Global Trends in Education: Artificial Intelligence, Postplagiarism, and Future-focused Learning for 2025 and Beyond – 2024–2025 Werklund Distinguished Research Lecture
Notice bibliographique
Résumé
In this distinguished research lecture, Dr. Sarah Elaine Eaton explores how artificial intelligence (AI) is transforming global education and reshaping our approach to teaching, learning, and assessment. Her talk will examine breakthrough technologies that are redefining education such as Generative AI (GenAI), neurotechnology, and brain-computer interfaces (BCIs) and consider how they might impact education in the coming years. Dr. Eaton will ground the rapid technological changes transforming education in the timeless principles of integrity, ethics, equity, and human rights. Dr. Eaton will talk about how these enduring cornerstones provide a foundation of hope for navigating an era of unprecedented technological progress. At the heart of it all, Dr. Eaton inspire us to think about how we can prepare today’s students to be ethical leaders and citizens of tomorrow. Postplagiarism serves as a backdrop for Dr. Eaton's lecture, which is considered a once-in-a-career honour at the Werklund School of Education, University of Calgary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».