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World File Search System学习策略
学习策略的新时代 2022–2027
IPA 的一个独特优势是它拥有一支才华横溢、专业敬业的员工队伍，以及强大的合作伙伴团队。所有这些对于实现我们的使命和愿景都至关重要。我们致力于支持和更新员工的专业和个人发展，使他们能够在工作中表现出色，实现我们的战略目标和目的。我们要感谢所有参与制定、制定和制定该计划的人的辛勤工作。我们感谢 Marian O'Sullivan 博士（2015-2022 年总干事）的坚定贡献和上一届 IPA 战略的成就。同样，我们感谢 Fergal Lynch 博士（2016-2022 年主席兼董事会成员）在 IPA 董事会任职期间为 IPA 做出的巨大努力和承诺。
西萨塞克斯郡的儿童和年轻人计划| 2022–2025 新开发项目停车的指南 西萨塞克斯经济合作 西萨塞克斯郡经济快照 西萨塞克斯郡教育与学习策略2023至2025
让西萨塞克斯郡的儿童和年轻人免受伤害是每个人的事。它依靠我们共同努力，每当儿童或年轻人的生活以及这些问题发生的任何地方出现问题时，尽早提供支持。我们致力于通过家庭保护模式提供强大的多机构方法来保护儿童，同时我们的上下文保护方法着重于理解和应对儿童和年轻人在家庭之外的伤害经历，例如犯罪和性剥削和在线危害。
学校学习策略 2019-2024
基于探究的科学教育 (IBSE；方框 5) 与建立科学资本齐头并进。这种方法鼓励学生通过评估证据和运用批判性思维来探索科学问题，以对自然世界做出解释。教师在 IBSE 中的作用是鼓励孩子们进行自己的调查。Kew Gardens 和 Wakehurst 提供了极具激励性的环境，学生可以在真实的环境中探索科学并磨练他们的 IBSE 技能，从而建立他们的科学资本。RBG Kew 有可能通过为学习扩展项目资格 (EPQ) 的学生提供资源来进一步加强 IBSE。除了 A 级课程外，EPQ 还为学生提供了发展和扩展规划、研究、批判性思维、分析、评估和演示技能的机会。到 2025 年，我们的目标是将科学资本和 IBSE 方法嵌入到 Kew Gardens 和 Wakehurst 以及在线开展的所有学校课程中。
疫情中的一周是一段很长的时间：从一位微型企业主那里学习策略和生存见解
摘要 目的——本文探讨了在应对全球大流行时在微型企业环境中采用混合学习策略的价值。研究问题是：“混合学习策略是否增强了微型企业对极端事件的响应？” 设计/方法/方法——微型企业所有者 - 经理 (OM) 回顾了他们在 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行期间经营企业的经历，该大流行导致该组织的收入来源在 2020 年初彻底摧毁。这些从业者的见解是在与学术同行的对话中总结出来的，为微型企业应对全球大流行等极端商业事件提供了宝贵的案例证据。结果——记录了从最初的生存模式到新兴市场机会识别以及随后的增长的过程。本文为学习策略计划对微型企业危机应对策略的影响的有限研究做出了贡献，并提供了在应对重大外部商业冲击时采用混合学习策略的价值的见解。原创性/价值——基于这些见解，作者提供了一个基于文献的框架，从中可以考虑微型企业环境中适应性战略响应的动态，为微型企业提供了一种规划和应对未来极端事件的方法。关键词微型企业、危机、学习策略、增长、疫情论文类型案例研究
默顿成人学习策略2023 - 2026交货计划
提供商适应市场变化的能力。就业机会。目标5-调整课程以满足雇主的未来劳动力需求，并将更多的居民纳入良好的工作，包括绿色经济的技能。活动结果风险因素利益相关者目标日期增加与关键雇主的参与，以帮助将其劳动力需求满足课程开发。
学习者生成的绘画作为一种学习策略。教师指导的干预计划“理解学习”对小学数学应用题中绘画创作的影响
本研究旨在探讨向小学生教授学习者生成的绘画策略以及其他建构主义学习策略的可能性。教师指导的“理解式学习”课程首先讨论学习过程的更广泛主题，然后教授具体策略，最后概述所有策略并进行反思性讨论。在 18 节课程中，小学教师教授、练习并提高了三种学习策略的元认知意识——利用熟悉的材料和日常实践阐述新信息、将材料分类并阐述、通过绘画组织信息。本研究考察了课程前后为数学应用题创作图画的情况。样本包括来自爱沙尼亚八所学校的二年级和四年级学生。干预组包括 110 名二年级学生和 80 名四年级学生。对照组包括 121 名二年级学生和 82 名四年级学生。干预前后，学生必须解决两个数学应用题并在需要时创作一幅画。结果表明，在干预之前，对照组和干预组学生几乎都没有画过任何图画。然而，在干预之后，对照组和干预组学生都开始画更多的图画。此外，干预组学生画的图画和示意图也更多。干预的效果在两个年级都很明显。将答案的正确性与绘画类型进行比较，可以发现四年级学生在没有绘画的情况下获得了更多正确的答案，而在二年级，
实施相互作用的学习策略 -
在教学活动中实施互动学习策略可以鼓励导师和精益者之间的多次互动以实现其学习目标。本研究旨在确定导师交互式学习策略的有效性，以在软件包计划中的学习者之间提出学习目标。本研究中使用的方法是定量的，并在分析数据时具有描述性方法。这项研究参与了帕坦的Binuang Sakti集团的30个包裹学习者。他们填写了与他们对辅导员在包装C计划中应用的交互式学习策略的看法有关的问卷。研究结果表明，大多数学习者都同意，导师通过在班级中实施互动学习来帮助他们制定学习目标。研究的结论是，在帕坦的Binuang Sakti Conpect c的Binuang Sakti小组的互动学习实施有效地帮助学习者确定他们的学习目标以参与C计划。
对材料优化和发现的主动学习策略进行基准测试
摘要 自主物理科学正在彻底改变材料科学。在这些系统中，机器学习以闭环方式控制实验设计、执行和分析。主动学习是机器学习领域中的最佳实验设计，它选择每个后续实验以最大限度地利用知识来实现用户目标。通过实施科学机器学习（也称为归纳偏置工程人工智能），可以进一步提高自主系统的性能，它将物理定律（例如吉布斯相律）的先验知识融入算法中。随着主动学习策略的数量、多样性和用途的增长，对现实世界参考数据集进行基准测试的必要性也随之增加。我们提供了一个参考数据集，并以各种获取函数的形式展示了它用于基准测试主动学习策略的用途。主动学习策略用于快速识别三元材料系统中具有最佳物理特性的材料。数据来自实际的 Fe-Co-Ni 薄膜库，包括先前获取的材料成分、X 射线衍射图以及磁矫顽力和克尔旋转这两个功能特性的实验数据。流行的主动学习方法以及最近的科学主动学习方法因其材料优化性能而受到基准测试。我们讨论了算法性能、材料搜索空间复杂度和先验知识的结合之间的关系。简介
机器学习策略识别：高保真度决策策略发现的范例
摘要 我们提出了一种新方法，称为机器学习策略识别 (MLSI)，以发现隐藏的决策策略。在这种方法中，我们首先根据一组被指示使用特定策略的参与者的选择和过程数据训练机器学习模型，然后使用训练后的模型识别一组新参与者所采用的策略。与大多数需要多次试验才能识别参与者策略的建模方法不同，MLSI 可以逐个试验区分策略。我们在三个实验中检查了 MLSI 的表现。在实验一中，我们在配对比较决策任务中向参与者传授三种不同的策略。最好的机器学习模型识别出参与者使用的策略，准确率超过 90%。在实验二中，我们将 MLSI 与多重测量最大似然 (MM-ML) 方法进行了比较，后者也能够在策略识别中整合多种类型的数据，结果发现 MLSI 的识别准确率高于 MM-ML。在实验三中，我们向在有利于非补偿策略（取其优）的任务环境中自由做出决策的参与者提供反馈。 MLSI 的逐次试验结果表明，在实验过程中，大多数参与者一开始会探索多种策略，但最终学会使用“选择最佳”策略。总体而言，我们的研究结果表明，MLSI 可以逐次识别隐藏策略，并且准确率很高，可与需要多次试验才能识别策略的其他方法相媲美。