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opennamenote 1530
发布日期：2025 年 5 月 OPNAVNOTE 1530 CNO/Ser N1/24U114453 2024 年 4 月 16 日 OPNAV 通知 1530 来自：海军作战部长 主题：2024 年海军中校暑期训练计划 编号：(a) OPNAVINST 3710.7V (b) OPNAVINST 1530.8B (c) OPNAVINST 6420.1B (d) SECNAVINST 1530.2A (e) NSTC M–1533.5D (f) NSTC M–1533.6A (g) NAVEDTRA 37302K 附件：(1) 2024 年海军中校暑期训练计划 1. 目的。发布 2024 年美国海军学院 (USNA) 和海军预备役军官训练团 (NROTC) 海军中学生 (MIDN) 夏季训练计划的指导方针和信息。2. 行动。知情指挥官应按照参考文献 (a) 至 (g) 中规定的指导实施附件 (1) 中规定的培训计划。3. 背景。每年，海军和海军陆战队的培训计划都会为海军中学生提供出色且必要的培训。参考文献 (a) 至 (g) 提供指导和程序，并指定海军中学生夏季训练的管理责任。负责此项培训的活动应制定适合未来军官发展的培训计划，并与培训目标保持一致。应特别注意为海军中学生提供经验、理解和熟悉军官社区，以便他们在服役后可以参加。a. 海军中学生夏季训练的目标是进一步促进海军中学生的专业发展，使他们熟悉作战海军部队，强化他们的学年计划，培养自豪感，并进一步激励他们未来在海军或海军陆战队工作。 b. 每个夏季训练活动都是独一无二的，可能需要根据当前事件（例如 COVID-19 等）量身定制的健康保护措施。认知指挥官和
绘画任务中学生与人工智能交互过程的差异：关注学生对人工智能的态度和绘画技巧水平
人工智能 (AI) 的最新进展和应用增加了学生在学习任务中与 AI 互动的机会。尽管各个学术研究领域都研究过人机协作，但在学生-AI 团队场景中学生如何与 AI 协作的根本过程却很少被研究。为了在教育领域开发有效的 AI 应用，有必要了解学生-AI 交互 (SAI) 过程中因学生特点而产生的差异。本研究试图通过探索具有不同绘画能力和对 AI 态度的学生在执行公共广告绘画任务时 SAI 过程的差异来填补这一空白。基于从 20 名韩国本科生的出声思考协议中获得的经验证据，该研究首先进行了滞后顺序分析，以确定每个组的统计显着线性模式，然后按时间顺序将它们通过编码活动对齐系列纳入 SAI 持续时间，以区分每个组的整体 SAI 过程。研究揭示了对 AI 和绘画技巧态度不同的学生在 SAI 过程中的明显差异。为了更好地促进学生-AI团队的学习，本文讨论了教育AI开发和教学设计的一系列影响。 对实践或政策的启示： • 教育AI不应仅限于执行特定任务和解决明确定义的问题。 它应该以端到端学生-AI过程的整体视角进行设计，并与学习过程中的不同学习活动相互关联。 • 教育AI应该能够提高学生的元认知和情感参与度。 • 应组建一个包含不同利益相关者的教育AI系统架构师团队，以协作设计AI系统。 关键词：学生-AI交互、学生-AI协作、教育AI、教育AI开发、人机交互、序贯分析 简介 人工智能（AI）已越来越多地发展到与人类合作完成从海量数据处理到决策等各种任务。 特别是，先进的生成循环神经网络支持系统可能使AI能够在创造性任务和体验中积极与人类合作，例如对人们具有内在价值的绘画任务。这种进步引起了人们对人机协作交互的日益关注，在这种交互中，人类和智能代理需要协调执行高复杂性任务。与此相符的是，人们越来越期望人工智能将发挥重要的教育作用，例如协作同伴和个人导师，而不是简单的学习工具（Kim 等人，2022 年；Kim & Lee，2023 年）。由于这些期望，许多教育人工智能（AIED）领域的研究人员
EOD 作战军官社区经理海军预备役军官训练团 (NROTC) 申请清单
目的：有兴趣加入 EOD Warfare 的海军中学生需要与他们的海军科学教员交谈。海军服务训练司令部 (NSTC) 将于 12 月发布官方邮件消息 (OMM)，用于 EOD 夏季训练和评估 (ESTA) 申请。申请人需要参加体检并申请 ESTA。如果您因特殊情况无法参加 ESTA，您必须立即联系 EOD OCM 以安排 EOD 官员的评估和面试。EOD 计划是“仅限第一选择”的选拔过程。EOD Warfare 在高年级 (1/c) 期间会接触有限数量的 NROTC 海军中学生。EOD 入选委员会每年 9 月召开一次会议，并将与所有 NROTC 候选人进行视频电话会议面试。所有 NROTC 海军中学生的申请均由 NSTC N94 处理。
将生成AI与入门编程集成
1。liffiton等。2024。codeHelp：在编程类中，使用带有护栏的大型语言模型来扩展支持。koli称'23。2。Kazemitabaar等人。 编码：评估平衡学生和教育工作者需求的基于LLM的编程助理的课堂部署。 CHI 2024。 3。 DENNY等人。 AI教育助理的理想特征。 Iticse2024。 4。 Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv：2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。Kazemitabaar等人。编码：评估平衡学生和教育工作者需求的基于LLM的编程助理的课堂部署。CHI 2024。3。DENNY等人。 AI教育助理的理想特征。 Iticse2024。 4。 Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv：2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。DENNY等人。AI教育助理的理想特征。Iticse2024。4。Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv：2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。Villegas Molina等。在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。arxiv：2411.02725 5。Krause-Levy等。对计算中学生教师互动的探索。Iticse 2022。
青年中的烟草和尼古丁的使用
2018年，美国外科医生宣布青年电子烟使用流行病。3今天，流行病仍在继续。根据2022年全国青年烟草调查（NYTS），超过300万中学生是烟草产品的当前使用者（当前使用定义为在过去30天内使用）。4自2014年以来，电子烟是这些脆弱群体中最常用的烟草产品。在2022年，超过250万的中学生是电子烟产品的当前使用者。5由于近年来NYTS方法论的变化以及COVID-19的大流行，包括调查给药和数据收集程序的差异，因此将2022年估计值与先前NYTS波的估计值进行比较的能力有限。
工程、技术、科学和社会需求交汇处的量子计算：为中学生设计符合 NGSS 的量子药物发现课程
Amy Voss Farris 目前是宾夕法尼亚州立大学科学教育助理教授。她研究小学和中学课堂中科学建模和计算的交集，并试图了解学习者和教师在科学计算方面的经验如何支持他们在 STEM 学科中发展思想和实践。她的教学涵盖工程教育、职前教师培训和学习科学中的计算素养。她是国际学习科学学会 (ISLS) 的活跃成员，并发表了大量关于儿童在学校环境中的科学和计算建模的期刊文章和会议论文。她最近的研究认为，理解计算思维需要考虑儿童计算工作所基于的视角、材料和具体经验。