ChatGPT, cooking and Christopher Walken: how parents got their kids to love reading in 2025
越来越少的孩子会为了好玩而阅读 - 但家长们正在尝试从人工智能到戏剧性声音等各种方法来让他们保持专注。这对我们的大脑来说是艰难的一年。韦氏词典编辑选择“slop”作为 2025 年年度词汇。 《纽约杂志》最近放弃了“愚蠢问题”，封面故事探讨了美国集体“认知衰退”。人文学科存在很大的问题：全国范围内学生的阅读考试成绩下降，本科生无法再阅读完整的书籍。即使是故事时间——一张舒适的沙发、一本纸板书、孩子全神贯注地听父母给他们读故事——也是一种濒临灭绝的活动。根据英国哈珀柯林斯出版社 4 月份的一份报告，父母已经失去了孩子对阅读的热爱，只有不到一半的 Z 世代父母称这项活动“对我来说很有趣”。根据对
5 Actionable Ways To Use AI In Professional Development Design
探索人工智能支持 PD 设计的五种可行方式，从起草学习成果到创建评估、活动和范例。本文强调负责任地使用人工智能，同时将人类专业知识置于专业学习的中心。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
Using Video for Tier 1 Instruction: From Passive Watching to Active Learning
相关播客剧集 在我之前的博客文章中，我探索了提供强大的一级教学的三种教学途径。我鼓励教师在计划以相同的方式对所有学生说同样的事情时考虑使用教学视频。这些视频对于学生在整个学习过程中需要重温的内容特别有帮助。使用视频进行第一级教学：从被动观看到主动学习的帖子首先出现在 Catlin Tucker 博士上。
Reimagining Teaching, Learning, and Talent with Sunanna Chand ED of the Reinvention Lab at TFA
在这一集中的“教育趋势”中，主持人迈克·帕尔默 (Mike Palmer) 与美国教育 (TFA) 重塑实验室执行主任苏安娜·钱德 (Sunanna Chand) 进行了座谈。作为 TFA 未来学习研发引擎的领导者，Chand 面临着一项艰巨的挑战：弥合 19 世纪的教育体系与 21 世纪世界的需求之间的差距。这次对话探讨了实验室的“激进出发”框架，这是一种心理模型，旨在改变我们定义学习的原因、内容、地点和方式的范式。钱德挑战了学术严谨性和学生参与度之间的错误二分法，主张采取“两者兼而有之”的方法，将社区成就置于个人测试分数之上。从探索允许学生在校外学习的“信贷灵活性”政策，到重新构想人工智能
Bristol students told to study at SS Great Britain due to overcrowding
布里斯托大学表示，学生可以使用景点地点的阅览室复习。图书馆过度拥挤，课桌严重短缺，导致布里斯托大学的学生被提供在 SS Great Britain 学习的名额。该大学的历史系告诉学生，在一月份考试期间，想找个安静的地方复习，他们可以在布里斯托港的一个干船坞里预订课桌，伊桑巴德·金德姆·布鲁内尔 (Isambard Kingdom Brunel) 的轮船停泊在布里斯托尔港的一个干船坞里，距离他们一英里多一英里。雅芳校园对面。继续阅读...
Flight Instructor: How to Become a Certified Flight Instructor (CFI)
想一想：谁教第一批飞行员如何飞行？莱特兄弟的“地面学校”可能包括研究气球飞行员和其他来源的可用信息，然后推断出他们关于如何将其应用于固定翼飞行的最佳理论。他们的“飞行训练”是一个测试理论和从失败中学习的自学过程。更多
The Growing Importance Of Structured Preschooling In Mumbai’s Busy Lifestyles
孟买的生活感觉就像是一系列移动的部件——工作时间、交通、家庭支持和日常事务。按照这样的速度，许多家长希望从早期学校教育中得到一件事：稳定。结构化的学前教育正在受到关注，因为它可以为孩子的一天带来可预测的流程，同时仍然保持学习的乐趣。当例行公事清晰并且 [...]
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Volume 17, Issue 6, December 2025
1) CLARE：多模态数据实时认知负荷评估作者：Anubhav Bhatti、Prithila Angkan、Behnam Behinaein、Zunayed Mahmud、Dirk Rodenburg、Heather Braund、P. James Mclellan、Aaron Ruberto、Geoffery Harrison、Daryl Wilson、Adam Szulewski、Dan Howes、Ali Etemad、Paul Hungler页数：1337 - 13492) 基于脑电图的统一方法使用连续多元变分模式分解检测儿童多种神经发育障碍作者：Ujjawal Chandela、
Synthetic Bootstrapped Pretraining
我们介绍了合成引导预训练（SBP），这是一种语言模型（LM）预训练过程，它首先从预训练数据集中学习文档之间的关系模型，然后利用它来合成一个巨大的新语料库以进行联合训练。虽然标准预训练教会 LM 学习单个文档中标记之间的因果相关性，但它并不是为了有效地建模丰富的、可学习的文档间相关性而设计的，而这种相关性可能会带来更好的性能。我们通过设计计算匹配的预训练设置并预训练 3B 参数来验证 SBP……
