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REAP 策略：培养 Esl 学习者作为批判性...
摘要：在马来西亚，人们一直在努力培养学生尤其是大学生的阅读技能和思维技能。有效阅读和批判性思考的能力是大学生尤其是 ESL 学习者的必备技能。这些技能是确保大学成功的重要学习成果以及其他基本学术技能。高等教育要求学生使用高水平的阅读技能和批判性思维技能，因为他们必须阅读各种阅读材料，这些材料大多是英文的。因此，采取干预措施来引导和培养学生成为批判性读者或思考者至关重要。进行了一项行动研究，以调查使用 REAP 技术作为英语学术交流课程干预措施的有效性。REAP 技术代表阅读、编码、注释和思考，是一种元认知策略，它教会学生深入思考，并指导学生按照四步策略对文本做出不同的反应。本文详细介绍了 REAP 策略的实施，并强调了该策略对学生阅读能力的好处。索引词：批判性读者、批判性思考者、批判性思维、ESL 学习者、阅读技能、REAP 策略、阅读技术策略、
建筑学习者中心的环境 - 寄生阳性...
在生命的头几年中，大脑迅速发展，形成了对成功成年至关重要的神经联系。大脑的执行功能，包括抑制性控制，对于调节行为和情绪很重要。具有强大情感基础的学龄前儿童可以更好地管理社交互动，这对于教师支持他们的情绪发展至关重要。在发展上适当的实践，可以通过欢乐，基于游戏的方法来促进每个孩子的最佳发展和学习，这对于幼儿教育工作者的实施至关重要。这包括基于每个孩子的独特发育阶段和技能获取的适当行为期望。
使用多语言学习者扩展阅读指令
学生借鉴自己的背景知识和经验来理解新文本。激活学生的现有知识使学生的阅读理解有益于在阅读之前，期间和之后的所有阶段（Hattan等，2023年）。当老师和学生拥有背景时，就可以更容易地利用先验知识，因为他们分享了对自己的经验的理解。但是，当教育工作者与多语言学习者没有相同的经验时，它需要更多的努力来发现学生知道和可以做的事情。艾米丽·弗朗西斯（Emily Francis）涉及当她的老师似乎不了解她知道多少（关于话题，公开讲话，批判性思维）时，她的高中生沮丧，即使她还不能用英语表达这一点。观看此视频剪辑以了解艾米丽的经历。即使学生还不能以英语传达他们的背景知识，我们至关重要的是，无论他们的语言能力如何，我们都要利用并以了解学生的知识为重要。两种方法可以将学生的现有知识与课堂文本联系起来。一个是计划建立与文本有关的知识的课堂活动。另一个是选择与已经拥有的背景相关的文本和资源。
加强有天赋和才华横溢的多语言学习者身份
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对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
向 K-12 学习者教授人工智能：经验教训、问题和指导
人们越来越认识到在学校层面教授人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的必要性。推动 K-12 阶段的 AI/ML 教育，表明 ML 在所有行业和日常消费品中的应用范围和多样性正在飞速增长，而大型语言模型 (LLM) 只是迄今为止最新和最引人注目的例子。大量行业兴趣、研究工作以及技术发展推动着将 AI，尤其是 ML 教育带入学校学习者的努力，这些技术发展使所有年龄段的学习者都能轻松获得复杂的 ML 工具。这些早期努力涵盖了 AI4K12“大构想”框架所涵盖的各种学习目标，并采用了多种教学方法。本文介绍了该领域的现状，分享了早期 K-12 人工智能教育以及可以利用的 CS 教育工作的经验教训，强调了在设计 K-12 人工智能教学时必须解决的问题，并为未来的 K-12 人工智能教育工作提供了指导，以解决许多人认为的“下一个新事物”。
家长和青少年学习者在家庭教育技术使用中的作用
这项探索性现象学研究考察了菲律宾家庭教育家长及其青少年使用信息通信技术的不同经验。鉴于当前学习方式中混合学习的广泛使用，我们向那些一直在家庭教育中使用技术的人学习。参与者是家长和青少年，他们被特意挑选出来，因为他们对家庭教育采取了不同的方法，以提供丰富的结果空间。数据收集持续了五个月，使用了开放式现象学访谈并制作了概念/思维导图。数据转录使用了智能逐字记录和分析，迭代方法产生了不同的描述类别。类别定性地代表了体验现象的不同方式或角色。研究结果表明，在扩大沟通意识、学习设施和监控青少年消费方面，家长是技术使用方面的消费者、过滤者和价值观灌输者。青少年是消费者、学习者和自身潜力的探索者，主题包括沟通、娱乐和游戏、访问和限制以及家庭教育。家庭动态类别包括技术的消费者、学习者和管理人员，主题包括沟通、数字素养和性格培养。该研究建议机构促进数字素养和独立学习能力建设，青少年与父母沟通他们的 ICT 需求，父母帮助青少年做好参与数字社区的准备。
预置式免疫 - 式 - 式学习者.pdf
申请人/学习者：需要此表格的信息，因为您在汉密尔顿健康科学（HHS）中拥有即将到来的学习经验。请让您的医疗保健提供者填写以下所有详细信息！亲爱的医疗保健提供者，安大略省医院协会和安大略省医学协会（OHA/OMA）要求医院工作的每个人都满足以下要求。感谢您为此个人完成此免疫表格。
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。