The arrival of artificial intelligence has sent shockwaves through numerous industires. Instructional design and education, like many other fields, are bracing for impact. The conversation around AI in instructional design and education has ranged from doomsday scenarios to claims of a new savior. The only constraint in these projects is a general lack of data supporting either scenario. To inform our strategy plan for the utilization and adoption of AI tools, the AI working group at Emeritus Institute of Management conducted a pilot study, assaying the impacts of two tools, ChatGPT and Blue Willow, on the efficiency and effectiveness of these tools in completing common design tasks. This paper describes our study design and the results of our experiment.

Courses on Artificial Intelligence (AI) and Librarianship in ALA-accredited Masters of Library and Information (MLIS) degrees are rare. We have all been surprised by ChatGPT and similar Large Language Models. Generative AI is an important new area for librarianship. It is also developing so rapidly that no one can really keep up. Those trying to produce AI courses for the MLIS degree need all the help they can get. This book is a gesture of support. It consists of about 100,000 words on the topic, with a 4-500 item bibliography. It is the 2024 Third Edition of a 2024 Second Edition. Changes to the third edition include:
• a new Chapter 6 on evaluation and the future
• new materials in Chapter 5 on current large language and multimodal models
• scattered revisions, corrections, and updates.

The projects in this guide use a student-driven approach to learning. Instead of simply learning about AI through videos or lectures, the students completing these projects are active participants in their AI exploration. In the process, students work directly with innovative AI technologies, participate in “unplugged” activities that further their understanding of how AI technologies work, and create various authentic products—from machine learning models to video games—to demonstrate their learning.

Project 1: Programming with Machine Learning
Project 2: AI-Powered Players in Video Games
Project 3: Using AI for Robotic Motion Planning
Project 4: Machine Learning as a Service

Visit the ISTE website with all the free practical guides for engaging students in AI creation: https://www.iste.org/areas-of-focus/AI-in-education

This guide provides student-driven projects that can directly teach subject area standards in tandem with foundational understandings of what AI is, how it works, and how it impacts society. Several key approaches were taken into consideration in the design of these projects. Understanding these approaches will support both your understanding and implementation of the projects in this guide, as well as your own work to design further activities that integrate AI education into your curriculum.

Project 1: AI Chatbots
Project 2: Developing a Critical Eye
Project 3: Using AI to Solve Environmental Problems
Project 4: Laws for AI

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In this guide, students’ exploration of AI is framed within the context of ethical considerations and aligned with standards and concepts, and depths of understanding that would be appropriate across various subject areas and grade levels in K–12. Depending on the level of your students and the amount of time you have available, you might complete an entire project, pick and choose from the listed activities, or you might take students’ learning further by taking advantage of the additional extensions and resources provided for you. For students with no previous experience with AI education, exposure to the guided learning activities alone will create an understanding of their world that they likely did not previously have. And for those with some background in computer science or AI, the complete projects and resources will still challenge their thinking and expose them to new AI technologies and applications across various fields of study.

Project 1: Fair's Fair
Project 2: Who is in Control?
Project 3: The Trade-offs of AI Technology
Project 4: AI and the 21st Century Worker

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To improve the students’ understanding of AI, Aspen Digital developed a lesson plan to teach students how to recognize and critically interpret how writing choices impact readers’ perceptions of how AI works, what it can be used to do, and who is using it.

Los proyectos de esta guía utilizan un enfoque centrado en los alumnos para el aprendizaje. En lugar de solo aprender acerca de la IA con videos o conferencias, los alumnos que realizan estos proyectos son participantes activos en la exploración de ella. En el proceso, los estudiantes trabajarán directamente con tecnologías innovadoras de IA, participarán en actividades no en línea para ampliar su comprensión de cómo funcionan las tecnologías de IA y crearán diversos productos auténticos
desde modelos de aprendizaje automático hasta videojuegos— para demostrar su aprendizaje.

PROYECTO 1: Programación con aprendizaje automático
PROYECTO 2: Jugadores asistidos por IA en videojuegos
PROYECTO 3: Uso de la IA para planificar movimientos robóticos
PROYECTO 4: El aprendizaje automático como un servicio

Esta guía ofrece proyectos centrados en los alumnos que pueden enseñar directamente estándares de áreas de estudio en conjunto con comprensiones fundamentales de los que es la IA, cómo funciona y cómo impacta a la sociedad. Fueron considerados varios enfoques clave para diseñar estos proyectos. Entender estos enfoques sustentará su comprensión y la implementación de los proyectos de esta guía, así como su trabajo para diseñar más actividades que integren la enseñanza sobre la IA en su plan de estudios.

PROYECTO 1: Lo que la IA hace bien y lo que no hace tan bien
PROYECTO 2: Datos de entrenamiento y aprendizaje automático
PROYECTO 3: Los sentidos comparados con los sensores
PROYECTO 4: Navegación e IA

Esta guía ofrece proyectos centrados en los alumnos que pueden enseñar directamente estándares de áreas de estudio en conjunto con comprensiones fundamentales de los que es la IA, cómo funciona y cómo impacta a la sociedad. Fueron considerados varios enfoques clave para diseñar estos proyectos. Entender estos enfoques sustentará su comprensión y la implementación de los proyectos de esta guía, así como su trabajo para diseñar más actividades que integren la enseñanza sobre la IA en su plan de estudios.

PROYECTO 1: Chatbots de IA
PROYECTO 2: Desarrollo de una mirada crítica
PROYECTO 3: Uso de la IA para resolver problemas del medio ambiente
PROYECTO 4: Leyes para la IA

En esta guía, la exploración de la IA por parte de los alumnos se enmarca en el contexto de las consideraciones éticas, y en concordancia con los estándares, conceptos y profundidad adecuados para varias materias de K–12. Dependiendo del nivel de sus alumnos y la cantidad de tiempo que tenga disponible, puede completar todas las actividades de Inicio hasta las actividades de Demostraciones culminantes; puede seleccionar actividades de la lista; o puede llevar el aprendizaje de los alumnos más lejos, aprovechando las extensiones y recursos adicionales proporcionados. Para los alumnos sin experiencia previa de formación en la IA, la exposición misma a las actividades de aprendizaje guiadas creará una comprensión de su mundo que probablemente no tenían antes. Y para aquellos con conocimientos previos en informática o con la IA, los proyectos y recursos completos seguirán desafiando su razonamiento y los expondrán a nuevas tecnologías y aplicaciones de la IA en diversos campos de estudio.

PROYECTO 1: Lo justo es justo
PROYECTO 2: ¿Quién tiene el control?
PROYECTO 3: Las ventajas y desventajas de la tecnología de la IA
PROYECTO 4: La IA y el trabajador del siglo XXI

It describes the basic character of AI in the term of STA (Sense, Think, Act)

 The organizations that depend largely on collecting data from various sources or are highly digitized must adopt data security. It is better to fight the risks at the initial stage than to regret the loss of data and face the consequences. If the information can not be kept safe from various attacks then the preference of the organization will decrease eventually. Even if personal information cannot be trusted in the hands of the organization then there will be dissatisfaction among customers. If an organization is unable to keep its customers satisfied then its value can hit rock bottom. Hence, by using Artificial Intelligence and Machine Learning the data security should be made better. These technologies will also help in decreasing the extra effort that has to be put by an organization and its employees.