关键词： 欺骗性人工智能   人工智能欺骗性   技术拟真性   AI治理   护盾模型  

摘要： 人工智能技术的高度拟真性是一柄双刃剑，在赋能社会发展的同时潜藏着颠覆信息真实性的风险。本文聚焦于欺骗性人工智能 (Deceptive AI) 这一前沿议题，系统性地构建了基于技术拟真性机理与风险维度的创新性分类框架，以应对日益严峻的真实性挑战。论文超越了对深度伪造、社交机器人等碎片化现象的孤立研究，在国内首次明确了“欺骗性人工智能”的概念，并深刻辨析其与“人工智能的欺骗性”的差异与关联，强调其核心在于AI模拟智能行为的技术拟真性及其诱发的认知失真效应。研究剖析了技术拟真性的概念内涵和内在机制并揭示其谱系化演进特征。研究构建了“技术拟真性-欺骗意图”双维度四象限分类框架，刻画了欺诈型、模拟型、功能型和诱导型AI的欺骗机制与差异化风险谱系，并进一步提出了基于AI欺骗性危险程度的分类治理护盾模型。欺骗性人工智能并非简单的技术工具，而是通过深度嵌入人类认知系统，诱发个体和群体性认知失真，进而对信息生态、社会信任乃至公共安全构成系统性威胁。欺骗与拟真是人工智能技术的两面性，虽然通过严格设计、监管和规范可以降低AI欺骗风险，但要完全避免其欺骗性是一个无法实现的目标。该研究不仅为理解和应对欺骗性人工智能的真实性风险提供了原创性的理论框架，更旨在警醒社会各界正视技术拟真性背后的认知风险，为未来人机共存时代的科技向善发展提供前瞻性思考与风险应对策略。

关键词： 生成式人工智能   人工智能   ChatGPT   Sora   网络舆情  

摘要： 研究通过计算传播分析方法，探讨生成式人工智能在微博上的舆情传播特征，揭示公众对生成式人工智能的热门议题、讨论主题和情感倾向。具体采用定量研究方法，结合自然语言处理技术，对微博上2022年11月30日至2025年1月1日ChatGPT和Sora的相关话题进行文本挖掘与分析。主题分析显示，ChatGPT微博话题主要围绕国产化进程、应用场景及社会影响展开；Sora微博话题则更多聚焦于技术创新、市场潜力及中美技术竞争。情感分析显示，目前公众对生成式人工智能的情感以积极为主，但对人工智能替代人类劳动的担忧显著，对国产技术的忧虑和市场乱象的批评也较为突出。生成式人工智能在社交媒体上的舆情传播反映了公众对技术变革的复杂情感与多维关注。

关键词： 大模型   人工智能   价值观   批判性思维   数字素养   规范监督  

摘要： 大模型具有强大的信息储备、知识整合和问答能力,为学生的学习提供了新的资源和途径,这既是机遇也是挑战。机遇在于能极大地丰富学习资源,提升学习效率,挑战是如何防止学生不当使用。这需要教育者从多方面加强引导教育,加强学生在大模型使用中的价值观引导、批判性思维与独立思考能力的培养、数字素养与伦理意识的提升,以及大模型使用的规范与监督,以充分发挥大模型在学生学习中的积极作用,避免潜在的负面影响。

关键词： CIPP 评价模式   人工智能   体育教师   教学能力评价   指标体系  

摘要： 随着中国教育不断地深化改革,体育教师教学能力评价体系亟待创新。在传统的评价体系中,体育教师教学能力常受到主观经验或单一维度指标的局限,难以全面、科学地反映体育教师教学成效。因此,本文基于CIPP(背景、输入、过程、结果)评价模式,结合人工智能(AI)技术,构建了一套科学、动态、全面的体育教师教学能力的评价指标体系。本文首先从政策背景、理论基础及现实需求出发,分析了体育教师教学能力评价的现状与问题;其次,通过CIPP-AI融合的三重构建准则(科学性原则、动态反馈原则、全面系统原则)制定了指标体系;最后,采用了德尔菲法、AHP等方法,筛选并确定了4个一级指标、11个二级指标、54个三级指标的体系。本文为新时代体育教师的评价提供了理论依据与实践指导,同时,为体育教育智能化发展提供了重要参考。

关键词： 人工智能   小学数学   融合  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能技术在教育领域的应用日益广泛。将人工智能深度融合于小学数学教学,不仅能为学生带来个性化的学习支持,还能使数学教学紧跟时代步伐。然而,当前小学数学教学在与人工智能融合过程中仍面临诸多挑战。本文针对这些问题,深入探讨多个针对性策略,旨在助力教师实现人工智能技术与小学数学教学的深度融合,构建高效课堂,提升教学质量,促进学生全面发展。

关键词： 综合实践活动课程   循证评价   人工智能   模型建构  

摘要： 在智能时代背景下，综合实践活动课程评价急需向数智化转型。基于循证教育理论，构建“诊断—形成—总结”三维动态循证评价框架，并结合生成式人工智能技术，创建“证据链—素养圈—发展环”循证评价模型。通过“鱼菜共生系统探究”等案例验证，探索借助智能工具实现“学情分析—学程优化—学业述评”的实践路径。

关键词： 人工智能技术   传统教学方式   教学方法改革与创新   人才培养   教学效果评价  

摘要： 随着人工智能（AI）技术在矿业领域的应用，传统课程教学存在的弊端也逐渐显现，面临着教学内容滞后、实践体系薄弱等诸多挑战。因此，如何更好地改变传统教学方式的弊端，提升教学效果，实现教学与科技发展同步已成为大学教育不可回避的难题。基于此考虑，以《矿山提升与运输》课程为例，通过分析智能化矿山对人才培养的需求，提出以AI技术赋能课程体系重构、教学方法革新及评价模式转型的创新路径，设计“理论—虚拟—实践”的三维教学内容，实现“技术驱动—能力重构—评价机制转型”的教学改革模式，为培养适应智能化矿山发展的复合型人才提供参考。

关键词： YOLOv8   EAST   托卡马克   小目标检测  

摘要： 针对EAST装置放电过程中第一壁内部部件损伤的识别问题，首次引入YOLOv8模型进行热斑识别，提出一种基于改进YOLOv8的EAST-YOLOv8算法。该方法可有效协助人工检测，提升EAST装置放电内部部件损伤检测效率。传统YOLOv8网络在正常目标检测任务中表现优越，但对于EAST装置放电初期内部部件损伤的预警方面存在不足。根据该问题的工程与物理特点，对YOLOv8进行了具有针对性的改进，包括增加小目标检测层和加入CBAM注意力机制。从而构建了适用于EAST装置长脉冲高参数放电条件下内部部件损伤检测的网络模型。实验结果表明，EAST-YOLOv8比传统YOLOv8在损失函数和召回率上有明显优势，检测精确率达到93.6%、mAP@0.5达到93.5%、召回率达到93.9%。这一创新性的方法为EAST装置运行的安全性和稳定性提供了更为高效和可靠的支持。

关键词： 生成式人工智能技术   高校美术教育   创意培养   教学革新  

摘要： 着重探讨生成式人工智能在高校艺术教育中运用。首先概述该技术,继而从激发创意、构建个性化学习、推动教学革新三方面剖析其应用价值。然后提出了整合课程体系,构建协同创作平台和发展智能分析模型的应用策略,意在帮助高校美术教育全面借助于生成式人工智能技术,发展学生创意和AI素养,促进美术教育模式创新,促进教学质量和学生艺术能力的提高。

摘要： 随着信息技术飞速发展,人工智能以及大数据渗透到各行各业,新闻媒体也在信息技术的赋能下,不断更新内容制作、传播途径、媒体形态,促进新闻媒体转型与发展,利用人工智能以及大数据技术实现了新闻媒体革命性突破。本文首先阐述人工智能技术和大数据在新闻媒体中的应用意义,然后分别探究它们在新闻媒体中的应用体现,希望为新时代新闻媒体从业者提供相关参考和借鉴。