Prompting With Purpose: Why Collaborative Prompting Creates Scalable eLearnings
作为教学设计师，我一直在寻找扩展我们工作的方法，而不会损害质量或意图。以下是三个改变生活的协作框架，将原始想法变成了单击的学习经验。该帖子首先在电子学习行业上发表。
EBSCOlearning scales assessment generation for their online learning content with generative AI
在本文中，我们说明了 EBSCOlearning 如何与 AWS 生成式 AI 创新中心 (GenAIIC) 合作，利用生成式 AI 的力量彻底改变其学习评估流程。我们探讨了传统问答 (QA) 生成所面临的挑战以及为解决这些挑战而开发的创新型 AI 驱动解决方案。
How LLM Unlearning Is Shaping the Future of AI Privacy
大型语言模型 (LLM) 的快速发展为人工智能 (AI) 带来了重大进步。从自动化内容创建到在医疗保健、法律和金融领域提供支持，LLM 正在凭借其理解和生成类似人类的文本的能力重塑行业。然而，随着这些模型的使用范围不断扩大，人们对隐私和 […] 的担忧也在增加。文章 LLM Unlearning 如何塑造 AI 隐私的未来首先出现在 Unite.AI 上。
If AI isn’t ‘learning’ like us, can it think like us?
加州大学洛杉矶分校心理学家 Keith Holyoak 将于 10 月 11 日在他的教师研究讲座上讨论意识、创造力和机器学习。
Build Interactive Machine Learning Apps with Gradio
在Minutesthe中创建一个有趣的文本对语音演示，构建Interactive Machine Learning应用程序，Gradio首先出现在数据科学上。
Accessibility & Inclusion Online Conference
通过探索可访问性指南，AI可访问性工具包，领导行为改变以及如何将可访问性和包含在您的教学设计工作流程中等等来升级您的L＆D实践。该帖子首先在Elearning行业上发表。
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 7
1）基于信念状态的决策行为的认知：CGF模拟系统实施的案例研究：S）：Jintao Wang，Huaiqi Chen，Yunting Zhang2）一种基于可逆性神经网络的噪声限制的轻质高质量图像隐藏方法：概率时空交通预测的扩散dodels（s）：Zheng4 Wenyu Zhang，Kaidong Zheng4）数据驱动的数据驱动的多型故障耐受性共识，在切换拓扑授课下进行多轴心系统：Yuan Wang，Yuan Wang，Zhenbin du5）的范围： designAuthor(s): Lefeng Cheng, Runbao Sun, Mengya Zhang6) A dual-imag
Productivity Gains From Using AI
生产力从使用AIAS AI工具从越来越多地整合（甚至在某些情况下），甚至是规定的 - 在专业工作流程中，他们对生产力的实际影响越来越明显。该图表通过视觉资本家的Niccolo Conte，比较了美国成人的平均时间，将其平均时间与成年人的平均时间进行比较，并在未经启用的情况下进行响应，并在12月20日使用ai的范围内进行了调查。 and the World Bank.Generative AI Improves Productivity by Over 60%Across all tasks, using generative AI reduced the average time taken
Catch Up on the Summer Learning Series!
帖子赶上了夏季学习系列！首先出现在Shake Up Learning.Halfway到夏天，以及我们系列的一半！ 2025年的夏季学习系列充满了强大的PD，如果您还没有跟上，请不要担心 - 这是您迄今为止赶上最好的课程的机会。 🚀从AI驱动的课堂工具到节省时间的教学策略，制作人空间的创造力和学生语音项目，这些SessionsContinue Reading the The The Post赶上了夏季学习系列！首先出现在动摇学习中。
New Webinar - "Patron Behavior Management: Six Key Decision Points"
顾客行为管理：与Steve Albrechtoverview博士一起，图书馆2.0服务，安全和安全系列的六个关键决策点部分：当涉及到广泛的顾客行为问题时，并不总是很容易知道该怎么做。对于每种情况，都没有完美的解决方案。它可以帮助员工和图片如何决定如何处理如何处理从非常易于烦恼到高度烦恼的问题。每个图书馆员工在每个层面上都有六个决策点可以快速，直觉和及时地使用以保持和平的方式。他们是：我的直觉告诉我什么？我们当前的行为准则告诉我要做什么？在这种情况下，我们哪些服务，安全或安全政策适用？法律要求我做什么？ Are there local/municipal, state, or federal l
eLI Proudly Presents: The eLearning Unscripted Podcast With Tiffany Lombardo And Dan Parker
这一集的Elearning无脚本的特色是Tiffany Lombardo和Dan Parker，他们带领我们完成了基于AI和场景的学习如何改变了主要零售商的培训计划。这篇文章首次发表在电子学习行业上。
🇺🇸 4th of July Sale! 🇺🇸 – 50% Off ALL ACCESS
邮政7月4日出售！ 🇺🇸 - 所有访问权限首先出现在Shake Up Learning上。可以使用摘录和链接，只要给Kasey Bell提供了充分而明确的信用，并以适当而特定的方向向原始读者阅读《邮报》🇺🇸7月4日出售！ 🇺🇸 - 所有访问权限首先出现在动摇学习中。
The Digital L&D Ecosystem: Tools That Help HR Plan Better And Act Faster
发现现代的数字L＆D工具（从LMS和LXPS到LCNC平台）如何将HR团队与策略，紧密的技能差距和敏捷性计划保持一致。该帖子首次在Elearning行业上发表。
Students and AI Webinar Report
记录：演示文件：学生和AI.PDFADITIONAL链接：原始调查链接到“成功条件” Google Sheetchat日志：https：//drive.google.com/file.com/file/d/1s5pamte4iud3_qezwcgv3sn2ppv3sn2ppvdbtdo88/view？结果：从响应中制作的摘要 - 与学生的良好实践框架有关，该框架综合了网络研讨会的响应，以创建有效和负责任的AI在教育中使用的条件。它在三个支柱周围结构：促进积极的结果，防止负面结果并促进负责的AI使用。1。促进积极的成果ai，以增强参与度，个性化学习并为学生做好准备以提高未来技能。参与度：使用AI
New Event - "CREATIVITY AND AI: An Online Bootcamp for Teachers and Librarians"
图书馆2.0＆Learning Revolution的创造力和AI是一个在线训练营，适合教师和图书馆员Soverview：此训练营的目的是激发并告知老师和图书馆员有关创造力与人工智能之间不断发展的关系。尽管Al为扩大人类想象力提出了令人兴奋的可能性，但它也挑战了传统的创作性，作者身份和教育价值的概念。 Al好还是坏？本届会议专注于当前的研究，实例，专家见解和实际应用，将探索硬币的两面，以帮助您在与新技术互动时授权学生做出更好的决策。IONTLINE：“艺术创作简介（Creativity＆Al）”“创造力和AL）的简短介绍了我是我在机器中的创造力的人；在机器中的创造力；在机器中定义了艺术指南；艺
How Suite it Is: Using Google Workspace to Create Almost Anything
帖子的套件有多：使用Google Workspace创建几乎首先出现在Shake Up Learning上的任何内容。它是多么的套房 - Google Suite，就是！您知道您可以使用Google Workspace创建几乎任何东西吗？在夏季学习系列的创新会议中，Crystal Nolen向您展示了如何扩展Google Workspace的力量以创建几乎所有内容 - 不需要昂贵的程序或ExtraconTinue阅读帖子的套件：使用Google Workspace来创建几乎所有出现的东西。
Digital Learning Takes Flight: Enhancing Aviation Workforce Training
航空部门正处于重大转型之中，不仅是针对飞机的新技术的特征，而且还以对航空专业人员的教育方式进行了突破性的变化。这篇文章首次发表在Elearning行业上。
Soft Computing, Volume 29, Issue 8, April 2025
1）使用GrossoneAuthor（S）：Louis d’Alotopages：3749-37552）遗传算法中的选择噪声分析的无限计算和Büchi自动机分析：Nataliya M. Gulayya M. Gulayya，JoaquínBorregodogogodogogogogogogo-díaz，37777 37 37 37 37 33.部分公制空间代数为代数：Sarvesh Kumar Mishra，Mukesh Kumar Shukla，Akhilesh Kumar Singhpages：3775-37844）演绎系统和R -Congruences and R -Congruence
