从教育分析到人工智能治理：复杂系统干预的可迁移经验

本文探讨了将从复杂系统干预（特别是教育分析）中获得的经验教训应用于人工智能治理领域。它可能研究了如何将分析和改进教育系统的方法和见解，用于解决治理人工智能的挑战，例如偏见、公平性和问责制。 重点关注“可迁移的经验教训”表明了对实际应用和跨领域学习的重视。