What’s Popular In Game-Based Learning?
从严肃的游戏到电子竞技，请参阅基于游戏的学习中的趋势，并在学习过程中开始实施它以获得更好的结果和更多的参与。
When Companies Fail to Learn, They Learn to Fail
电动汽车电池制造商 Northvolt 的倒闭是一个警示故事，警示人们不要过度扩张，不要不加节制地追求利润。但它也凸显了企业必须经历的学习过程，以培养规模化运营所需的隐性能力。
Have I got an assessment for you?
本文讨论了为 GCSE 和 A Level 设计有效的内部评估的重要性，强调不断反思和修改试卷。它为部门主管提出了十二个反思问题，以评估考试的适当性、问题覆盖面、区分度、评分一致性和反馈过程，强调评估在学习过程中的作用。继续阅读 →
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
Create an Interactive Journey to Career Readiness
结合沉浸式学习工具，让学生“边做边学”，将他们置于学习过程的中心，从而改变学习体验。游戏化体验通过向学生介绍不同的职业机会，让他们弥合学术学习与现实世界应用之间的差距，促进职业准备。什么是沉浸式，为什么是 […] 文章《创造互动式职业准备之旅》首先出现在 Discovery Education 博客上。
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Like humans, AI could learn simply by thinking
一位美国研究人员表示，通过思考进行学习（一种无需外部输入（如思想实验或自我解释）的学习过程）可能并非人类独有，他表示人工智能也可以做到这一点。研究人员列举了人类和人工智能通过思考进行学习的四个例子：学习者可以通过解释、模拟、类比和推理，无需外部输入即可获得新信息。例如，在人类中，重新布置家具通常涉及在进行任何物理更改之前创建心理图像以模拟不同的布局（模拟），并且通过知道朋友的生日是闰日，明天是闰日，你可以推断出你朋友的生日是明天（推理）。据作者称，人工智能表现出类似的学习过程，促使人工智能参与逐步过程可能会使其找到无法通过直接查询获得的答案。作者认为，这种研究可以帮助我们通过人工智能了解人类思
Tone In Teaching: 20 Words That Can Change How Students Think
语气会影响学生如何看待自己以及他们在学习过程中的角色。您使用的词语会产生持久的影响。文章“教学中的语气：可以改变学生思维方式的 20 个词语”首先出现在 TeachThought 上。
Lack of Real Solo = Lack of “Command Authority”
每周的灵感和想法都在这里！从初学者到专家，每个技能获取项目都有一个“学习曲线”。在学习过程的早期，特定的死记硬背指导显然至关重要。我们从零开始（我们“知道”的东西甚至可能产生错误的负面影响）。早期的教学反馈 - 主要是死记硬背 - 可以培养我们的肌肉记忆。早期指导还设定了……继续阅读“缺乏真正的独奏 = 缺乏“指挥权””缺乏真正的独奏 = 缺乏“指挥权”一文首先出现在航空思想和讨论！。
Boosting Business Learning with AI and Data-Driven Insights
随着业务动态的快速发展和技术重新定义行业标准，持续学习已成为成功的关键。拥抱 AI 和数据驱动的洞察力有助于优化学习过程、推动创新并取得持续成功。了解更多。文章《利用人工智能和数据驱动的洞察力促进商业学习》首先出现在 Fusemachines 上。
Student Voice as an Engagement Strategy
想象一个充满好奇心的教室，问题像火花一样飞舞，探索蓬勃发展。投入的学习者是快乐的学习者。当学生真正投入时，好奇心就会占据上风。他们面带微笑地深入挑战，眼睛里闪烁着发现的兴奋。这种学习的快乐具有感染力，激励着课堂，知识不仅被吸收，而且被接受。在这种充满力量的环境中，学生绽放光芒，充分发挥他们的潜力，踏上终身旅程，为他们现在和未来的成功做好准备。如今，吸引学生是一项复杂的任务。教育工作者经常表示，让学生集中注意力并保持对学习过程的兴趣是一项挑战。这在当今世界尤其困难，因为学生受到干扰，并且有众多相互竞争的优先事项。然而，研究提供了一盏希望的灯塔，为营造蓬勃发展的学习环境提供了宝贵的见解。根据 Fr
Answers: Generative AI as Learning Tool
在 O’Reilly，我们不仅构建有关 AI 的培训材料。我们还使用它来构建新型学习体验。我们将 AI 投入使用的方式之一是对 Answers 的更新。Answers 是一项由 AI 驱动的生成式功能，旨在回答学习过程中的问题。它存在于每一个 […]
GUEST POST: Metacognition in the Classroom: What it Looks Like and How to Foster it
元认知通常被认为是学习过程中对思维的意识或控制。John Flavell 是一位专门研究认知发展的美国发展心理学家，他于 1976 年创造了这个术语 (1)。他将其描述为思考自己思维的能力，有意识地……
На Северном флоте завершились пятидневные военные сборы со старшеклассниками
训练营第一天，106名北海学童参加了升国旗和海军旗的总编队，随后接受了自动轻武器制造课程，孩子们在学习过程中展示了他们组装和拆卸卡拉什尼科夫突击步枪的技能。
Students Success Made Simple With Yatter AI Chatbot
简介 学生总是在寻找创造性的方法来提高生产力，简化学习过程，并在学习方面取得学业成功...
Finding balance in a self-paced process
Samantha Jansky 和 Janita Lavani 是 Ascent：位于奥斯汀中北部的 Acton Academy 的联合创始人。他们拥有多年的苏格拉底式指导和 Acton 课程开发经验，对于在蓬勃发展的自定进度学习环境中，学习者和成人需要的平衡行为有很多话要说。我们很高兴他们同意在 Alt Ed Austin 博客上与我们分享他们的一些智慧。健康的自定进度学习过程的要素可以证明赋予学习者权力并为学习者的生活成功做好准备。然而，需要平衡的元素来将它们结合在一起。矛盾的是，自主性需要责任感，而灵活性需要结构。虽然这两者似乎相互冲突，但它们协同工作，为个人的学习过程提供急需的平衡
Challenges of Online Education: Digital Literacy and Technical Issues
向在线教育的转变凸显了可能阻碍学习过程的重大挑战，其中一些挑战涉及数字素养和技术问题。虽然在线平台承诺不受地理限制地提供无障碍教育，但它们也揭示了这样一种假设：熟悉数字设备就意味着具备数字素养，这种误解可能会阻碍有效的学习。文章《在线教育的挑战：数字素养和技术问题》首先出现在 A Pass Educational Group LLC 上。
