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使用 AI Mobile COLT 提供定量数据以支持语言教学和职前教师培训中的反思过程：讨论
摘要 .Mobile COLT 是一个便携式的第二语言课堂活动分析平台，基于著名的语言教学交际导向 (COLT) 方案 (Spada & Fröhlich, 1995)。它已被开发用于使用 Windows 平板电脑进行实时课堂分析。本文首先介绍了 COLT 分析方案，并阐述了 Mobile COLT 的功能、其在课堂实践中的应用以及人工智能 (AI) 版本 (AI Mobile COLT) 的开发。本文还简要报告了在日本进行的两项研究，以探讨如何使用 Mobile COLT 进一步促进语言教学发展。然后，本文简要介绍了作者发起的一个合作项目，该项目旨在探索如何将 AI Mobile COLT 系统与 Moodle 中的电子档案平台相结合，以提供基于证据框架的定量数据。
新泽西州人类服务警察多样性......
虽然招聘是整个机构的责任，但我们的招聘团队将继续提供信息、指导和资源，帮助候选人顺利通过选拔过程的各个方面，包括入职培训阶段、背景调查问卷、就业前背景调查、体检。我们的机构确保不同种族群体的宣誓成员在初始入职培训阶段参与并与申请人互动。此外，通过我们已建立的现场培训官 (FTO) 计划，我们的机构从选拔过程开始就为候选人提供指导和辅导，并持续到新兵入职前的培训。我们的 FTO 计划不仅旨在加强我们的招聘实践，还旨在为申请人提供支持和指导，以最大限度地提高入职前培训和整个执法生涯中的留任率。
在专业教师教育课程中开发基于成果的教学材料，以浪漫的灵活设置，Marilou Alciso 1 aq
摘要这项研究基于对所使用的各种教学材料的评估，其可用性和频率，教职员工和学生在使用教学材料方面面临的挑战以及开发教学材料的需求，在三个专业教师教育课程中开发了基于结果的教学材料。描述性研究设计用于收集数据，同时将发展研究设计用于开发基于结果的教学材料。研究人员使用4点李克特量表构建了问卷。在线调查表由来自菲律宾八打雁州立大学的38名教职员工和655名职前教师完成。使用描述性统计数据和Mann-Whitney U检验分析了收集的数据。结果表明，三个专业课程中使用了各种教学材料，并且根据适当性和适用性使用它们。在使用Mann-Whitney U测试所揭示的这些教学材料时，教师和职前教师在利用这些教学材料方面面临着类似的挑战。这些发现是开发三种基于结果的教学材料的基础，这些教学材料遵循活动，分析，抽象和应用的顺序。对教学材料进行了评估，并在内容和格式方面令人满意。提出的建议已纳入最终副本。关键字：灵活的设置，教学材料，基于成果的教育，职前教师，专业教师教育，教师教育。
埃格港镇警察局 2025 年战略......
简介 Egg Harbor 镇警察局将继续寻找能够反映 Egg Harbor 镇多元化人口的合格候选人。我们的团队一直在努力寻找不仅符合选拔流程标准中规定的学术、身体和背景标准，而且最适合我们机构和整个社区的候选人。我们与合作伙伴密切合作，计划从战略上解决任何已确定的代表性不足的群体。为了解决与我们的招聘实践有关的任何潜在代表性不足问题，该团队正在社区和民间组织内建立合作伙伴关系，以协助我们吸引来自历史上代表性不足的社区的候选人。我们将以多种方式与这些合作伙伴密切合作，例如战略规划、共同举办活动以及考虑社区对我们招聘流程的意见。招聘人员一直在寻找适合继续我们使命的个人，例如预防犯罪、社区参与和情报主导的警务。我们的招聘团队将继续提供信息和资源，帮助候选人顺利通过选拔过程的各个方面，包括笔试、体能敏捷性测试、背景调查、选拔过程的面试阶段以及新泽西州认证警察学院的入职前培训。通过我们已建立的现场培训官 (FTO) 计划，我们的机构从选拔过程开始就为候选人提供指导和辅导，并持续到警察学院新兵入职前培训期间。我们的 FTO 计划不仅旨在加强我们的招聘实践，还旨在为申请人提供支持和指导，以在入职前培训期间和整个执法生涯中最大限度地保留人才。
模拟学生：用于教师培训的 AI 聊天机器人
摘要：本文介绍了一种聊天机器人的开发，该聊天机器人旨在模拟 3D 虚拟环境中的学生，用于职前教师培训。研究人员使用基于生成预训练的 Transformer 的深度神经网络模型，使用来自真实课堂对话的语言资源数据创建了一个人工智能聊天机器人。结果表明，聊天机器人需要通过额外的编程进行微调。该程序旨在用于未来虚拟模拟教师培训的研究。简介 虚拟 3D 环境为职前教师培训提供了一个方便且身临其境的空间。在这些虚拟空间中，职前教师可以练习课堂话语和课堂管理，而无需在实际课堂环境中与真实学生一起进行此类培训的实际困难（Dieker 等人，2014 年）。目前，大多数 3D 虚拟教师培训环境严重依赖木偶学生化身，以避免与机器生成的话语相关的自然语言处理的复杂性（例如，Cohen 等人，2020 年）。木偶化身会降低对话的真实性，并且还会耗费大量资源，因为必须雇用个人来扮演学生的角色。因此，本研究开发了一种聊天机器人，可用于对学生虚拟代理进行编程，以模拟真实的科学、技术、工程和数学 (STEM) 课堂环境以用于培训目的。
薪酬问答
本问答中提供的信息仅应作为一般指导。具体信息请咨询您的法律顾问或税务顾问。此信息并非旨在提供法律或税务建议，此处包含的所有评论仅代表我们的解释。请参阅计划文件以确定应在年终人口普查中报告哪种类型的薪酬。为什么我的 PSC 人口普查没有包含薪酬？人口普查信息来自您的工资文件中提供的信息。如果工资文件不包括薪酬金额，则从 PSC 下载的人口普查将不包括薪酬金额。如果工资文件中提供了薪酬，则需要设置系统以读取和捕获所提供的金额。请联系客户服务部门以获取有关设置方面的帮助。2023 年支付的最终薪酬直到 2024 年才支付。这笔薪酬需要在 2023 年或 2024 年人口普查中报告吗？一般而言，普查应包括所有薪酬和供款，这些薪酬和供款的支付期结束日期都在正在测试的计划年度内。您需要确保每年普查中包含的薪酬支付期都以一致的方式报告，并且没有薪酬包含在多个计划年度中。什么是入职前薪酬？入职前薪酬是对在当前计划年度内有资格参与计划的任何员工的薪酬。从雇用日期或计划年度开始（以较晚者为准）到入职日期所获得的薪酬被视为入职前薪酬。请参阅普查数据说明以获取示例。如果您今年不为我们计算供款，我可以省略入职前薪酬吗？可以，但是入职前薪酬列中必须有一个数值，即使它是 0.00。此外，请注意，入职前薪酬可以产生更有利的测试结果。计划薪酬和总薪酬有什么区别？请务必参考计划文件，以进一步了解计划所选的薪酬。您还需要确保金额包括或不包括计划定义的员工递延工资。计划薪酬是总薪酬减去计划文件中定义为不包括的任何金额，例如奖金、佣金或加班费。如果计划文件未定义任何薪酬排除，则计划薪酬将等于总薪酬。如果计划有预录薪酬，请不要从人口普查文件中报告的计划薪酬总额中扣除预录金额。如果员工有预录薪酬，则需要在人口普查文件的第 I 列中报告该金额。有关更多信息，请参阅人口普查数据说明。我们的计划年限较短。我如何知道在短年测试中应包括哪些补偿？您应该提供短计划年度时间段内的补偿和供款。例如，如果短计划年度从 2024 年 5 月 1 日到 2024 年 12 月 31 日，则人口普查中提供的补偿和供款应针对同一时间段。我们的计划是今年的新计划。我应该在人口普查中包括哪些补偿？如果计划在计划年度期间转换为我们，则为计划年度测试提供的人口普查文件应包括整个计划年度的补偿和供款，包括计划未与我们合作的计划年度部分。
通过 TPACK 框架探索将人工智能融入特殊教育教师准备
摘要 随着人工智能 (AI)，特别是生成式人工智能和大型语言模型（例如 ChatGPT、Google Gemini）引入教育领域，人们开始讨论教师在未来仍然需要和需要哪些知识。在本文中，我们描述了人工智能如何能够并且应该与技术知识、教学知识和内容知识 (TPACK) 框架保持一致，作为特殊教育教师准备的一部分。此外，我们还探讨了人工智能对 TPACK 框架的影响，特别是如何将人工智能集成到三个组成部分中的每一个中，支持每个方面的具体工具，以及教师教育者和在职前教师在考虑人工智能时应该使用的指导性问题。我们将为教师教育者提供示例活动，他们可以与在职前教师一起使用这些活动来介绍人工智能并将其使用整合到他们的课程中，这些课程是在 TPACK 框架内制定的。