XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System师生
改进 CS50 中的 AI - 计算机科学
2023 年，我们在哈佛大学 CS50 中开发并部署了基于 AI 的工具，为学生提供全天候互动帮助，师生比例接近 1:1。这些工具提供代码解释、风格建议和课程相关查询的响应，模拟人类教育者培养批判性思维。但是，保持与教学目标的一致性具有挑战性，尤其是在频繁更新底层大型语言模型 (LLM) 的情况下。因此，我们提出了一种使用协作的人机协同方法持续改进基于 LLM 的系统的方法。我们引入了一个系统的评估框架来评估和改进基于 AI 的导师的表现，结合了人工评分和模型评分。通过使用少量提示和微调，我们旨在确保我们的 AI 工具采用符合教学法的教学风格。使用小型高质量数据集进行微调已显示出与教学目标保持一致的显着改进，这通过多轮对话评估得到证实。此外，我们的框架包括一个模型评估后端，教学助理会定期审查，确保 AI 系统保持有效并与教学目标保持一致。本文深入了解了我们的方法以及这些 AI 工具对 CS50 的影响，并为教育中的 AI 讨论做出了贡献，展示了可扩展的个性化学习增强功能。
医师助理健康科学理学硕士
目录 页码 序言 6 关于机构 7 附属机构 8 项目教职员工 13 紧急情况、安全和安全政策 14 举报犯罪、紧急情况和可疑行为 14 其他紧急联系人 14 紧急警报政策 16 校园安全报告 17 消防安全政策和实践 18 项目政策和实践 22 行为标准和学术诚信政策 24 学生责任/荣誉准则 24 专业精神 26 专业精神和处理失误的协议 28 培训和学习环境政策 31 师生委员会 31 虐待政策 31 学生监察员 33 行为标准/政策：使用计算机、网络系统和电子通信 33 版权侵权政策 34 社交媒体政策 35性骚扰、偏见和药物滥用政策 36 什么是性骚扰 36 处理性骚扰初步行动 37 投诉程序/政策 37 第九条规定 38 偏见和仇恨相关犯罪政策和指导 38 报告偏见和仇恨相关事件和咨询/支持 39 关于非法药物和物质的声明/政策 40 药物筛查政策 42 学术：相关政策和实践 45 医师助理毕业生的能力 45 MSHS PA 课程中的必修课程 49
目录_22_23.pdf
简介 加州理工学院是世界知名的科学与工程学院，汇集了世界上最聪明的人才和最具创新性的工具来解决基本科学问题和紧迫的社会挑战。加州理工学院的杰出教职员工和学生正在拓展我们对宇宙的理解并发明未来的技术，他们的研究兴趣涵盖量子科学与工程、生物信息学和生命本质、人类行为和经济学到能源和可持续性。加州理工学院规模虽小，但注重卓越和雄心。加州理工学院教职员工和校友的贡献获得了国内和国际的认可，其中包括 46 项诺贝尔奖。该学院为美国国家航空航天局管理喷气推进实验室 (JPL)，发射探测器探索太阳系行星并量化地球的变化；拥有并运营大型研究设施，如地震实验室和全球天文台网络，包括帕洛玛天文台和 WM 凯克天文台；并共同创立和管理 LIGO，该机构于 2016 年首次观测到引力波。该学院的师生比例是全国最低的之一，拥有 300 名教授级教职员工，为大约 1,000 名本科生和 1,400 名研究生提供严格的课程，并提供各种学习机会和实践研究。加州理工学院是一所独立的私立机构，校园位于加利福尼亚州帕萨迪纳，占地 124 英亩。
WDE684 指南 - 数据 - 怀俄明州
WDE684 是学生层面人口统计、课程、特殊教育信息、学生层面出勤、会员和无故缺勤的权威集合。它每年收集三次。一次在秋季，一次在春季，一次在学年末。学生层面的出勤、会员和无故缺勤数据主要在年终收集期间用于资助模型的官方用途。学区报告财政年度内其学校每个学生的总出勤、总会员和总无故缺勤。学区（以及高等教育机构、认可机构和其他受访者）每年都需要提交各种数据集合。WDE 收集的数据对于怀俄明州教育系统的持续发展至关重要。人们普遍认为，高质量和及时的数据有助于为学生、教师、管理人员、家长和政策制定者等利益相关者的工作提供信息，从而最恰当地影响教学和学习过程。 WDE684 数据用于识别高风险学生和平均每日会员，以用于怀俄明州教育资源综合拨款模型、国家教育进展评估 (NAEP)、怀俄明州教育问责法案 (WAEA)、师生比例、毕业率和其他州和联邦要求。部门工作人员将能够在裁定 WDE684 收集之前审查并协助各区提供完整准确的数据。WDE684 收集的数据通过位于怀俄明州教育部网站上的公共报告以清晰实用的方式提供。本指南是 WDE684 数据收集中包含的数据的权威说明集。
利用 VR 技术改进远程学习的研究
实践技能型教育需要模范的面对面操作教学，而VR可以增强在线远程学习，促进“面对面”教学的替代形式，从而改善师生沟通和学习者自我效能。它也是面对面教学的有用替代品，并且对学习效果有积极的影响。在本研究中，采用了混合方法，该方法采用了以下方法：定量和定性测量相结合、文献收集、案例和比较分析，以及使用“你，书法家”作为调查工具的VR教学。选择了美术专业的老师和学生，然后他们使用基于VR的教育性书法游戏应用程序进行教学活动。我们研究了虚拟时间、空间和技术可用性对学习者的理解、想象力和互动性在VR教育中的影响，然后我们通过学习者的反馈评估了积极影响。我们使用的研究工具包括理解力、想象力以及反馈动机如何与有效学习相结合；我们还进行了中国书法表现测试。使用SPSS统计分析软件进行相关统计处理，α设置为0.05。本研究结果表明，VR时空中的中国书法学习影响学生的理解力和想象力，但对操作能力没有影响。根据我们的研究，传统和现代教学方法的一个根本区别在于转向在教育中使用VR（和互联网）。因此，本研究的重点是了解远程学习对实践技能的影响，并研究这些影响，以形成一种有效的VR在教育中的应用方法。
针对神经教育应用的实时脑对脑同步估计算法的实现
摘要：本研究致力于创建一种实时算法，用于估计社交互动过程中的脑对脑同步，特别是在协作和竞争场景中。这种类型的算法可以在教育环境中提供有用的信息，例如在师生或学生与学生的互动中。本研究定位于神经教育和超扫描的背景下，解决了生物标记作为反馈指标的需求，这是当前教学方法中缺少的一个要素。该算法使用 Python 中的多处理函数实现双谱技术，有效地处理脑电图信号，并估计在（竞争和协作）活动期间（涉及特定认知过程）受试者之间的脑对脑同步。值得注意的差异，例如协作任务中的双谱值高于竞争任务中的双谱值，在可靠性方面表现出来，通过统计测试验证的显着结果占 33.75%。在承认进展的同时，本研究还确定了机会领域，包括嵌入式操作、更广泛的测试和改进的结果可视化。除了学术界，该算法的实用性还扩展到课堂、行业和任何涉及人际互动的场合。此外，所提出的算法是公开共享的，以方便其他研究人员实施，并且可以轻松调整到其他脑电图设备。这项研究不仅弥补了技术差距，还深入了解了互动在教育环境中的重要性。
个性化ICT学习中的人工智能
1-5 信息学和控制论系 梅利托波尔国立师范大学波格丹赫梅利尼茨基，信息学和控制论系，梅利托波尔，扎波罗热地区，乌克兰 摘要 人工智能已经刺激了当今生活的方方面面。人类的思维质量正试图通过数字工具参与现代所有研究领域。教育行业也在利用人工智能的神奇力量。从上个世纪开始，人们就开始观察到数字技术在教育范式中的应用。人工智能的广泛参与开始重塑教育格局。自适应学习是一种新兴的教学技术，它在学习过程中使用基于计算机的算法、工具和技术。这些智能实践有助于每个学习曲线阶段，从内容开发到学生的考试评估。随着人工智能系统的参与，信息技术学生和专业人员培训的质量也得到了显着提高。在本文中，我们将研究迄今为止教育领域采用的数字化方法。我们将重点介绍信息技术学生和专业人士采用的智能技术。我们的文献综述针对我们提出的框架，该框架包含四个类别。这些类别是师生之间的交流、改进的计算课程内容设计、学生表现评估和智能代理。我们的研究将展示人工智能在重塑教育过程中的作用。关键词：人工智能、教育、职业教育
人工智能对教育系统中角色认知的影响的研究论文分析
以山西省太原市整个教育系统为例，采用问卷调查法，分析人工智能对教育系统中角色认知的影响。本次问卷调查的教育系统涉及学前教育、小学教育、中学教育、高等教育、成人教育、计算机网络教育、企业教育、社会教育8大类，受访者包括各教育类别的教师368人、学生或学习者402人、学校管理人员118人、学生或学习者家属124人。问卷设计共34道题，分为6个角色认知条目，设5级分值；共发放问卷1012份，回收问卷978份，回收率为96.64%，其中有效问卷957份，有效率为97.85%。研究结果表明:人工智能辅助课程的学习强烈依赖于课程角色认知,而角色认知的建构与对课程内容的理解、教学方式、活动方法相关。因此,需要从功能实现形式、资源呈现方式、支撑硬件形式、师生交互方式、作品呈现方式等方面对人工智能在教育系统中角色认知的影响进行系统分析。教师作为连接者,其角色认知受限于学习者的理解程度、资源数量和数据处理能力,但优势在于能够灵活地监控和调整。人工智能技术灵活多样,以多种方式作用于学习与教学活动,对其在角色认知中的作用描述尚无统一的术语。本文研究结果为进一步开展人工智能在教育系统中角色认知影响的研究提供参考。
Dobromir（Doby）Rahnev，博士Dobromir（Doby）Rahnev，博士
由心理社会提名；一项提名每3年提名2023年教师发展奖，佐治亚理工学院2022 Vision Sciences Society（VSS）年轻调查员奖，每年获得一项奖项2022 Cullen-Peck奖，佐治亚理工学院，佐治亚理工学院，佐治亚理工学院（包括10,000美元的资金中$ 10,000）2021 APA杰出的科学奖，以实现早期职业贡献，对精神病学领域：INEURISE IN NITERICE andCOSSI生神：行为和COCTACY ARCHATION和SCONCONAL CANCATION and CONCATION CONCATION; one award made every 2 years 2020-2023 Student Recognition of Excellence in Teaching: Class of 1934 Award (received 3 times) Recognizes teachers with top-40 student evaluation scores 2021 Reflective Teaching Badge, Georgia Tech 2020 Class of 1969 Teaching Fellow, Georgia Tech 2019 NSF CAREER Award (funding declined in lieu of an overlapping R01 award) 2019 Inaugural National Eye Institute Faculty Travel Award 2018-present感谢师生证书（获得7次），乔治亚理工学院2012年研究生旅行奖，视觉科学学会2008年冲绳计算神经科学夏季课程（涵盖全额支出）2007 Thomas T. Hoopes杰出大学杰出本科论文奖奖学金2007年PHI BETA KAPPA KAPPA HONORS COMPATION INFORICATION 2004-2005 INTARIPLAINS 2004-2005 HORCONDER SELLICAPENT 2003 2002-2003国际数学奥林匹克运动会的两枚金牌NIH R01 MH119189，揭示元认知期结构：5/2020 - 2/2025角色：PI总额：PI总额：$ 1,855,530
一个多尺度时空模型，包括从有氧运动到厌氧代谢的转换，可再现早期婴儿肠道微生物群的继任
摘要人类肠道菌群在出生后立即形成，对宿主的健康很重要。在第一个日子里，师生的细菌种类通常占主导地位，例如肠杆菌科。这些由严格的厌氧物种（尤其是双杆菌种类）继承。早期过渡到双杆菌物种与健康益处有关；例如，双杆菌物种抑制病原竞争者的生长并调节免疫反应。替代多杆菌被认为是由于辅助厌氧菌（包括肠杆菌科）在新生儿中存在于新生儿中的氧氧氧气所致。为了研究过渡到双杆菌物种的氧气耗竭，我们在这里引入了一个多尺度数学模型，该模型考虑了代谢，空间细菌种群动力学和交叉进食。使用Agora Collection的公开代谢网络数据，该模型从头开始模拟了严格和某些厌氧物种在肠道和氧气影响下的肠道状环境中的竞争。该模型预测，新生婴儿的殖民地内氧的个体差异可以解释观察到的与厌氧物种，尤其是双杆菌物种的术中观察到的个体变异。双杆菌种类通过使用双杆分流器在模型中变为模型，这使双杆菌可以切换为次优屈服代谢，并在高乳糖浓度下快速生长，如此处使用液压平衡分析。因此，计算模型使我们能够检验婴儿结肠中细菌定植和继承的假设的内部合理性。