Department for Education
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4 天有情绪数据
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ShadowNet 以数据驱动的方法推进量子系统学习
研究人员推出了一种新颖的数据驱动学习范式 ShadowNet，旨在克服现有方法在理解大型量子系统方面的局限性。该方法将神经网络协议与经典阴影相结合，解决了数据收集计算量大以及无法提炼先验数据知识等问题。ShadowNet 采用卷积和注意力机制实现，已在多达 60 个量子比特的系统上证明了其在量子态层析成像和直接保真度估计方面的有效性，显示出理解复杂量子系统的潜力。
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英国探索ChatGPT用于读写能力测试；苹果与阿里巴巴合作在中国推出AI
政府机构正在探索两种不同的AI应用。在英国，教育部正在测试使用ChatGPT生成的写作样本来评估学生的读写能力，旨在降低传统评估方法的成本。与此同时，据报道，苹果正与阿里巴巴合作，将其Apple Intelligence功能引入中国，并已为中国设备开发了专门的大型语言模型。
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新框架评估野火风险模型，侧重运行一致性而非准确性
提出了一种新的野火风险系统评估框架，超越了传统的准确性指标，如F1分数。这种新颖的方法侧重于风险信号的运行一致性，评估预测的风险水平是否与实际运行负荷（如资源部署和干预时间）持续相关。在法国阿尔卑斯滨海省进行的实验，比较了基于专家的指数、基于GRU的预测模型和混合多智能体系统。研究结果表明，一个有价值的风险模型应优先考虑风险的序数尺度来解释运行动态，而不是精确的事件预测。
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警方国家法律数据库确认暗网泄露后发生数据泄露
警方国家法律数据库（PNLD）在暗网泄露后，确认发生数据泄露。网络犯罪组织ExfilSquad声称对此负责，并表示他们窃取了13.5万条联系人记录。此次事件发生在ExfilSquad攻击教育部几周之后。
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英格兰学生事务办公室利用 Databricks 改进高等教育
英格兰学生事务办公室通过采用 Databricks 使其数据分析环境现代化。此举使该组织能够更有效地管理数百万份学生记录，加速分析并改进基于数据的监管决策。通过在受管平台上统一结构化、定性数据和近乎实时的数据，学生事务办公室显著缩短了复杂数据作业的处理时间，从而能够更快、更可靠地支持改善学生成果。
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英国请愿书抗议削减残疾学生技术支持
英格兰已有数千人签署请愿书，抗议拟议中对残疾学生技术支持的削减。英国教育部计划撤销对辅助软件的资助，理由是现在有许多免费工具可用。残疾人权益倡导者敦促政府重新考虑这些变化，他们认为这些变化将对学生产生负面影响。
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英国学生抗议削减关键技术支持资金
残疾倡导者和学生正在抗议拟议的削减英格兰残疾学生专业技术资金的计划，认为免费的通用工具无法取代单独评估的辅助软件的功能。教育部（DfE）计划根据《残疾学生津贴》（DSA）终止对此类软件的资助，并表示技术进步已使这些工具过时。然而，英国辅助技术协会（BATA）等组织以及该软件的用户认为，这些专业工具对于高等教育的参与至关重要，而通用替代品不足，并且会增加学业压力。
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英国教育部建议学校使用 AI 起草 SEND 支持计划
英国教育部 (DfE) 已发布指南，建议英格兰的学校可以利用大型语言模型 (LLM) 来协助起草有特殊教育需求和残疾 (SEND) 的学生的支援计划。此举旨在简化教育工作者的行政流程，可能腾出更多时间用于直接支持学生。
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人工智能使学校在线分享图像时存在学生隐私风险
学校越来越多地在网上分享学生照片，由于人工智能能够抓取和滥用这些数据，从而带来了被剥削和身份欺诈的风险。虽然一些教育部门建议谨慎行事，但许多部门未能充分告知家长有关社交媒体分享相关的隐私危险。这种做法会使儿童面临被诱骗和骚扰等风险，即使照片没有附带具体姓名。
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英格兰寻求AI领域专家担任学校数字主管
英格兰教育部门正在为其技术战略（包括AI的整合）寻找一位新的数字主管。该职位需要解决教育系统内的实际挑战，例如负责任地部署AI工具。这一职位凸显了在利用数据和AI解决公共服务复杂问题方面对熟练领导力的日益增长的需求。
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英国政府AI概览用过时数据误导公众
Google等搜索引擎生成的AI概览因GOV.UK页面内容过时，正在向英国公民提供不准确的信息。商业和贸易部的内容设计师发现，之前未被注意到的、未维护的旧页面现在被抓取和总结，导致政府服务的错误数据。这种错误信息有可能侵蚀公众对政府服务的信任，因此正努力审计和重定向过时页面，并为内容实施定期审查周期。