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World File Search System教育资源
AI 与ChatGPT 对教育的影响与因应之道
在众多AI 的创新应用中，聊天生成预训练转换器（ Chat Generative Pre-trained Transformer, ChatGPT ）的出现引起了广泛的关注，许多人使用后都感到惊讶；它建构在自然语言处理科技与大型语言模型的深度学习，具备语言理解和生成的应用能力（ Brants, Popat, Xu, Och, & Dean2007 ），此系统不仅含括大多数中小学范围内的教材，甚至可以举一反三，运用不同观点与面向来回答一个问题；对于关心学生学习成效的老师来说，不免担心未来的课后作业，学生可能会运用ChatGPT 完美且快速地完成，但却对所应学习的专业知识一无所知（ Atlas, 2023;
第四章 A 部分：全面的教育资源 - MDE
o 为艺术专家提供补充专业学习，不断改进艺术课程和教学。例子可能包括艺术领域的文化响应和可持续性实践培训；试行新艺术课程所需的培训；和/或艺术学习的可及性和包容性培训 o 开发和试行新课程和/或课程 o 增加艺术领域的许可领域：为许可流程提供支持，例如语言艺术教师获得戏剧许可，他们有兴趣并且很有可能增加许可领域 o 艺术整合专业学习和协作艺术整合课程开发，面向所有学术和艺术教师 o 大学先修课程和 IB 教师专业发展
全科医生和……的癌症教育资源
1. NHS England (2014) 早期诊断。可访问：www.england.nhs.uk/cancer/early-diagnosis/ 2. Macmillan Cancer Support 2024 癌症统计情况说明书 3. NHS England (2019)。NHS 长期计划。可访问：www.longtermplan.nhs.uk/publication/nhs-long-term-plan。NHS 改进 (2019)。4. Koo MM、Swann R、McPhail S、Abel GA、Renzi C、Rubin GP、Lyratzopoulos G。被诊断患有 29 种常见和罕见癌症之一的患者中慢性病的患病率：使用初级保健数据的横断面研究。Cancer Epidemiol。2020 年 12 月；69：101845。doi：10.1016/j.canep.2020.101845。 Epub 2020 年 11 月 20 日。PMID：33227628；PMCID：PMC7768190。5. 国王基金会 (2022) 非传染性疾病。网址：https://www.kingsfund.org.uk/projects/time-think-diferently/trends-disease-and-disability-non-communicable-diseases
高影响力健康策略 | 资源 | 教育
幸福感很复杂，受许多因素影响，包括学校层面的因素。教师可以通过提供幸福感教育计划、使用教学和关系实践以及积极的角色建模，在促进幸福感方面发挥重要作用。当以促进积极的同伴关系、学生声音、代理和领导力以及学生参与学习的方式实施时，HIWS 最有效。（有关进一步指导，请参阅：“放大”学生声音练习指南和高影响力教学策略。）
低资源环境中的生物信息学教育
背景：R编程语言（一种有效的开源数据分析和可视化工具）可以显着增强生物信息学研究。，它易于访问和强大的社区支持，R使研究人员和学生在低资源环境中受益。生物信息学是一个复杂的领域，需要在数学科学，计算机科学，生物科学和工程上以及基本基础设施（例如有效的计算设施和高速互联网）方面的专业知识。尽管许多生物信息学方法依赖于基于用户的Web的工具，但由于连通性问题，计算功率限制以及缺乏熟练的人员，这些工具可能会在资源有限的设置中挣扎。在南非，由于资金不足，在种族隔离期间被边缘化的机构通常继续面临研究能力的挑战。本研讨会旨在为参与者提供生物信息学应用的R基本技能，使他们能够进行研究并为科学进步做出贡献。
气候教育资源环境化指南
不再是遥远的威胁，气候变化已经在损害人们的健康和生计，并加剧了世界各地的长期不平等现象，随着时间的推移，影响会恶化。在许多社区中，气候变化的影响既是殖民不公正和结构的结果，也是它们加剧的。许多国家的教育模式基于定居者殖民主义，该殖民主义并未完全捕捉不同问题5的相互联系，包括（气候）正义。通常，资源无视土著文化和传统，认为它们无关紧要。气候教育应解构这种世界观并整合资源和材料中的土著知识。这也提供了一个机会，可以探索通常被忽略的气候变化的传统当地解决方案。非殖民化气候教育的一些关键要素包括6：
用于教育有天赋的学生的STEM资源
MESA - 数学，工程，科学和成就 - 为非裔美国人，美洲原住民，拉丁裔和女学生准备数学，工程和科学的大学，从小学开始，并继续通过高中。http://www.seattlemesa.org/about.htmhttp://www.seattlemesa.org/about.htm
人工智能研究者视角下的信息教育
长崎大学ICT基础设施中心副教授、信息基础设施设计系主任。博士学位（工程学）。鹿儿岛国立工业大学（1997年 - 2003年）、北九州产业学术振兴机构（2003年 - 2004年）、九州系统与信息技术研究所（2004年 - 2007年）、长崎大学（2007年至今）。该协会的综合信息教育委员会成员。
传感器数据如何强化机器人中的AI
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