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84 अध्ययनों की एक व्यवस्थित समीक्षा के माध्यम से, यह शोध पत्र एक "डेटा प्रतिमान ढांचा" (डेटा पैराडाइम फ्रेमवर्क) प्रस्तावित करता है और चार विशिष्ट शिक्षण प्रक्षेपपथों को रेखांकित करता है ताकि शोधकर्ताओं और शिक्षकों को विभिन्न संदर्भों और प्रणाली प्रकारों में K-12 डेटा साक्षरता शिक्षा को बेहतर ढंग से समझने और डिजाइन करने में मदद मिल सके।
Unsafe2Safe एक पूर्णतः स्वचालित, दो-चरणीय पाइपलाइन है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स और इंस्ट्रक्शन-ड्रिवन डिफ्यूजन एडिटिंग का लाभ उठाकर छवियों में संवेदनशील क्षेत्रों का पता लगाती है और उन्हें फिर से लिखती है, जिससे वैश्विक संरचना और बड़े पैमाने पर डेटासेट प्रशिक्षण के लिए डाउनस्ट्रीम उपयोगिता को बनाए रखते हुए गोपनीयता जोखिमों को प्रभावी ढंग से गुमनाम किया जाता है।
यह शोध पत्र इंजीनियरिंग शिक्षा में आभासी प्रयोगशाला वातावरण के लिए एक नवीन, एम्बॉडीड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो यांत्रिक और सामग्री संबंधी अवधारणाओं की समझ और प्रतिधारण को बढ़ाने के लिए काइनेस्थेटिक इंटरेक्शन के माध्यम से इमर्सिव वीआर (VR) का उपयोग करता है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में महत्वपूर्ण शैक्षिक सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि प्रमुख सोशल मीडिया प्लेटफॉर्मों पर हालिया एपीआई (API) प्रतिबंध यूरोपीय पारदर्शिता अधिदेशों के अनुपालन में बाधा डालकर एक "जवाबदेही विरोधाभास" (accountability paradox) उत्पन्न करते हैं, और यह नियामक आवश्यकताओं तथा प्लेटफॉर्म की सीमाओं के बीच के अंतर को पाटने के लिए एक संरचित ऑडिट ढांचे और नीतिगत हस्तक्षेपों का प्रस्ताव करता है।
यह शोध पत्र 41 अमेरिकी व्यवसायों में चार प्रमुख लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का ऑडिट करता है और पाता है कि वे व्यावसायिक प्रोफाइल्स को प्रमुख रूढ़ियों की ओर संकुचित करके नस्लीय और लैंगिक जनसांख्यिकी को व्यवस्थित रूप से विकृत करते हैं, जिससे श्वेत और अश्वेत श्रमिकों का काफी कम प्रतिनिधित्व होता है और हिस्पैनिक एवं एशियाई श्रमिकों का अत्यधिक प्रतिनिधित्व होता है, जिससे साझा संरचनात्मक पूर्वाग्रहों का पता चलता है जो सिंथेटिक आबादी में जनसांख्यिकीय दृश्यता को नया आकार देते हैं।
यह शोध पत्र EDU-CIRCUIT-HW प्रस्तुत करता है, जो 1,300 से अधिक प्रामाणिक विश्वविद्यालय-स्तरीय STEM हस्तलिखित समाधानों का एक डेटासेट है, ताकि जटिल हस्तलिखित तर्क को पहचानने में वर्तमान मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में महत्वपूर्ण विश्वसनीयता अंतराल को उजागर किया जा सके और यह प्रदर्शित किया जा सके कि न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ पहचाने गए त्रुटि पैटर्नों का लाभ उठाना स्वचालित ग्रेडिंग की मजबूती को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकता है।
16-17 साल के ग्रीक छात्रों का यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ वे तत्काल प्रतिक्रिया और कौशल विकास जैसे ChatGPT-4o के पांच प्रमुख शैक्षिक लाभों को देखते हैं, वहीं वे सामग्री की विश्वसनीयता, चिंता और गोपनीयता संबंधी चिंताओं सहित महत्वपूर्ण बाधाओं की भी पहचान करते हैं, जो अंततः शिक्षा में एआई के प्रति एक समग्र सकारात्मक दृष्टिकोण की ओर ले जाता है।
यह शोध पत्र एजेंटिक बाजारों (agentic markets) का विश्लेषण करता है ताकि यह दर्शाया जा सके कि जहाँ सस्ती खोज तकनीक लगातार उपभोक्ता शिक्षण और अधिशेष (surplus) में सुधार करती है, वहीं अधिक सूचनात्मक खोज विरोधाभासी रूप से कल्याण को कम कर सकती है यदि बाजार स्वयं उत्पाद की गुणवत्ता के बारे में पर्याप्त अंतर्दृष्टि प्राप्त नहीं करता है, क्योंकि इससे व्यवसायों के बीच प्रतिस्पर्धा कमजोर हो जाती है।
यह प्रारंभिक अध्ययन एक एआई-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो गणितीय गेम-आधारित शिक्षण प्रणालियों के वैयक्तिकरण और प्रभावशीलता को बढ़ाने के उद्देश्य से, खिलाड़ी-जनित गेम स्तरों का मूल्यांकन करने के लिए रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर का उपयोग करता है।
यह अध्ययन उच्च शिक्षा में संकाय (फ़ैकल्टी) द्वारा जेनेरेटिव एआई के उपयोग के प्रति छात्रों के दृष्टिकोण की जांच करता है, जिससे यह पता चलता है कि जहाँ एक बड़ा हिस्सा इसके दोहरे उपयोग का समर्थन करता है, वहीं कई छात्र इस तकनीक की विश्वसनीयता को लेकर संशय में हैं और उन्हें डर है कि संकाय का अत्यधिक निर्भरता आलोचनात्मक सोच और शैक्षणिक गुणवत्ता को कम कर सकती है।