背景:在过去几年中,使用互联网来寻找有关疫苗的信息,尤其是与19岁的大流行有关。数字疫苗素养(DVL)是指在线理解,信任,评估和应用与疫苗相关信息。目的:本研究旨在开发一种测量DVL的工具并评估其心理测量特性。方法:对848名法国成年人进行了7项在线问卷。进行了不同的心理测量分析,包括描述性统计,探索性因素分析,验证性因素分析以及收敛性和判别有效性。结果:我们开发了由3个因素组成的7项DVL量表(理解和信任官方信息;在社交媒体中了解和信任信息;以及在线评估信息及其决策应用程序的评估)。848名参与者的基线样本的平均DVL得分为19.5(SD 2.8),范围为7-28。中位数为20。得分显着不同(p = .24)(p = .03)。结论:DVL工具显示出良好的心理测量专家,导致了有希望的DVL度量。
将尖端技术集成到教育环境中一直构成了一系列挑战,AI也不例外。这些挑战范围从教师适应到道德考虑(Moya和Camacho,2024年)。然而,吉奈的迅速发展和采用已经超过了以前的技术进步,促使学生和教育工作者都有前所未有的吸收(Moorhouse,2024年)。Genai的动态性质及其重塑教育格局的潜力必须使潜在教师获得其有效整合所需的能力(Hong等,2024; Mnguni,2024)。作为AI引入了新的机会,它同时带来了风险,例如学习者依赖(Ye等,2025)和算法歧视(Cherner等,2024),这些歧视可以加剧教育机会中现有的不平等现象。这强调了教师不仅要开发技术AI技能,而且还要发展强大的数字教学法,包括制作有效提示的量身定制的Genai应用并促进积极的态度和对AI技术的有效提示的能力(Knoth等,2024)。
humbhi,shahzadi; Tareen,Shabbir;洪比,阿里亚;和阿卜杜勒(Abdul)的拉希姆(Raheem),“巴och路支省公共图书馆中的环境可持续性和绿色信息素养”(2024年)。图书馆哲学和实践(电子杂志)。8196。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8196
随着生活水平和饮食结构的变化,中国成人高度尿液的普遍性已达到14%[1] [1],使痛风的发病率也在上升,根据流行病学数据,痛风的全球流行率已达到15.30%[2],这是对人类的严重疾病的严重危险,因为人类疾病的疾病是严重的疾病,因为急性疾病,由于疾病的疾病,由于急诊发作,因此,急性疾病,急诊发作,这是因为急诊症的疾病,这是因为急性疾病,因为急诊症,急性疾病,这是因为急性疾病的疾病,这是因为急性疾病,因为急性疾病,急性疾病,这是因为急性疾病,而疾病的疾病却造成了疾病的侵害。这给患者带来了巨大的身体和精神压力,并加剧了患者的经济负担,并严重降低了患者的生活质量[3]。饮食管理是痛风治疗的基础,营养策略的正确调整可以使痛风患者的血液尿酸水平降低10%–18%[4],并减少痛风攻击的数量,但现有的研究表明,中国对饮食中的饮食控制只有37.8%的饮食控制,这是37.8%的低水平[5]。知识态度实践理论是经典的[8],并且与健康素养的等级模型重叠,在该模型中,知识方面着重于功能素养,行为方面的重点是互动和批判性素养,以及构成个人行为基础的信念应添加到健康素养的较高的档案模型中。营养素养是个体访问,处理和理解基本的营养信息和服务的能力,并在2015年做出明智的营养决策,在2015年,Velardo扩大了基于健康素养的层次结构的营养素养的理论框架[6,7]是营养素养的基础;互动营养素养是指在日常沟通和活动过程中获取营养信息的能力,并使用获得的营养信息来做出合理的营养决策;批判性营养素养是指批判性分析与营养相关信息并解决营养障碍的能力,以及个人对判断营养信息的正确性或错误的痛苦的能力,并表达愿意参加社会营养活动。
除了熟悉人工智能之外,传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员(例如专业传播者、高层管理人员、员工大使)及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样,他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感,从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力,专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。
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气候变化学习合作社最终导致2024年4月,新泽西州教育部在斯托克顿大学,罗格斯大学 - 新不伦瑞克省,蒙茅斯大学和拉马波学院建立了区域气候变化学习合作社(CCLCS)。CCLC为当地教育机构(LEAS)提供免费的专业发展,技术援助和网络机会,以帮助他们实施新泽西学生学习标准(NJSLS),以支持所有九个内容领域的气候变化教育。2025年3月,每个CCLC将举办一项最终活动,以展示Leas的气候变化教育计划。欢迎所有LEA工作人员和学生参加其区域CCLC的最终活动。最终事件详细信息和注册以获取更多详细信息,并注册了最终事件,请参阅下面的信息:
每个参与者将被要求加入WhatsApp组,我们将分享与项目相关的进一步重要信息。也必须在参与者列表中提供其信息。WhatsApp组和参与者列表的链接将至少在项目开始前一个月共享。非政府组织 - 该项目的主要目标之一是建立新的合作伙伴关系,因此将传单,同叶和其他促销材料带到您组织的其他促销材料。这将是您展示您的非政府组织并找到未来项目的合作伙伴的机会。
本文解决了新闻和媒体教育领域中对算法素养的需求。在媒体土地上的虚假信息不断提高的复杂性中,其目的是增强用户对算法驱动的结合的认识和理解。通过对交流学生的重点研究,该研究调查了与算法系统对新闻消费的影响有关的关注,信念和知识。现有的奖学金经过调查,以建立算法素养的不断发展的性质,从优化搜索引擎到反对数字本地人之间的误解。在理解算法驱动的新闻选择时,突出了数字信息传播理论的相关性,例如偶然消费,新闻媒介 - 我的感知,回声室和过滤气泡。从方法论上讲,来自西班牙大学和美国大学的两个焦点群体
1 比利时鲁汶大学媒体文化与政策实验室 2 爱沙尼亚塔尔图大学教育学院 3 英国伦敦政治经济学院媒体与传播系 4 波兰雅盖隆大学教育学院 5 芬兰赫尔辛基大学教育系 6 芬兰坦佩雷大学信息技术与通信科学学院 7 芬兰于韦斯屈莱大学社会科学与哲学系 8 西班牙巴斯克大学视听传播与广告系 9 西班牙巴斯克大学社会学与社会工作系