这项研究深入研究了机器人支持的翻转课程的可行性，以阅读理解。在16项课程中，比较了444名学生的阅读理解和工作空间表现，并进行了商业化和自我生成的机器人的班级。结果表明，翻转的课程为医学目的的英语中学教育带来了良好的教学学习氛围（EMP）阅读理解，并采用主动方法来进行工作空间表现。在同时，混合效应模型表明，学生参与自我生成的机器人支持的翻转班级的效果大小（+17.6 \％）比商业机器人机器人支持的翻转类别更大。分析产生了EMP阅读理解和工作空间表现的五个促成主持人：阅读能力，态度，实践方式以及学生和教师的角色。

最近十年表明，人们对机器人作为福祉教练的兴趣越来越大。但是，尚未提出针对机器人设计作为促进心理健康的教练的凝聚力和全面的准则。本文详细介绍了基于基于扎根理论方法的定性荟萃分析的设计和道德建议，该方法是通过三项以用户为中心的涉及机器人福祉教练的三个不同的以用户为中心进行的，即：（1）与参与性设计研究一起进行的。 11名参与者由两位潜在用户组成，他们与人类教练一起参加了简短的专注于解决方案的实践研究，以及不同学科的教练，（2）半结构化的个人访谈数据，这些数据来自20名参加积极心理学干预研究的参与者借助机器人福祉教练胡椒，（3）与3名积极心理学研究的参与者以及2名相关的福祉教练进行了一项参与式设计研究。在进行主题分析和定性荟萃分析之后，我们将收集到收敛性和不同主题的数据整理在一起，并从这些结果中提炼了一套设计准则和道德考虑。我们的发现可以在设计机器人心理福祉教练时考虑到关键方面的关键方面。

在过去五年的工程模块中，在工程模块中试验了依赖基于团队的学习的项目学习的混合教学方法。我们的动机是将学生揭示了现实世界真实的工程问题，并从古典的“银行业务”方法中引导他们，以期通过更深入和更加合作的学习来开发其系统工程技能。我们的第三年模块被称为团队设计和项目技能，并关注320名学生将自己分成队伍，以开发智能电子系统。我们揭示了模块设计细节，并通过在过去五年中分析了学生成绩的教学方法的有效性，以及68名学生完成的调查数据。 64％的受访学生一致认为，该模块有助于扩大电子系统设计的视角。此外，84％认识到该模块在其学位计划中是一个有价值的组成部分。在工程课程中采用这种方法使学生能够将知识集成在包括控制系统，图像处理，嵌入式系统，传感器以及团队工作，决策，故障排除和项目规划的领域。

本文探讨了大语言模型的自然语言生成能力，并应用于编程课程中常见的两种学习资源类型。使用OpenAI Codex作为大语言模型，我们创建编程练习（包括示例解决方案和测试用例）和代码说明，从定性和定量上评估这些练习。我们的结果表明，大多数自动生成的内容既新颖又明智，在某些情况下可以按原样使用。在创建练习时，我们发现仅通过提供关键字作为模型输入来影响编程概念和它们所包含的上下文主题非常容易。我们的分析表明，大规模生成机器学习模型是指导者的工具，尽管仍然需要进行一些监督以确保生成的内容的质量在传递给学生之前。我们进一步讨论了OpenAI Codex和类似工具对入门编程教育的含义，并强调了未来的研究流，这些研究流有可能提高教师和学生的教育体验质量。

AI自然语言生成（NLG）是计算机系统从信息中生成可读性语言文本的过程。它可以成为人类创造性写作过程中不可或缺的一部分。重要的是，年轻人可以学会在主流教育中应用NLG，并为AI增强的写作工作和其他写作努力做好准备。为了探索学生如何将NLG应用于创意写作，我们在香港中学设计和实施了第一届人类创意写作竞赛。在本次比赛中，每个学生参与者都使用计算机生成并建立在开源语言模型上的学生自己的单词和单词，写了一篇关于500个字的短篇小说。我们为比赛设计了四个文本生成器，作为计算机的文本条目。此外，使用基于设计的研究，我们开发了七个研讨会，学生学会了与四个文本生成器一起编写并回答反思问题。在分析故事的四个学生的短篇小说和审判者的分数时，我们发现了学生使用的文本生成器单词的数量和类型的不同策略。一些策略似乎比其他策略更复杂。在分析学生的思考时，我们发现学生可以将文本生成器输入和输出描述为思想单位。此外，学生还展示了对文本生成器的偏好。他们在用文本生成器写作时表达了一系列感受。这些发现不仅为NLG的正规教育应用提供了设计含义，而且还提出了AI课程的教学策略。

Students' ability to ask curious questions is a crucial skill that improves their learning processes. To train this skill, previous research has used a conversational agent that propose specific cues to prompt children's curiosity during learning. Despite showing pedagogical efficiency, this method is still limited since it relies on generating the said prompts by hand for each educational resource, which can be a very long and costly process. In this context, we leverage the advances in the natural language processing field and explore using a large language model (GPT-3) to automate the generation of this agent's curiosity-prompting cues to help children ask more and deeper questions. We then used this study to investigate a different curiosity-prompting behavior for the agent. The study was conducted with 75 students aged between 9 and 10. They either interacted with a hand-crafted conversational agent that proposes "closed" manually-extracted cues leading to predefined questions, a GPT-3-driven one that proposes the same type of cues, or a GPT-3-driven one that proposes "open" cues that can lead to several possible questions. Results showed a similar question-asking performance between children who had the two "closed" agents, but a significantly better one for participants with the "open" agent. Our first results suggest the validity of using GPT-3 to facilitate the implementation of curiosity-stimulating learning technologies. In a second step, we also show that GPT-3 can be efficient in proposing the relevant open cues that leave children with more autonomy to express their curiosity.

Intelligent agents have great potential as facilitators of group conversation among older adults. However, little is known about how to design agents for this purpose and user group, especially in terms of agent embodiment. To this end, we conducted a mixed methods study of older adults' reactions to voice and body in a group conversation facilitation agent. Two agent forms with the same underlying artificial intelligence (AI) and voice system were compared: a humanoid robot and a voice assistant. One preliminary study (total n=24) and one experimental study comparing voice and body morphologies (n=36) were conducted with older adults and an experienced human facilitator. Findings revealed that the artificiality of the agent, regardless of its form, was beneficial for the socially uncomfortable task of conversation facilitation. Even so, talkative personality types had a poorer experience with the "bodied" robot version. Design implications and supplementary reactions, especially to agent voice, are also discussed.

由于Covid-19的大流行，许多大学课程不得不突然转变以实现远程教学。在嵌入式系统和微控制器上调整课程是非常具有挑战性的，因为与真实硬件的互动是它们不可或缺的一部分。我们首先将我们的经验与教学嵌入式系统的四个基本替代方案进行比较：1）在学校与硬件进行交互，2）远程访问硬件，3）向学生借给学生进行家庭工作和4）虚拟化硬件。之后，我们详细评估了我们从传统的离线户外硬件编程课程到使用实验室中存在的真实硬件的快速过渡的经验。事实证明，这种不寻常的远程硬件访问方法是教授嵌入式系统的完全可行的替代方法，从而实现了相对较低的过渡。我们的设置基于现有的解决方案和稳定的开放技术，而无需使用需要高维护的定制应用程序。我们评估了学生和老师的经验，并评估了未来课程的凝结外卖。特定的环境设置可在线获得，作为他人的灵感。

在公共危机时期，寻求信息对于人们的自我保健和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验理解和技术解决方案，以促进受影响地区的家庭公民寻求信息。但是，建立有限的知识是为了支持需要在其东道国发生危机的国际移民。当前的论文对居住在日本和美国（n = 14）的两名中国移民（n = 14）进行了访谈研究。参与者反思了他们在共同大流行期间寻求经验的信息。反思补充了两周的自我追踪，参与者保持了相关信息寻求实践的记录。我们的数据表明，参与者经常绕开语言绕道，或访问普通话资源以获取有关其东道国疫情爆发的信息。他们还进行了战略性利用普通话信息，以进行选择性阅读，交叉检查以及对日语或英语的共同信息的上下文化解释。尽管这种做法增强了参与者对共同相关信息收集和感官的有效性，但他们有时会通过有时认识的方式使人们处于不利地位。此外，参与者缺乏对审查以移民为导向的信息的认识或偏爱，尽管该信息可用，这些信息是由东道国公共当局发布的。在这些发现的基础上，我们讨论了改善国际移民在非本地语言和文化环境中寻求共同相关信息的解决方案。我们主张包容性危机基础设施，这些基础设施将吸引以当地语言流利程度，信息素养和利用公共服务的经验的不同水平的人们。

使用数据挖掘工具使用大数据正在迅速成为教育行业的趋势。当前收集，存储，管理和处理数据的能力及时的结合以及在线教育平台的数据是教育机构，学习者，教育工作者和研究人员的前所未有的机会。在该立场论文中，我们考虑了一些有关教育数据挖掘和学习分析的基本概念以及大多数流行的工具，方法和技术，并特别讨论语言学习中的大数据应用。

近年来，虚拟学习已成为传统课堂教学的替代方法。学生参与虚拟学习可能会对满足学习目标和计划辍学风险产生重大影响。在虚拟学习环境中，有许多专门针对学生参与度（SE）的测量工具。在这项关键综述中，我们分析了这些作品，并从不同的参与定义和测量量表上突出了不一致之处。现有研究人员之间的这种多样性在比较不同的注释和构建可推广的预测模型时可能会出现问题。我们进一步讨论了有关参与注释和设计缺陷的问题。我们根据我们定义的七个参与注释的七个维度分析现有的SE注释量表，包括来源，用于注释的数据模式，注释发生的时间，注释发生的时间段，抽象，组合和组合水平的时间段，定量。令人惊讶的发现之一是，在SE测量中，很少有审查的数据集使用了现有的精神法法学验证量表中的注释中。最后，我们讨论了除虚拟学习以外的其他一些范围，这些量表具有用于测量虚拟学习中SE的潜力。

This study evaluated the ability of ChatGPT, a recently developed artificial intelligence (AI) agent, to perform high-level cognitive tasks and produce text that is indistinguishable from human-generated text. This capacity raises concerns about the potential use of ChatGPT as a tool for academic misconduct in online exams. The study found that ChatGPT is capable of exhibiting critical thinking skills and generating highly realistic text with minimal input, making it a potential threat to the integrity of online exams, particularly in tertiary education settings where such exams are becoming more prevalent. Returning to invigilated and oral exams could form part of the solution, while using advanced proctoring techniques and AI-text output detectors may be effective in addressing this issue, they are not likely to be foolproof solutions. Further research is needed to fully understand the implications of large language models like ChatGPT and to devise strategies for combating the risk of cheating using these tools. It is crucial for educators and institutions to be aware of the possibility of ChatGPT being used for cheating and to investigate measures to address it in order to maintain the fairness and validity of online exams for all students.

在过去的几年中，围绕种族类人体机器人的有问题实践的讨论已经上升。为了彻底理解机器人在人类机器人互动（HRI）社区中如何理解机器人的“性别” - 即如何被操纵，在哪些环境中以及其对人们的看法和人们产生哪些影响的影响，为基础建立基础。与机器人的互动 - 我们对文献进行了范围的评论。我们确定了553篇与我们从5个不同数据库中检索的评论相关的论文。审查论文的最终样本包括2005年至2021年之间的35篇论文，其中涉及3902名参与者。在本文中，我们通过报告有关其性别的目标和假设的信息（即操纵性别的定义和理由），对机器人的“性别”（即性别提示和操纵检查），对性别的定义和理由进行彻底总结这些论文。 （例如，参与者的人口统计学，受雇的机器人）及其结果（即主要和互动效应）。该评论表明，机器人的“性别”不会影响HRI的关键构建，例如可爱和接受，而是对刻板印象产生最强烈的影响。我们利用社会机器人技术和性别研究中的不同认识论背景来提供有关审查结果的全面跨学科观点，并提出了在HRI领域前进的方法。

机器学习（ML）技术在教育方面越来越普遍，从预测学生辍学，到协助大学入学以及促进MOOC的兴起。考虑到这些新颖用途的快速增长，迫切需要调查ML技术如何支持长期以来的教育原则和目标。在这项工作中，我们阐明了这一复杂的景观绘制，以对教育专家的访谈进行定性见解。这些访谈包括对过去十年中著名应用ML会议上发表的ML教育（ML4ED）论文的深入评估。我们的中心研究目标是批判性地研究这些论文的陈述或暗示教育和社会目标如何与他们解决的ML问题保持一致。也就是说，技术问题的提出，目标，方法和解释结果与手头的教育问题保持一致。我们发现，在ML生命周期的两个部分中存在跨学科的差距，并且尤其突出：从教育目标和将预测转换为干预措施的ML问题的提出。我们使用这些见解来提出扩展的ML生命周期，这也可能适用于在其他领域中使用ML。我们的工作加入了越来越多的跨教育和ML研究的荟萃分析研究，以及对ML社会影响的批判性分析。具体而言，它填补了对机器学习的主要技术理解与与学生合作和政策合作的教育研究人员的观点之间的差距。

在数字治疗干预的背景下，例如互联网交付的认知行为治疗（ICBT）用于治疗抑郁和焦虑，广泛的研究表明，人类支持者或教练的参与如何协助接受治疗的人，改善用户参与治疗并导致更有效的健康结果而不是不受支持的干预措施。该研究旨在最大限度地提高这一人类支持的影响和结果，研究了通过AI和机器学习领域（ML）领域的最新进展提供的新机遇如何有助于有效地支持ICBT支持者的工作实践。本文报告了采访研究的详细调查结果，与15个ICBT支持者加深了解其现有的工作实践和信息需求，旨在有意义地向抑郁和焦虑治疗的背景下提供有用，可实现的ML申请。分析贡献（1）一组六个主题，总结了ICBT支持者在为其精神卫生客户提供有效，个性化反馈方面的策略和挑战;并回应这些学习，（2）对于ML方法如何帮助支持和解决挑战和信息需求，为每个主题提供具体机会。它依赖于在支持者LED客户审查实践中引入新的机器生成的数据见解的潜在社会，情感和务实含义的思考。

本文详细概述了将连续学习（CL）应用于单课的人类机器人互动（HRI）会议（AVG。31 +-10分钟）的案例研究，其中机器人的心理健康教练是积极的（n = 20）参与者的心理学（PP）练习。我们介绍了互动会议后与参与者进行的简短半结构访谈记录的数据的主题分析（TA）的结果，以及对统计结果的分析，证明了参与者的个性如何影响他们如何看待机器人的方式及其互动。

Student success models might be prone to develop weak spots, i.e., examples hard to accurately classify due to insufficient representation during model creation. This weakness is one of the main factors undermining users' trust, since model predictions could for instance lead an instructor to not intervene on a student in need. In this paper, we unveil the need of detecting and characterizing unknown unknowns in student success prediction in order to better understand when models may fail. Unknown unknowns include the students for which the model is highly confident in its predictions, but is actually wrong. Therefore, we cannot solely rely on the model's confidence when evaluating the predictions quality. We first introduce a framework for the identification and characterization of unknown unknowns. We then assess its informativeness on log data collected from flipped courses and online courses using quantitative analyses and interviews with instructors. Our results show that unknown unknowns are a critical issue in this domain and that our framework can be applied to support their detection. The source code is available at https://github.com/epfl-ml4ed/unknown-unknowns.

Aiming at the current problems of theory-oriented,practice-light,and lack of innovation ability in the teaching of postgraduate software engineering courses,a multi-stage feedback teaching mode for software engineering postgraduates based on competition project_driven is proposed. The model is driven by the competition project,and implementing suggestions are given in terms of stage allocation of software engineering course tasks and ability cultivation,competition case design and process evaluation improvement,etc. Through the implementation of this teaching mode,students enthusiasm and initiative are expected to be stimulated,and the overall development of students professional skills and comprehension ability would be improved to meet the demand of society for software engineering technical talents.

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

Explainable AI (XAI) is widely viewed as a sine qua non for ever-expanding AI research. A better understanding of the needs of XAI users, as well as human-centered evaluations of explainable models are both a necessity and a challenge. In this paper, we explore how HCI and AI researchers conduct user studies in XAI applications based on a systematic literature review. After identifying and thoroughly analyzing 85 core papers with human-based XAI evaluations over the past five years, we categorize them along the measured characteristics of explanatory methods, namely trust, understanding, fairness, usability, and human-AI team performance. Our research shows that XAI is spreading more rapidly in certain application domains, such as recommender systems than in others, but that user evaluations are still rather sparse and incorporate hardly any insights from cognitive or social sciences. Based on a comprehensive discussion of best practices, i.e., common models, design choices, and measures in user studies, we propose practical guidelines on designing and conducting user studies for XAI researchers and practitioners. Lastly, this survey also highlights several open research directions, particularly linking psychological science and human-centered XAI.