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儿童保育和学前教育免疫筛查和转诊表
*虽然在马里科帕县，甲型肝炎疫苗只是进入托儿所的一项要求，但是，所有县都建议 12 个月及以上的儿童接种该疫苗。 ** CDC：疾病控制和预防中心通过免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议定期接种疫苗以预防可通过疫苗预防的疾病。尽管亚利桑那州要求进入学校/托儿所时接种大多数疫苗，但您的孩子可能还需要接种其他推荐疫苗。 ˟ 这些剂量有例外 – 有关详细信息和指导，请参阅亚利桑那州学校免疫接种要求：亚利桑那州入学所需疫苗指南 儿童保育、学前教育或启蒙计划（2024-2025 学年）
计算机 - 教育部
本计算机教师手册涵盖了有效教授新课程第一年所需的所有内容、教学法、教学资源和评估。它包含第一年前 12 周的信息，其余 12 周包含在第二册中。因此，教师应使用本教师手册制定加纳教育服务要求的每周学习计划。新课程的一些主要特点如下。以学习者为中心的课程 SHS、SHTS 和 STEM 课程以学习者现有的生活经验、知识和理解为基础，将学习者置于教学和学习的中心。学习者积极参与知识创造过程，教师充当引导者。这涉及使用互动和实用的教学和学习方法以及学习者的环境，使学习变得有趣和可关联。例如，新课程侧重于加纳文化、加纳历史和加纳地理，以便学习者首先了解他们的家乡和周围环境，然后再将他们的知识扩展到全球。弘扬加纳价值观 课程中融入了共同的加纳价值观，以确保所有年轻人都了解成为负责任的加纳公民意味着什么。这些价值观包括真理、正直、多样性、公平、自主学习、自信、适应能力和机智、领导力和负责任的公民意识。
华盛顿罗马天主教大主教诉 John Doe 等人，第 9 号，2024 年 9 月任期；哈福德县教育委员会等人诉 John Doe，
2017 年，大会颁布了一项立法，除其他事项外，该立法还修改了适用于提起儿童性虐待索赔的现有时限，并设立了新的时限。新规定指出，“在任何情况下”，不得在“受害者成年之日起 20 年以上”对未被指控为虐待实施者的被告提起儿童性虐待民事诉讼。2023 年，大会颁布了《2023 年儿童受害者法案》。该法律取消了适用于儿童性虐待索赔的所有时限限制，包括 2017 年增加的新规定。2017 年法律中的新规定是普通诉讼时效，诉讼时效期满并不产生免于承担责任的既得权利。因此，2023 年《儿童受害者法案》取消了 2017 年的诉讼时效，但并没有追溯废除违反《马里兰州宪法》和《马里兰州权利宣言》的既得权利。
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
无标题 - 市立教育机构雷宾斯克第 17 中学新闻
目录 1. 目标部分 1.1。解释性说明 1.1.1. 根据联邦国家教育标准对学生掌握国家臭氧机构教育计划结果的要求实施调整后的普通教育计划的目标。 1.1.2.学生的心理和教学特征，描述学生的特殊教育需求。 1.1.3. 组织小学阶段残疾学生教育过程的关键思想（AOP NEO 的形成原则和方法以及教育机构教育过程参与者的构成；AOP NEO 的一般特征; 组织课外活动的一般方法）。 1.2.学生掌握 AOP NEO 1.2.1 的计划结果 形成普遍的教育行动、个人和元主体
人工智能如何在成人教育中发挥优势？
1. 人工智能可以自动化教育中的基本活动，例如评分。在大学里，即使助教分担，为大型讲座课程评分家庭作业和考试也是一项繁琐的工作。即使在低年级，教师也经常发现评分占用了大量时间，而这些时间本可以用来与学生互动、备课或进行专业发展。现在，教师可以自动评分各种多项选择题和填空题
数字孪生在工程教育中的应用报告
本报告记录了创新教育预项目的成果，该项目为 NTNU 的研究船 R/V Gunnerus 的数字孪生奠定了基础，并将其应用于海洋技术研究系列课程。2018 年夏季和秋季，特隆赫姆 NTNU 的五名工程专业学生进行了开发任务。本报告主要记录了所进行的开发工作，以及在教育中使用 R/V Gunnerus 数字孪生的可能性，特别强调了作为海洋技术系 5 年理学硕士课程的一部分提供的特定课程。结论是，在工程学科教育中使用数字孪生支持既有助于加强学科洞察力，也有助于洞察产品和工程流程的数字化。该报告由特隆赫姆 NTNU 的海洋技术系和机械与工业工程系制作。该项目的摘要视频可在此处找到：Gunnerus 数字孪生演示视频。
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
健康医学教育中的计算机
a。 80％的互联网用户在线寻找健康信息b。 Medscape的专业网站Emedicine提供了所有主要疾病及其管理的专业摘要。收集，例如最新和c。 OVID提供了综合访问该机构d的期刊和书籍的访问权限。选择订阅。e。电子病历（EMR）有可能成为许多信息的服务点学习工具。f。在患者护理的背景下，EMR支持“恰好在 - 时间学习”。g。一些EMR产品支持第三方知识产品的界面。一个示例Infobuttons提供了一个信息系统（例如EMR）到提供相关信息的其他资源的特定于上下文特定链接。