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Bruner
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新的ICE-T框架旨在通过教育提高对人工智能的信任度
一个名为ICE-T的新教学框架被提出，旨在解决机器学习教育中的挑战，特别是机器学习工具的不透明性以及由此产生的校准信任的困难。该框架整合了跨模态迁移、计算思维和解释性思维，为学习者提供更丰富的表征、分级控制以及错误情境化的能力。研究人员认为，通过将信任校准作为一个明确的教育目标，ICE-T可以提供一种可扩展的方法来提高对人工智能系统的适当依赖性。
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人工智能教育框架侧重于建立信任和批判性思维能力
教育工作者正在开发框架和技能，以帮助学生建立对人工智能系统的校准信任。一种方法，ICE-T，整合了表征模式、计算思维和解释过程，以培养对人工智能的适当依赖。另一种观点强调教授学生批判性思维技能，例如质疑人工智能的输出、理解概率、保持独立思考以及在使用人工智能工具之前评估隐私影响。