What Is Rigor? Understanding Rigor Through Webb’s DOK
当老师为即将到来的课程计划阅读单元时，她决定提高计划的课程活动的严格性。由于她选择的课文包含许多不熟悉的单词，学生们的任务是阅读一段文章，列出不熟悉的单词，并使用字典对其进行定义。她决定这次不再要求学生选择五个单词来定义，而是要求学生定义十个单词。 （阅读更多）帖子什么是严谨？通过韦伯的 DOK 了解严谨性首先出现在模型教学上。
The surprising link between science fiction and economic history
作者：塞巴斯蒂安·巴克普。他是全球规划小组的规划主管、世界经济论坛执行委员会成员。今天是国家科幻日。摘录：“整整 200 年前，即 1816 年，一位名叫玛丽·雪莱的十几岁女孩在科隆的一栋别墅里开始写弗兰肯斯坦的故事，这里距离世界经济论坛现在的办公地点仅几步之遥。她的故事残忍而微妙，讲述了一位科学家利用在“解剖室和屠宰场”中发现的零件，使一个有知觉、受苦受难的生物复活的故事。《弗兰肯斯坦》写于第一部的结尾。工业革命，捕捉了经历巨大变革的社会的恐惧和神经质，同时首次涉足外科领域。这本书的灵感来自早期工业化黎明的批评者，其中包括约翰·弥尔顿和塞缪尔·泰勒·柯勒律治。如今，雪莱的《弗兰肯斯坦》被视为
Achieving operational excellence with AI
像精益六西格码和业务流程管理 (BPM) 这样的框架首先受到关注，是因为它们承诺在混乱中保持清晰——一种为混乱、庞大的运营带来秩序的结构化方法。精益六西格码强调统计的严谨性和质量控制； BPM 创建了工作如何跨部门流动的端到端地图。两者都提供了一种可重复的方式......
中国海事研究院的《中国海事报告》系列仍然是追踪中国海事发展的最有价值的资源之一。 CMSI 的工作因其严谨的方法论、大量使用主要中文资源以及长期以来与美国海军战争学院相关的学术严谨性而脱颖而出。 (链接)最新一期，中国海事
Six Months with AI and Spiders: My Biggest Lesson and Final Thoughts
人工智能和蜘蛛的六个月：我最大的教训和最终想法在过去的六个月里，我花了无数的时间探索人工智能在科学插图中的能力和局限性。有一个教训已经变得非常清楚：解剖学准确性仍然是人工智能面临的最大挑战之一。人工智能并不能真正理解蜘蛛的解剖学。它从数百万张图像中学习，其中许多图像被错误标记或在科学上不准确。结果，人工智能生成的蜘蛛可能会表现出不正确的眼睛排列、不切实际的身体比例、不准确的颜色、不正确的性别二态性，甚至是多个物种的不可能的特征组合。我的经验表明，当人工智能被视为一种工具而不是权威时，它是最有价值的。最好的科学结果来自于将人工智能与经过验证的博物馆标本、研究级照片、生物多样性数据库和同行评审的分
