COVID-19 使我们整个社会更加意识到公平、多样性和包容性问题。在众多问题中,STEM 领域的代表性问题就是其中之一。当我们最需要的时候,我们却无法调动所有可以帮助我们的思想和人才。更多的多样性会带来思想的多样性,从而带来我们现在需要和需要的创新。然而,这真的是旧闻了。我们早就知道北美在 STEM 领域存在多样性问题——女性、有色人种和有色人种女性在 STEM 领域的代表性都严重不足。围绕代表性不足问题的大部分研究工作都集中在准入或招聘上。虽然出于好意,但关注准入和招聘并不是一个完整的解决方案。研究(参见 Eagan 等人,2014 年)表明,进入 STEM 学位课程的本科课程中代表性不足的人中有 71% 以上没有完成 STEM 学位。代表性不足的人正在成群结队地离开 STEM。仅仅关注准入和招聘显然是不够的。我们还应该将研究和干预工作重点放在留存和坚持上。目标
通过使用脑机接口,评估在线虚拟数学课程开发中注意力和冥想水平的方法 Wilver Auccahuasi a、Christian Ovalle b、Kitty Urbano c、Edwin Felix d、Mario Ruiz e、Madeleine Bernardo f 和 Juanita Cuda del Noridad Universidad del Noridad。秘鲁利马(ORCID:0000-0001-8820-4013)b 北方私立大学。秘鲁利马(ORCID:0000-0002-5559-5684)c 北方私立大学。秘鲁利马(ORCID:0000-0002-6252-1683)d 北方私立大学。秘鲁利马(ORCID:0000-0001-5536-2410)和北方私立大学。秘鲁利马(ORCID:0000-0003-0151-9579)f 北方私立大学。秘鲁利马(ORCID:0000-0002-6745-2138)g 北方私立大学。秘鲁利马 (ORCID:0000-0002-1841-8718) 文章历史收到日期:2021 年 1 月 10 日;修订日期:2021 年 2 月 12 日;接受日期:2021 年 3 月 27 日;在线出版:2021 年 4 月 20 日
数学是一种充满活力的,活泼的文化产品。这不仅仅是事实,技能和知识的积累。数学的学习涉及概念结构,解决问题的策略以及对数学的态度和态度。数学知识和数学探究方法构成了所有现代科学和工程的重要组成部分。今天的学习者将在由计算机,全球沟通和全球经济主导的时代生活和工作。数学是在这个世界上成功的关键,在这个世界上,经济需要准备吸收新思想,感知模式并解决非常规问题的工人。高级辅助课程努力通过提供数学在个人和职业生活中使用数学的基础来使学习者在21世纪有效地发挥作用。3。目标
摘要 采用一种计算效率高的人工智能 (AI) 模型极限学习机器 (ELM) 来分析持续评估中嵌入的模式,以对澳大利亚一所地方大学工程数学课程的加权分数 (WS) 和考试 (EX) 分数进行建模。使用 ELM 对六年期间从中级到高级水平的多门课程以及多样化课程提供模式(即校内 ONC 和在线 ONL)的学生成绩数据进行建模,并进一步与竞争模型:随机森林 (RF) 和 Volterra 进行基准测试。由于评估和考试成绩是 WS(导致中级课程成绩)的主要预测因素,因此 ELM(相对于 RF 和 Volterra)的表现优于其对应模型,无论是在 ONC 还是 ONL 报价中。这在测试阶段产生的相对预测误差仅为 0.74%,而这两个数字分别为约 3.12% 和 1.06%,而对于 ONL 录取,预测误差仅为 0.51%,而这两个数字分别为约 3.05% 和 0.70%。在对学生在高级工程数学课程中的表现进行建模时,ELM 记录的误差略大:ONC 为 0.77%(对比 22.23% 和 1.87%),ONL 录取为 0.54%(对比 4.08% 和 1.31%)。本研究提倡率先实施强大的 AI 方法,以揭示学生学习变量之间的关系,开发教学和学习干预以及课程健康检查,以解决与毕业生成果和高等教育领域学生学习属性相关的问题。
亲爱的同事们,我很高兴向你们介绍 2017 年 3 月由中小学教育委员会通过的马萨诸塞州数学课程框架。该框架建立在 2010 年马萨诸塞州数学课程框架以及自 1995 年以来发布的马萨诸塞州数学框架版本的基础之上。当前框架吸收了马萨诸塞州教育工作者在课堂上实施 2010 年标准六年后提出的改进建议。这些修订后的学前班至 12 年级标准基于研究和有效实践,将使教师和管理人员能够加强课程、教学和评估。2017 年标准借鉴了之前马萨诸塞州标准的最佳内容,代表了数百名联邦 K-12 和高等教育教师的意见。2017 年标准体现了联邦为所有学生提供世界一流教育的承诺。框架的此修订版保留了以前框架的优点,并包括以下改进的功能: