Experiences with Content Development and Assessment Design in the Era of GenAI
SITE, Melbourne Institute of Technology（墨尔本理工学院SITE）
本文探讨了如何利用GenAI的提示词和定制化训练设计学科内容与评估，强调专家评估及微调对保障输出质量的重要性，为教育工作者提供实践指导。
2025-02-28 cs.AI cs.CY
Computing Education in the Era of Generative AI
The University of Auckland（奥克兰大学）；Abilene Christian University（阿比林基督大学）；University College Dublin（都柏林大学学院）；Aalto University（阿尔托大学）
本文探讨生成式AI代码生成模型对入门编程教学的挑战与机遇，综述其在入门编程题表现及生成学习资源质量、新颖性方面的两项研究，并分析对教学实践的影响。
2023-06-05 cs.AI cs.CY cs.HC
The 5P Reflection Model for Education in the Generative Artificial Intelligence (GenAI) Era
School of IT, National Academy of Professional Studies (NAPS), Australia（国家专业研究学院IT学院）；School of IT and Engineering, Melbourne Institute of Technology (MIT), Australia（墨尔本理工学院IT与工程学院）；School of Health, Medical and Applied Sciences, CQUniversity, Australia（CQ大学健康、医学与应用科学学院）
该研究针对GenAI融入教育带来的学术诚信挑战，采用基于设计的研究方法，提出整合现有模型特征与GenAI技术的5P感知GenAI反思模型，以满足GenAI时代的反思需求。
2026-09-04 cs.CY
Advancing Problem-Based Learning in Biomedical Engineering in the Era of Generative AI
Department of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology（电气与计算机工程系，佐治亚理工学院）；Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology and Emory University（沃尔什·哈·库尔特生物医学工程系，电气与计算机工程系，佐治亚理工学院和埃默里大学）
本研究提出一种针对生物医学AI教育的先进PBL框架，通过真实挑战提升学生能力，实现高效AI教育整合。
2026-03-05 cs.AI cs.CY
Unveiling User Perceptions in the Generative AI Era: A Sentiment-Driven Evaluation of AI Educational Apps' Role in Digital Transformation of e-Teaching
Islamic Azad University（伊斯兰阿扎德大学）；University of Isfahan（伊斯法罕大学）
本研究通过分析用户评论，评估AI教育应用在e教学数字化转型中的作用，揭示其积极与消极影响，并提出未来发展的方向。
2025-12-12 cs.AI cs.CY
Transforming Teachers' Roles and Agencies in the Era of Generative AI: Perceptions, Acceptance, Knowledge, and Practices
AI4STEM Education Center, University of Georgia（佐治亚大学AI4STEM教育中心）；National GENIUS Center, University of Georgia（佐治亚大学国家GENIUS中心）；University of Georgia（佐治亚大学）
本文提出一个将教师划分为观察者、采纳者、协作者和创新者四种角色的框架，系统考察教师对生成式人工智能的认知、接受、知识与实践，揭示教师从基础使用者向与GenAI共创知识者演进的路径，并强调持续专业发展与机构支持的关键作用。
2024-10-03 cs.AI cs.CY
Alternative AI Philosophy: Daoism as Method for AI in Education
University of Minnesota（明尼苏达大学）
本文提出以道家哲学作为另类框架，通过分析道性、修身与真人概念，回应AI时代教育中的实在、认知目标与伦理问题，以丰富哲学多样性。
2026-09-11 cs.CY
Reshaping Undergraduate Computer Science Education in the Generative AI Era
NUS School of Computing（新加坡国立大学计算机学院）；SoC Horizons Office（计算机学院地平线办公室）；Google（谷歌）
本文基于两次国际研讨会，提出本科计算机科学课程应转向理解与验证AI生成产物，强调系统设计、抽象和批判性评估，并给出改革建议。
2026-06-15 cs.CY
Exploring the Cognitive Dynamics of Artificial Intelligence in the Post-COVID-19 and Learning 3.0 Era: A Case Study of ChatGPT
Case Western Reserve University（凯斯西储大学）；East Carolina University（东卡罗来纳大学）
人工智能的出现引发了人类活动领域的范式转变，ChatGPT成为各种既定领域转型的催化剂，包括但不限于教育、新闻、安全和道德。在后疫情时代，远程工作的广泛采用促使教育部门重新评估传统教学方法。本文将仔细研究ChatGPT的潜在心理学原理，深入研究吸引用户注意力的因素，并揭示其对学习未来的影响。本研究的最终目的是激发关于教育技术进步与人类学习模式演变之间相互作用的学术话语，提出技术是否推动人类进化或反之亦然的问题。
2023-02-03 cs.CL cs.CY cs.HC
Transforming Science Learning Materials in the Era of Artificial Intelligence
University of Georgia（佐治亚大学）；University of Florida（佛罗里达大学）
本文探讨了人工智能在科学教育中如何变革学习材料，通过六个领域展示AI对个性化教学、互动模拟和多模态内容生成的影响，并强调伦理和教育价值的重要性。
2026-02-24 cs.AI cs.CY
Transformative Effects of ChatGPT on Modern Education: Emerging Era of AI Chatbots
Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）；Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）；Raygun Performance Monitoring（雷根性能监测公司）；Tianjin University（天津大学）；Kings Education（金斯教育）；Cymax Group Technologies（赛马克斯集团科技公司）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Indian Institute of Tropical Meteorology（印度热带气象研究所）；Microsoft（微软公司）；University of Cambridge（剑桥大学）；University of Ljubljana（卢布尔雅那大学）；Machine Intelligence Research Labs（机器智能研究实验室）；University of Western Ontario（西安大略大学）；The University of New South Wales（新南威尔士大学）；University of Birmingham（伯明翰大学）；Cardiff University（卡迪夫大学）；Vienna University of Technology（维也纳技术大学）；University of Manchester（曼彻斯特大学）；The University of Melbourne（墨尔本大学）
本文评估ChatGPT在金融、编程和数学等学科中的教育应用，指出其教学辅助价值及幻觉、虚假信息和规避查重等风险，并强调更新学术规范与开展AI素养教育。
2023-05-25 cs.AI cs.CL cs.CY
Smart Education: Higher Education Instruction and the Internet of Things (IoT)
物联网（IoT）在我们的日常生活中有许多应用。特别是物联网如何对教育和学习产生重大影响;随着我们进入“智能教育”时代。本文探讨了物联网如何继续改变教育格局，从课堂和评估到文化和态度。智能教育是应对未来教育挑战的关键工具。物联网工具在教育领域的使用越来越频繁，旨在提高学生的参与度，满意度和学习质量。物联网将重塑学生的文化和习惯。由于智能教育不仅仅是使用技术，它涉及一系列因素，从教育管理到教学技术和有效性。21世纪的教育工作者现在可以使用游戏化、智能设备、数据管理和沉浸式技术。使学者能够从学生那里收集各种信息。从监控学生参与到调整学习策略以提高学习效率。通过智能教育，教育工作者将能够更好地监测个别学生的需求，并相应地调整他们的学习负荷（即，最佳的学习环境/工作量，以支持和防止学生失败）。教育工作者面临的最大挑战之一是新技术将如何解决日益增长的问题（参与和成就）。变化的规模和速度（技术物联网时代）是前所未有的。通常，学生今天接受培训的工作明天就不会出现。教育不仅仅是知识获取，还包括数字技能、适应性和创造力（如果学生要在新世界中茁壮成长，这些都是必不可少的）。
2022-07-06 cs.CY cs.HC
Recency Bias in the Era of Big Data: The Need to Strengthen the Status of History of Mathematics in Nigerian Schools
数学教师可利用的信息信息量是如此巨大，以致于选择所需的内容本身正逐渐成为一项巨大的任务。关于在数学教学中纳入数学史的元素，大数据时代引入了近因偏差的可能性很高，这是数学教育利益相关者迄今为止从未遇到过的挑战。这种倾向，选择最近的信息在相关的旧的，复合的，历史的事实为代价，打败的目的和目标的认识论和文化的方法，数学教学交付。这项研究是一个教学话语的重点是这种威胁的历史和数学教学法，特别是因为它影响了尼日利亚的数学教育。数学课程开发，教师培训计划，教师备课和出版的数学教学材料的影响也进行了深入的考虑。
2017-07-20 cs.CY math.HO
Argus: Academic Integrity in the Era of Generative AI
Purdue University（普渡大学）
Argus系统通过行为与风格指标检测编程作业中的LLM辅助使用，发现45%学生存在此类模式，且与考试成绩显著负相关，强调需结合人工审查流程以维护学术诚信。
2026-10-01 cs.AI cs.CY
Towards Systems Education for Artificial Intelligence: A Course Practice in Intelligent Computing Architectures
Beihang University（北京航空航天大学）
随着人工智能（AI）社区的快速发展，AI教育越来越受到关注。人工智能相关的课程在算法和应用方面已经有很多，而系统级的课程并没有得到认真考虑。为了弥合人工智能和计算系统之间的差距，我们正在尝试探索如何从计算系统的角度进行人工智能教育。本文通过一个智能计算体系结构的课程实践，展示了人工智能时代的系统教育。首先介绍了本课程实施的动机以及学习方向。本课程的主要目标是教学生在FPGA平台上设计AI加速器。详细的课程内容包括课堂讲稿和相关的技术资料。特别是对几个实际的实验室和项目进行了详细的说明。最后，本文总结了一些教学经验和效果，并提出了今后的改进方向。
2022-06-22 cs.AI cs.AR cs.CY
Performance Analysis and Prediction in Educational Data Mining: A Research Travelogue
在这个计算机化的时代，教育也改变了自己，并不局限于旧的讲座方法。定期探索是为了找到新的方法，使它更有效和高效的学生。目前，教育数据库中收集了大量的数据，但这些数据并没有得到充分的利用。为了从这样的大数据中获得所需的好处，需要强大的工具。数据采掘是一种新兴的分析和预测的有力工具。它已成功应用于欺诈检测、广告、营销、贷款评估和预测等领域。但是，在教育领域，它还处于萌芽阶段。在这方面已经做了大量的工作，但仍有许多未触及的领域。此外，这些研究之间没有统一的方法。本文对教育数据采掘及其未来的范围进行了全面的调查，旅行见闻（2002-2014）。
2021-07-22 cs.CY
The AI Assessment Scale Revisited: A Framework for Educational Assessment
British University Vietnam（英国越南大学）；James Cook University Singapore（新加坡詹姆斯库克大学）；Deakin University（迪肯大学）
本文提出了一种更新的人工智能评估量表框架，旨在促进教育者与学生关于GenAI使用的开放对话，并帮助教育者重新设计评估，以适应不断扩展的人工智能能力。
2024-12-12 cs.CY
Chat-GPT: An AI Based Educational Revolution
Department of Education（教育学院）；School of Education, Arts and Social Sciences Macquarie University（麦考瑞大学教育、艺术与社会科学学院）
本文探讨ChatGPT对教育的革命性影响，分析其在课程开发、作业评分和个性化反馈等方面的潜力，并考察其对学生学习、问题解决能力和认知能力带来的正反两方面影响。
2025-03-10 cs.AI cs.CY
Crafting Tomorrow's Evaluations: Assessment Design Strategies in the Era of Generative AI
本文探讨生成式人工智能时代评估设计面临的学术诚信等挑战，提出基于GenAI使用的评估分类及政策与技能建议，以保障学科学习和有效利用GenAI工具。
2024-05-03 cs.CY
Rethinking Higher Education: From Fixed Curricula to Learnity Graphs
Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）；The Open University of Israel（以色列开放大学）
本文针对高等教育在AI时代的转型需求，提出以学习图谱为核心的终身学习框架，整合多类学习以拓展传统课程的培养维度。
2026-08-11 cs.CY
Strategies for Creating Uncertainty in the AI Era to Trigger Students Critical Thinking: Pedagogical Design, Assessment Rubric, and Exam System
Zayed University（泽耶德大学）
本文提出通过创建人工智能时代的不确定性情境，结合可控AI工具和批判性评估量规，激发学生批判性思维的教学方法与考试系统设计。
2026-01-17 cs.AI cs.CY
History-Themed Games in History Education: Experiences on a Blended World History Course
在本文中，我们解释了我们的经验和观察混合世界历史课程，结合了经典的讲座和讨论元素，以及视频游戏会议中，学生玩战略视频游戏与沉重的历史重点。该课程名为“玩过去”，旨在实验如何将视频游戏融入历史教学，特别是为了更好地了解特定时代的当代社会，政治，经济和技术背景。我们在2015年至2018年期间进行了四次课程，不同的视频游戏名称具有不同的历史模型，并根据学生的书面论文和文章的质量观察他们的经验和学习。我们的实验和观察不仅对一般世界史课程的设计有益，而且对特定时期、文化和民族的历史课程也有益。
2018-04-26 cs.CY
Comparative Analysis Vision of Worldwide AI Courses
Deakin University（迪肯大学）；Macquarie University（麦考瑞大学）
本研究比较分析了全球顶尖大学本科AI课程结构，探讨核心主题并与CS2023指南对比，揭示了全球AI教育的趋势、趋同与分歧及教学法影响。
2024-06-04 cs.AI cs.CY
Equity and Artificial Intelligence in Education: Will "AIEd" Amplify or Alleviate Inequities in Education?
教育人工智能（AIEd）系统的开发往往是出于其促进教育公平和减少不同学习者群体之间成就差距的潜力，例如，通过扩大一对一人工辅导的好处，以更广泛的受众，或通过填补现有教育服务的空白。鉴于这些崇高的意图，为什么AIED系统在实践中会产生不公平的影响？在本章中，我们讨论了四个镜头，可以用来检查如何以及为什么AIED系统风险放大现有的不平等。从这些角度出发，我们概述了AIED走向更公平未来的可能途径，同时强调了围绕每个提案的辩论。通过这样做，我们希望围绕公平的AIED设计引发新的对话，并推动该领域正在进行的对话。
2021-04-27 cs.AI cs.CY cs.HC
Hybrid E-Assessment in Higher Education: Semi-Automated Grading of Paper-Based Written Examinations
Institute for Machine Learning and Analytics, Hochschule Offenburg（霍恩海姆应用技术大学机器学习与分析研究所）；Hochschule Offenburg（霍恩海姆应用技术大学）
针对完全数字化和部分数字化电子评估在总结性考试中的局限性，提出混合电子评估方法，保留纸质问题导向任务，通过结构化答案格式和手写字符识别实现半自动评分，结合视觉大语言模型和两遍验证提升评估有效性、公平性和可扩展性。
2026-06-07 cs.AI cs.CV cs.CY
What Should Data Science Education Do with Large Language Models?
University of Washington（华盛顿大学）；Stanford University（斯坦福大学）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Rutgers University（罗格斯大学）
本文探讨LLMs如何重塑数据科学家角色并推动数据科学教育变革，强调应培养学生LLM相关创造力、批判性思维和AI引导编程能力，同时平衡LLM优势与人类专业知识。
2023-07-07 cs.AI cs.CL cs.CY
A New Era: Intelligent Tutoring Systems Will Transform Online Learning for Millions
Korbit Technologies Inc.（Korbit科技公司）
尽管人工智能（AI）已经改变了我们社会的主要方面，但只有不到一小部分的潜力被探索，更不用说部署在教育领域了。人工智能驱动的学习可以为数百万学习者提供高度个性化，积极和实用的学习体验，这是成功学习的关键。这在在线学习平台方面尤其重要。在本文中，我们提出了两个流行的在线学习平台（n=199名参与者）的学习成果的头对头比较研究的结果：MOOC平台遵循传统模式，使用讲座视频和多项选择题测验提供内容，Korbit学习平台提供高度个性化，积极和实用的学习体验。我们观察到学习成果的巨大和统计上的显着增加，Korbit平台上的学生提供全面的反馈，导致更高的课程完成率，并实现比MOOC平台上的学生和对照组学生高2到2.5倍的学习收益。结果证明了个性化的、主动学习AI驱动的系统可以实现的巨大影响。向全世界数以百万计的学习者提供这种技术和学习经验将是教育民主化的一个重大飞跃。
2022-03-03 cs.AI cs.CY cs.HC
ChatGPT in Classrooms: Transforming Challenges into Opportunities in Education
HAN University of Applied Sciences（HAN应用科学大学）
本研究针对ChatGPT等生成式AI进入课堂后带来的作弊、内容失准、教师应用能力不足等挑战，提出基于技术接受模型开展实证研究，评估师生对生成式AI的态度与使用障碍，为后续研究提供流程参考，助力将AI挑战转化为教育机遇。
2024-05-17 cs.AI cs.CY cs.HC
Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education
University of Birmingham（伯明翰大学）
本文探讨了生成式AI在高等教育中的机遇与挑战，提出通过重新设计评估、加强培训及多层执行机制等政策方案，以在提升生产力的同时捍卫学术诚信与公平。
2025-06-27 cs.AI cs.CY cs.HC
A principled way to think about AI in education: guidance for educators and policy makers based on goals, models of human learning, and use of technologies
University of Colorado, Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）
本文基于学习科学成果和教育技术应用，为教育工作者及政策制定者提供在教育中应用人工智能的原则性框架，阐明各方角色，确保技术增强而非取代人类能力，为利用新技术工具的教育实践及政策制定提供实用指导。
2026-07-27 cs.CY physics.ed-ph
Mnemonics for Higher Education Using Contemporary Technologies
由于数字世界新兴技术的影响，教育渗透到当代世界。教育领域也受到现代技术和数字社会需求的冲击。受云计算、绿色计算和互联网的影响。然而，这种方法的成功与否取决于在将思想从教师传递给学生的同时，将知识损失降到最低。教与学是一门艺术，尽管高等技术学院（HCT）在传统教学方法的同时引入了现代技术，但知识流失仍然很高。记忆术是一种古老的工具;仍然适合数字时代的学生与最近的技术的影响。因此，本文讨论了如何实现这种记忆术的帮助下，现代技术，如电子学习和移动学习。在本文中，我们已经尝试讨论了E-learning和M-learning用于实施记忆术，并讨论了在多大程度上这一概念可以用来使信息和通信技术（ICT）更有效，更有效地使学生的学习体验作为一种乐趣，而不会在教学过程中，包括实际科目的巨大知识损失。本文还解释了对HCT数据库专业学生进行的初步研究以及关于知识损失的研究结果。最后，对记忆术的未来研究方向进行了展望。
2013-05-12 cs.CY
A Framework for institutional change in the age of AI
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）
本文提出一个新框架，用于在人工智能时代适应机构变革模型，考虑工具和人员六个维度，强调谦逊和本地探究，重新定位变革代理者，并将学生作为改革伙伴。
2026-07-07 cs.CY physics.ed-ph
How Can Video Generative AI Transform K-12 Education? Examining Teachers' Perspectives through TPACK and TAM
本研究基于TPACK和TAM框架，通过访谈与动手实验考察K-12教师对视频生成式AI教育应用的看法，揭示其教学机遇与挑战，并为政策、教师培训及教育技术发展提供实践启示。
2025-03-11 cs.CY
Gurukul AI: An Interactive AI-Driven Educational Platform for Indian Education System
Indian Institute of Technology Gandhinagar（印度甘地讷格尔印度理工学院）；Pandit Deendayal Energy University（潘迪特·迪恩代亚尔能源大学）
本研究针对现有AI教育工具不适配印度教育体系的问题，构建了NCERT大纲对齐的问答数据集，微调LLaMA 3.1 8B模型并部署RAG框架，推出交互式教育平台GurukulAI，缩小了全球LLM与印度教育需求的差距。
2026-09-01 cs.AI cs.CL cs.CY
Algorithmic Fairness in Education
Cornell University（康奈尔大学）
数据驱动的预测模型越来越多地用于教育，以支持学生，教师和管理员。然而，人们担心这些算法系统的预测和使用的公平性。在这篇教育领域算法公平性的介绍中，我们与之前关于教育机会、偏见和歧视的文献进行了比较，并研究了算法系统的核心组成部分（测量、模型学习和行动），以确定开发和部署这些系统过程中的偏见和歧视来源。统计，相似性为基础的，和因果关系的公平概念进行审查和对比的方式，他们在教育环境中的应用。对教育技术的政策制定者和开发者的建议为如何促进教育中的算法公平性提供了指导。
2021-04-11 cs.AI cs.CY cs.LG
LMS Moodle: Distance international education in cooperation of higher education institutions of different countries
国际合作的发展需要教育领域的合作。加强实践教学活动领域的经验交流意味着提高教学过程和科学合作的质量。分享教育活动的经验意味着世界各地不同国家的代表之间的理解。这意味着通过LSM教学，社会建构主义的原则得以实现，当参与者一起创造一个共同对象和感官的狭隘文化时。本文介绍了一个电子媒体在实际教学过程中的应用实例。本文介绍了利用LMS MOODLE系统对来自不同国家的学生进行教学的过程，从准备学习材料、由外国讲师讲课、实际任务到通过考试。培训对象包括来自斯洛伐克共和国、达吉斯坦共和国和哈萨克斯坦共和国的一些全日制学生，培训采用了远程学习方法。
2016-04-29 cs.CY
The use of ChatGPT in higher education: The advantages and disadvantages
本文综述了ChatGPT在高等教育中的应用，指出其能提供个性化教学和及时反馈等优势，但也存在缺乏情感理解和社交互动等劣势，建议与其他教学方法结合使用。
2024-03-28 cs.CY
Cloud Computing-based Higher Education Platforms during the COVID-19 Pandemic
云计算已成为支持全球人们日常活动、业务运营和教育交付的基础设施。基于云计算的教育平台在COVID-19疫情期间被广泛应用于辅助在线教学。本文探讨了云计算在远程学习和教育中的影响和重要性。本研究对疫情期间中国高校的22个在线高等教育平台进行了多案例分析。对22个平台的比较分析表明，它们根据各自的独特要求和需要采用了不同的云计算模式和工具。研究结果为高等教育机构提供了战略性见解，特别是在危机情况下，有效地将基于云计算的平台应用于远程教育。
2022-02-18 cs.CY
"CS 1.5": An Experience Report on Integrating CS1 and Discrete Structures for the AI Era
Northeastern University（东北大学）
本文探讨了在人工智能时代整合计算机科学基础与离散结构的教学方法，通过设计融合课程提升理论与实践能力，强调AI作为协作工具，并提出教学改革与实践建议。
2026-03-21 cs.CY
Integrating Generative AI into LMS: Reshaping Learning and Instructional Design
本文针对生成式AI融入教育的挑战，提出LMS应转向动态人机协同生态，并以两项原则和CheckIT Learning案例阐明教学设计路径。
2025-10-20 cs.CY
Data-Mining Research in Education
作为一门交叉学科，数据挖掘在教育领域特别是在考察学生学习成绩方面得到了广泛的应用。它侧重于分析教育相关数据，以开发改善学习者学习体验和提高机构效率的模型。因此，DM确实有助于教育机构为其学习者提供高质量的教育。在教育中应用数据挖掘也被称为教育数据挖掘（EDM），它可以更好地了解学生如何学习，并确定如何提高教育成果。本文旨在证明数据挖掘方法在教育领域的能力。本文介绍了电火花加工的最新研究动态。几个具体的算法，方法，应用和差距，在当前的文献和未来的见解进行了讨论。
2017-10-25 cs.CY stat.OT
Analysis of the Visitor Data of a Higher Education Institution Website
在当今世界，互联网影响着人类生活的方方面面;它引起了企业网站以及许多其他领域的变化。企业网站应该更具活力，更具互动性，更能与新技术兼容。网站与用户、搜索引擎和其他设备的交互必须由专家进行检查，并应针对这种交互进行改进和更改。在这项研究中，高等教育机构的网站进行了检查。2013年至2019年收集的游客数据用于分析。该研究包括广泛的检查和数据，包括从交通分析到发展建议的重要调查结果。特别是，通过网站与移动设备的兼容性、图片和视频的优化、用户的地理特征、语言选项以及随着时间的推移访问内容的密度分析，获得了有用的信息。
2021-07-10 cs.CY
Are LLMs Ready for Computer Science Education? A Cross-Domain, Cross-Lingual and Cognitive-Level Evaluation Using Professional Certification Exams
Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University（中山大学中山眼科中心）；Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院）；Department of Accounting, Faculty of Business and Economics, The University of Melbourne（墨尔本大学商学院会计系）；School of Information Technology, Faculty of Business and Hospitality, Torrens University Australia（托伦斯大学商业与酒店管理学院信息技术学院）
本文通过专业认证考试数据评估了四个LLM在跨语言、认知层次和领域知识上的表现，发现GPT-5在英文考试中表现最佳，Qwen-Plus在中文环境中更优，DeepSeek-R1在跨语言表现最平衡，但Llama-3.3在高阶推理和鲁棒性上存在明显不足。
2026-04-08 cs.CY
Research on Comprehensive Classroom Evaluation System Based on Multiple AI Models
本文基于图像识别、语音识别和AI大语言模型，开发了从教师教学能力和课堂效果两个维度自动生成评价报告的综合课堂评价系统，有效解决了传统人工评价效率低、主观性强等问题。
2025-06-29 cs.CY cs.MA
Blockchain-Based Applications in Higher Education: A Systematic Mapping Study
区块链的应用已经从数字货币扩展到其他领域，如健康、物联网和教育。在本文中，我们提出了一个系统的映射研究，以收集和分析与高等教育领域相关的区块链技术的相关研究。本文件集中讨论两个主题。首先，它考察了为教育目的开发的基于区块链的应用程序的最新技术水平。其次，它总结了未来研究中需要解决的挑战和研究差距。
2020-06-25 cs.CY cs.DC
Who Governs Data in the AI Era? A Computational Analysis of the U.S. Privacy Workforce in Job Postings
本研究通过分析1,143条美国隐私岗位招聘信息，发现隐私岗位为法律、技术与人际能力混合型，AI治理职责多嵌入现有岗位，推动混合职位兴起。
2026-09-29 cs.CL cs.CR cs.CY
How applicable is Python as first computer language for teaching programming in a pre-university educational environment, from a teacher's point of view?
本项目报告试图在实践中评估Python计算机语言的教育属性。这是通过检查计算机语言的演变历史，相关的科学背景工作，现有的教育研究计算机语言和Python的实验应用在高等中等教育在希腊，在2002年上半年。这篇论文报告是在同一年阿姆斯特丹阿姆斯特尔研究所/阿姆斯特丹大学的硕士/博士学位（MSc/Drs）论文答辩之前提交的。
2008-09-09 cs.CY cs.PL
Who Changed the Destiny of Rural Students, and How?: Unpacking ICT-Mediated Remote Education in Rural China
本文通过中国农村定性研究考察LSRC的实证整合，揭示其资源公平价值与落地挑战，强调本地教师对改善学习成果和重塑教育生态的关键作用。
2024-01-24 cs.CY cs.HC
Using Helium Balloon Flying Drones for Introductory CS Education
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出使用氦气球飞行无人机作为物理计算设备进行计算机科学入门教育，以新颖的教学方法吸引更广泛的学生群体，从而提升学习成果、考试表现和学生的学习动力。
2024-06-26 cs.CY cs.HC cs.RO
Patterns in Illinois Educational School Data
我们检查伊利诺伊州的教育数据，从标准化考试和分析影响公立学校学生成绩的主要因素。我们专注于最简单的模型：通过可视化和单变量回归来表示数据。考试成绩取决于学校类型、地点和贫困集中程度。对于伊利诺斯州的大多数学校来说，学生的考试成绩随着贫困程度的增加而线性下降。但是，芝加哥必须单独对待。芝加哥的选择性学校，以及一些传统和特许学校，偏离了这种基于贫困的模式。对于任何贫困水平，芝加哥学校的表现都比伊利诺伊州其他地区的学校好。与伊利诺伊州其他学校类型相比，天才学生的选择性课程在每个年级都表现出色，最明显的是在高中阶段。芝加哥特许学校的情况更为复杂。在过去的六年里，他们的学生的成绩超过了传统的芝加哥高中的学生。
2015-01-29 cs.CY physics.ed-ph physics.soc-ph
Programming in Brazilian Higher Education and High School: A Systematic Literature Review
本文通过系统性文献综述梳理巴西高等与中等教育中的编程教学方法、差距及行动机会，为制定有效的国家编程教育政策提供建议。
2025-01-28 cs.CY cs.PL
