今年的国家安全法 (NSL) 写作竞赛主题探讨了能源弹性、气候变化和大国竞争之间的交集。虽然中国和俄罗斯继续依赖传统的能源生产系统,但国防部正在规划一个无碳未来,并表示:“率先实现这一目标的国家将获胜。因此,如果中国和俄罗斯不努力实现这一目标,他们就会失败。” [1] 根据世界银行的分析,到 2050 年,世界将经历与气候相关的灾难性移民,今年的写作竞赛要求作者研究能源弹性如何支持国家安全。国家情报委员会发现,“随着物理影响的增加以及地缘政治紧张局势加剧,气候变化将日益加剧对美国国家安全利益的风险。” 有哪些威胁即将出现,国防部如何规划弹性、无碳能源以成功影响大国竞争?空军军法署署长学校不会保留这些论文以供发表。获奖者可以自由选择在法律评论或期刊上发表作品。
ChemIDP 是专为化学科学研究生和博士后学者设计的个人发展计划。通过沉浸式、自定进度的活动,用户可以探索潜在的职业,确定成功所需的特定技能,并制定实现职业目标的计划。ChemIDP 跟踪用户的进度和输入,提供完成目标和指导职业探索的提示和策略。
如何使用人工智能撰写正确的参考文献 如果您使用 AI 工具,则应说明您已将其用作工具。在“Kildekompasset”中,建议您按照 APA7 样式在文中描述您如何使用 AI 工具,并可能在提交内容中包括您输入的内容以及从工具中得到的内容。例如,此类描述可包含在方法论章节或相关章节中。此外,您必须在参考文献列表中说明您使用了哪种类型的 AI 或工具,包括有关 AI 模型、开发人员和版本号的必要信息。
大型语言模型(LLM)如 GPT 系列中的模型有许多用途,例如在机器翻译和语音识别中,但它们对写作教育的主要影响与自然语言生成有关。语言模型是单词序列的概率分布;“大型”语言模型已在大量文本语料库上进行训练。这使模型能够以连贯、高度合理的方式完成多种类型的句子,有时在语义上是正确的。例如,LLM 可以确定单词序列“第一次世界大战的导火索”最可能的完成方式是“弗朗茨·斐迪南大公遇刺”,并可以从那里继续。虽然这些模型在许多方面都令人印象深刻,但它们也有几个局限性。我们目前不打算对 LLM 进行详细的批评,但建议教师阅读有关 AI 和 LLM 的功能和局限性的文章。
摘要:尽管 Turnitin 可以生成 AI(人工智能)写作检测报告,但这些 AI 报告不得用于惩罚目的,因为本研究表明,Turnitin AI 报告的准确率远低于 Turnitin 声称的 98%。为了帮助教授、教师和内容评估利益相关者识别 AI 生成的材料,本研究通过探索句子长度、段落结构、词汇选择、情绪、时态、语态、代词、关键词密度、词汇密度、词汇多样性和阅读难易程度,研究了案例研究、商业信函和学术写作 ChatGPT-4 生成的回复的文体特征。研究表明,ChatGPT-4 案例研究生成的回复以 2 到 3 个句子的段落形式生成,每个句子有 16 到 18 个单词。这些句子主要以祈使语气形成。第二人称代词“你”和第二人称所有格限定词“你的”的使用很普遍。关键词和词汇密度较低,词汇多样性一般,阅读难易度较高。研究还发现,ChatGPT-4商务信函回复以2-3句16-20词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成,使用一般现在时和主动语态,使用第三人称单数代词。使用技术词汇和缩写时没有说明其含义。关键词密度、词汇密度和词汇多样性较高,阅读难易度较低。研究还发现,ChatGPT-4学术写作回复以3-4句16-19词的段落形式生成。句子主要以陈述语气生成,使用主动语态,时间上无主体被动语态,使用多种现在时态。关键词和词汇密度较高,词汇多样性较低,因此阅读难度处于平均水平(未定义缩写除外)。值得注意的是,ChatGPT-4 有意使用第三人称复数代词“they”来指代单数,以支持跨性别运动。
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2023 年 6 月 1 日 在此资源中,我们概述了一些在写作课中解决 AI 语言模型的方法。这里的关键点是,您确实需要解决这些问题。不要假装 AI 大型语言模型不存在。它们是存在的,您的学生知道它们。你也知道它们。由于 AI 检测器不可靠,因此没有很好的方法来检测学生在写作中使用语言模型(例如 ChatGPT)。但是,有一些很好的方法可以与您的学生讨论 AI 语言模型,并帮助他们实现课堂的学习目标——尽管甚至可能使用 AI 语言模型。
老师需要首先考虑学生是否对他们将写的话题有足够的背景知识。如果没有,教师需要建立该领域。通过共享经验完成,这是最有益的,以便教师能够为学生提供内容知识和词汇的支持。聆听演讲嘉宾,阅读高质量的文字,参加入侵或探索,进行科学实验,分享文化体验,观看网站或视频,或者聆听播客只是学生可以建立必要的主题知识知识和词汇来创建文本的许多方式中的一些方法。
摘要:本系统评价研究了技术在英语作为外语 (EFL) 写作教学中的整合情况,重点关注 2019 年至 2024 年在 SIELE 期刊上发表的文章。该研究利用 PRISMA 方法,综合了关于数字工具在提高 EFL 写作技能方面的有效性的研究结果。分析表明,技术显著提高了学生的参与度、写作能力和向学习者提供的反馈质量,使学习过程更具互动性并有利于写作发展。然而,一些挑战阻碍了技术整合的全部潜力,例如学生和教育工作者的数字素养水平参差不齐、技术和互联网使用不一致以及需要全面的教师培训计划。解决这些问题对于最大限度地发挥技术在 EFL 写作教学中的优势至关重要。通过克服这些障碍,教育工作者可以更好地利用数字工具来改善教育成果,为学生提供在日益数字化的世界中取得成功的基本技能。这项研究强调了技术在现代教育中的变革作用。关键词:EFL 写作、系统评价、技术整合 A. 简介 在英语作为外语 (EFL) 教育中,写作技能至关重要,是学业成功和专业成长的重要基础。熟练的写作能力使学生能够有效地表达自己的想法,这对于实现学业里程碑和职业发展至关重要 (Hyland, 2019)。在当前的数字时代,技术在教育中的作用已大大扩展,引入了创新的工具和方法来增强学习体验。将技术融入 EFL 写作教学为实现高水平写作能力的持续挑战提供了一个有希望的解决方案。现代技术进步提供了各种平台和工具来支持和增强 EFL 学生的写作过程 (Chun, Kern, & Smith, 2016)。新兴的技术整合模式,如数字写作平台,