XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成性
形成性评估
此信息和资源收集支持现成的学校，俄勒冈州教育部（ODE）于2021年发行的安全学习者弹性框架。本文档着重于通过最关键的形成性评估实践来满足学习者的学术需求。形成性评估是平衡评估系统的关键组成部分，极大地影响了学生的成就。引起，解释和使用证据作为正在进行的教学和学习的一部分，使教育者和学生可以调整使学生从当前的理解水平转移到展示预期的学习成果。研究支持的形成性评估是一个强大的学习过程；这不同于简化或包装的形成性评估版本，这些版本具有小型测试或测验，或孤立的反馈策略，例如“退出票”或“五个拳头”。形成性评估可能包括这种成分，但是一个以持续改进为基础的更为复杂，多维教学周期。此处仅解释了形成性评估的最关键维度；下面引用的OFAST课程可更深入地了解完整的形成性评估过程。本文档将有助于：
形成性评论
进球3进球1：校园目标＃1：增加得分的6-8年级学生的百分比在Staar（德克萨斯州评估学术准备就绪的评估）上的年级或更高的人数从2025年8月到2025年8月。3目标2：校园将增加在2025年8月到2025年8月的STAAR数学成绩达到年级或更高的6-8年级学生的百分比。5目标3：AJB将开展活动，使学生在高中时满足大学，职业和军事准备（CCMR）要求。6进球4：校园将建立一个蓬勃发展的学习社区，如校园平衡计分中的80或更高分数所示。6目标5：校园将提高组织健康清单（OHI）确定的员工满意度。7目标6：校园将改善由净促销者得分确定的学生，员工，父母和社区感知。9进球7：校园将在2025年8月之前对A或B进行评级。10
具有生成性AI
知识已变得更加开放和访问。本文为主题问题提供了社会历史的观点，“负责任的设计，整合和使用生成AI在心理健康方面”。它评估了使用生成人工智能（Genai）来民主化心理健康知识和实践的道德考虑。它探讨了民主化信息的历史背景，从互联网，开源运动以及最近的Genai技术（例如大语言模型）过渡到限制访问广泛可用性。本文强调了为什么Genai技术代表民主化运动的新阶段，从而无与伦比获得高度先进的技术和信息。在心理健康领域，这需要精致而细微的道德审议。包括Genai在心理健康中，还可以允许改善心理保健，个性化反应和概念灵活性的可访问性，并可以促进医疗保健提供者和患者之间传统的等级制度的变平。同时，它还带来了必须仔细解决的重大风险和挑战。要浏览这些复杂性，本文提出了一份战略问卷，用于评估基于人工智能的心理健康应用。该工具评估了益处和风险，强调了对精神健康中Genai整合的平衡和道德方法的需求。本文呼吁对Genai在心理健康方面采取谨慎而积极的方法，并主张精神卫生专业人员在指导Genai开发方面积极参与。它强调了确保Genai进步不仅在技术上是合理的，而且以道德为基础和以患者为中心的重要性。
作为绝热流的吸引子的集成性
在过去的几十年中，量子混乱与集成性之间的相互作用已经进行了广泛的研究。我们从量子几何张量中编码的几何学的角度来处理这个主题，该几何形状描述了绝热转换的复杂性。特别是我们考虑了两个由两个独立耦合参数化的自旋链的通用模型。一方面，整合性破坏扰动是全局的，而另一个是仅在边界处被破坏的。在这两种情况下，耦合空间中最短的路径都会朝着可集成区域，我们认为这种行为是通用的。因此，这些区域是与自然界中类似河流类似的绝热流量的吸引者。从物理上讲，指向整合区域的方向的特征是比平行于集成性的方向更快，而随着系统接近可集成点的影响，它们之间的各向异性在热力学极限中差异。我们还提供了证据，表明从整合到混沌行为的过渡对于这两个模型都是通用的，类似于连续的相变，并且具有局部可集成性破坏的模型很快就变得混乱，但避免了奇异性。
建模 - 形成性 - 心血管验尸。 ...
该项目旨在建模和预测过早的心血管死亡率，重点是两个主要危险因素 - 肥胖状况和教育水平。这项研究的关键贡献是研究肥胖和教育在确定年龄性特异性的早产死亡率中的作用。肥胖状况与CVD死亡之间存在很强的联系，许多研究证明了肥胖如何增加CVD死亡率的风险。在本报告中，我们确定与肥胖相关的CVD死亡是CVD的死亡，报告是死亡原因，以及一种或多种肥胖，糖尿病，慢性肾脏病，脂质性或高血压心脏病。因此，它们是由于肥胖而引起的CVD死亡率的强大替代。在建模CVD死亡率时考虑社会经济因素也很重要。本报告利用教育程度作为CVD死亡率建模中社会经济状况的代表，评估低，中和高等教育水平的影响，并检查这些群体中CVD死亡率的不平等。
教师的形成性评估策略
1：ABC头脑风暴 - 在单位中途使用ABC头脑风暴策略，为您提供有关学生对特定主题的知识的信息。分别以成对，小组或班级的方式分别工作，学生集思广益单词或短语，这些单词或短语以字母的每个字母开头，并且与当前的研究单位有关。在一个方面的单元中途，学生可以在“ M”旁边写“聚会地点”，然后在字母“ S”旁边写下“停止，掉落和滚动”。浏览头脑风暴列表可以帮助您确定缺少哪些信息，并为计划机会提供指导，以专注于学生学习中的这些差距。可以与ABC头脑风暴评估策略一起使用的图形组织器，请访问https://www.studenthandhandouts.com/graphic-organizers/ 2：类比 - 要求学生在他们熟悉的事物与所学的新信息之间创建类比。当被要求创建一个原子的类比时，学生可能会想到一个像社区一样的原子。原子的核就像您的直系亲属。围绕核飞行的电子就像您可能定期与之相互作用的社区成员。要求学生解释他们的类比将显示他们对一个话题的理解的深度。3：清单 - 课堂清单是在研究单位期间收集有关学生数据的绝佳工具。在开始一个新单元之前，请列出学生将需要掌握该部门结果的所有技能。在图表上，在左侧列出学生的名字以及顶部的技能。将图表夹在剪贴板上，并将其放在易于访问的地方。当学生参与各种学习机会时，观察学生并查看您看到学生表现出的技能。个人清单也可用于收集有关学生学习的数据。学生和/或老师填写清单。4：合唱回应 - 如果您需要快速评估学生理解，请要求学生回答“作为课程”的一系列问题。如果您仔细聆听响应的数量和内容，您将对学生是否清楚您的展示情况有一个很好的了解。合唱反应鼓励所有学生积极参与评估过程。5：堵塞程序 - 可使用披肩程序来确定学生对特定主题或研究单位的理解水平。创建或使用与单元相关的段落。确保通过对学生的可读性水平。可能需要以不同的可读性水平的两个或三个段落来容纳班上的所有学生。一定要完整地留下第一个和最后的句子，以帮助学生理解。在线可用的两个网站可用于创建紧密的段落。6：概念图 - 概念图是一种网络，可视觉表示学生对所研究特定主题的理解。Google“概念地图图形组织者”，用于您的学生可以使用的各种可打印概念地图。学生在页面中心的椭圆形中打印主题或主要想法。然后，他们在中心椭圆形周围的空间中编写支撑细节。根据学生的年龄和能力，他们还可以将类似的支持细节分组在一起。使用概念图是必须向学生讲授的技能。一旦学生熟悉概念图，它们就可以用作任何主题领域的形成性评估策略。7：会议 - 可以与班上每个学生或您想进一步评估他们的学习的精选学生一起进行一对一的会议，对学生的理解进行形式上评估。提前确定目标问题，以确保您收集与目标或结果有关的信息。在会议期间请记录在规划指令时以后参考。
生成性人工智能与教学和学习的未来 - ...
在战略研究和创新设计客座主管 Craig Hayward 的领导下，校长人工智能 (AI) 委员会在过去几个月中全面探索、评估和确定生成人工智能对未来教学和学习的影响，并确定相关专业发展需求。他们进行了研究，参加了州和国家活动，讨论了关键主题，并与多位思想领袖进行了交流。在他们的思考和写作中，他们探索了几个关键领域，包括：人工智能的历史和演变；人工智能对行业的影响；人工智能对教学和学习的变革性影响；以及对学生和整个社区学院员工公平的影响，所有这些都以清晰阐述我们参与生成人工智能的价值观和原则为中心和基础。通过提供广泛的观点，人工智能委员会对人工智能的潜力和挑战有了全面的了解，确保对社区学院系统中人工智能的评估和整合既具有战略意义，又对员工和学生有益。目标是
根据生成性衡量人类和人工智能价值...
人类价值观及其衡量是一个长期存在的跨学科研究。人工智能的最新进展引发了人们对这一领域的新兴趣，大型语言模型 (LLM) 既是价值衡量的工具，也是价值衡量的主题。这项工作引入了价值观的生成心理测量学 (GPV)，这是一种基于 LLM 的数据驱动价值测量范式，理论上以文本揭示的选择性感知为基础。其核心思想是将非结构化文本动态地解析为类似于传统心理测量中的静态刺激的感知，衡量它们揭示的价值取向，并汇总结果。将 GPV 应用于人类撰写的博客，我们证明了它的稳定性、有效性以及相对于先前心理工具的优越性。然后，将 GPV 扩展到 LLM 价值测量，我们通过 1）一种基于可扩展和自由形式输出来测量 LLM 价值的心理测量方法推进当前技术，从而实现特定于上下文的测量；2）测量范式的比较分析，表明先前方法的反应偏差； 3）尝试将 LLM 价值观与安全性联系起来，揭示不同价值体系的预测能力以及各种价值观对 LLM 安全性的影响。通过跨学科的努力，我们的目标是利用人工智能实现下一代心理测量，并利用心理测量实现与价值观一致的人工智能。1
适应“糖尿病预防......”的形成性研究
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。