摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力,在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明,缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要,并显著影响学生的学习和表现。然而,向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外,由于大多数课程的学生人数众多,为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战,一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化(作为反馈)。然而,虽然这种反馈可能有益,但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解,重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法,可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议,以促进学生的自我调节。与以前的研究不同,本论文将预测方法与 xAI 方法相结合,以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释,为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比,该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施,以支持大学课程中学生的自我调节,并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明,仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外,研究发现,所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响,并帮助他们进行自我调节。
摘要:医疗保健对于健康生活非常重要。但是,如果您有健康问题,就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人,该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册,帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据,他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析,并根据症状提供个性化的分析报告。因此,人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
免责声明:本表格无法涵盖所有受保护物种及其可能受影响的所有情况。受保护物种相关法律适用于所有情况,申请人/开发商有责任确保受保护物种及其栖息地不会因开发而受到影响。如果在开发过程中发现受保护物种,必须停止工作,并在继续进行任何特殊预防措施之前,咨询合格(具备适当资格和/或经验)的生态学家和/或自然英格兰委员会,包括是否需要豁免许可证。
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我们将创造并维持一种有利于抓住一切机会萌发新知识的氛围。我们将传授的教育将使我们的学生能够设计出新的解决方案,以满足社会各阶层在材料和能源方面的需求,同时保护环境和节约自然资源。我们的努力虽然远远超出了课堂的范围,但旨在提高公共福利,我们传播知识的尝试将扩展到更大的多学科和跨学科平台,以进行研究、发现、技术开发、服务行业和创业,这与印度成为福利国家的愿望一致。我们将让科学家和工程师与其他学科的专业人士合作,以找到更好的解决方案。我们将为所有学生打下坚实的基础,鼓励他们成为我们的大使,参与他们选择在国家和国际层面为社会服务的专业活动。通过我们的愿景,我们将服务于专业和社会,努力作为一个团队达到顶峰,最终成为年轻一代的榜样。 12. 机构负责人和 NBA 协调员(若指定)的联系信息:
I支持HB 06929,该HB支持热网络的赠款和贷款计划。热网络将使用地面源热泵或地热能提供供暖和冷却,有可能在某些情况下替代污染的油气动力加热,例如Hartford的资本区项目,该项目为几座政府建筑提供供暖。我可以看到其他多建造情况的潜力,例如公寓或公寓综合体,退休社区,大学校园等。燃烧用于供暖建筑物的油气不仅有助于温室气体排放,而且还散发出该州NOX污染的很大一部分,这是空气质量差的重要因素,导致哮喘和损害人类和环境健康。
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功,但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同(例如,段落)。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干?段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号,例如句子顺序,局部关键字,修辞结构等。以此为动机,这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是,该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题,我们提出了一个自我监督的文本计划,该计划可以预测首先说出的内容(内容预测),然后使用预测的内容指导验证的语言模型(表面实现)。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现,名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字,总体发电质量也会提高。
我们将创造并维持一种有利于抓住一切机会萌发新知识的氛围。我们将传授的教育将使我们的学生能够设计出新的解决方案,以满足社会各阶层在材料和能源方面的需求,同时保护环境和节约自然资源。我们的努力虽然远远超出了课堂的范围,但旨在提高公共福利,我们传播知识的尝试将扩展到更大的多学科和跨学科平台,以进行研究、发现、技术开发、服务行业和创业,这与印度成为福利国家的愿望一致。我们将让科学家和工程师与其他学科的专业人士合作,以找到更好的解决方案。我们将为所有学生打下坚实的基础,鼓励他们成为我们的大使,参与他们选择在国家和国际层面为社会服务的专业活动。通过我们的愿景,我们将服务于专业和社会,努力作为一个团队达到顶峰,最终成为年轻一代的榜样。 12. 机构负责人和 NBA 协调员(若指定)的联系信息:
具有有利的电化学特征的2D/2D异质结构(HTS)的生产具有挑战性,特别是对于半导体过渡金属二甲硅烷基(TMDS)而言。在这项工作中,我们引入了一项基于CO 2激光绘图仪的技术,用于实现包括氧化石墨烯(RGO)和2D-TMDS(MOS 2,WS 2,MOSE 2,MOSE 2和WSE 2)的HT膜。该策略依赖于激光诱导的异质结构(LIHTS)的产生,在辐照后,纳米材料在形态和化学结构中显示出变化,成为导电易于转移的纳米结构膜。LIHT在SEM,XPS,Raman和电化学上详细介绍了LIHT。激光处理诱导GOS转化为导电性高度去角质的RGO,并用均质分布的小型TMD/TM-氧化物纳米片装饰。所获得的独立式LIHT膜被用来在硝酸纤维素上构建独立的传感器,其中HT既可以用作传感器和传感表面。所提出的硝酸纤维素传感器制造过程是半自动化和可重现的,可以在相同的激光处理中生产多个HT膜,并且模具印刷可以定制设计。证明了不同分子(例如多巴胺(神经递质),儿茶素(黄酮醇)和过氧化氢)在电分析检测中的卓越性能,从而获得了生物学和农业样本中的纳米摩尔限制,并获得了高纤维抗性的纳摩尔限制。考虑到强大而快速的激光诱导的HT产生以及涂鸦所需模式的多功能性,提出的方法是通过可持续和可访问的策略开发电化学设备的破坏性技术。
