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开发计算思维：一个未插入的问题...
计算机科学领域正在迅速发展，对技术进步至关重要。为了跟上这一进步，许多国家都改革了通识教育课程，包括算法元素和计算思维，尤其是在数学方面。本研究旨在阐明计算思维的特征，并评估在数学教育的背景下，在发展学生的计算思维技能方面，未插入问题的方法的潜力。我们的初步发现表明，未插入的解决问题的方法有效地促进了学生的计算思维能力。根据我们的研究结果，我们建议一致的努力将算法和计算思维集成到各种学校学科，尤其是数学学科。
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。
利用AI培养批判性思维技能
我们的研究打算将支持AI的工具整合在医学教育中，包括但不限于适应性学习系统，虚拟患者和AI-Enhanced评估方法，以发展和促进批判性思维和解决问题的技能以及医学生的参与。可以通过研讨会，在线资源和协作学术项目为教师和学生提供一个良好的环境。我们还考虑了AI生成的图像和开放的教育资源，这些图像可以增加课程并为学习者个性化体验。医学教育者使用讲故事，包括用于数据讲故事的AI，将复杂的临床数据包装在平易近人但揭示的方法中，以加深学生对医学概念的理解。讨论的AI角色包括对学生学习途径的个性化，有针对性的反馈和知识差距的识别。它旨在在快速变化的时代准备未来的医疗保健专业人员。将AI技术与批判性思考的教学法相结合的全面性质为医学教育本质的范式转移，以使我们的学生获得以终身学习者和批判性思想家的身份维持其职业的技能。
数学1026定量思维
- 算术和计算：分数；索引规则； SI单位；科学符号；舍入和估计；显着的数字；准确性和精度；使用计算器。- 基本代数评论：公式中的替代；重新安排公式；比例推理。- 解释：函数；图 - 线性，抛物线，对数，指数；线性方程，二次方程。- 不确定性和概率：入门概率；基本统计；描述性统计；随机变量和概率分布；正态分布；误差的治疗和评估；入门假设检验；入门L
康复中的思维体干预措施的整合
慢性疼痛影响全球大约30.3％的成年人，提出了一个重大的全球健康问题，严重影响了个人的生活质量并带来了重大的社会经济挑战。传统的疼痛管理方法，例如物理疗法和药理治疗，主要集中于疼痛的生物学方面，同时经常忽略心理和社会因素。然而，神经科学的最新进展表明，慢性疼痛受到中枢神经系统的变化的影响，包括中枢敏化和神经可塑性等机制。本文研究了当代神经科学知识的干预措施，包括疼痛神经科学教育（PNE），正念实践和认知功能疗法（CFT），这些疗法（CFT）针对这些神经生物学变化，以改善疼痛感知和行为。这些干预措施有助于恢复大脑的疼痛途径，促进长期缓解疼痛和功能恢复。此外，将基于神经科学的方法与常规疗法结合起来可增强治疗结果。这项工作强调了对个性化方法的需求以及新兴技术的整合，以增强慢性疼痛管理的可及性和有效性。
从创意量子到颗粒状互动思维理论
最近，AISDL团队已经整合了量子力学和信息理论的见解，以对社会科学中信息价值联系的基础理解：颗粒状互动思维理论[1]。这标志着该团队持续对价值本质的更深入的询问是一个重要的里程碑。具体来说，该理论认为价值是由于信息的相互作用而出现的，这些信息以对人类生存，发展和繁殖的方式减少熵的相互作用。
评估适合突尼斯学龄儿童的思维理论电池理论的构造有效性
背景：心理理论（汤姆）是指理解他人心态，欲望，情感，信念和意图的能力，以预测其心理表征的内容。已经研究了汤姆内的两个主要维度。首先是推断精神状态的类型，可以是认知或情感的。第二个过程包括根据其复杂程度（一阶和二阶错误信念和高级TOM）所涉及的过程类型。汤姆的收购是基本的，这是日常人类社会互动发展的关键组成部分。汤姆·迪特（Tom Defit）已通过评估社会认知不同方面的各种工具在各种神经发育障碍中报道了。尽管如此，突尼斯的从业人员和研究人员缺乏语言和文化上适当的心理测量工具，用于学龄儿童的TOM评估。
Edci 621：大脑/思维理论与主题方法
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一个通过...研究设计思维的框架
摘要 本文提出了一个研究设计思维的框架。文中描述了三种测量设计认知过程的典型方法：设计认知、设计生理学和设计神经认知。每种典型方法都有特定的工具和方法。设计认知通过协议分析、黑箱实验、调查和访谈进行探索。设计生理学通过眼动追踪、皮肤电活动、心率和情绪追踪进行测量。设计神经认知使用脑电图、功能性近红外光谱和功能性磁共振成像进行测量。文中给出了一些示例来描述每种方法提供的关于设计思维特征的结果类型，例如设计模式、设计推理、设计创造力、设计协作、问题解决空间的共同演化或设计分析和评估。研究设计思维的三种典型方法的结果的三角测量为理解设计认知过程提供了协同基础。这些研究的结果为设计师、设计教育者和设计科学研究人员提供了反馈来源。新的模型、新的工具和新的研究问题从所提出的综合方法中诞生，并为研究设计思维奠定了未来的挑战。