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河滨统一学区计划为虚拟和亲自/混合教学提供认证的代替教师是图表
●教师/学校秘书应通过AESOP/FRANTLINE系统要求获得认证的代替教师。www.aesoponline.com●登录前线www.aesoponline.com，并按照下面的说明在eesop/Frontline中输入缺席。●输入您缺席的日期。●进入缺席时，如果需要替代，请选择“是，需要替代”●输入缺席的原因：“疾病，PB，PN等”。●由于将实际上/远程学习进行指导，因此RUSD老师必须将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline门户网站●这是您将课程计划上传到代替教师的eesop/Frontline Portal的方式：●准备在Aesop/Frontline中创建课程，请按照pdf附件来节省课程。●单击“选择文件”（请参阅下图）选择当天的PDF课程计划，然后上传文件。●凭证技术员，Jewel Bundy将确保已分配的替代品已经在Google教室接受过培训。
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。
2024-2025杰出的教师评论标题
单元1向学生介绍数据和统计词汇。学生还将学习在现实世界中谈论数据。数据的可变性似乎暗示了有关数据分布的某些结论，但并非所有变化都是有意义的。统计数据使我们能够发展出对不确定性和变化的共同理解。在本单元中，学生将定义并表示分类和定量变量，描述和比较单变量数据的分布，并解释统计计算以评估有关单个数据点或样本的主张。学生还将开始应用正常分布模型，以介绍如何使用人群的理论模型来描述样本数据的某些分布。后来的单元将更充分地开发概率建模和推理。
调查教师对...的看法的变化
在职教师的远程专业发展。这些教师在两个州（亚利桑那州和佐治亚州）接受了两到三周的培训，重点是图像处理、计算机视觉和使用视觉媒体的机器学习。个人构想理论（K elly，1955）用于通过层次聚类分析绘制思维变化。研究问题是：在职教师在参与强调计算机视觉的远程专业发展后，对人工智能的看法发生了如何变化？树状图和描述性统计数据显示了在职教师在人工智能方面的思维变化。专业前和专业后发展树状图都有四个聚类，但构想在聚类内发生了变化。讨论了对实践和研究的意义。
人工智能解释 - （教师版）
● 人工智能通过分析数据或信息进行学习。● 你给人工智能的信息越多，它完成任务的准确性就越高。这就像教狗知道什么是玩具。● 你给狗接触玩具（数据）的机会越多，它就越能知道如何区分什么是玩具，什么不是玩具。
教师的策略激励学生学习英语...
chusnaapriyanti@gmail.com摘要此研究旨在了解教师教授英语，来源和方法的策略，以使学生保持对学习英语的兴趣。这是描述性定量研究。数据是从91名初中学生那里获取的，他们在学校接受了各种学习策略的英语课程和2名英语老师，他们向这些学生教英语。受访者是SMPN 2 Pacitan的英语老师和VIII级学生。数据是从6月9日至2023年6月13日收集的。研究人员通过执行以下步骤来收集数据：确定哪所学校将用作研究站点，决定使用数据收集的方式，制作观察工具，收集数据以及通过Google表格和访谈形式提交观察结果。结果表明，大多数学生（100％）认为自己学习英语意义重大，所有英语老师还使用各种策略来教授和激励学生学习英语。64％的学生发现使用词汇记忆策略很容易，而36％的学生发现使用词汇记忆策略具有挑战性。大多数老师（99％）激励和支持学生学习英语。根据学生，有趣且适合学习英语的媒体或方法使用媒体为40％，使用技术的31％，使用记忆词汇的17％和使用其他方法的12％。关键字：教师策略，方法，英语课简介在访谈中，英语老师提供了各种提供英语课程的方法，例如听英语音乐，看英语电影，记忆和使用PowerPoint来提供课程。
制定 GenAI 和 AI 政策：教师指南
● GenAI 已经存在了一段时间，但当 OpenAI 于 2022 年 11 月发布他们的聊天机器人 ChatGPT 3 时，它成为了“一夜成名”。Chat 代表“聊天机器人”，它是允许用户以自然人类语言与 GPT 平台（大型语言模型 - LLM）交互的界面。
在线教师发展计划（FDP）...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个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，专注于使用AI和IoT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：物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。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，神经网络和应用。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测，精确农业，医学诊断，工业应用。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。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -