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World File Search System教学信息
实践中的教学和教学计划
在随机案例分析（RCA）中，主管选择了最近的注册表记录进行讨论。与问题案例讨论不同，注册服务商选择患者讨论的情况下，“随机”选择方法允许识别和探索注册服务商不认识到他们具有临床知识差距（“无意识的无能”）或不希望揭示（“有意识的无能力”）的领域。因此，RCA对学习者的各个阶段以及各个级别的能力都具有教育实用性。尽管RCA可用于探索一般实践的所有领域，但它是探索注册商的临床推理和记录记录技能的特别有效方法。
教学游戏作为阐明...
遗传学教学是高中生物学教师发现的一个巨大挑战，因为这取决于抽象概念，阐明分子过程和平坦人物的解释。目的是为了发挥作用和动态分子遗传学的背景，这项工作旨在基于主动学习方法（例如基于游戏的学习和数字通信技术的使用）生成和评估研究性的教学序列。方法学过程被分为两个互补步骤，即核酸化学成分的步骤1经文，在步骤2中，DNA重复过程和蛋白质合成，以及问题化，系统化，情境化和结论阶段。在这些阶段中，学生通过数字游戏和调查教学学习了分子遗传学。这项研究是在Nova Mutum/MT市的一所公立学校进行的，有44名学生参加了高中三年级。对教学序列的评估是由高中工作的22位生物学老师进行的。混合了结果的分析（定性/定量），并评估了四个针对分子遗传内容含量的游戏。预测试结果，确定了学生学习的令人满意的速度以及教师评估的良好率。在研究过程中，人们可以在教学过程中观察学生的主角，对遗传学的兴趣和热情。遗传学。关键字：学习。教学序列。摘要
利用技术教学数学：TPACK 和有效教学实践
1 马里兰大学巴尔的摩县分校教育系，美国马里兰州巴尔的摩 21250；mstites@umbc.edu 2 路易斯维尔大学教育与人类发展学院，美国肯塔基州路易斯维尔 40208；bob@louisville.edu 3 中佛罗里达大学社区创新与教育学院，美国佛罗里达州奥兰多 32816；Sarah.Bush@ucf.edu (SBB)；Farshid.Safi@ucf.edu (FS)；Siddhi.desai@ucf.edu (SD)；ashleyschmidt@knights.ucf.edu (AS)；janet.andreasen@ucf.edu (JBA) 4 肯塔基大学教育学院，美国肯塔基州列克星敦 40506；molly.fisher@uky.edu (MHF)；lisa.amick@uky.edu (LA)； m.mohr@uky.edu (MJM-S.) 5 美国肯塔基州伯里亚学院教育研究系，伯里亚，肯塔基州 40404；saderholmj@berea.edu 6 美国肯塔基州伯里亚学院数学系，伯里亚，肯塔基州 40404；vierajrj@berea.edu * 通信地址：rakes@umbc.edu
人工智能与数学教学
人工智能 (AI) 驱动的工具可以以以前的工具无法做到的方式响应学生的思维和兴趣。通过从大型语言集合中提取信息，AI 有可能根据学生的兴趣调整基于应用的问题，并识别学生即使在错误答案中也表达的意思。学生将继续需要教师的数学、教学和关系专业知识，尽管教师也可能从 AI 驱动的工具中受益。在某些情况下，AI 可以充当教学助理，但学生需要教师帮助他们在先前知识、新知识和共享知识之间建立桥梁。教师必须告诉学生对 AI 结果持非常怀疑的态度，尤其是对使用可能在有偏见的数据集上训练过的工具的独特挑战。这种怀疑态度可以融入现有的教学和评估技术中。了解这一点后，教育工作者需要参与数学教育中 AI 工具的开发和测试，以跟上当前的 AI 趋势，为学生做好 AI 未来的最佳准备。与一些流行的观点相反，这项工作需要教师对数学教学和评估有更深入的了解——需要有更多经验的数学教师，而不是更少经验的数学教师。
人工智能时代的教学
摘要：人工智能时代已经到来。本文介绍了正在改变学习和教学过程的基于人工智能的技术。本文在回顾研究文献的基础上，讨论了个性化学习、自动评估、聊天机器人、预测模型、智能机器人以及虚拟和增强现实在教育中的潜力。在当今世界，教育工作者必须熟悉这些技术。研究最后总结了这些技术的适当使用、教师的作用、他们对学生的关注以及他们的积极沟通，因为这些都是人工智能时代有效教育的关键。教师在帮助学生合乎道德和有效地使用人工智能方面发挥着至关重要的作用。我们的调查显示，无论年龄或学科如何，教师都愿意使用人工智能教学工具。这是一个积极的发展，因为当今数字世界的教育工作者不应剥夺学生使用这些技术的权利，而应找到使用它们的方法，使学习过程更具吸引力和效率。教师和学生之间的积极沟通和协作至关重要，因为只有通过共同努力，他们才能利用数字技术。所有这些对于人工智能时代的有效教育都是必不可少的。在人工智能时代，教师的专业发展需要一种综合的方法，包括特定的技能和熟练程度、深思熟虑的技术、协作学习和对持续改进的奉献精神。关键词：人工智能、技术、增强学习、教学、
教学中的人工智能
人工智能系统影响着我们生活的世界，并且已经在各个领域得到应用。这也适用于教育部门以及大学的教学和学习。为了在工作和研究或学习的背景下识别和接受基于人工智能的工具的潜力和挑战，人们需要了解处理操作及其对社会的影响。因此，在大学教学中使用基于人工智能的系统需要员工、教学人员、研究人员和学生培养适当和负责任地使用基于人工智能的系统所需的技能，并以适合特定任务的方式使用。从技术角度来看，数据的处理、分析和利用（数据素养）作为研究、工作环境和学习的总体主题也具有特别重要的意义。Stifterverband 倡议的“未来技能 2021”框架将数据分析和人工智能知识列为 21 项能力（“技术能力”类别）之一，这些能力将在未来发挥作用。1
教学实践的连续性
加州教师职业标准 加州教师职业标准 (CSTP) 旨在提供通用语言和职业范围及复杂性的愿景。它们定义了教学愿景以及从职前教师到经验丰富的从业人员的专业角色和职责。这些标准并非作为控制教师具体行为的规定而制定，而是指导教师发展、改进和扩展其实践。CSTP 的当前版本 (2009) 已制定，以应对过去十年来加州教学环境的变化，并满足日益多样化的 P-12 学生群体的迫切需求。特别关注修订与学生学习、评估实践和公平教学法相关的语言，旨在满足英语学习者和具有不同学习需求的学生。CSTP 的更新版本还展望了 21 世纪教学和学习的未来，传统课堂和环境可能会通过创新技术和全球化连接进行变革。CSTP 继续为教师职业提出愿景——让教师在其职业生涯的各个阶段都能获得可持续发展、参与感和成就感。