CMR University Recognised for Excellence in AI Education
CMR 大学荣获人工智能教育卓越奖 (2026)，重申其对行业相关、基于道德和面向未来的人工智能学习的承诺。 CMR 大学因其学术愿景和面向未来的学习生态系统得到了认可，被 Tech AI 杂志根据其人工智能机构排名框架评为人工智能教育卓越奖（2026 年）。这一认可使该大学跻身精选……CMR 大学因人工智能教育卓越而被认可后，首先出现在 CMR 博客上。
AI Fans Image App Pricing Breakdown and Feature Summary
AI Fans Image Generator依靠AI将文字描述高速转化为视觉效果。它支持创造性探索、个人项目和测试新的艺术主题。该界面提供了一种将想法可视化的简单方法。 AI Fans具有多种配置选择和广泛的输出能力，适合不同技术能力的个人使用。了解 AI 粉丝如何操作 AI 粉丝根据书面描述应用 AI 方法来转换图像。它的系统检查上下文、风格方向和特定元素，使用其学习的模型来创建预期的输出。提供照片或视频后，人工智能执行转换 [...]
AI Prompt Cheat Sheet for PD Facilitators, K12 Staff Development Leaders, and Trainers
针对 PD 辅导员、K12 员工发展领导者和培训师的 AI 提示备忘单首先出现在 Shake Up Learning 上。针对专业学习辅导员的定制 AI 提示（2 页 - 42 个提示）利用这份专为促进“PD”或 K12 教育工作者专业学习的人员设计的 42 条提示备忘单，将您的专业发展课程提升到新的水平。这些由 AI 支持的提示将帮助您节省时间、规划引人入胜的研讨会、为各个技能水平的教师提供支持，并推动继续阅读针对 PD 协调员、K12 员工发展领导者和培训师的 AI 提示后备忘单首先出现在 Shake Up Learning 上。
Responsible AI Use Starts With the Learning Goal, Not a Tool Ban
一些教育工作者表示，他们正在通过回到铅笔和纸来“让学生为人工智能做好准备”。这不是准备。这是回避。在我最新的《技术与学习》文章中，我认为负责任地使用人工智能并不是从禁令或恐惧驱动的回滚开始的。首先要明确学习目标。当教育工作者有意了解学生正在学习的内容时，人工智能可以用来支持思维、提供反馈并扩展创造力，而无需取代学生的作业。问题不在于学生是否应该使用人工智能。他们已经是了。真正的问题是学校是否会帮助他们很好地使用它。阅读《技术与学习》中的完整文章：从学习目标开始为学生提供人工智能支持。
Opinion: Students and Teachers Need the Same Thing: Connection
连接对于教育工作者来说意味着与以前截然不同的东西。这个词曾经指的是课堂上的 WiFi，现在指的是激发学习的更深层次的关系。这种联系的概念正在推动新的教育方法。当 SXSW EDU 于 2011 年推出时，数字学习正在兴起。计算机在 [...] 中变得司空见惯
The Personalized Learning Empowerment Framework
在过去的十六 (16) 年里，我一直在这个博客上分享有关个性化的见解。在我担任校长期间，我们强调从“什么”到“谁”的转变，以帮助学生更好地掌控自己的学习。从使用 Poll Everywhere 来放大学生的声音，到翻转数学课程，再到在 NMHS 创建学院，我们的目标是创造学生重视的体验，并最终改善结果，而我们确实做到了。然而，这段旅程绝非一帆风顺。从合规文化转向赋权文化是当今教育领导者面临的最大挑战和机遇。多年来，我们的系统一直是为了标准化而设计的，通常将学生视为信息的被动接受者，而不是他们自己学习的主动驱动者。然而，正如我们在《个性化》一书中讨论的那样，向个性化学习的转变不仅仅涉及技术；还涉
Complex & Intelligent Systems, Volume 12, Issue 1, January 2026
1) STRNet: 用于遥感语义分割的交互式融合双分支协同网络作者: 翟敏君, 陈东华, 郭兴2) 利用空间关系注意和网格解码器增强图像描述作者: 邓鑫, 朱一环, 徐宏华3) 约束多目标优化的自适应任务转换框架辅助进化多任务处理作者: 孙贤鹏, 晓川高，党潜龙4) 迈向安全高效的盾构隧道掘进：基于反事实强化学习的多子系统协同优化作者：卢静，胡敏，周文波5) GDA-RoadSeg：一种改进的具有门控深度注意力特征融合的道路分割网络作者：倪建军，马文普，Simon X. Yang6) 一种用于鲁棒和泛化ABSA的熵正则化反事实框架作者：邓干，杨海通，严友成7）基于Q学习增强粒子群算法的碳绿证
Moving Toward Meaning: Why Kinesthetic Learning is a Disruptive Necessity
“学习不是一项观赏性的运动；它是一种具体化的旅程，每一步的前进都会强化神经通路。”在我的《课堂上的颠覆性思维》一书中，我挑战教育工作者重新思考几十年来主导教学的传统“坐下来”模式。如果我们真正要让学生为重视敏捷性、创造力和解决问题能力的未来做好准备，我们就必须创造反映这些需求的学习环境。我们的教学工具包中最容易被忽视的工具之一不是新的应用程序或更快的平板电脑；而是速度更快的平板电脑。它是运动。围绕身体活动和认知功能之间的联系的研究是压倒性的。研究一致表明，运动会增加大脑的血流量，从而增强执行功能和记忆力（Martin & Murtagh，2017）。当我们将运动融入课程的核心时，我们不仅仅是给
我的母亲安娜·吉列 (Anna Gillett) 去世，享年 88 岁，她是一位坚定的女权主义者，致力于终身教育。她在斯特拉斯堡的欧洲委员会工作了 24 年，负责语言学习和社会政策。她对平等和教育重要性的坚定信念在 20 世纪 70 年代中期开始在该组织担任各种职位，她致力于为移民提供语言和学校语言学习的项目。这些导致她旁听了欧洲各地学校的课程，并协调与该主题专家的会议。她最终领导了欧洲委员会社会政策指导委员会（1985-99 年），该委员会关注欧洲各地的社会排斥、家庭事务、老年人和儿童问题。继续阅读...
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 30, Issue 1, February 2025
1) 一种基于分解的进化算法，具有聚类和层次估计的多目标模糊柔性车间调度作者：X. 张，S. 刘，Z. 赵，S. Yang 页数：2 - 152) 利用可解释的人工智能增强最后一英里路由的遗传算法作者：Y. Kim, R. Khir, S. Lee 页数： 16 - 303) 学习预选：分类中多目标特征选择的基于过滤器的性能预测器作者：R. Jiao、B. Xu、M. Zhu 页数：31 - 454) 缓解进化多任务中负迁移的最优线性交叉作者：Z. Liu、J. Yuan、H. Zhang、T. Zeng、Z. Zhu 页数：46 - 605) 动态灵活调度中深度强化学习的利基遗传编程作者：M
When teachers are trusted, students thrive
客座撰稿人 Adriana Mata 是德克萨斯州奥斯汀 The Compass 学校探索班 1 的主讲老师，她在小组环境中与早期小学生一起工作。她在不同的学习环境中拥有十多年的课堂经验，目前还在攻读博士学位，重点研究写作和奇卡纳女权主义。她的教学强调基于场所的学习、文化教育学和学生能动性。学习中一些最重要的时刻发生在老师有时间和信任真正关注孩子的时候。在许多学校，无论是公立学校还是私立学校，教育工作者都承担着他们没有塑造的系统的重担。任务、节奏压力和考试驱动的优先事项将教学技巧推向边缘，让教师最后才运用他们最深层次的技能。当这种情况发生时，学生首先感受到它。但当教师不受约束时，会发生什么变化
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 10, Issue 1, February 2026
1) 人工智能：人类在下一代人工智能发展中的作用作者：S. S. Arslan 页数：4 - 202) 以强化学习为重点的人工智能/机器学习的安全风险：来自网格应用程序的回顾和观点作者：K. -B. Kwon, S. Mukherjee, R. R. Hossain, V. Adetola 页数：21 - 353) 基于结构的鲁棒分形图神经网络，具有用于分子特性预测的分子指纹 BERT 作者：Y. Dong, M. Xu, L. Tang 页数：36 - 504) YOLO-ITC：一种用于实例分割的新 YOLO 方法个体树冠作者：Z. Sun, B. Xu, M. Zhang, J. Sch
