留学资讯 |加拿大戴尔豪斯大学全奖博士项目招生中!

学术   2024-10-29 08:46   广东  

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       嗨,GEO吉欧留学工作室已经成立6年啦!从最开始的小团队,到现在我们已经发展成为近百人的博士团队,陪伴着近千名同学走过PhD申请之路了!最近,我们的团队经过讨论,决定推出一个全新的科研栏目,旨在为大家提供更加全面、深入的科研指导!我们将为大家解析最近的博士招生项目信息、相关的博士生导师以及研究助理岗位的详细解析!


今天,我们为大家解析的是戴尔豪斯大学的博士研究项目。

“Exploring the Impact of Artificial Intelligence Code Generation Tools in Facilitating Student Learning in Introductory Programming ”




学校及专业介绍



学校概况:

戴尔豪斯大学(Dalhousie University)位于加拿大东部新斯科舍省的哈利法克斯市,是加拿大著名的综合性研究型大学。作为加拿大U15研究型大学联盟成员之一,该校在计算机科学领域具有深厚的研究实力和国际声誉。


 院系介绍:

戴尔豪斯大学计算机科学学院拥有:

  • 一流的科研设施和实验室

  • 国际化的教授团队

  • 丰富的研究资源

  • 充足的研究生资助计划


招生专业介绍


本次招生项目聚焦人工智能在编程教育中的应用研究。

具体包括:

  • 大语言模型(如ChatGPT、Google Bard、Copilot)在编程教学中的应用

  • AI代码生成工具对初学者学习编程的影响研究

  • 编程技能获取与程序理解的认知过程研究



申请要求


1.学术背景要求:

  • 计算机科学、人工智能或相关领域的硕士学位

  • 具有编程教育或学习科学研究背景优先


2.专业技能要求:

  • 熟悉主流AI代码生成工具(如ChatGPT、Google Bard、Copilot等)

  • 具备编程教学或课程开发经验

  • 掌握信息处理理论和技能获取研究方法

  • 具备研究设计和数据分析能力


3.其他要求:

  • 具有独立开展研究的能力

  • 有相关领域的研究经验或发表论文者优先

  • 具备良好的学术写作能力



项目特色和优势


1.研究前沿性

  • 紧跟AI技术发展前沿

  • 将AI与教育学习科学深度结合

  • 具有重要的理论价值和实践意义


2. 导师团队

  • 项目由Eric Poitras博士领衔指导,其研究领域涵盖:学习科学,教育技术,人工智能教育应用


3. 研究支持

  • 提供具有竞争力的研究生资助

  • 完善的科研基础设施

  • 丰富的学术资源与交流机会



GEO博士有话说


项目理解

1.交叉学科:

  • 融合人工智能、计算机科学与教育学习科学

  • 涉及认知心理学、教育技术与程序设计教学

  • 整合信息处理理论与技能获取研究


2.研究目标:

  • 探究AI代码生成工具对初学者编程学习的影响机制

  • 研究学习者使用AI工具的技能获取过程

  • 评估AI辅助教学对编程能力迁移的影响

  • 建立AI辅助编程教学的理论框架


3.技术手段:

  • 运用大语言模型进行代码生成研究

  • 采用认知过程追踪分析学习行为

  • 结合定量与定性方法评估学习效果

  • 使用实验研究验证教学干预效果


4.理论贡献:

  • 完善编程教育中的技能获取理论

  • 构建AI辅助编程学习的认知模型

  • 深化对程序理解过程的认知机制研究

  • 拓展教育技术应用的理论基础

5.应用价值:

  • 优化编程教学策略和方法

  • 开发智能化编程教学工具

  • 提高编程教育效率和质量

  • 促进教育技术创新与发展


创新思考

1.前沿方向

  • 探索AI与个性化学习的结合

  • 研究多模态学习环境的构建

  • 开发适应性智能教学系统

  • 整合虚拟现实技术的教学应用


2.技术手段

  • 引入脑科学研究方法

  • 应用学习分析技术

  • 开发智能评估系统

  • 构建实时反馈机制


3.理论框架

  • 建立AI辅助学习的生态系统模型

  • 发展混合式学习理论

  • 构建编程认知发展模型

  • 完善技能迁移理论体系


4.应用拓展

  • 扩展到其他STEM学科教学

  • 开发企业培训解决方案

  • 应用于远程教育系统

  • 推广到终身学习领域


5.实践意义

  • 提升教育公平性

  • 降低编程学习门槛

  • 促进教育资源优化配置

  • 推动教育现代化进程


6.国际视野

  • 建立跨国研究合作网络

  • 开展多文化教育研究

  • 推动国际教育标准制定

  • 促进教育技术全球化发展


7.交叉创新

  • 融合人工智能与教育心理学

  • 结合社会学与学习科学

  • 整合计算思维与创新教育

  • 联结认知科学与教育技术


8.其他创新点

  • 发展智能教育评估体系

  • 构建学习者画像系统

  • 研究伦理框架的建立

  • 探索可持续发展模式




博士背景

Aurelia ,美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生,研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识,在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖,擅长相关方向的PhD申请指导。






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