Towards Human Security through Personalized Trans-disciplinary Evolving Symbiotic Education Based on Cognitive Digital Twins
Notice bibliographique
Résumé
Education has been evolving through a complicated roadmap to serve varying objectives from the understanding of the world we live in through training of servers of production lines, after the first industrial revolution (IR1) to other commercial targets throughout the next three industrial revolutions. With the current scientific and technological progress, human security and sustainability were expected to take care of themselves and evolve naturally. Not only they have not evolved, but the threats triggered by the developments in artificial intelligence (AI) tools alone are becoming existential. Our insensitivity and neglect of the ecosystem must now be transformed very urgently. Education is central to that transformation. The traditional uni-disciplinary one-size-fits-all approach to education appeared to have been sufficient through the first three industrial revolutions as it served the learners for a lifetime. However, it must evolve now into a multi- and trans-disciplinary collaborative model to cope with the exponential growth of knowledge and the complexities of our ecosystem stressed to the limit. One of the possible enablers of the transformation is the concept of cognitive digital twins (CDT) which is maturing due to the developments in high-performance computing and artificial intelligence. This paper addresses some aspects of this view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».