认知投入 • 学生通过深刻、自我调节和有计划的学习方法而非肤浅的学习技巧,努力完成任务,形成问题和假设,并监控思维过程以构建知识。 • 心理投入,如战略调节和提高专业能力的努力 • 灵活处理学习问题 • 从不同来源交换信息 • 提出想法,管理时间和任务以及任务程序 • 建立联系,整合和综合来自各种来源的信息。 • 为问题提出解决方案并说明提出特定解决方案的原因。
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长,许多平台雇用了新手教师,这些新手与经验丰富的教育者不同,他们难以解决学生的错误,因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式(LLMS)在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁,这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别(a)学生错误,(b)修复策略的例外,以及(c)在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集,由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS,并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要:与专家决策(例如,“简化问题”)的GPT4响应是 +76%的首选。补充,上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要:随机决策与专家决策相比,GPT4的响应质量降低-97%。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力,以增强他们的帽子,以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到:https://github.com/rosewang2008/bridge。
1描述了农业原材料及其1衍生产品的选定化学特征2识别并描述了确定1个农业原材料及其衍生产品3质量的化学过程,以根据垂直思维过程确定化学参数1确定化学参数1确定农业原料及其衍生产品1的质量,并评估这些参数。4证实分析1种农业原材料的化学质量参数及其衍生产品的步骤5应用分析方案,用于农业生生1材料及其衍生产品6的化学质量参数6,以相对于1个农业原料及其衍生产品
• “These [Class D] missions are thus a critical part of the SMD mission portfolio, but only if their management processes are aligned with their overall goals…SMD has been pursuing a streamlined process for implementing Class-D missions that recognizes their unique and important role in SMD's mission portfolio, which can only occur if management processes traditionally applied to other mission classes don't inadvertently suffocate the innovative potential of these missions.我们注意到,此类管理更改的先前尝试不够具体,无法推动这一思维过程。” 2
电气工程和计算机工程的本科课程为未来的职业发展提供了坚实的基础,使毕业生的职业能够在技术,行政上或两者兼而有之。许多电气和计算机工程师将从工程团队的成员开始在大型组织环境中开始工作,从解决有意义的问题来获得职业满意度,从而有助于组织整体目标的成功。随着他们的职业成长,技术增长最自然地是由于获得高级学位以及在本科生中灌输的基本思维过程的进一步发展而造成的。行政增长可能是由于工作和/或管理高级学位课程的发展而导致的。
认知科学是研究智能生物(包括人类、动物和机器)如何感知、行动、认知和思考的学科。它探索思维的过程和内容,这些思维过程和内容在个人身上观察到,在社区中传播,在语言的结构和含义中体现,通过算法建模,并通过心灵哲学进行思考。它的模型是使用来自许多学科的概念制定的,包括心理学、语言学、逻辑学、通信科学/障碍、计算机科学、人类学和哲学,并使用来自心理实验、临床研究、实地研究、计算机模拟和神经生理观察的证据进行测试。