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World File Search System教学方法
教育工作者的人工智能素养：理解和应用人工智能
人工智能对教育产生了重大影响。机构和教师必须重新考虑他们的教学方法。课程的设计、开发和交付存在新的机会。教师的专业发展是当务之急。精通人工智能的教师将能够以合乎道德的方式利用人工智能来提高运营效率、增强教学灵活性并提高学习者的参与度。
理解学习和教学中的神经动力学
神经教育学是神经科学和教育学交叉学科领域中新兴的一门学科，它研究学习背后的复杂过程，提供新颖的见解和方法。本文探讨了神经教育学的基本原理、神经机制和教学策略之间的描述性动态相互作用。这一探索的核心是对大脑非凡的可塑性和适应性的欣赏，强调学习体验如何塑造神经元网络。利用先进的成像技术和严谨的神经科学研究，出现了大量见解，增强了我们对认知、记忆形成和信息处理的理解。这些见解丰富了我们对个人学习机制的理解，并指导了有效教育干预措施的发展。神经教育学以跨学科合作为基础，无缝整合了神经科学、心理学和教育学的观点，以开发与大脑内在学习过程相一致的教学方法。这种合作促进了教学方法的创新，提高了学生的参与度，并提高了学业成绩。此外，从脑机接口到沉浸式虚拟现实体验，技术与教育实践的融合为提高学习参与度和适应多样化的学习方式和课程提供了新的可能性。通过战略性地利用技术的变革力量，教育工作者可以创建沉浸式学习环境，以刺激认知过程并提高知识保留率。神经教育是教育理论和实践中的一股变革力量，它使教育工作者能够设计出与人脑复杂性相适应的教学方法，为更具包容性和有效性的教育环境铺平了道路。这项研究嵌套在对过去 15 年数字存储库研究和神经教育话语模型的系统回顾中，强调了该领域的不断发展及其对当代教育的影响。
技术分析金融市场 - 人工智能。 ...
大学提供了一种在线学习模型，该模型将最新的教育技术与最严格的教学方法之间进行平衡。具有最高国际认可的独特方法，它将为学生提供在迅速发展的世界中发展的关键，在这个世界中，创新必须是每个企业家的重点。
ISOM 3770全球供应链管理，2023年秋季
随着全球竞争的增加，供应链管理既是公司的挑战，也是公司的机会。因此，对供应链管理概念的深刻了解以及推荐改进的能力应在所有经理的工具箱中。本课程的目的是向您介绍关键概念和技术，这些概念和技术将使您能够分析，管理和改善不同行业和市场的供应链流程。本课程完成后，您将具备评估供应链性能并提出建议以提高供应链竞争力的技能。教学方法通用教学方法是在课堂上讲课，案例讨论，解决问题和演示。讲义，其他阅读文章和学习资源都发布在画布上。通过案例研究，学生将分析某些现有供应链的运营策略。在模拟游戏中，学生将体验到可能是复杂，相互依存的决策，并且需要分析和协调良好的团队合作。学生还将有机会通过一个关于实际供应链实践的小组课程项目获得实践经验，这些项目可以在周围的环境和日常生活中找到。教科书（可选）Sunil Chopra，供应链管理 - 策略，规划和操作，第7版（全球版）分级方案
自由大学人工智能研究挑战赛
我们邀请所有驻校教职员工和学术人员（全职和兼职）参加自由大学人工智能研究挑战赛。这项计划寻求创造性和实用性的想法，以了解人工智能如何改善教学方法、简化管理任务并支持我们的使命，即培养以基督为中心的个人，让他们具备影响世界所必需的价值观、知识和技能。
大学展望计划 2021-22 至 2025-26
（学生入学能力）• 在所有课程中实施成果导向教育• 与其他机构和企业建立联系。• 促进研究并为研究活动提供资金支持。• 增强学术和数字教育资源。• 引入研究和创新政策。• 增加学生参与研究。• 促进创业和创新。• 培训教学人员使用新时代的教学方法和
地球与环境科学课程课程提纲 - 穆罕默德·奥姆巴迪（ombadi@umich.edu）
课程描述在过去的几十年中，环境数据获取的迅速增加为我们提供了前所未有的机会，可以从有关环境系统行为的大数据中获取见解。本课程旨在向学生介绍统计方法，从自动估计到机器学习模型的复杂性不等。该课程涵盖了机器学习背后的基本理论，并在构建机器学习模型方面提供了动手经验。学生将学习将这些模型应用于预测和假设配方的目的。这些方法将通过环境科学的示例应用来教授，并特别关注气候和水文应用。示例包括温度和降水量的短期预测，选定的水文盆地中的水流预测，了解融雪趋势中温度和降水的相对贡献，降水模式和趋势的区域聚类以及气候远程连接在调节区域降水模式中。学习成果成功完成本课程后，学生将能够：•确定环境数据的基本统计特征。•了解参数/非参数和线性/非线性模型之间的差异，并根据研究问题和/或数据可用性选择最合适的统计模型。•对数据进行探索性分析，并提出有关可变相互作用的假设。•开发数据驱动的模型以进行预测并评估其充分性。•了解机器学习模型背后的基本理论。教学方法和哲学教学方法和哲学：本课程的教学方法结合了讲座，小组工作和主动（经验）学习。讲座将介绍气候和环境科学中应用的概念，方法论和示例。小组工作主要集中在最终项目上，其中2至4名学生的每个小组都会将课程中引入的一些方法应用于自己的兴趣问题。体验式学习被整合到家庭作业分配中，学生将收到Python代码和数据文件。他们将负责应用方法并回答一组问题。
在教学和研究中使用生成式人工智能
UTSA 致力于满足学生需求、支持教职员工并培养必要的劳动力技能，致力于协助和与教职员工合作，将 AI 融入教学、学习、研究和服务的各个方面，以符合他们的教育目标和教学方法。UTSA 教职员工和工作人员团队是 UTSA AI 同伴学习网络的一部分，他们创建了此文档，以告知和支持 UTSA 教职员工。