나아 갔으며, 이는 특정 잠재 고객 (즉, 이야기 웨지)을 대상으로하는 방식으로 인간의 글쓰기를 모방 할 수 있습니다. 마케팅의 의미는 설계 회사가 디자이너의 의견이 거의없는 로고와 대상 커뮤니케이션을 생성 할 수 있다는 것입니다. 이와 관련하여 텍스트-이미지 생성은 AI 생성 'Art'의 강력한 예이며 거의 무한한 상업용 응용 프로그램 (및 일부 모호한 윤리적 문제)을 가지고 있습니다. 

au 기반 자연어 모델을 시도하는 데 관심이있는 사람들의 경우 AI를 사용하여 간단한 테마 세트와 키워드 세트를 기반으로 복잡한 문구를 생성하는 Rytr을 확인하십시오.https : //rytr.me/? via = home1

Sofian Audry 최근 (2021) 제목의 위대한 책을 출판했습니다기계 학습 시대의 예술. AI와 예술의 역사와 미래의 궤적에 대해 더 많이 배우고 자하는 사람들을 위해 이것은 읽을 가치가 있습니다.

마지막으로, AI 및 마케팅 주제에 관한 많은 최근 논문이 있습니다. 참조는 다음과 같습니다.

Mariani, M.M., Perez -Vega, R., & Wirtz, J. (2022). 마케팅, 소비자 연구 및 심리학의 AI : 체계적인 문헌 검토 및 연구 의제.심리학 및 마케팅, 39(4), 755-776.

Wisetsri, W. (2021). 마케팅을위한 인공 지능의 체계적인 분석 및 향후 연구 방향.터키의 컴퓨터 및 수학 슬롯 사이트 저널 (Turcomat), 12(11), 43-55

인생과 같은 인공 비디오를 생성하는 Google Imagen AI의 최근 획기적인 혁신에 대해 어떻게 생각하십니까? 이것이 미래에 어떤 영향을 미칩니 까?

텍스트-이미지 생성 (예 : Openai의 Dall-e, Meta의 Make-A-Scene 및 Google의 Imagen)은“파란색, 비행, 고래, 붉은 하늘에서 고래, 고래”와 같은 모든 사용자 정의 서술 적 자연 언어 텍스트를 기반으로 포토 릴리스트 콘텐츠를 만듭니다. 이 알고리즘은 초 안에 고해상도 이미지를 생성 할 수 있습니다. 이 기술은 여전히 ​​비교적 새롭지 만 큰 잠재력 (예 : 슬롯 사이트, 법 집행)을 보유하고 있으며 개인 정보, 저작권 및 지적 재산과 관련하여 심각한 법적 문제를 제기합니다. 이것의 확장은 개별적으로 렌더링 된 이미지가 함께 스티칭되는 텍스트-비디오입니다. 현재 AI 생성 비디오 및 이미지는 AI 렌더링 된 컨텐츠를 해독하기 위해 분석 도구를 보유한 사람들의 실제 컨텐츠와 비교적 쉽게 구별 할 수 있습니다. 즉, 소셜 미디어에서기만적인 내용의 증폭을 더욱 지속시킬 수 있습니다. 생성 AI 이미지 컨텐츠는 기술 변화를 능가하는 기술 변화의 비율의 또 다른 예입니다.

AI의 건설적이고 파괴적인 응용과 윤리적 규정의 역할은 무엇입니까? 어디에 있습니까?

건설적인 것과 파괴적인 경계는 흐릿합니다. 이것이 윤리적 규제를 정의하고 구현하기가 너무 어렵게 만듭니다. 우리는 인구 수준에서의 바이오 모니터링이 바이러스의 전염을 추적하는 데 중요했던 전염병 기간 동안 이것을 행동하는 것을 보았습니다. 비슷한 기술이 덜 분명한 사회적 이익을 가진 목적으로도 사용될 수 있습니다. 문제는 대부분의 AI 중심 애플리케이션이 거대한 양의 미확인 데이터를 해독하는 복잡한 신경 네트워크로 구성되어 있다는 점을 감안할 때 사용을 규제하는 것입니다. 다시 말해, 법률 제작자를 포함한 대부분의 인구에 대해 AI의 힘은 블랙 박스 내에 있으며, 이곳에서 응용 프로그램은 종종 최첨단 연구 및 혁신의 국경에 있습니다..

예를 들어 지리 추적 데이터를 사용하십시오. AI 모델은 복잡한 가능성 알고리즘을 활용하여 매우 정확한 이동 동작을 예측할 수 있습니다. 이러한 모델은 트롤러가 추적 표지를 끄는 후에도 남태평양에서 불법 낚시 활동을 추적하는 데 성공적으로 사용되었습니다. 이로 인해 당국과 보존 단체는 해양 생태계의 소멸을 초래 한 불법 활동과 싸우는 도구를 제공했습니다. 또 다른 예는 지리 참조 패턴의 빈곤 패턴을 식별하기 위해 휴대 전화 메타 데이터를 사용하는 것입니다. AI 모델은 인도 주의적 원조가 단순히 휴대 전화 메타 데이터를 사용하여 가장 효과적으로 대상으로 할 수있는 지역을 삼각화하는 데 사용되었습니다. 이러한 AI 기술은 서부 아프리카와 우간다와 방글라데시의 코비드 위기 중에 토고에서 성공적으로 사용되었습니다. 이 AI 모델의 이점은 의심의 여지가 없습니다. 즉, 지리 추적 데이터에 적용되는 강력한 AI 알고리즘의 사용이 사악한 결과를 초래할 수있는 방법을 알 수 있습니다.

설명

이 웹 세미나에서Kelly Shiohira, Manager : Jet Education Services의 연구 및 데이터 생태계, Rod Lastra에 합류, 연기 학장, 인공 지능 시대의 평생 학습에 관한 대화를위한 UM 연장 슬롯 사이트. Kelly는 AI가 고등 슬롯 사이트에 어떻게 영향을 미쳤는지와 잠재적 인 미래의 영향에 어떻게 대응 해야하는지에 대한 그녀의 생각을 공유했습니다.

토론의 다이어그램

비 컴퓨터 AI, 규칙 기반 AI 및 기계 학습의 차이

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생성 AI 모델의 아키텍처

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권장 판독

인공 지능 (AI) 및 컴퓨터
Turing, A. (1950). 컴퓨팅 기계 및 인텔리전스심리학과 철학의 분기 별 검토, 236, 433–460.https : //doi.org/10.1093/mind/lix.236.433

Wooldridge, M. (2021).인공 지능의 간단한 역사 : 그것이 무엇인지, 어디에 있는지, 어디로 가고 있는지Flatiron Books.


대형 언어 모델 (LLM)
Bommasani, R., Hudson, D.A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., Von Arx, S., ... & Liang, P. (2021)..기초 모델의 기회와 위험. Arxiv preprint arxiv : 2108.07258.https : //doi.org/10.48550/arxiv.2108.07258


생성 사전 훈련 된 변압기 (GPT)
Liu, H., Ning, R., Teng, Z., Liu, J., Zhou, Q., & Zhang, Y. (2023).ChatGpt 및 GPT-4의 논리적 추론 능력 평가. Arxiv preprint arxiv : 2304.03439.https : //library.oapen.org/bitstream/handle/20.500.12657/61656/1/9781000870817.pdf

Openai. (2023). Chatgpt : 대화를위한 언어 모델 최적화.https : //openai.com/blog/chatgpt/


슬롯 사이트 및 학습에 관한 Gen-Ai의 교차점
Anders BA. (2023)chatgpt 부정 행위, 표절, 둘 다 또는 전진적인 사고를 사용하고 있습니까?doi : 10.1016/j.patter.2023.100694. PMID : 36960444; PMCID : PMC10028419.https : //www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc10028419/

Araya, D., & Marber, P. (2023).글로벌 시대의 증강 슬롯 사이트 : 인공 지능과 학습 및 업무의 미래(p. 327). 테일러 & 프랜시스.

Jo, A. (2023).생성 AI의 약속과 위험. 자연, 614 (1), 214-216.

Firat, M. (2023).채팅 GPT가 자기 대상 경험과 공개 슬롯 사이트을 변화시키는 방법?https : //doi.org/10.31219/osf.io/9ge8m

O'Neil, C. (2017).수학 파괴의 무기 : 빅 데이터가 불평등을 증가시키고 민주주의를 위협하는 방법.크라운.

Papaspyridis, A. 및 J. La Greca (2023).ai and Education : 약속이 이행 될 것인가? . Araya D., P. Marber (Eds.) 전 세계 연령의 증강 슬롯 사이트 : 인공 지능과 학습 및 업무의 미래(페이지 119-136). Routledge.

Qadir, J. (2023, 5 월).Chatgpt 시대의 엔지니어링 슬롯 사이트 : 슬롯 사이트을위한 생성 AI의 약속과 함정. 2023 년 IEEE Global Engineering Education Conference (Educon)(pp. 1-9). IEEE.

Shiohira, K 및 W. Holmes (2023).주의해서 진행하십시오. AI와 슬롯 사이트의 함정과 잠재력. Araya D., P. Marber (Eds.) 전 세계 연령의 증강 슬롯 사이트 : 인공 지능과 학습 및 업무의 미래(137-156 페이지). Routledge.

Suppes, P. 및 M Jerman (1969).Stanford의 컴퓨터 지원 슬롯 사이트. 슬롯 사이트 기술,9 (1), 22-24

UNESCO (2023) 슬롯 사이트 및 연구에서 생성 AI에 대한 지침

설명

경제 개발의 Yvonne Kinley Winnipeg는 Extended Education의 연기 Dean Rod Lastra와 프로그램 관리자 Paul Jenkins에 합류하여 업무의 미래에 대해 논의했습니다.

특징

Rod Lastra, 연기 학장, UM 확장 슬롯 사이트
Yvonne Kinley, 인재 및 인력 개발 담당 이사, 경제 개발 Winnipeg
Paul Jenkins, 관리자, 프로그램 제공, UM 확장 슬롯 사이트

설명

UM Homecoming의 일환으로 확장 된 슬롯 사이트은 UM 동문과 대학 커뮤니티를위한 무료 1 시간 웹 세미나를 발표했습니다. UM에서 공부를 마쳤으므로 전문 세계가 변화하고 있으며 계속 변화 할 것입니다. 당신과 당신의 팀을위한 평생 학습 기회에 대해 자세히 알아보십시오.

우리의 확장 된 슬롯 사이트 전문가들은 평생 학습에 대해 이야기했습니다.

featureing

David Mandzuk, 연기 학장, UM 확장 슬롯 사이트
Rod Lastra, Associate Dean (Academic), UM 확장 슬롯 사이트
Paul Jenkins, 관리자, 프로그램 제공, UM 확장 슬롯 사이트

Q & A

자격 증명 인플레이션, 그 의미는 무엇입니까?

Rod Lastra :

• 자격 증명 인플레이션은 노동 시장 수요를 초과하는 자격 증명 프로그램의 확산을 말합니다. 이는 교육에 대한 투자 증가가 인적 자본 이론의 중심 교리 인 개인에게 비례하고 긍정적 인 노동 시장 결과를 가지고 있다는 개념에 전제가된다. 단기 사이클 기술 기반 교육 시대에는 자격을 갖추는 자격이 과도하게 자격을 갖추게 될 위험이 있습니다. 그 결과 교육에 대한 단위 투자 당 자격 증명의 "자본"가치가 줄어들어 개인의 과량이 과도하게됩니다. 필립 브라운 (Phillip Brown)이 그의 저서“인적 자본의 죽음”(Brown, Lauder and Cheung 2020)에서 지적했듯이 염증성 압력은 ​​작업을 수행하기 위해 자격 증명 요구 사항 사이에 불일치로 이어질 수 있습니다. 따라서 고등 교육 제공 업체 (예 : 대학 평생 교육 단위)가 자격 증명 된 프로그램이 통화 (즉, 필요에 따라)를 갖도록하는 것은 의무가 있습니다. 그리고 짧은 사이클 학습 (스킬 링과 관련된)의 경우 시장의 포화를 피하기 위해 프로그램의 수명을 결정합니다. 이는 프로그램 개발 및 평가에서 산업과 고등 교육 간의 협력을 장려하는 시스템을 개발함으로써 만 수행 할 수 있습니다. 이는 직접 노동 시장 성과 (예 : 소기업)를 가진 자격 증명 프로그램에 중요합니다..

기술은 광범위한 용어 일 수 있습니다. 용접 대 마케팅과 음악과 음악의 기술이 어떻게 단순한 지표에 대한 기술 경력 수요 관계를 줄이는 데 구부러진 지방 정부 정책에 알릴 수 있습니까?

Rod Lastra :

• 유럽이나 영국과 달리 캐나다에는 국가 기술 의제 전략이 없습니다. 따라서, 우리는 강력한 자격 측정과보다 정확하고 표준화 된 기술 요구를 가지고 있지 않습니다. 기술 의제와 관련된 다국적 계약을 개발 한 국가는 다국적 기술 자격 프레임 워크를 표현할 수 있습니다. 이것이 중요한 이유는 무엇입니까? 이 국가/다국적 프레임 워크는 어느 정도까지 지역 정부의 리드 스킬 우선 순위를 정의하는 임의의 특성을 제거합니다. 이는 기술이 지역 차원에서 통화를 가질뿐만 아니라 더 넓은 규모로 가치가 있음을 보장하여 기술 슬롯 사이트을 원하는 학습자에게 이동성이 높아집니다. 따라서 캐나다의 맥락 에서이 질문에 대한 명확한 대답은 없습니다. 아마도 이것은 대학이 중요한 역할을 할 수있는 곳일 것입니다. 그들은 연구와 혁신의 최전선에있을뿐만 아니라 지역 비즈니스 부문과의 협력에서 나오는 기술 요구에 대한 국가 및 국제적 관점을 제시 할 수 있습니다. 그렇게함으로써 그들은 국가 스킬 의제 프레임 워크의 확장 가능한 대리 역할을 할 수 있습니다.

위니펙의 지역 인재 상태에 대한 KPI는 무엇입니까? 기술 수준을 어떻게 측정합니까?

Rod Lastra :

• PIS가 비즈니스 또는 부문의 조직 및 운영 성숙 수준에 따라 PIS에 따라 대답하기가 어렵습니다. 또한 인구 통계 학적 문제와 같은 혼란스러운 요인 (토론에서 다루었습니다)에 의해 손상됩니다. 재능이 부족하거나 근로 연령 (15-65 세) 대 지방의 총 인구 또는 둘 다의 불일치입니까? 더욱이, 노동 시장 (노동의 고용 공석”에 대한 수요가“낮은 실업률”조건을 공급하는 데 도움이되는 노동 시장 내에서 고용주가 재능을 찾기가 어렵다. 인플레이션과 같은 요인은 또한 수요와 공급 사이의 더 넓은 차이를 주도하는 인건비에 대한 상향 압력을 유발할 수 있습니다. 따라서이 경제에서 의미있는 KPI를 사용하는 것은 기껏해야 구현하고 평가하기가 어렵습니다. PI가 비즈니스 또는 부문의 조직 및 운영 성숙 수준에 따라 PIS가 진행되므로 대답하기가 어렵습니다. 또한 인구 통계 학적 문제와 같은 혼란스러운 요인 (토론에서 다루었습니다)에 의해 손상됩니다. 재능이 부족하거나 근로 연령 (15-65 세) 대 지방의 총 인구 또는 둘 다의 불일치입니까? 더욱이, 노동 시장 (노동의 고용 공석”에 대한 수요가“낮은 실업률”조건을 공급하는 데 도움이되는 노동 시장 내에서 고용주가 재능을 찾기가 어렵다. 인플레이션과 같은 요인은 또한 수요와 공급 사이의 더 넓은 차이를 주도하는 인건비에 대한 상향 압력을 유발할 수 있습니다. 따라서이 경제에서 의미있는 KPI를 사용하는 것은 구현하고 평가하기가 어렵습니다.
• 지난 50 년 동안 발생한 가장 중요한 변화 중 하나는 기술을 정의, 측정 및/또는 평가하는 방법입니다. 기술은 이력서에 배치 할 자체 선언 능력이었습니다. 지난 20 년 동안, 최근에는 미시적 자격이라는 개념의 부상으로 기술이 전면과 중심이되었습니다. 많은 고용주들은 이제 기술 달성의 증거와 검증을 찾고 있습니다 (종종 디지털 자격 증명“배지”또는 기타 대체 자격 증명의 형태). 이것은 다양한 기술 기반 교육 프로그램의 문을 열어 줄뿐만 아니라 모든 기술에 대해 기술 수준을 정의 할 가능성이 있습니다. 성인 교육 모델 확실성은 기술에 대한 진정한 평가를 개발하기위한 여러 가지 방법을 정의했습니다. 따라서 이전 시점으로 돌아가서 기술을 식별하고 정의하는 방법에 대한 명확한 이해가 중요합니다. 이는 업계와 협력하여 (기술 기반 언어로 자격을 해독) 만 수행 할 수 있습니다. 기술 (예 : 커뮤니케이션, 협업, 비판적 사고)은 공식 교육 (예 : 학부 학위)에 포함되어 있지만 거의 표현되지 않습니다. 마지막으로,이 마지막 요점은 중요합니다. 일부 기술은 역량 기반 교육 (CBE) 모델을 사용하여 평가해야합니다.이 모델은 시간에 시간 모델을 달성하기 전에 컨텐츠의 "숙달"으로 대체됩니다..

노동 시장 격차를 충족시키기 위해 코스 오퍼링에 최소한의 실행 가능한 제품을 제공 할 절박함이 종종있을 때 프로그래밍 품질을 유지하는 방법

Rod Lastra :

• "정시"프로그램의 빠른 개발은 품질을 희생시키지 않아야합니다. 기술 기반 교육 개발을 전문으로하는 대학 평생 교육 단위는 다음을 보장합니다.
  o 프로그램 개념은 광범위한 상담을 사용하여 잘 평가되었습니다.
  o 컨텐츠는 전문가가 개발하고
  o 프로그램은 가치를 평가하고 자격 증명 인플레이션의 위험을 피하기 위해 자주 검토를받습니다. 

Paul Jenkins :

이것은 오늘의 불타는 질문 중 하나입니다. 응답적이고 효과적인 슬롯 사이트 프로그래밍을 만드는 방법은 슬롯 사이트자와 기관이 여전히 해결하기 위해 열심히 노력하고 있으며 보편적 인 공식은 없습니다. 그러나 다음은 주요 안내 고려 사항입니다.

• 우리는 학습자, 슬롯 사이트자, 고용주, ​​정부 및 대중이 기술 의제로부터 무엇을 기대 해야하는지 알도록“기술”을 논의 할 때 정확히 무엇을 의미하는지 명확히해야합니다. 일단이 작업을 수행하면 더 다양한 슬롯 사이트 및 스킬 프로그래밍을 더 잘 생산할 수 있으며 경우에 따라 더 빠르고 반응이 좋은 옵션을 생산할 수 있습니다. 이것은 또한 우리의 프로그래밍이 읽기 쉽고 휴대용이되도록하는 데 도움이됩니다. 즉, 캐나다의 어느 곳에서나 학습자와 고용주 모두 (그리고 이상적으로는 이상적으로는) 과정이나 프로그램을보고 어떤 기술이 부여되는지 쉽게 식별 할 수있어 온타리오에서 획득 한 기술을 B.C.에서 쉽게 인식하고 적용 할 수 있습니다. 또는 Nunavut.  
• 우리는 3 차 슬롯 사이트 시스템과 산업/고용주 사이의 관계를 심화시켜야합니다. 즉, 우리는 산업/고용주가 필요한 기술을 명확하고 명시 적으로 설명해야하며, 슬롯 사이트 기관이 개발하고 부여하는 기술을 명확하고 명시 적으로 개요하려면 필요합니다. 고용주는 자신의 요구를 표현하는 데 훨씬 더 명확 해지고 있습니다. 이제는 대학과 다른 기관에 달려 있습니다. 여기에서 개선은 위의 첫 번째 요점에 분명히 도움이 될 것입니다. 
• 기술 격차를 충족시키기위한 학습 프로그램 개발에 대한 새롭고 환영받는 지원이 있지만, 효과가 있는지 확인하고 전략과 우선 순위가 건전하도록 신중하게 측정하고 평가해야합니다. 캐나다에서는 적어도 이것은 실제 개선이 필요한 지역입니다.  

Simon Fraser University Julia Denholm의 평생 학습 학장과의 대화, McMaster University 평생 교육 담당 이사 Daniel Piedra 및 슬롯 사이트 Extended Education Associate Dean (Academic) Rod Lastra.

Athabasca University-Canada의 온라인 대학 디렉터 Jessica Butts Scott 및 슬롯 사이트 Extended Education Associate Dean (Academic) Rod Lastra의 PoweredTM 이사와의 대화.

UM 회장, Michael Benarroch와의 대화, RBC Cynthia Leach의 경제 사고 리더십, Red River College Fred Meier의 사장 겸 CEO 및 Heather McRae의 Macewan University에서 평생 슬롯 사이트 학장의 경제 사고 리더십 이사.

캘거리 대학교에서 평생 슬롯 사이트 책임자와의 대화, 뉴 브런 즈윅 이안 앨런 대학교 (University of New Brunswick Ian Allen)의 확장 학습 대학 이사, 현대 캠퍼스 캠퍼스 Amrit Ahluwalia의 컨텐츠 책임자

• 캐나다 전역의 대학 평생 슬롯 사이트 (PDF)