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World File Search System教学方法
基于语料库的语言教学方法
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果，这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期（约 8 周的教学）的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查，研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明，教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导，语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。
在人工智能时代教学的教学方法
cal练习，在直接临床观察中很常见的是，学习者被吸引到屏幕上，而不是前面的人。我们的眼睛被亮丽的屏幕吸引了1，随着记录复杂综合护理的重大负担，通常会急于或紧迫感在EMR中输入临床信息，以提高效率和患者流动。使用EMR的使用有时已被证明会减少在执业医师中的心理调查的质量。2那么，我们对屏幕的迷恋对学习者沟通技巧的发展意味着什么？有没有一种方法可以满足当代的票据接受和全面护理的要求，同时保持患者的参与度和目前？人工Intel Ligence（AI）数字抄写员可以满足这一需求吗？3,4
实用教学方法：融合游戏式和体验式
@2024 国际教育研究与培训理事会 2024，第 02 卷，第 04 期，174-193 ISSN：2960-0006 DOI：https：https://doi.org/10.59231/edumania/9082
增强团队合作与协作：算法支持教学方法的系统评价
摘要：在当今的相互联系的世界中，团队合作和合作正在成为所有学科的重要能力。本评论研究了旨在培养这些技能的各种教学策略，特别着眼于将算法整合到教育实践中。传统方法将团队合作策略归类为指导者主导或以学生为主导的，但该评论介绍了基于ML算法的第三种方法，该方法是基于静态和动态学生特征来优化团队组成的有希望的方法。与常规分组方法相比，我们研究了这些算法在增强协作学习结果方面的有效性。实际上，这篇评论综合了有关这些技术在教育环境中实施的20个关键研究的发现，评估了它们对学习成果，学生动机和整体满意度的影响。我们的发现表明，计算机增强的策略不仅可以改善学术和协作的经验，而且还为更具个性化和动态的教育环境铺平了道路。本评论旨在为教育者和课程开发人员提供全面的见解，以利用先进的计算工具来促进有效的团队合作和跨学科的合作，从而提高教育的整体质量，并为学生提供专业世界的协作要求。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
使用单个量子比特进行量子机器学习的教学方法
摘要本文通过一个具有真实数据集的明确示例，对量子机器学习 (QML) 领域进行了实践介绍。我们重点关注使用数据重新上传技术的单个量子位学习的情况。在讨论了量子计算和机器学习的相关背景之后，我们对我们考虑的数据重新上传模型进行了详尽的解释，并使用 qiskit 量子计算 SDK 在玩具和真实世界数据集中实现了不同的提议公式。我们发现，与经典神经网络一样，层数是决定模型最终准确性的因素。此外，有趣的是，结果表明，在同一组训练条件下，单量子位分类器可以实现与经典分类器相当的性能。虽然这不能理解为量子机器学习优势的证明，但它指出了一个有前途的研究方向，并提出了我们概述的一系列问题。
电子电路跨学科教学方法
跨学科性，即围绕一个中心主题结合两个或多个知识领域，使学生能够从多个角度观察主题，并可能培养他们的认知技能。因此，电气与计算机工程学院（以色列理工学院）开发并实施了一种电子电路的跨学科教学方法。这种方法整合了电子学的两个主要分支，即模拟电子学和数字电子学，而这两个分支传统上在学术界是分开教授的。本文描述的研究考察了这种跨学科方法是否比传统的学科方法更能提高学习效率。该研究使用了定量和定性工具，涉及 156 名大三电气和计算机工程专业的学生。根据研究结果，通过跨学科方法学习的学生的分析能力明显高于以学科方式学习的同龄人。经历过跨学科学习的学生认为它很有趣、很自然，提高了理解和分析能力，但也具有认知负荷高的特点。与接受传统学习的同龄人相比，经历过跨学科学习的学生对跨学科学习的偏好明显更高。