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教师免疫的哲学：EFL教师的观点
教师因素涵盖了教师的认知和情感特征，这些特征可能会影响他们的教学功效。语言教师的免疫力是决定教师在其环境中的心理健康的情感因素之一。本研究努力列出新手中的因素，并经验丰富的EFL教师的教师免疫哲学。为此，首先，研究人员使用便利抽样选择了62位EFL教师，其中包括38名新手和24位经验丰富的老师在Tabriz（伊朗）的十个著名语言学院（伊朗）作为参与者。第二，他们对参与者进行了30分钟的访谈，以通过研究人员开发的半结构化访谈协议来确定影响其TI理念的因素。最后，他们使用主题分析来具体说明其教师免疫哲学中的主要因素。研究结果表明，尽管新手教师将外部支持视为其哲学的主要因素，但经验丰富的教师将其内部力量视为影响其教师免疫哲学的决定性因素。这些发现可能对外语环境中的教师教育课程具有实际影响。
教师的TPACK-R与机器人的教学信念之间的关系
摘要：这项研究开发了两份问卷，称为技术教学知识知识 - 机器人（TPACK-R）和关于机器人教育（RTBS）的教学信念，以调查94位教师的TPACK-R，并评估他们对机器人教育的态度，信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外，这项研究还发现，教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是，教师的RPK只能预测RPCK。
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦兰加分校
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦朗加尔分校和印度理工学院卡纳塔克分校以及来自霍尼韦尔、西门子和横河电机的行业/公司专业人士。 参与资格 FDP 更具优势，因此向 AICTE 认可机构的教师、研究生和博士研究人员、行业/研发组织/顾问人员、主办机构的参与者开放。 课程费用 没有注册费，但必须进行注册确认。 出勤率至少为 80%、考试成绩合格率为 70% 并提交了对参加 FDP 的反馈的参与者颁发证书。有关更多详细信息，请参阅此链接 https://atalacademy.aicte- india.org/FAQs 席位数量：最低 100 人 申请方式：参与者必须通过 AICTE ATAL 注册链接申请 https://atalacademy.aicte-india.org/signup 选择标准：按照 AICTE ATAL 指南和先到先得的原则。 联系方式 TK Radhakrishnan 博士，教授（HAG），化学工程系。手机号码：9488451677 K. Sankar 博士，助理教授，化学工程系手机号码：7427960065 电子邮件：radha@nitt.edu，地址：化学工程系，Tanjore-Trichy 高速公路，Thuvakudi，国家理工学院 Tiruchirappalli – 620015，泰米尔纳德邦，印度
一周的国家水平教师发展计划“ AI和数据科学的多学科研究趋势”
一周的国家一级教师发展计划（FDP）关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势（AI）和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能，从而促进了在学术界的创新，协作和负责任的技术文化。
混合模式教师发展计划...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
在线教师发展计划 (FDP) ...
和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。•深度学习方法简介，以及基于DL的其他架构及其应用。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•用于生物医学成像、基于CT扫描/MRI的图像分析、眼底和医学图像分类的AI/ML。•对象检测/跟踪算法，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter和Colab的基础知识。•使用python/MATLAB进行数据预处理和数据可视化。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
临时和访问教师广告和信息...
临时教员人数：05 访问教员人数：03 专业：控制系统、仪器仪表、电力系统、能源系统、电机、电力电子、电气驱动、照明工程。 教授科目：理论：1. 电力系统运行与控制 2. 先进过程控制与仪器仪表。3. 采矿电气技术，4. 电气和电子测量，5. 物理系统建模与控制，6. 照明科学、工程与设计，7. 其他部门的基础电气工程。学期：1. 电工技术实验室，2. DC-II/III（PES 的先进电力系统分析和电力系统运行与控制）学期，3. 控制系统仿真实验室，4. 过程控制和仪表实验室，6. 测量实验室，8. 物理系统建模与控制实验室，9. 数值仿真和应用工具实验室，10. 电机实验室，11. 新能源和可再生能源实验室，12. DC-I（状态变量分析）学期，13. 不同部门不同科室的基础电气工程实验室，14. CSI（离散和数字系统理论和先进过程控制与仪表）的 DC-II/III 学期，15. 先进过程控制与仪表实验室，16. 先进电力系统分析实验室。
拥有 PhD / DM / M.Ch. / DNB 学位的专任教师姓名 ...
B.Pradeep Khanth 7 月 21 日 针对多媒体应用的增强型编解码器设计 Sathiya RR 7 月 23 日 医疗保健中的云计算 J. Angel Sajani 7 月 21 日 使用人工智能和深度学习自动诊断神经系统疾病 M.Vijayakumar 7 月 19 日 用于容错和安全应用的高速和节能 VLSI 架构 Asha Stebi MB 1 月 24 日 具有先进感官和移动能力的多面人形机器人的设计和开发 Dakshina。 DS 7月24日 使用基于皮肤镜图像的高级深度学习网络自动检测皮肤癌 AnlinSahaya 婴儿 Tinu 1月22日 基于深度学习的多模态脑成像用于肿瘤检测 Dr. A. BHUVANESH 是 2022 是 Dr. A. PACKIA ANTONY AMALAN 是 2024 是 Dr. A. SHANAWAZ 是 2016 是 Dr. AMIRDHA SHER GILL 是 2022 是 Dr. K. ARUN PRASATH 是 2021 是 S.Ida Blessy 7月22日 Mr.J Benny John 1月20日 使用人工网络预测聚合物复合材料的机械性能 Mr.J Ebenezer Samuel Daniel 7月17日 一种面向能源的制造布局设计和优化方法行业 先生 C Sankar 7月 14 日 镁基纳米复合材料 先生 S Mareeswaran 1月 13 日 使用声学 - 超声波测试评估树脂基复合材料的结构 先生 K.Solai Senthil Kumar 7月 18 日 天然纤维的物理化学特性和机械性能评估 先生 SP Saravanan 1月 18 日 天然纤维增强聚合物复合材料在机械工程中的应用特性 先生 P Arunkumar 1月 18 日 天然纤维及其复合材料在工程中的应用特性和机械性能 先生 R Susilkumar 1月 18 日 合成和用于微波和微电子应用的 (Ba TiO3)X-(CaCU3Ti4O12)1-X 纳米复合材料的特性 M. VARGHEESE 博士 否 是 P Ragupathy 先生 1 月 15 日 通过加湿脱湿 (HDH) 方法处理染色行业的废水 C Ramech 先生 1 月 15 日 带反射器的太阳能集热器的实验研究 L Ezhil Ruban 先生 7 月 21 日 微通道散热器研究 K Sudhakar 先生 7 月 21 日 利用激光纹理在 6061 铝合金上制造超疏水表面 L Antony Caroxin 先生 7 月 21 日 机械和石膏基隔墙板的热性能 Mr S Paramasivan 1 月 22 日 激光纹理铜表面润湿性研究以增强滴状冷凝 Mr P Madhan 1 月 22 日 使用高温传热流体的抛物线集热器的热性能 Mrs. Sivasankarai 1 月 18 日 在线电力系统应用中数据压缩的信号处理技术的开发 Mrs. S. Karthika 1 月 18 日 并联有源电力滤波器的控制策略的开发 Mr.L.Munia selvan 1 月 18 日 结合风电场的最优功率流的进化算法 Ms.S.Rajeswarai 7 月 22 日 植物叶片疾病检测智能技术的开发 Mrs.R.Madhumitha 1 月 22 日 基于智能电表数据的住宅用电行为大数据分析与可视化 Ms. S. Ledbin vini 1 月 22 日 从卫星图像中自动提取水体 Mr S Selvaprabhu 7 月 17 日 利用相变材料高温储存太阳能 Mr JS Heric 7 月 17 日 利用堆叠排列的电子元件三维冷却
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
在职业教育中数学教师培训中的计算思维
摘要：计算思维涉及系统地解决问题，应用逻辑概念和算法的能力。在数学教学中，计算思维可以增强学生解决问题和逻辑推理的学习过程。思考这种情况，总体目标是研究计算思维如何在理论和实践中的职业和技术教育中对数学教师的初始和继续教育中表现出来。科学研究始于理论基础通过书目和探索性研究，在基础研究之后，我们将诊断性问卷应用于在在线申请上实施的混合调查表（开放和封闭问题）的教师，以供在线申请中实施，目的是在理论和实践方面识别数学老师的知识水平。作为教育产品理想化（PE）的理想化，一个名为“计算思想和数学教学的网站：从对模式的识别到问题的抽象”，在该网站上，我们根据Kaplún的主题Axes（2002,2003）和根据Zabala典型的典型学评估了基于Kaplún的主题轴（1988年）的结构。为了评估教育产品的教学潜力，在其在该基因座的应用中有必要与IFPB数学老师JoãoPessoaCampus一起，这是通过评估标题工具对研究人员进行系统的观察，考虑到参与教师的所有观察结果。通过诊断研究获得的结果揭示了数学教师的不安全感，以及某些教师在什么是什么以及如何将计算思维应用于解决数学问题时的不理解。通过评估教师考虑的教育产品评估教育产品的考虑因素是教育产品作为适用于教学过程（教师的教学工具，具有方法论和评估工具的教学工具）的相关性和学习方法（建构主义方法）（一种建构主义方法），在该方法中，学生在学习含义时会在学习时具有与之相关的意义）。我们得出的结论是，在教育产品的杰出性中，我们旨在为数学教师的培训做出贡献，无论是从专业和技术教育还是常规教育，因为它适用。以及旨在提出将计算整合到学校课程中的研究，在其教学方法中得到完善，并指出教师继续教育的替代方法。