XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System教学法
Qbit学习，量子教学法和代理AI导师
2例如：想象一个高中代数1级。要进行一次任务，学生必须完成有关动物人口增长的一系列数学问题。代数老师是班级的主要讲师，但是对于这项任务，生物学老师给了一些关于人口增长的生物学的教训，以便学生在综合任务中学习两者。想象现在是用户体验设计的大学水平课程。用户角色是用户体验以人为本设计的一种常见工具，但是使用古兰经教学法，讲师指导学生将角色重新构想是对多种可能的情况，任务流和疼痛点的叠加，从而使用户研究数据更具包容性。
创伤信息教学法-NEA认证银行
行为支持计划行为支持计划始于与学习者建立关系，并支持教育者开发一种技能，该技能可以开始预测可能导致学生处于危机的因素。然后，教育者致力于限制曝光率，并最终创建有意的支持策略。随着时间的流逝，这种有意的战略实践支持学习者创建新的能力和技能，从而减少干扰和/或限制其进入学校环境的能力的行为。由于学生采用新技能，该计划被认为是灵活和递归的。
对话教学法的系统定量文献综述
摘要。将可持续电动汽车（EV）技术与建筑和运输部门的更新能源相结合是减少能源消耗的有效方法，以满足几乎为零的能源建筑（NZEBS）概念。为此，通过双向建筑物与智能建筑物的整合，由可再生能源（如光电伏特系统）提供的智能建筑物，已引起了世界各地研究人员的显着关注。为了满足和优化使用V2G-H-B（V2-X）的智能建筑物的能源需求，其中包括车辆对居家（V2H），车辆到建造（V2B）和车辆到网格（V2G）技术，需要一种能量工程策略。基于插件的电池电动汽车，插电式混合动力电动汽车和氢燃料电池电动汽车是为实施整合方法的汽车。本研究的主要目的是回顾智能建筑物和电动汽车整合的拟议的处理，以便将基于混合燃料电池的电动汽车的未来整合到建筑物和电网上。先前的研究证明了电池寿命的局限性，因为充电和放电要求大量导致电池收集。无线转换器或电线连接的双向转换器，是将能量从车辆转移到网格/建筑物/房屋的组件，反之亦然。这项研究将表明将基于氢的杂化电动汽车用作能量转移或V2-X溶液。
翻转课堂教学法在...期间的表现
摘要 目的：对比翻转课堂(FC)模式与传统课堂授课(LBL)模式在血液透析护士教育中的效果。方法：选取血液透析中心培训过的46名护士，随机分为FC组和LBL组，每组23名护士。FC组采用FC方式培训，LBL组采用传统LBL方式培训。培训结束后对所有护士进行理论知识、临床实践技能和自学能力测试，并评估护士对教学模式的满意度。结果：FC组护士对理论知识的掌握程度优于LBL组；FC组的客观题、主观题和总分得分均显著高于LBL组；FC组的临床实践能力较强；FC组的自学能力优于LBL组；FC组对培训方式的满意度较高。结论：FC教学法有利于护士掌握血液透析相关知识，提高其临床实践技能和自我学习能力，且护士满意度较高。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
玩教学法政策2024/2025- Glow Blogs
页[3] - 什么是游戏教育学？页[6] - 为什么要玩？页[8] - 我们的播放教学教学课堂页面[12] - 元技能页面[13] - 通过Heathhall School Page [14]进行学习和教学 - Heathhall School的一天的示例 - 父母/护理人员的参与页[15] - 录制，记录，记录，记录和共享学习页面[16] - 儿童在Heathhall School/pocuts coppard
福禄贝尔方法——童年时光：慢教学法
慢速教学法旨在让孩子们有机会通过游戏深入学习。它注重深度和建立联系，而不是浅薄、分离的学习活动。这可能涉及重新考虑时间表和惯例，以通过“不碎片化”或“延长”的时间来支持更长时间的不间断游戏（Cuffaro 1995，第 31 页）。第一手的真实体验是关键，可以创造“学习的宝库”（Whinnett 2024，第 178 页）。与孩子们深入交流提醒我们，教育者在支持这一过程中发挥着重要作用，这可能涉及让孩子们有机会体验“有指导的自由”（Liebschner 2001，第 135 页）。
将生成式人工智能融入教学法：高等教育转型学习的催化剂
摘要 本期刊文章探讨了将生成式人工智能融入教学法的变革潜力，与 Mezirow 的变革性学习主题相一致。讨论的标题涵盖了生成式人工智能可以彻底改变大学教育的多种方式：个性化学习体验、即时有针对性的反馈、互动和体验式学习活动、对研究设计和开发的支持、批判性思维技能的发展和提高以及赋予学生权力。概念框架图说明了变革性学习与生成式人工智能的催化作用之间错综复杂的相互联系。为了解决道德问题并维护学术诚信，本文强调了有效的教育人工智能使用政策的重要性以及教育学生如何合乎道德、高效和透明地使用人工智能的必要性。通过促进负责任的人工智能实践，生成式人工智能的整合符合学术诚信和道德考虑的原则。总之，本文断言，生成式人工智能有可能成为高等教育变革性学习的催化剂。它呼吁进一步研究提供支持这一变革性作用的实证证据，为清晰理解生成式人工智能如何重塑大学生学习体验的格局铺平道路。关键词：生成式人工智能 (GenAI)、变革性学习 (TL)、学生、
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
南非工程课堂中的创新教学法、空间和技术
高等教育技术环境的快速变化促使研究人员重新考虑学习环境——包括物理环境和数字环境。信息和通信技术 (ICT) 的最新进展可能会带来新的学习空间并支持更有效的教学法。此外，工程课程应该进行变革以符合行业要求，因此教学和学习也应该改变。虽然 ICT 提供了许多机会，但挑战在于确保教学和学习以具有教学意义的方式适应和利用新技术和工具。本研究的目的是通过调查一位讲师对“未来适应”教室的看法以及此类教室如何影响讲师的教学和学习方法，讨论学术学习空间如何改变教学实践。“未来适应”教室是技术先进且灵活的学习空间，可以在其中实施创新和多模式教学方法。本研究