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IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,第 37 卷,第 9 期,2026 年 9 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 9, September 2026

1) 多模态持续学习的最新进展:综合调查作者:D. Yu、X. Zhang、Y. Chen、A. Liu、Y. Zhang、P. S. Yu、I. King 页数:4014 - 40342) Rethinking the Utilization of individual rewards in Multiagent Reinforcement Learning With Sparse Team Rewards作者:Y. Zhang、Y. Xu、C. Zhang、 C. Wang, Z. Yang, B. Tang, E. Chung 页数:4035 - 40493) 通过掩蔽和对比原型的不完整

人工智能可以在几分钟内构建课程。学习仍然需要时间

AI Can Build A Course In Minutes. Learning Still Takes Time

人工智能现在可以在几分钟内将源材料转变为课程。人类的学习并没有以同样的速度加速。本文利用认知负荷、检索实践和持久学习方面的研究来解释为什么更快的课程制作并不能自动创造更快的理解。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。

LMS 对比。 LXP:L&D 买家在 2026 年实际使用什么

LMS Vs. LXP: What L&D Buyers Actually Use In 2026

LMS 与 LXP:发现关键差异、组织在 2026 年实际使用的内容以及 500 多个 L&D 买家透露的有关学习平台采用的内容。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。

为什么 L&D 的运营层被破坏——而且它与学习设计无关

Why L&D's Operational Layer Is Broken—And It Has Nothing To Do With Learning Design

了解无代码工作流程自动化如何帮助 L&D 团队简化审批、合规性和培训操作,同时减少手动工作。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。

面向教育工作者的强大教学书籍研究(3 小时学分)

Powerful Teaching Book Study for Educators (3 Hours of Credit)

面向教育工作者的强大教学书籍研究(3 小时学分)首先出现在 Shake Up Learning 上。加入我们,参加 Pooja Agarwal 和 Patrice Bain 专为所有 ACCESS 会员进行的为期六周的关于强大教学的强大书籍研究!这项研究将探讨学生如何学习、记忆和检索信息,以及我们如何利用科学来加强教学、改善长期学习并减少不必要的挣扎。我们将一起解开四种强大的工具,分享实用策略,并思考如何应用继续阅读《为教育工作者提供的强大教学书籍研究》(3小时学分)首先出现在《Shake Up Learning》上。

IEEE 人工智能汇刊,第 7 卷,第 9 期,2026 年 9 月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 9, September 2026

1) 针对 CTSP 的自适应增强注意力的深度强化学习作者:R. 张、X. Xu、X. Shi、J. Cao、J. Gui 页数:4739 - 47502) Exploiting GAN Against IDS: A Systematic Review, Meta-Anaanalysis, and Case Study Assessment作者:Y. Alslman, M. Alkasassbeh, M. J. Abdel-Rahman 页数:4751 - 47733) Any-Shot Learning 中的细粒度特征:调查作者:Q. Wang、W. Li、J. Zhang、Z.qin、L.

员工强制性培训:L&D 专业人员如何打造持久的培训

Mandatory Training For Employees: How L&D Professionals Can Create Training That Sticks

了解什么是强制性培训、组织应该要求哪些计划、L&D 专业人员如何提高完成率,以及员工未能完成所需培训时会发生什么。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。

强大的教学:4 个基于研究的策略,有助于坚持学习

Powerful Teaching: 4 Research-Based Strategies That Help Learning Stick

这篇文章《强大的教学:帮助学习坚持的 4 种基于研究的策略》首先出现在 Shake Up Learning 上。您是否曾经教过一些东西,看着您的学生立即掌握它,然后两周后他们就什么都不记得了?这不是你的问题,也不是他们的问题;这是你的问题。它有认知科学的支持,我想引导您了解它发生的原因以及应对措施。九月继续阅读《强大的教学:帮助学习坚持的 4 种基于研究的策略》一文首先出现在 Shake Up Learning 上。

SweetRush 和客户合作伙伴荣获 Brandon Hall Group 颁发的 24 项奖项

SweetRush And Client-Partners Earn 24 Awards From Brandon Hall Group

SweetRush 荣获 24 项 Brandon Hall Group HCM 卓越奖,突显其在战略学习解决方案、人工智能支持以及 L&D 游戏和模拟方面的专业知识。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。

两周内准备 Jamb 2027

Prepare For Jamb 2027 In Two Weeks

如果您有要讨论的主题,但 Jamb 2026 CBT 还不到一个月,那么这篇文章适合您。了解如何在短短两周内为 2026 年 Jamb 做好准备。您可能想知道,当门柱如此接近时,我还能准备并通过吗?是的。尽管紧急准备工作并不 [...]两周内准备 Jamb 2027 的帖子首先出现在 FlashLearners 上。

Paycom 2026 年定价:完整指南

Paycom Pricing 2026: A Complete Guide

了解 Paycom 定价、成本和计划。了解 Paycom 定价的运作方式、影响成本的因素以及选择平台之前的期望。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。

15 门耶鲁免费在线课程:耶鲁课程和证书完整指南

15 Yale Free Online Courses: Complete Guide To Yale Courses And Certificates

发现最好的耶鲁免费在线课程、在哪里访问它们、提供证书,以及 Open Yale Courses、Coursera 和 edX 的比较。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。

当一切看起来都很重要时,学习者会记住更少

When Everything Looks Important, Learners Remember Less

当培训模块中的每个主题都具有相同的视觉重要性时,员工离开时只会对真正重要的内容产生模糊的感觉。本文研究了注意力、记忆力和教学信号的研究,然后向 L&D 团队展示了如何构建可见的层次结构。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。

L&D 中无人谈论的审批问题:为什么培训请求需要数周时间

The Approval Problem Nobody Talks About In L&D: Why Training Requests Take Weeks

了解结构化审批工作流程如何帮助 L&D 团队加快培训请求、提高合规性并消除运营瓶颈。本文首次发表在 eLearning Industry 上。

从幻灯片到模拟式eLearning:系统推广培训的更智能方式

Slide Deck To Simulation-Based eLearning: A Smarter Way To Train For System Rollouts

探索基于模拟的eLearning如何帮助在HR平台上大规模开展培训。了解基于角色的“观察-尝试”课程和早期多语言规划如何真正驱动HR系统的采用。

思想领导力播客:如何在eLearning和L&D中建立权威

Thought Leadership Podcast: How To Build Authority In eLearning And L&D

了解如何创建一个在eLearning和学习与发展领域建立权威的思想领导力播客,赢得信任,并将专家见解转化为持久影响力。

Google Classroom中的AI生成评分标准

AI-Generated Rubrics in Google Classroom

该文章《Google Classroom中AI生成的评分标准》首次发表于Shake Up Learning。在Google Classroom中创建评分标准现在变得更加容易。这不是一个提示……这是Google Classroom和Gemini更智能地协同工作!没有空白框要求您

Mathematica被选中推动CMS模型的学习与改进

Mathematica selected to advance learning and improvement across CMS models

医疗保险和医疗补助服务中心选择德勤和 Mathematica 共同支持 CMS 创新中心的一个为期四年的新项目 Learning Insights for Action。