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识字和算术教育专家小组 - 最终报告
首字母缩写/缩写完整任期Acara澳大利亚课程，评估和报告机构ACECQA澳大利亚儿童教育和护理质量委员澳大利亚教育研究组织AITSL澳大利亚教学和学校领导研究所ASD自闭症谱系障碍ATSIEB ACT原住民和Torres Strait Islander选举了4-5岁年龄的4-5 BSS Act Secional Sependary Sependary研究委员教育局DSI学校改进主任EAL/D英语作为另一种语言或方言ECEC ECEC幼儿教育和护理教育法教育法教育法教育法2004 EEF教育捐赠基金会ESO教育支持办公室 - 该法教育局的工作人员，该局的工作人员为支持学校提供支持，例如curriculum, finance, infrastructure EYLF Early Years Learning Framework the Government ACT Government HALT Highly Accomplished or Lead Teacher IEC Introductory English Centre the inquiry ACT Government's inquiry into literacy and numeracy education ITE Initial Teacher Education LBOTE Language background other than English the Minister ACT Minister for Education and Youth Affairs MTSS Multi-tiered system of supports NAPLAN National Assessment Program – Literacy and Numeracy NSW DoE NSW Department教育
讲座5：有限字段（第2部分） - 第2部分：模块化算术...
•个人注释：我认为Memaids是心理学家所谓的记忆的方便机制。通常，当您遇到工程或数学细节时，为了使您接受该细节可信，您的大脑需要提出所有证明细节合理的支持论点。最初有意识地发生这种情况，但最终它成为了潜意识的过程。无论您是有意识地还是在潜意识中进行，您都可以通过将某些事实指定为对发生的事实，并让您的大脑用这些事实来加快该过程，并让您的大脑将这些事实用作跳跃点，以进行更详细的构成。
简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态
先前的神经影像学研究提供了关于大脑激活和失活的空间组织的独特见解；然而，这些研究无法结合个体大脑层面的精确解剖信息源，探索亚秒级事件的确切时间。因此，我们对给定认知任务期间不同大脑区域的参与顺序知之甚少。使用实验算术任务作为人类独有符号处理的原型，我们使用颅内脑电图直接记录了 85 名人类受试者（52% 为女性）的 10,076 个大脑部位。我们的数据显示，几乎一半的采样部位的活动变化分布非常均匀。在每个激活的大脑区域中，我们发现并列的神经元群优先对目标或控制条件做出反应，并以解剖学上有序的方式排列。值得注意的是，在个体大脑中观察到一组大脑区域的有序连续激活——在受试者中解剖学上一致。这些部位的激活时间顺序在受试者和试验之间是可复制的。此外，部位之间的功能连接程度随着区域之间的时间距离而降低，这表明信息在处理链中部分泄露或转换。我们的研究补充了之前的成像研究，提供了迄今为止未知的有关算术处理过程中大脑事件时间的信息。这些发现可以作为开发人类特定认知符号系统的机械计算模型的基础。
质量的椭圆曲线密码学：简单且快速有限的场算术
在有限场上基于离散的加密的早期，一个显而易见的想法是使用形状的素数，可以更快地减少模块化。但是，有人担心任何有用的特殊形状也大大削弱了离散的日志问题，安全性依赖于该问题。问题是，这个离散对数问题受到“索引演算”攻击。和有用的质子可能会允许索引演算攻击[22]。在[20]中直言不讳的“特殊形式的素数可以更轻松地计算离散对数”。但随着椭圆曲线加密的发现而发生了变化，就像在有限场上定义的椭圆曲线一样，没有索引演算攻击（因为可以纳入整数，但曲线上的要点不能）。因此，形状模量是完全可以接受的，并且确实被广泛使用。普遍认为，在这种情况下，Mersenne Prime最适合模块化减少 - 但除2 127-1和2 521 - 1
麦克马斯特大学对算术课程“人生数字”的评估
从历史上看，灌输算术技能一直是K-12教育者的责任。最近的研究指出，学院（PSE）机构在学生算术发展中的重要作用（Brumwell＆MacFarlane，2020年）。尽管越来越关注算术以及强大的计算能力的经济和社会利益（Brumwell＆MacFarlane，2020; Durrani＆Tariq，2012），但有关PSE学生在BHASE（商业，人文，健康，健康，艺术，社会科学和教育）和STEM领域的PSE学生算术技能的数据受到限制（Dion，2014年）。许多大学和大学都评估了学生传入的数学技能，但他们没有评估学生的外向技能级别。这导致了了解PSE学生的算术发展和熟练程度的差距。
简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态
研究文章 | 行为/认知 简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2118-22.2024 收稿日期：2022 年 11 月 14 日 修订日期：2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 3 月 3 日 版权所有 © 2024 作者
在简单算术处理过程中，人脑连续激活的时空动力学
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年11月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.11.22.568334 doi：Biorxiv Preprint
通过输入重新标记和定量预先注册任务来改善算术
数字是叙事中必不可少的一部分，并提供了许多细粒度的信息。1模型如何学习数字系统吸引了许多研究人员（Spithourakis和Riedel，2018; Naik等人。，2019年； Chen等。，2019年；华莱士等。，2019年；张等。，2020）。研究人员长期以来一直讨论了受过训练的语言模型（LMS）的一些与算术相关的特性。在这项研究中，我们提出了一个新概念 - 无数。当模型面临未出现在训练数据中的数字时，例如，当训练数据中的数字范围与测试数据中的数字范围不同时，无限制的概率变得最明显。此外，即使培训数据中存在数字，LMS也经常面临不存在数字的困难。此问题的一个可能原因是数字可以具有各种符号，其中一些符号很难从其子词中理解。另一个可能的原因是
塔斯马尼亚州成人识字和算术战略 2016-...
在接下来的十年里，26TEN 将更有效地传达其信息，成为社会各界支持的公认运动。扩大后的 26TEN 联盟将接触新的领域，促进每个人都了解成人识字和算术挑战的必要性，并了解塔斯马尼亚通过解决这一问题可以获得什么。企业将参与该活动，工作场所的宣传将会增加。致力于采取行动的 26TEN 成员和支持者网络将扩大到涵盖社会各界。
基于元启发式优化的图像和算术任务特征选择：一项 fNIRS 研究
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 已成为研究的前沿领域。特征选择对于降低数据集的维度、提高计算效率和增强 BCI 的性能至关重要。使用与活动相关的特征可以在所需任务中获得较高的分类率。本研究提出了一种基于包装器的元启发式特征选择框架，用于使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BCI 应用。在这里，从所有可用通道计算时间统计特征（即平均值、斜率、最大值、偏度和峰度）以形成训练向量。使用基于 k 最近邻的成本函数测试了七种元启发式优化算法的分类性能：粒子群优化、布谷鸟搜索优化、萤火虫算法、蝙蝠算法、花授粉优化、鲸鱼优化和灰狼优化 (GWO)。基于来自 29 名健康受试者的运动想象 (MI) 和心算 (MA) 任务的在线数据集，对所提出的方法进行了验证。结果表明，与从全套特征中获得的特征相比，利用从元启发式优化算法中选择的特征可以显著提高分类准确率。所有上述元启发式算法都提高了分类准确率并减小了特征向量大小。GWO 对 MA、MI 和四类（左手和右手 MI、MA 和基线）任务的平均分类率最高（p < 0.01），分别为 94.83 ± 5.5%、92.57 ± 6.9% 和 85.66 ± 7.3%。所提出的框架可能有助于在训练阶段为基于 fNIRS 的稳健 BCI 应用选择合适的特征。