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学习策略预约：学生问答
我们的主要目标是帮助您提高学习方法，其中一部分就是帮助您独立学习。我们可以在短期内帮助您改善学习习惯和学习策略，这样您就可以学习新的、健康的长期有效学习方法。您可能只见一次面就能得到所需的信息，或者您可能希望在学期内见几次面，设定一些目标，并检查进度。但是，对于学习策略师的任命并没有硬性规定。我们会一起找出答案——有很多可能性。
在不断增长的研究中使用基于大脑的学习策略的“在SMP World Harapan Makassar Irmayanti Kusuma 1，St。 Asriati
摘要：该研究旨在研究基于大脑的学习在增强SMP Dunia Harapan Makassar学生能力方面的有效性。接下来，在这项研究上使用了该方法是使用准实验设计的定量研究方法。这项研究的数据是通过测试和测试后形式组成的测试收集的。这项研究的人口由2023/2024学年的SMP Dunia Harapan Makassar的七年级学生组成，其中包括三个班级或60名学生。同时，这项研究的样本包括两个类别的实验类别（VII B）和对照类（VII A），每个类别由20名学生组成。结果表明，使用基于脑的学习能力有积极的改进。这是由学生在实验班上的平均得分（88.25）所证明的明显提高了，比学生在对照班上的平均得分（76.5）。结果表明，实验课程中基于大脑的学习有效地提高了学生的口语能力。总而言之，结果支持了基于大脑的学习在增强语言学习成果方面的有效性，以提高SMP Dunia Harapan Makassar的七年级学生的讲话能力。积极的结果表明，将基于大脑的学习纳入语言教育以改善学习成绩的潜力。
基于大脑的学习策略对马来西亚英语水平较低的第二语言学习者写作成绩的影响
基于大脑的学习 (BBL) 的主要目标是创造有效的学习条件，让大脑自然学习。在各种情况下，已经进行了大量关于 BBL 学习者表现和感知的研究。然而，对低能力 ESL 学习者的 BBL 研究仍处于起步阶段。因此，本研究调查了低能力 ESL 马来西亚学习者在课堂上的 BBL 表现和感知。采用有目的的抽样技术从 150 名学习者收集定量数据。准实验设计比较了学习者的前测和后测分数。描述性分析表明，当后测平均分数高于文献批判性反应写作测试中的前测分数时，结果良好。还进行了配对样本 t 检验，结果显示，从前测（M = 2.45，SD = 1.50）到后测（M = 5.35，SD = 2.40），t (149) = -15.48，p <.05，得分有统计学意义的提高。还使用定性设计来调查三个学习者焦点小组（每组五个人）在 BBL 干预后的反应。研究结果表明，与本研究的 BBL 理论框架相关的反应普遍是积极的。然而，对于 BBL 的两个组成部分也有一些负面反应
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
打击仇恨和种族主义——2024 年学生学习策略更新报告
城市原住民教育中心 (UIEC) 的工作人员继续参与打击仇恨和反种族主义战略的各个组成部分。UIEC 促进多个系统专业学习系列和项目，重点关注《联合国原住民权利宣言》并解决《加拿大真相与和解委员会：行动呼吁》中确定的真相。UIEC 通过学生分享圈、多伦多原住民青年委员会和原住民毕业教练支持的原住民学生团体，创造了肯定学生声音和领导力的机会。UIEC 还继续增加以原住民知识、观点和文化为中心的教育合作伙伴的数量，并支持整个系统原住民教育中学生、工作人员和照顾者的学习。此外，UIEC 通过在拥有最多原住民、梅蒂人和因纽特人学生和家庭的学校中的照顾者圈子以及 Powwows 和 Drum Socials 等社区社交活动，为照顾者参与创造了多种机会。
可重新配置智能表面辅助通信系统的机器学习策略 - 审查
摘要：机器学习（ML）算法已被广泛用于改善电信系统的性能，包括可重构的智能表面（RIS）辅助无线通信系统。RI被视为第六代（6G）通信的主链的关键部分，这主要是由于其电磁特性可控制无线通道中信号的传播。ML优化（RIS）辅助无线通信系统可以是减轻无线通道中信号遭受的降级的有效替代方法，从而在系统的性能中具有显着优势。但是，多种方法，系统配置和渠道条件使得难以确定有效实现最佳解决方案的最佳技术或一组技术。本文对文献中报告的框架进行了全面审查，这些框架应用了ML和RISS来改善无线通信系统的整体性能。本文比较了可用于解决RIS辅助系统设计的ML策略。系统是根据ML方法，所使用的数据库，实现复杂性和报告的性能提高进行分类的。最后，我们阐明了基于ML策略设计和实施未来RIS辅助无线通信系统的挑战和机遇。
一种深度学习策略，可以从高密度的细胞外记录中识别跨物种的细胞类型
图1：来自神经回路中细胞外记录的细胞类型识别策略。该策略包括三个步骤：数据采集和策展，以构建地面真相类型库，从地面真相库中选择以训练基于机器学习的分类器的特征，以及使用其他数据集对分类器进行测试，包括其他物种。第一步是基于在清醒小鼠的电生理记录期间基于遗传学定义的神经元的光遗传学激活来创建一个基础真相库。通过突触阻滞剂药理学和电生理标准的结合，必须直接激活地面真相文库中的神经元，然后进行仔细的数据策划。第二步是识别数据集中的功能，这些功能可用于训练半监督的深度学习分类器。第三步是通过要求将其预测小鼠和猴子专家分类记录的独立数据集中的单元格类型来测试分类器的一般性。117
最有效的五大学习策略
把学习时间分散到一周内，在几个学习时段或几天内学习少量内容。这称为间隔练习，它更有效，因为学习后记忆会很快消失。当你间隔学习时，你会保留更多信息并增强记忆。它还让你重新回顾你可能已经忘记的内容，并增强记忆力。专注于在 30 到 60 分钟的学习时段内学习一点内容。即使你花费相同的时间学习，间隔学习也会提高你的理解力，压力也会小很多！2. 自我测试
论人工智能对外语学习的影响及建议学习策略 杨爱军 1 摘要
近年来，人工智能技术在教育领域，特别是在外语习得领域的应用取得了显著进展，并取得了显著的进步。本文探讨了人工智能通过个性化学习、互动练习、实时反馈、诊断评估、灵活的学习路径、文化沉浸和高效的学习策略来提高外语学习效率的潜力。此外，本文还讨论了过度依赖技术、对自学能力的潜在负面影响、人际沟通和文化理解的减弱、个性化教育的局限性、技术挑战和可靠性问题以及数据隐私等道德考虑等问题。此外，本文还强调了在学习过程中边缘化人类教师角色的风险。本文借鉴了人工智能在外语学习中的积极和消极影响，最后提出了有效的语言学习策略建议。
一种针对大脑的局部-上升-全局学习策略......
神经科学研究表明，大脑不同功能区之间的相互作用在驱动各种认知任务中起着至关重要的作用。现有研究主要集中于构建大脑局部或全局功能连接图谱，往往缺乏一种自适应的方法来融合脑功能区并探索不同认知任务中定位间的潜在关系。本文介绍了一种称为局部-上升-全局学习策略（LAG）的新方法来揭示脑功能区之间的高级潜在拓扑模式。该策略从各个大脑功能区域的局部连接出发，开发一个K级自适应上升网络（SALK），以动态地捕捉不同认知任务中脑区域之间的强连接模式。通过脑区的逐步融合，该方法捕捉到更高层次的潜在模式，揭示了不同认知任务下各大脑功能区的逐步自适应融合。值得注意的是，这项研究首次通过在不同认知任务下逐渐自适应地融合不同的大脑功能区域来探索高级潜在模式。所提出的 LAG 策略已使用与疲劳 (SEED-VIG)、情绪 (SEED-IV) 和运动想象 (BCI C IV 2a) 相关的数据集进行了验证。结果证明了 LAG 的普遍性，在所有三个数据集的独立受试者实验中都取得了令人满意的结果。这表明 LAG 有效地表征了与不同认知任务相关的高级潜在模式，为理解不同认知背景下的大脑模式提供了一种新方法。