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viçosa,巴西抽象 - 在质量标准范围内不断能源供应,并且不断地是能源部门的主要目标,在这种情况下,储存系统被突出显示,电池存储系统(BESS)以其适用性和商业成熟度而脱颖而出。 因此,在分析BES的应用中,当它可以访问电网以及服务隔离系统时。 在能量过渡的背景下,对其组件,主要应用,大小和操作模拟形式的调查以及符合隔离系统的调查。 的瞄准,从而建立了该设备在巴西电力部门中的渗透力的理论基础。抽象 - 在质量标准范围内不断能源供应,并且不断地是能源部门的主要目标,在这种情况下,储存系统被突出显示,电池存储系统(BESS)以其适用性和商业成熟度而脱颖而出。因此,在分析BES的应用中,当它可以访问电网以及服务隔离系统时。在能量过渡的背景下,对其组件,主要应用,大小和操作模拟形式的调查以及符合隔离系统的调查。的瞄准,从而建立了该设备在巴西电力部门中的渗透力的理论基础。
摘要 课堂上科技的使用日益增多,也带来了一波基于计算机的评估浪潮。关于基于计算机的测试的争论通常以效率和数据管理为框架:基于计算机的测试有助于更有效地处理测试数据,并提高反馈可用于学生学习的速度,而不是以学生使用新学习工具所体验到的直接影响为框架。虽然基于计算机的测试可能有益,但对于一些学生来说,其结果可能适得其反。本评论考虑了测试模式对学生的认知(通常是隐性的)影响,参考了测试表现和认知负荷的主观测量。提出了对教师、测试编写者和未来研究的考虑,旨在提高学习者主观体验作为教育政策制定指导视角的重要性。
前言基础素养和算术是所有未来学习的基础。第一次,《国家埃德省政策》 2020年认识到基础素养和算术技能的重要性,并要求所有儿童紧急实现这一目标。为了实现这一目标,教育部的学校教育和扫盲系发起了全国性的知识和算法熟练程度(Nipun)Bharat Mission,于2021年7月5日。目的是确保该国的每个孩子都必须按2年级达到基础素养和算术(FLN),直到2026 - 27年。印度的每个州和UT都在尽力实现2026 - 27年以下的Lakshyas/目标。这项任务是印度政府教育部的一项关键时限倡议,以指导方针的形式提出指导和实施框架,以实现所有设定的目标。自任务启动以来,各州和UTS在该领域取得了重大进展,并将基于需求的计划和创新添加到其实施模型中。他们还在各个领域雕刻最佳实践,例如教师培训,教育学和课程,监视和评估等,这进一步帮助其他州和UTS设计自己的计划。印度在2022年12月1日担任G20总统。2023 G20峰会“一个地球一个家庭未来”的主题与印度古老的信念共鸣,认为世界是一个家庭。我们的目的是与G20国家一起工作,以弥合优质教育和技能方面的差距。G20教育工作组(EDWG)2023打算专注于所有人的包容,公平,相关和优质教育以及终身学习机会的领域。基础素养和算术是在Chennai,Amritsar,Bhuvneshwar和Pune举行的所有4项G20 EDWG会议中确定的优先领域之一。这反映了政府的重要性,政府符合基础素养和算术,以及以时间限制的方式实现相同的承诺。第4届G20 EDWG会议于2023年6月19日至22日在浦那举行。会议最终于2023年6月22日在教育部长会议上达到顶峰。这次工作组会议的主题是“确保基础素养和算术,尤其是在混合学习的背景下”。在EDWG之前,教育部学校教育和扫盲部门在两个先驱事件之后组织了有关基础素养和算术的讨论:
摘要 使用人工智能 (AI) 来提高写作水平在文字处理软件和云端写作助手(如 Grammarly 和 Microsoft Word)中很常见。然而,越来越多的选择正在涌现,它们不仅限于语法、拼写和标点符号方面的帮助,还可用于完成论文生成。人工智能论文生成器的免费使用导致人们哀叹大学写作即将消亡。但人工智能在前面提到的例子中已经使用了几十年,却没有引起这样的反应。事实上,认为使用论文生成软件等同于学术不诚实的想法已经过时了,就像担心允许学生使用计算器或黑板一样。这两种工具的出现都为学生提供了一种不同于死记硬背的学习方式。
该模块的目的是使学生在整个生命周期中拥有对心理病理学和心理困扰的先进理论和经验知情的知识。该模块侧重于临床心理病理学的全面而复杂的知识,以及对概念问题和当前研究的批判意识与:(1)国际和土著疾病和心理疾病的病因; (2)儿童,青少年,成人和老年心理病理学的理论和证据; (3)心理困扰的上下文特殊流行,文化多样性和社会结构表现; (4)公共心理健康; (5)心理药理学。这是通过专业培训在诊断和治疗多样化患者人群中通过个人,公共以及政策制定和计划设计干预措施的临床心理病理学的专业培训来完成的。
考虑健康素养需求的抽象目标是对弱势群体糖尿病自我管理的卫生服务反应能力的关键组成部分。这项定性研究的目的是对2型糖尿病患者的健康素养进行详细分析,以与他们的日常自我保健实践有关。在Ermies的设计嵌套定性研究随机对照试验测试2型糖尿病中的2年结构化护理。在试验开始时,通过主题分析在试验开始时进行了半方向的访谈。第二轮结束时,由第一轮主题与健康素养问卷一起进行了指导的访谈。在家进行的设置访谈。参与者四十四(31名女性/13名男性,30-79岁,糖化血红蛋白(HBA1C)≥7.5%)连续参与者在来自4个糖尿病学门诊环境(Reunion Islandings)的Ermies试验中的100名招募的100名参与者中,有100名参与者。第二轮访谈的42名受访者。结果在八个主题中构成的三极在上下文中表征了实践:健康知识,疾病管理,专业知识和社会支持。八个主题中每个主题中每个参与者的关系都是区分的,从功能到互动和关键。治疗和随访本质上是功能性的,而饮食和运动仍然更具互动性。社会支持和与卫生专业人员的关系是疾病管理的重要决定因素。试验注册号NCT01425866。结论治疗管理和疾病监测主要是卫生专业人员的工作,而不是饮食,体育锻炼和社会支持是普通实践的一部分。作为共同的社会任务,以及参与卫生服务的资源,应考虑针对2型糖尿病的相关干预措施。
对社会科学研究的兴趣越来越多,以利用智能数据分析来自动收集和分析大量数据。潜在的有趣但相对尚未探索的领域是伦理学,到目前为止,在理论上而不是经验方面,它已经更加接近,尤其是在机器学习方法上。Twitter等网络媒体的瞬时和有见识的性质为情感,观点,信息和互动提供了直接的渠道,并充满了道德观点[14]。因此,Twitter是跨学科研究的有前途的数据源。,大多数社会科学研究都检查了信息的分歧,而不是内容[1,7,17]。即使分析内容,这主要集中在商业或政治动机上[2,18]。同样在智能数据分析中,社交媒体监控是一个受欢迎的话题,但通常仅限于商业应用程序的情感或意见挖掘,并且缺乏理论上的社会科学基础。因此,有一种方法可以将道德研究与社交网络内容分析相结合。这项研究的主要目的是提供道德机器的概述,道德机器的概念系统证明并监视道德情绪
