关键问题会议
活动安排
高中生小组
世博会 |上午 9 – 9:45
兴趣会议 1
上午10-10：45
| 标题 | 演讲人 | 地理位置 | 课程描述 |
| 人工智能在医疗保健教育中的应用 | 罗克珊·布特拉科斯 UM-弗林特 玛丽莲过滤器 UM-弗林特 | 套房 H | 在本次会议中，我们计划介绍人工智能与医疗保健的关系及其在医疗保健教育中的重要性，以及我们如何使用它让学生沉浸在虚拟学习中的示例。 |
| 人工智能和评估：确保人工智能时代的学习 | 雷·弗朗西斯 中央密歇根大学 詹妮弗·L·韦布尔 中央密歇根大学 | 套房A. | 通过参加本次会议，与会者将 a) 对生成式人工智能在教学和学习周期中的当前和潜在关系有一个整体看法，b) 制定至少两种策略，将生成式人工智能纳入他们自己的个人知识中——教学和学习的基础，以及 c) 阐明对生成式人工智能在教学过程中的几个承诺和陷阱的理解。 |
| 将 GAI 纳入开放式、基于探究的科学研究项目：两所大学案例以及在 STEM 和非 STEM 领域实施的建议。 | 肯·鲁津斯基 萨吉诺谷州立大学 加里·M·兰格 萨吉诺谷州立大学 | D套房 | 本课程介绍本科生生物学中的两门基于探究的课程：遗传学和发育生物学。这两节课的学习目标都是让学生设计并执行生物学相关的实验。在这两个例子中，学生们完全不知道一个变量。学生使用 GAI 根据未知因素快速开发基础文献/知识，帮助学生最终构建与生物学相关的实验设计，并导致学生在项目中投入更多（例如，与罐装实验室体验相比）。最后，我们强调探究课程的特征，这些特征适合 GAI 组件，因此该过程可能会广泛应用于其他学术领域。 |
| 生成人工智能的影响 论批判性思维 | 朱莉·布罗德本特 UM-弗林特 迪安娜·卡尔-韦斯特 UM-弗林特 朱莉·霍伦贝克 UM-弗林特 | B/C套房 | 2022 年 2023 月，生成式人工智能聊天机器人 (GAI) ChatGPT 向公众发布，导致 GAI 用户数量大幅增加（Curry，XNUMX），其中包括大学生和教授。然而，很少有研究来确定 GAI 技术对大学生批判性思维能力的影响。本课程将介绍有关学生使用 GAI 对批判性思维技能影响的文献，以及教师可以用来提高学生批判性思维技能的两个作业示例。 |
| 隐性偏见和机器：与生成人工智能一起学习[关于我们自己] | 乔纳森·巴特尔斯 UM-弗林特 | 套房 F/G | 本次会议将与职前教师（PST）分享教学实践，并探讨使用生成式人工智能作为学习工具的影响。在本次活动中，PST 设计了一份简短的写作作业，并将其提交给 UM-GPT 以生成回复；然后，PST 严格评估所生成的响应。在关于隐性偏见、语言语域和数字内容的课堂讨论之后，我们反思了我们如何回应生成的文本。在这种背景下，生成式人工智能可以作为批判性学习语言使用和作文教学的宝贵工具。 |
| 我使用人工智能创建了一个聊天机器人导师，你也可以！ | 米歇尔·萨利 UM-弗林特 | 套房E | 本课程将引导您完成使用人工智能为班级创建导师的步骤和错误。请带上您的笔记本电脑，因为您将有机会创建导师并看看它是多么容易完成。在会议期间，我们将使用密歇根大学的“Maizey”来创建导师并学习可应用于其他聊天机器人程序的课程。 |
兴趣会议 2
上午11-11：45
| 标题 | 演讲人 | 地理位置 | 课程描述 |
| 在创意工作中使用人工智能——我们能让它为艺术家服务吗？ | 妮可·布劳顿-亚当斯 UM-弗林特 | 套房E | 在本次会议中，我们将讨论如何在创作过程中使用它来帮助艺术家而不是取代他们。我们还将讨论当前的事态：人工智能和艺术家版权——当今的真相，人工智能可以生成多少作品，并且仍然被视为艺术，并解释人工智能反应中的隐性偏见。我们还没有所有的答案，但我们可以弄清楚要问什么。 |
| 说说1：人工智能在管理中的应用：释放效率 说说2：人工智能辅助学习：在课堂上赋予学生权力 | 说说1 詹妮弗·布莱克伍德 UM-弗林特 说说2 耶尔·塞拉 UM-弗林特 | B/C套房 | 说说1：本次演讲旨在展示如何利用人工智能技术来简化行政职责、提高效率和决策流程。 说说2：本次演讲旨在展示教师如何帮助学生发挥人工智能平台的潜力，增强他们的学习之旅。 |
| 对话承诺：密歇根大学迪尔伯恩分校的 GenAI 现状 | 秋凯恩斯 密歇根大学迪尔伯恩分校 克里斯托弗·凯西 密歇根大学迪尔伯恩分校 帕梅拉·托多罗夫 密歇根大学迪尔伯恩分校 斯坦·布伦万德 密歇根大学迪尔伯恩分校 | 套房A. | 密歇根大学迪尔伯恩分校采取了多项措施来解决校园内的 GenAI 问题，但所有这些措施都侧重于人与技术的交叉，重点是富有成效的对话。本次会议将讨论概述整个校园已采取（和拒绝）的各种措施。该会议将包括一份关于教师发展计划、学生信息发布会、学术诚信政策采用、全校调查结果以及教师关于学生如何回应 GenAI 作为学习工具和作业想法的课堂轶事的报告。本次会议由我们由教职员工和图书馆员组成的多学科工作组通报和领导，不仅提供见解，还提供在教育环境中利用 GenAI 的实用策略。加入我们，对现实世界的经验进行互动讨论，帮助教育工作者和管理人员做好了解 GenAI 教育领域的准备。 |
| 揭示人工智能中的人性化：探索教育中生成式人工智能和专业学习社区 (PLC) 的交叉点 | 约翰·卡法格纳 奥克兰大学 | D套房 | 探索生成人工智能 (GenAI) 在教育领域的变革潜力，特别关注其与专业学习社区 (PLC) 的交叉点。本次会议将深入探讨 GenAI 背景下的实用策略、现实世界示例以及人类在增强协作学习、数据驱动决策和道德考虑方面的作用。 |
| 生成式人工智能的工程提示：提出更好的问题以获得更好的结果 | 克里斯蒂·斯潘 本特利社区学校 | 套房 H | 在生成式人工智能 (GAI) 的四个首要问题中——成本、大型语言模型的通用性、为个人目的创建小型语言模型所需的时间和技能，以及理解即时工程——本次会议将重点关注即时工程。人们常说，“垃圾输入”会导致“垃圾输出”。这个想法适用于GAI。因此，我们将重点关注如何在使用 GAIS 时创建有效的提示，考虑特异性、建立参数和细致入微的语言等因素。对于使用 GAI 的教师和学生来说，了解并掌握创建有效 GAI 提示的技能非常重要。参与者将了解什么是提示工程、为什么它很重要，以及如何设计提示以最大限度地提高生成材料（无论是文本、代码、图像、视频还是更多）的相关性的基础知识。 |
| ChatGPT 与 UMGPT 的比较：学生偏好和见解 | 阿迈勒·阿尔霍斯班 UM-弗林特 | 套房 F/G | 该项目旨在调查和比较学生对两种前沿语言模型 ChatGPT 和 UMGPT 的偏好。通过进行全面的分析，我们试图了解影响学生选择的因素以及他们偏好背后的原因。这项研究将为这两种模型的用户体验、可用性和潜在的教育应用提供宝贵的见解，有助于深入了解它们各自的优势和需要改进的领域。通过调查、访谈和可用性测试，我们的目标是揭示学生选择背后的微妙原因，揭示人工智能语言模型在教育环境中的开发和采用的影响。 |
午餐 – 在此期间没有安排的活动
12-1：30 pm
大学生小组
世博会 |下午 1:30 – 2:15
兴趣会议 3
2：30-3：15点
| 标题 | 演讲人 | 地理位置 | 课程描述 |
| 利用人工智能增强护理信息学和临床决策 | 杰夫·德雷克 UM-弗林特 芭芭拉·库普弗施密德 UM-弗林特 | D套房 | 本次会议提出了一种在护理教育中使用人工智能（AI）的创新方法，特别是在护理信息学方面。我们将深入研究人工智能在评估文献、增强提案撰写和设计电子健康记录 (EHR) 警报屏幕方面的有效整合。重点将放在人工智能在提高时间效率、在教育过程中的好处以及解决遇到的挑战方面的作用。会议将以将人工智能整合到未来护理信息学任务中的可行建议作为高潮。 |
| 相邻的可能：关于自动写作的五个问题 | 詹姆斯·席默 UM-弗林特 | 套房 F/G | 本次会议提供了一系列有关自动写作的开放式问题，涉及创造力、人性、劳动、教育学和时间。基于个人经验和实际应用，会议主持人努力避免世界末日和未来主义的话语，以支持我们所有人运作的更加渐进的现实。 |
| 帮助职前教师做好在课堂上使用生成式人工智能的准备 | 斯坦·布伦万德 密歇根大学迪尔伯恩分校 丹妮尔·L·德福 密歇根大学迪尔伯恩分校 | 套房A. | 我们将向参与者介绍人工智能 (AI) 的简要背景，特别强调生成式人工智能。我们将讨论教师教育工作者可以用来帮助职前教师学习如何将人工智能融入课堂的关键策略。本次会议将探讨 ChatGPT 之外的生成式 AI 工具，以帮助拓宽参与者的视角，并扩展他们对这项技术如何增强学生学习体验的思考。我们将花时间展示不同的生成式人工智能工具，并集思广益如何使用这些工具为 K-12 学生设计学习活动。 |
| K-12 教师使用人工智能：道德和激励的当务之急 | 伊丽莎白·巴克霍尔德 本特利社区学校s | 套房E | 为了为所有学生提供公平的机会，教育工作者有道德义务去研究新的范式转变——最新的范式转变就是人工智能。人工智能有潜力通过提供个性化指导、即时反馈和教师支持来解决不平等问题。然而，如果没有支持性的领导，许多教师只能在独立、“自由放养”的环境中探索人工智能，从而导致挫折、误解和实施有限。为了确保人工智能得到有效、合乎道德和合法的使用，K-12 学校的领导者可以采取具体措施向教师展示人工智能的好处。通过研究当地学区的案例研究，本次会议将探讨领导者如何激励教师使用人工智能。还将讨论挑战，例如恐惧和焦虑、不感兴趣以及缺乏限制教育者成长能力的资源。本案例研究的结果和意义将对致力于推广人工智能的领导者有所帮助。 |
| 使用人工智能生成的课程计划培养批判性 | 贝丝·斯宾纳 阿尔玛学院 | B/C套房 | 本演讲将探讨教师如何将穆罕默德（2019）的文化和历史响应素养（HRL）框架应用到人工智能开发的课程中，以便练习对人工智能有批判性的看法，以负责任和道德的方式使用它，并了解更多课程开发以及在自己的课程中使用人工智能。 |
| 人工智能：教师工具包 | 贾内尔·马萨蒂奇 杰纳西中学学区 | 套房 H | 人工智能正在改变教育。在本次会议中，您将了解如何使用生成式人工智能来增强 K-12 教育中的教学实践。您还将看到一些生成式人工智能工具和应用程序的示例，它们可以支持教育工作者和学习者创建、探索和评估新的想法和知识。 |
兴趣会议 4
3：30-4：15点
| 标题 | 演讲人 | 地理位置 | 课程描述 |
| 生成式人工智能能否帮助提高学生的学习质量？ | 里卡多·阿尔法罗 UM-弗林特 迈赫达·西姆卡尼 UM-弗林特 穆罕默德·达萨 UM-弗林特 | B/C套房 | 在本次演讲中，我们研究以下问题：(a) 人工智能是否会导致创建错误的数学/历史数据？ (b) 人工智能做出错误预测的风险有多大？ (c) 学生能否识别人工智能给出的错误/准确预测？ (d) 人工智能可以帮助我们识别所呈现的模式/对数据进行排序吗？ |
| 满足多样化学习需求的人工智能工具 | 萨拉·斯特劳斯 卡曼-安斯沃斯社区学区 梅根·维卡里 卡曼-安斯沃斯社区学区 凯特琳·芬纳 卡曼-安斯沃斯社区学区 | 套房 F/G | 我们将介绍并示范如何使用人工智能工具来满足不同学习者的需求。通过实施这些工具，我们能够个性化学习体验，适应个人需求和优势，检查多种观点并提高参与度和学术成就。 |
| GenAI 聊天机器人时代的信任导航：高等教育的动态 | 秋凯恩斯 密歇根大学迪尔伯恩分校 | 套房A. | GenAI 聊天机器人如何重塑学生和教师之间的信任动态？本次会议将探讨 GenAI 聊天机器人兴起期间教育环境中的信任世界。借鉴教育工作者、教学设计师、教职员工和学生的直接经验，将呈现学生和教师之间的信任受到挑战的现实生活场景。其中包括教师怀疑作弊、学生担心使用人工智能生成的内容受到错误指控，以及每个人对技术平台和数据隐私的信任。本次会议不是要提供明确的答案，而是一个公开讨论和集体探索的平台。我们将就这些新出现的挑战进行坦诚对话，分享经验、担忧和观点，以更好地理解 GenAI 时代信任的动态变化。 |
| 生成式人工智能和信息素养的持续重要性 | 詹妮弗·迪恩 UM-弗林特 莉兹·斯沃博达 UM-弗林特 | D套房 | GAI 模型嵌入到各种应用程序中。这些模型使用现有信息进行训练，然后在 GAI 应用程序的上下文中进行格式化和交付。偏见、错误信息和虚假信息以及信息资源的道德使用可能会让学生和经验丰富的学者感到困惑。 GAI 为寻找和使用信誉良好、可信且适当的信息（信息素养的基石）添加了另一层内容。参加本次会议，详细了解现有信息在培训 GAI 工具中的作用以及信息素养在学习和教学中的持续重要性。 |
| 现在艰苦的工作开始了：邀请作家使用人工智能工具 | 安迪·舍恩伯恩 克莱尔公立学校 阿曼达·康威尔 中央密歇根大学 | 套房E | 人工智能为学生和教师提供了一系列新的生成复杂性，促使我们所有人开始与机器人作家合作的艰苦工作。我们不会将人工智能视为作弊工具，而是分享活动和想法，指导学生以合乎道德的方式与人工智能写作生成器互动，发挥创意，引导他们计划、起草和修改自己的写作。 |
| 使用人工智能对小学一系列学生写作作业进行评分：成功！ | 埃利奥特·索洛韦 密歇根大学 安妮塔普 萨吉诺谷 州立大学 | 套房 H | 在我们的会议中，我们将介绍 myGPTgrader（一款基于人工智能的应用程序）如何为教师和密歇根学校节省大量时间，并为 3-5 年级的学生提供及时有效的反馈。我们将描述指导 ChatGPT（作为 myGPTgrader 基础的法学硕士）对学生写作作业进行准确分析的挑战。为了确保真正个性化的反馈，myGPTgrader 为教师提供对学生写作作业的分析；然后，教师在审查并可能修改 myGPTgrader 的分析后，将分析结果发布给学生。我们将 myGPTgrader 对 M-STEP 网站上的写作样本的分析与该网站上提供的人工评分者的分析进行了比较； myGPTgrader 的分析与经过培训的人类评分者的分析没有区别！虽然处于早期阶段，但我们的工作表明人工智能在支持教师方面可以发挥强大的作用！ |
社交接待
大堂|下午 4:30-5 点
与主讲人共进晚餐
世博会 |下午 5 点至 7 点
生成式人工智能时代的教育
在一个充满重大挑战的时代——从流行病和气候危机到社会不公正和人类移民——生成人工智能（Gen AI）已经成为我们这个时代的决定性力量。这项技术具有生成性、多模式和社交性，与我们之前遇到的任何技术都不同。它带来了一系列机遇和风险，重新定义了可能性和危险的界限。 Punya Mishra 博士在他的主题演讲中深入探讨了生成式人工智能是什么（和不是）的细微差别。他强调教育工作者需要在策略上具有创造性、有趣性、主动性和知情性，确保人工智能成为增强学习体验的工具，而不是命令学习体验。他还谈到了重大的长期风险，考虑到这些技术发挥作用的更广泛的社会背景，教育工作者需要做好应对的准备。米什拉博士提倡采取一种有趣而深思熟虑的方法，认识到人工智能的变革潜力，同时对其社会影响保持警惕。
