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World File Search System教育学
早期关系健康 - 哈佛大学教育学院
伯克基金会很高兴能由哈佛大学教育研究生院Junlei Li博士领导的一支团队研究并撰写了该报告，在那里他是苏尔·扎特兹（Saul Zaentz）早期儿童教育的高级讲师和人类发展和教育计划的联合主席。他的研究和实践涉及理解和支持在教育和社会服务前线为儿童服务的人们的工作。Li博士是在国家和国际国际会议上的经常主题演讲者，以改善儿童，家庭和专业人士的实践，计划和政策，重点是幼儿发展。他开发了基于实践的，以优势和社区驱动的“简单互动”方法来支持为儿童，青年和家庭服务的帮助者并促进积极的系统变化。
国家部落社会教育学会
TGT形式的实际数字：自然数，整数，数字线上的理性数字的表示。通过连续的放大倍率在数字线上表示终止 /非终止重复小数的代表。有理数作为重复 /终止小数。非经常性 /非终止小数的示例。存在非理性数字（非理性数字）及其在数字线上的表示。解释每个实际数字都由数字行上的唯一点表示，相反，数字行上的每个点代表一个唯一的实际数字。具有整体权力的指数定律。具有正真实基础的理性指数。实数的合理化。欧几里得的分区引理，算术的基本定理。根据终止 /非终止重复小数的延长有理数的扩展。基本数理论：Peano的公理，诱导原理；第一本金，第二原理，第三原理，基础表示定理，最大的整数函数，可划分的测试，欧几里得的算法，独特的分解定理，一致性，中国余数定理，数量的除数总和。Euler的基本功能，Fermat和Wilson的定理。矩阵：R，R2，R3作为R和RN概念的向量空间。每个人的标准基础。线性独立性和不同基础的例子。R2的子空间，R3。 翻译，扩张，旋转，在点，线和平面中的反射。 基本几何变换的矩阵形式。R2的子空间，R3。翻译，扩张，旋转，在点，线和平面中的反射。基本几何变换的矩阵形式。对特征值和特征向量的解释对这种转换和不变子空间等特征空间的解释。对角线形式的矩阵。将对角形式还原至命令3的矩阵。使用基本行操作计算矩阵倒置。矩阵的等级，使用矩阵的线性方程系统的解决方案。多项式：一个变量中多项式的定义，其系数，示例和反示例，其术语为零多项式。多项式，恒定，线性，二次，立方多项式的程度；单一，二项式，三项官员。因素和倍数。零。其余定理具有示例和类比整数。陈述和因素定理的证明。使用因子定理对二次和立方多项式的分解。代数表达式和身份及其在多项式分解中的使用。简单的表达式可还原为这些多项式。两个变量中的线性方程：两个变量中的方程式简介。证明两个变量中的线性方程是无限的许多解决方案，并证明它们被写成有序成对的真实数字，代数和图形解决方案。两个变量中的线性方程对：两个变量中的线性方程。不同可能性 /不一致可能性的几何表示。解决方案数量的代数条件。 二次方程：二次方程的标准形式。解决方案数量的代数条件。二次方程：二次方程的标准形式。通过取代，消除和交叉乘法，将两个线性方程对两个变量的求解。
基于人工智能的高等教育学习助手
摘要 本文介绍了 HAnS（大学辅助系统）的持续发展，这是一种智能辅导系统 (ITS)，旨在支持高等教育中的自主数字化学习。HAnS 由 12 所德国合作大学和研究机构发起，开发时间为 2021-2025 年，目标是在学术环境中利用人工智能 (AI) 和大数据来加强基于技术的学习。该系统使用人工智能进行语音识别和现有学习资源的索引，使用户能够根据各种参数搜索和编译这些材料。在这里，我们概述了该项目，展示了迭代设计和开发过程如何为高等教育中基于人工智能的 ITS 这一不断发展的领域中的创新教育研究做出贡献。尽管 HAnS 潜力巨大，但我们也在考虑与确保合适的数据集来训练人工智能、改进复杂的个性化算法以及维护数据隐私相关的挑战。
人工智能：谷歌课堂和学习分析对尼日利亚大学商科教育学生学术参与的互动影响
摘要 本研究旨在确定一个支持学生学术参与和提高学习成果的交互式数字学习环境。本研究采用准实验和非等效对照组研究设计。我们使用目的抽样技术来选择研究样本。此外，该研究还从南尼日利亚四所大学的 422 名本科营销专业学生的纵向研究调查回复中抽取样本，以检验研究假设。这些大学包括卡拉巴尔大学 (UNICAL)、安布罗斯阿里大学、埃克波玛大学 (AAU)、乌约大学 (UNIUYO) 和阿巴拉卡三角州立大学 (DSUA)。UNICAL 和 AAU 的学生组成治疗组，而 UNIUYO 和 DSUA 的学生则为对照组。本研究使用了三套工具。它们是：电子营销成就测试问卷、营销专业学生学术参与度量表和学生学习满意度量表。这三种工具由五位专家验证，每所研究的机构各派一名专家。使用 Cronbach alpha 系数测试了这些工具的可靠性，结果显示 e-MATQ、MSAES 和 SLSS 的系数可靠性指数分别为 0.850、0.835 和 0.863。使用重复测量方差分析 (ANOVA)、分层多元回归 (HMR) 分析和 5000 次重新采样 BC 引导来检验 0.05 显着性水平下的假设。结果表明，与对照组相比，接受治疗的营销学生在第 2-3 次的学业成绩显著提高。学生表达了通过 E-MVC 参与学术活动的满意度和意愿，而学术参与对学生的学习成绩具有完全的中介作用。我们建议大学管理者和教育部应创建一个有利的虚拟环境，以促进使用 E-MVC 进行有效的教学实践。
教育学院战略计划
A.不断地对齐我们的课程，教学法，政策和程序，以故意和根本地减少学生，员工和教职员工，归属和福祉的种族主义和排他性障碍。B.支持教师，教职员工和学生的个人成长，并期望所有人都发展技能和性格，以积极从事反种族主义和社会正义（ARSJ）工作。C.提供将教师奖学金与ARSJ工作和主播大学倡议联系起来的机会。D.开发和实施治理和自我责任制度，以维持和进一步运营ARSJ作为一个持续的过程。E.招募并保留多元化的学生团体。F.招募，雇用，保留和重视多样化的教职员工。G.支持新教师的基于身份的团体和指导。H.检查与种族，多样性和文化能力有关的领导地位。I.制定目标，以识别和消除阻碍大学和大学系统中黑人土著人（BIPOC）领导人成功的障碍。
复制自 MDT 的小学和特殊教育学...
研究成果已在国际、共和国、城市和地区各级的科学方法论和科学实践会议上发表。研究的主要观点和成果在“博博琼·加富罗夫院士命名的胡占德国立大学”教育科学系社会与职业教育系的会议上进行了介绍，并进行了充分的讨论和审查。研究结果、论文的理论和基本基础和结论、其科学和方法论评论均在“以 Bobojon Ghafurov 院士命名的 STU”国立师范大学的教育系统中进行展示和测试，该大学位于潘吉肯特市的塔吉克师范学院。
纽约体育教育学习标准 2020。...
体育学习标准表达了学生在体育教育中应该知道什么和能够做什么。在纽约州，董事会批准学习标准，然后学区使用学习标准来制定课程并进行教学。2018 年，纽约州开始审查其现行的体育标准，该标准于 1996 年首次采用。随后制定了新标准，这些标准反映了纽约州教育工作者、课程专家、家长、学校管理者和高等教育领域专家的共同努力。州教育部于 2019 年秋季发布了新体育标准草案，供公众评论，并收到了 500 多份回复。因此，每个结果都经过了重新审查，并根据公众的反馈对标准进行了必要的修改。各个委员会的持续投入有助于最终完成这些修改。
职位人工智能工具及其在高等教育学习和教学中的负责任使用
ChatGPT 和类似人工智能 (AI) 工具的出现引起了全球教育工作者的担忧和激烈争论，他们担心这些工具对学习、教学和学生评估的实际和潜在影响。欧洲大学协会正在积极监测这些发展，并期待与其成员以及政策制定者和其他利益相关者进行交流，因为这个问题还在不断发展。尽管如此，该协会的学习和教学指导委员会希望分享一些欧洲大学需要考虑的关键问题。
Eric Jing Du，博士学位教育学术经验
第1周：简介，计量，报告准备1周：超声加工第3周：超声加工第4周：水上飞机加工，磨料喷气机加工第5周：磨料喷射加工，磨料水加工，冰射流加工，第6周，第6周：粉末沉积技术，磁性磨料技术，磁性磨蚀性培训2：磁性磨蚀性培训，磁性疗程，测试，大量验证，大量验证，大量验证，大量摩擦式液体，易流动，流动液体，流动，流动液体，中期考试，电气递减加工第9周：电气递减加工第10周：电递减机加工，激光束机加工第11周：激光束加工，电子束机加工第12周：等离子束机加工，离子束加工，化学铣削，第13周：13
流程挖掘与基于规则的人工智能相结合的方法用于高等教育学习规划和监控
摘要。本文介绍了一种使用流程挖掘和基于规则的人工智能方法来分析和理解学生学习路径的方法，该方法基于校园管理系统数据和学习计划模型。流程挖掘技术用于表征成功的学习路径，以及检测和可视化与预期计划的偏差。这些见解与从考试规定中提取的相应学习计划的建议和要求相结合。在这里，事件演算和答案集编程用于提供学习计划模型，这些模型支持规划和一致性检查，同时对可能的学习计划违规行为提供反馈。流程挖掘和基于规则的人工智能相结合，用于支持学习规划和监控，通过得出规则和建议来指导学生走上更合适的学习路径，获得更高的成功率。将实施两个应用程序，一个用于学生，一个用于学习计划设计者。