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未来教师对人工智能教育的看法分析
本研究调查并分析了在职前教师对人工智能教育的看法。尽管对人工智能教育的研究越来越多，但仍然缺乏研究未来教师如何看待这一新兴领域的研究。本研究使用统计分析和语义辨别量表调查了 88 名在职前教师对人工智能教育的看法。研究结果表明，在职前教师承认人工智能作为一种学习工具的潜力，可以为个别学生提供个性化的学习体验。在职前教师也对人工智能教育持积极看法，认为它智能、精准、便捷，是提高他们整合和融合人工智能技术能力的一种方式。需要进一步研究不同群体的类似看法，包括小学、初中和高中教师、家长、大学教授和人工智能教育专家。
引用：Abualrob, MM (2025)。创新教学：职前教师如何利用人工智能向四年级学生教授科学。当代教育技术，17 (1)，ep547。https://doi.org/10.30935/cedtech/15686
本研究旨在发现在职前教师使用 Copilot 技术时最常重复的提示，以及他们对在为四年级学生准备和规划科学课程时使用该技术的反思。采用探索性案例研究设计的定性研究方法，针对 20 名在职前教师进行有目的的抽样。样本分为四个焦点小组。通过对在职前教师的人工智能创作成果、他们的反思性日记条目以及四个焦点小组访谈期间发生的讨论进行文档分析来收集数据。研究结果表明，在职前教师最常使用的应用程序包括课程计划、教学媒体、真实评估、表格、图片、图画和教学策略。反思性日记和焦点小组访谈分析得出了六个主题，这些主题与在教学中使用 Copilot 方法有关。这些主题如下：发展对新想法的认知、吸引他们从未想到的事物的注意力、节省时间和精力、与学生需求兼容、减少人际交往和依赖性。
海军水面作战中心 休尼米港 ...
入职前文件/任务 人力资源部将为您分配入职前表格和其他任务。您将有机会在自动入职系统中完成分配的入职任务。这些任务包括收集您的信息以及查看、签署和提交各种入职表格。入职前表格可能包括海军部就业表格、联邦/州税表、就业资格验证（I-9）表格或任何其他本地使用的表格。您可能还需要提供支持文件的副本，例如您当前或过去的 SF50、兵役文件（例如您的 DD-214）、美国公民身份证明（美国护照、真实身份证、出生证明）等。如果您需要提供原始密封的学校成绩单副本，请参阅“教育文件要求”部分。按照工作录用通知书中的说明尽快完成所有任务。
DoDM 6055.18，“微生物和生物医学实验室安全标准”，2020 年 8 月 11 日
附录 4A：实验室安全检查清单 ...................................................................................... 26 第 5 部分：OH 计划 ...................................................................................................................... 31 5.1. 总则。 ...................................................................................................................... 31 5.2. CMA 职责。 ............................................................................................................. 31 5.3. CMA 培训。 ............................................................................................................. 32 5.4. 体检资格和医疗监督检查。 ............................................................................. 32 a. 入职前检查。 ............................................................................................................. 32 b. CMA 在入职前检查中的作用。 ............................................................................................. 33 c. 基线医疗监督检查 ............................................................................................. 34 d. 定期医疗监督。 ............................................................................................................. 34 e. 终止检查。 ........................................................................................... 35 f. 职业病和伤害的暴露后检查。 ...................................................... 35 g. 医疗意见文件。 ......................................................................
研究文章引导式探究的有效性...
本研究调查了技术集成引导式探究方法对在职前数学教师几何概念理解的影响，并与引导式探究方法和传统的以教师为中心的方法进行了比较。研究采用了非等效前测-后测对照组准实验设计。研究采用了三阶段抽样技术。研究者特意选择了两所大学，并通过简单随机抽样将其分配到实验组和对照组。共 116 名在职前小学数学教师被分为三组：实验组 1（n = 48）、实验组 2（n = 38）和传统组（n = 30）。使用双层测试收集前测和后测数据，并使用描述性统计、样本配对 t 检验和单因素方差分析进行分析。与其他两组相比，接受技术集成引导式探究方法的在职前数学教师表现出更高水平的概念理解。根据研究结果，为数学教师教育者提出了一些建议。
将人工智能融入教育学学士学位课程
摘要：本系统综述探讨了人工智能 (AI) 在职前教师教育课程中的整合。随着人工智能技术的持续快速发展，人们越来越认识到它们改变教学和学习实践的潜力。本综述综合了现有的研究和文献，以研究人工智能在职前教师教育计划中的各种应用方式。重点关注的领域包括将人工智能用于个性化学习、数据分析、课程规划、虚拟教学助理、课堂管理、专业发展以及对道德和社会影响的探索。该研究强调了教师教育者在培养未来教育者在教学实践中有效利用人工智能技术方面的重要作用。他们的职责包括课程开发、教学和促进、专业发展、建模最佳实践、研究和学术、合作和伙伴关系以及宣传和政策制定。人工智能在职前教师教育中的各种应用带来的好处包括提高教学效率和支持持续的专业发展。然而，道德考虑、算法偏见和教学整合的需要等挑战仍然是重要的考虑因素。这篇评论强调了深思熟虑的实施策略和持续研究的重要性，以充分利用人工智能的潜力，为未来的教育工作者应对 21 世纪课堂的复杂性做好准备。关键词：人工智能；职前教师教育；课程整合；个性化学习；数据分析；课程规划
引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
