在非技术高等教育中的无代码AI集成：
最近的机器学习（ML）发展突显了其在各类领域中驱动价值的能力。然而，将ML引入社会科学等非技术学术项目中，由于其通常与计算机科学等技术领域相关，面临着挑战。为了克服这一障碍，在一门大学课程中引入了一种基于案例的无代码AI平台方法，适应不同教育背景的学生。这些平台简化了ML过程，使用户无需深入了解算法即可创建和部署模型，从而使非理工科学生也能够接触到ML。
这项研究在瑞典乌默奥大学的一门“业务AI”硕士课程中进行，探索了使用无代码AI在非技术项目中教授ML的有效性。通过定性数据收集，研究确定了其优点和挑战。无代码平台的易用性和实惠性是重要的优势，使学生能够收集数据并进行模型训练，而不受AI通常带来的技术障碍的影响。然而，研究还识别了些许挑战，例如在简化界面下确保学生对ML基础概念有足够的理解。这些发现为信息系统教育文献提供了新的见解，展示了如何将无代码AI工具有效地集成到非技术课程中。
探讨“轻量级”AI在教育中的应用：
ML涉及开发计算机用来识别数据模式并进行预测的模型，是各行业AI应用的关键部分。ML工作流程通常从创建训练数据集开始，算法处理这些数据以教机器识别模式，从而生成能够对新数据进行预测的模型。然而，开发有效的模型非常复杂，需要多次迭代和对数据的深入理解。这种复杂性常常对缺乏计算机科学专业知识的非技术专业人员构成挑战，使得将ML整合到他们的领域变得困难。
为应对此挑战，“轻量级”AI平台，即无代码AI应运而生，使没有广泛技术技能的人也能开发和部署ML模型。这些平台提供用户友好的云端工具，指导用户完成ML过程，只需极少量的编码。例如，在瑞典乌默奥大学的“业务AI”课程中使用了Peltarion无代码AI平台，使各种非技术背景的学生能够实际体验训练ML模型。这种方法让学生能够直接接触AI技术，帮助他们理解其在组织价值创造中的作用，而无需深入理解底层算法。基于案例的教育环境展示了无代码AI在民主化ML教育方面的潜力，使其对于更广泛的学生群体而言变得可及。
评估无代码AI在教育中的方法论：
通过组基项目方法探索教育中的无代码AI，让学生能够解决现实世界中的问题并参与协作活动。应用了一种教学框架，强调问题中心的学习，激活现有知识，展示技能，应用于实际任务，并通过反思进行整合。学生们在一个涉及虚构公司“WeldCorp”的案例中工作，探索评估焊接点的机器学习。评估包括分析学生反馈、书面作业、AI模型输出和教师观察，主题分析揭示了在教育环境中使用无代码AI工具的好处和挑战。
在教育中实现无代码AI：机器学习教学的案例研究：
该教育模块从2021年12月2日至2022年1月10日，包括一个关于机器学习和无代码AI平台的3小时工作坊。它介绍了机器学习概念，而不深入探讨神经网络，重点是实际数据处理和问题解决。学生通过处理各种数据集（包括表格数据、图像数据和文本数据）学习，并使用无代码平台进行模型训练。他们应用机器学习分析焊接图像，旨在理解数据处理和模型评估，并就他们的方法获得反馈。无代码方法提高了学生对数据质量和问题解决的意识，而不是编程技能。
结论讨论：
本研究解决了两个关于在教育中使用无代码AI的关键问题：其在非技术项目中教授机器学习的应用及其优势和挑战。研究建议采用以问题为中心的方法将无代码AI集成到高等教育中，提供给教师指导。无代码AI帮助学生通过机器学习工作流程，从数据处理到模型部署，但在案例构建、平台选择和小组动态方面存在挑战。本研究提供了对教育工作者的实际建议，以及如何利用不断发展的无代码工具进行教育的见解。研究人员鼓励教育工作者保持对这些工具的更新，并将它们纳入课程中，强调负责任使用AI。
总结：
无代码AI正越来越多地被引入非技术高等教育项目，有效地简化了机器学习的复杂过程，让非技术背景的学生也能体验和掌握这一前沿技术。在瑞典乌默奥大学的“业务AI”硕士课程中，采用了一种基于案例的无代码AI平台方法，使学生无需深入了解算法即可创建和部署模型。这不仅降低了AI教学的门槛，使学生能够收集数据、训练模型，还有效地提高了学习效率。然而，这种方法也面临着如何确保学生对机器学习基础概念有足够理解的挑战。
瑞典乌默奥大学的研究使用无代码AI平台，如Peltarion，使学生能够在实际案例教学中，亲身体验训练和部署机器学习模型。这个教育模式通过让学生在虚构公司的案例中解决现实问题，充分展示了无代码AI的巨大潜力。学生通过处理表格数据、图像数据和文本数据，学习数据处理和模型评估，从而对机器学习和数据质量有更深的理解。这种基于问题的学习方法强调了实践性和协作性，增加了对学生实际应用技能的培养。
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