Exploring the Scope of Artificial Intelligence Across Various Domains with a Focus on Its Impact on Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative technology with the potential to replace or augment human capabilities in numerous domains. Defined as the intelligence exhibited by machines or software, AI represents a subfield of computer science that has significantly impacted various aspects of human life. Over the past two decades, AI has made remarkable strides, particularly in enhancing performance in manufacturing, service sectors, and education. One of the key developments in AI is the emergence of expert systems, which have revolutionized problem-solving in diverse areas such as education, engineering, business, medicine, and weather forecasting. The application of AI technologies has led to improvements in quality and efficiency across these fields, contributing to significant advancements in human productivity and innovation. This paper provides an overview of AI technology, exploring its meaning, search techniques, key inventions, and future prospects. Furthermore, it examines the scope of AI in different areas, with a special focus on its use in education. By leveraging AI-powered educational tools and systems, educators can personalize learning experiences, optimize instructional processes, and enhance student outcomes. Additionally, AI holds the potential to facilitate lifelong learning and skill development, offering adaptive and personalized learning pathways tailored to individual learner needs. Through a comprehensive review of existing literature and case studies, this paper aims to elucidate the multifaceted scope of AI in education and its transformative potential. It also discusses future directions and opportunities for further research and innovation in this rapidly evolving field of AI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle