学生们在旨在揭示问题的课程中使用机器学习，这是人工智能的承诺。

在一项新的研究中，北卡罗来纳州立大学的研究人员有28名高中生创建了自己的机器学习人工智能（AI）模型来分析数据该项目的目标是帮助学生探索人工智能的挑战、限制和优点，并确保未来的劳动力能够利用人工智能

这项研究是结合西北部的高中日记课程进行的从那时起，研究人员已经将该项目扩展到包括北卡罗来纳州在内的多个州的高中教室NCStateresearchers希望与其他学校合作，将课程整合到课堂中

“我们希望每个年轻人的学生都能深入到黑盒子深处，这样他们就会对AI感到恐惧，”该研究的合著者、国家设计与技术学院助理教授蒋诗燕说“我们希望学生了解人工智能的潜在挑战，以及他们下一代如何应对人工智能和社会的发展。我们希望让学生为未来的工作做好准备。”

在这项研究中，研究人员开发了一个名为ToryQ的计算机程序，允许学生建立自己的机器学习模型然后，研究人员在一个月的时间里，每周一个半小时的课程中，在网上开设一个关于机器学习的课程对于有意进一步参和的教师，研究人员为参和教师讲授另一门课程，并从事逻辑学工作

江说：“我们创建了StoryQ技术，让高中或研究生教室的学生能够建立我们所说的‘分类模型’。”“我们想降低成本，这样学生就可以真正了解机器学习中的情况，而不是用代码进行编程。SowecreatedStoryQ，一个让学生了解构建机器学习和文本分类模型的方法。”

我们每个人都决定参加一个为期15天的日记课程，在这个课程中，他们使用StoryQ来评估Yelpreview的内容研究人员开发了一个模型，根据语言，如果评论是“阳性”或“阴性”

江说：“老师们知道这个项目与新闻业有关。”“这是一个非常多样化的课程，有很多学生在STE和不计算方面的代表性不足。总的来说，我们发现学生们对这些问题进行了大量的讨论，并对机器学习的方法和机制进行了深入的讨论。”

研究人员发现，学生们在Yelpreview中对特定的单词进行了假设，他们认为如果复习是积极的或消极的，这些假设都会预测例如，他们希望包含“喜欢”一词的评论是正面的然后，该课程指导学生分析他们的模型是否正确地对评论进行了分类例如，一名学生使用“喜欢”这个词来预测设备，结果发现超过一半的包含该词的视图实际上是负面的然后，研究人员说，学生们使用三重误差来提高这些模型的准确性

江说：“研究人员了解了这些模型是如何做出决策的，以及人类如何在这些技术的基础上发挥作用，以及在创建人工智能技术时可以引入的视角。”

从他们的讨论中，研究人员发现学生对人工智能技术的行为表示赞同例如，学生们对AI为选择学生自动化流程的可能性以及机会（如学校或项目）的日期深表担忧

对于未来的危机，研究人员创建了一个五小时的项目他们在北卡罗来纳州的两所高中以及乔治亚州、马里兰州和马萨诸塞州的学校启动了该项目在他们研究的下一阶段，他们希望研究跨学科的教师如何合作推出以人工智能为中心的计划，并创建一个人工智能社区

江说：“我们想在北卡罗来纳州扩大实施范围。”“如果有学校感兴趣，我们会随时准备将课程带到学校。由于知识型教师非常忙碌，我们会提供较短的专业发展课程，也会为教师提供额外的支持。我们会去教室进行培训，或者演示我们将如何教课程，以便教师能够复制、适应和观看。我们会尽一切可能支持教师。”

这项题为“高中生数据建模实践与过程：从建模结构数据到评估自动化决策”的研究发表在《学习、媒体与技术》杂志的在线Arch13上