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World File Search System概念图
预测-观察-解释（POE）方法及其在“功、能、功率”概念教学中的有效性
摘要：随着技术的发展，教育学生摆脱误解，理解他们的学习并将其应用于日常生活是主要目的。本研究不仅旨在教授“工作、能量和动力”概念及其之间的关系，还旨在研究在 POE 方法下教学对学生成绩的影响。通过易于获取的案例抽样方法，从一所私立安纳托利亚高中的 9 年级选出 6 名学生作为样本。应用了 4 种数据收集工具（半结构化访谈、开放式成就测试、概念图和概念卡通）。它是在单组前测-后测简单实验研究的范围内进行的，这是一种定量研究方法。为了分析数据，使用了差距和内容分析方法。通过访谈、开放式成就测试和概念图作为预测试，确定学生对“工作、能量、动力”概念存在许多误解，并且对它们之间的关系没有任何科学知识。学生对这些关系的描绘也远非科学。在进行 POE 概念教学后，数据收集工具被重新应用于后测。因此，可以看出，通过这一过程，学生的错误概念被科学正确的概念和关系取代，大大消除了。鉴于这些发现，强烈建议在不同班级、课程或科目中应用 POE 方法进行概念教学。还为希望从事这一领域的研究人员提出了一些建议。
教师的形成性评估策略
1：ABC头脑风暴 - 在单位中途使用ABC头脑风暴策略，为您提供有关学生对特定主题的知识的信息。分别以成对，小组或班级的方式分别工作，学生集思广益单词或短语，这些单词或短语以字母的每个字母开头，并且与当前的研究单位有关。在一个方面的单元中途，学生可以在“ M”旁边写“聚会地点”，然后在字母“ S”旁边写下“停止，掉落和滚动”。浏览头脑风暴列表可以帮助您确定缺少哪些信息，并为计划机会提供指导，以专注于学生学习中的这些差距。可以与ABC头脑风暴评估策略一起使用的图形组织器，请访问https://www.studenthandhandouts.com/graphic-organizers/ 2：类比 - 要求学生在他们熟悉的事物与所学的新信息之间创建类比。当被要求创建一个原子的类比时，学生可能会想到一个像社区一样的原子。原子的核就像您的直系亲属。围绕核飞行的电子就像您可能定期与之相互作用的社区成员。要求学生解释他们的类比将显示他们对一个话题的理解的深度。3：清单 - 课堂清单是在研究单位期间收集有关学生数据的绝佳工具。在开始一个新单元之前，请列出学生将需要掌握该部门结果的所有技能。在图表上，在左侧列出学生的名字以及顶部的技能。将图表夹在剪贴板上，并将其放在易于访问的地方。当学生参与各种学习机会时，观察学生并查看您看到学生表现出的技能。个人清单也可用于收集有关学生学习的数据。学生和/或老师填写清单。4：合唱回应 - 如果您需要快速评估学生理解，请要求学生回答“作为课程”的一系列问题。如果您仔细聆听响应的数量和内容，您将对学生是否清楚您的展示情况有一个很好的了解。合唱反应鼓励所有学生积极参与评估过程。5：堵塞程序 - 可使用披肩程序来确定学生对特定主题或研究单位的理解水平。创建或使用与单元相关的段落。确保通过对学生的可读性水平。可能需要以不同的可读性水平的两个或三个段落来容纳班上的所有学生。一定要完整地留下第一个和最后的句子，以帮助学生理解。在线可用的两个网站可用于创建紧密的段落。6：概念图 - 概念图是一种网络，可视觉表示学生对所研究特定主题的理解。Google“概念地图图形组织者”，用于您的学生可以使用的各种可打印概念地图。学生在页面中心的椭圆形中打印主题或主要想法。然后，他们在中心椭圆形周围的空间中编写支撑细节。根据学生的年龄和能力，他们还可以将类似的支持细节分组在一起。使用概念图是必须向学生讲授的技能。一旦学生熟悉概念图，它们就可以用作任何主题领域的形成性评估策略。7：会议 - 可以与班上每个学生或您想进一步评估他们的学习的精选学生一起进行一对一的会议，对学生的理解进行形式上评估。提前确定目标问题，以确保您收集与目标或结果有关的信息。在会议期间请记录在规划指令时以后参考。
塔科马零愿景行动计划
本文件中包含的信息仅供规划之用，不应用于任何项目的最终设计。本文中包含的所有结果、建议、概念图、成本意见和评论均基于有限的数据和信息以及可能发生变化的现有条件。在实施本文中包含的任何建议之前，需要进行进一步的分析和工程设计。本文中提供的地理和地图信息仅供参考，不适用于法律、工程或测量目的。本文提供的数据产品基于准备时收集的信息。Toole Design Group, LLC 对本分析中使用的基础源数据的准确性、完整性或适用性，或由此得出的建议和结论不作任何明示或暗示的保证。
3（U）要求 - Epic.org
(U) JLENS 概念基于利用两架由 TeOM 制造的经过验证的、已投入使用的 71MTM 级浮空器（见 6.2）。对于监视和火控系统，标准 71MTM 浮空器将扩大到 74MTM，以考虑有效载荷的重量和工作温度范围。JLE NS 监视雷达 (SuR) 和 IFF 与通信有效载荷一起位于一个浮空器上。火控雷达 (FeR)、[FF 和通用通信有效载荷位于第二个浮空器上。SuR 和 FCR IFF 电子设备是通用的；但是，IFF 天线不同。地面处理站和其他地面支持设备 (GSE) 位于每个浮空器的底部，并配有移动系泊站 (MMS)。图 1 显示了 JLENS 轨道的概念图。
2023 年 9 月 7 日
• 附录 1 – 景观备忘录； • 附录 2 – 交通运输备忘录； • 附录 3 – 车辆跟踪备忘录和概念图； • 附录 4 – Waka Kotahi 新西兰交通局书面批准； • 附录 5 – 骨料供应备忘录； • 附录 6 – 港口至现场路线评估； • 附录 7 – 拟建照明的环境影响评估； • 附录 8 – 声学信函； • 附录 9 – 咨询记录； • 附录 10 – 开放日传单/邀请函； • 附录 11 – 侵蚀和沉积物控制信函； • 附录 12 – 生态备忘录； • 附录 13 – 雨水质量和水文备忘录； • 附录 14 – Harapaki 混凝土配料厂管理计划； • 附录 15 – 岩土和土地稳定性备忘录； • 附录 16 – 受污染土地初步现场调查；以及 • 附录 17 – Harapaki 粉尘管理计划。
利用人工智能进行电子学习
摘要 本文强调了现代世界中智能系统的不断发展，旨在简化人类的学习。它强调了电子学习的出现，旨在利用人工智能作为高等教育的解决方案来传播知识。电子学习的主要目标是基于合理的技术设计以高效的方式提供高质量的教育。创建电子学习课程是一项复杂而昂贵的任务，涉及许多人和技能。然而，人工智能的最新进展提供了自动化这一过程的可能性。本文提出了一种通过集成人工智能 (AI) 来加强电子学习领域数据安全的创新方法。使用先进的数据分析和统计建模技术，我们可以识别潜在的漏洞并提出主动措施来降低风险。我们的方法使用人工智能实时监控可疑活动并相应地调整安全策略。通过利用人工智能在异常检测和恶意行为预测方面的多功能性，我们的方法可以动态防御新兴威胁。这项研究的结果证明了人工智能驱动的电子学习在确保数据安全的同时优化远程学习过程的有效性。因此，作者提出使用智能系统自动生成电子学习课程，并声称这种方法比传统的课程开发方法更有效。这项研究的重点是电子学习课程的自动生成，然后使用概念图进行评估。研究人员声称，这种方法不仅比传统方法更有效，而且生成的课程质量更高。本文强调了人工智能改变电子学习课程开发和交付方式的潜力，为在线教育提供更高效、更高质量的解决方案。关键词：电子学习、人工智能、自动课程生成、概念图1.引言广义上讲，人工智能（AI）是软件程序或机器假设或学习的能力。到目前为止，人工智能已经习惯于以许多不同的方式在人机之间进行调解；从讨论的科学学科到击败个人选手的国际象棋程序的例子。人工智能已经开始进入教学和学习领域，因为它已被证明是一种引人入胜的手段，可以增强学习材料和策略。电子学习已被证明是一个巨大的
2016 年 6 月 - 国防科学委员会
图 1 国防部正越来越多地在各种系统中使用自主能力。 ........................................................................................................................................... 5 图 2 全球自主初创企业地图（顶部）；初创企业机会目标分类（底部） ...................................................................................................................... 7 图 3 机器智能生态系统 ............................................................................................................................. 8 图 4 自主性在国防部的各种重要任务中获得作战价值 ............................................................................. 12 图 5 战斗老兵刷新无人机技能 ............................................................................................................. 18 图 6 “在环”监督为人机合作提供更多机会 ............................................................................................................. 19 图 7 建立对自主系统的适当信任校准 ............................................................................................. 22 图 8 用于系统 V&V 和性能增强的在线处理器 ............................................................................. 34 ........................................................................................................................... 43 图 10 红色框中显示了 Airborg（上中）的能力。无人机的最大起飞总重量与有效载荷（左）和续航时间（右）进行了比较。 .................................................................................................................... 44 图 11 该研究评估了许多候选项目，并选择了那些涵盖了一系列自主优势的项目。 ........................................................................................................... 46 图 12 显示 ARGUS-IS 广域传感器的元素（左），以及可实现机载自主的传感器功能的技术变化速度（右）。 ............................................................................. 50 图 13 显示了查获媒体的示例（左），以及可以实时理解存储信息的工具（中间）。由此产生的社交网络可以揭示实时威胁（右）。 ........................................................................................................... 52 图 14 当前的水雷对抗能力利用两个独立的运载工具——一个用于搜索和探测的自主 UUV（左）和一个由雷区有人驾驶的船只远程操作的运载工具（右）。 ............................................................................................. 56 图 15 级联无人水下运载工具概念图。 .............................................. 62 图 16 使用无人机系统进行有机战术地面车辆支援的概念图。 ........................................... 66 图 17 完全由火蚁建造的木筏，该建筑遵循一些简单的规则，形成一个浮力结构，使蚂蚁能够存活直到到达干燥的陆地。 ................................ 84 图 18 物联网智能对象的数量和类型都在迅速增加。 ........................................................................................................................... 88 图 19 无人机在典型社区中从物联网收集数据的示意图。 ......................................................................................................................... 89 图 20 联合空中任务周期内的 MAAP 团队职责 ............................................................................................. 95