1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。 nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。 这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。 该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。 NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一,在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。nit Trichy有17个学术部门,并提供10个学士学位,40个硕士和17个博士学位课程。这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。该研究所的信用近接近6500 sci索引文章,引用为1,00,000,H索引为105。NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园,具有活跃的IPR牢房,初创企业和孵化中心,创新促进中心,最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。
● 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。
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。
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。
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。
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师,以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示,虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度,但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外,最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后,中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的,例如演示文稿、文本或视频,而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下,高等教育教师将人工智能用于学术技术目的,解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具,以及与研究相关的任务,如文本翻译或数据分析。基于这些结果,教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制,除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外,还应纳入更广泛的人工智能工具。
