研讨会将培训小组领导者,向教师和儿童保育提供者提供令人难以置信的开端®课程课程,包括针对幼儿教师(1 - 3年)的培训协议,为学龄前儿童(3 - 5年)。在这种合作的互动培训中,参与者学习了团体领导能力,例如目标设定,视频小插图的调解,如何设置角色扮演实践,制定行为计划以及福利/障碍练习。主题包括建立积极的关系和管理分离焦虑,使用社会和情感教练,促进语言发展以及具有可预测的常规和一致的积极行为管理策略的主动教学。在培训后,领导者可以为教师和/或托儿服务提供者团体提供令人难以置信的开始计划6天课程。
良好的企业育儿计划需要在概述计划的具体内容、时间表和职责之前设定背景。这意味着该计划需要以全面的需求评估为基础,而该评估主要基于其所代表的护理经验社区的声音。该评估应审查政策概况和实施中存在的差距,找出这些差距背后的系统性原因。同时,最重要的是,需求评估必须基于护理经验人士对计划优先事项的看法。为此,需要采用混合和多样化的参与式研究方法。这可能包括:面对面访谈、焦点小组讨论和基于艺术的探究方法,如角色扮演或戏剧。需要根据您所接触的群体的年龄以及文化和语言背景适当地选择方法。
体验学习周期是ELT中最广泛认可和使用的概念(ELT-Kolb 2015,Kolb&Kolb 2017)。体验,反思,思考和行动的四阶段周期的简单性和实用性是其受欢迎程度的主要原因。这是一个适合创建教育计划的适应性模板,可积极吸引学习者参与学习过程,为过度使用和无效的传统信息传输模型提供了替代方案。在经验学习的典型应用中,教育者提供了直接的具体体验活动,例如实地考察,实验室实验或角色扮演,然后对体验进行个人或团体反思。概念化阶段的重点是通过增加相关主题讲座或阅读通常理解体验的含义。然后,要求学习者运用他们在自己的生活和工作环境中学到的知识。
提高LLM代理商的协作能力引起了人们的极大兴趣,因为LLM的潜力比任何一个LLM都能单独实现更好的性能和决策。从关于人类或人类计算机互动的先前讨论中脱颖而出,在本文中,我们研究了计算机计算机的互动及其社会协作行为的能力。我们在生成代理(香草,民主,一对一和独裁统治)之间实施了四种不同的协作方法,并尝试了两种不同的座席架构设计(直接提示和角色扮演)。我们在经典的团队建设问题上基准了这些方法的表现:沙漠生存问题(DSP)。我们发现,在某些协作条件下,生成代理人作为一个团队做出的决定要比任何一个代理人一个人都能做得更好。
1。以儿童为中心保护的方法1.1简介Offham小学承认我们的法定责任是维护和促进所有儿童的福利。保护和促进儿童福利是每个人的责任,每个人都有角色扮演。我们社区的所有成员(员工,志愿者,州长,领导人,父母/护理人员,更广泛的家庭网络和学生)在保护儿童方面都起着重要的作用,并且所有人在使我们的社区安全可靠地安全方面起着重要作用。奥普汉姆小学认为,儿童的最大利益总是排在第一位。所有儿童(定义为18岁的孩子)都有被听到并考虑到自己的愿望和感受的权利,而所有儿童不论年龄,性别,能力,文化,种族,种族,语言,宗教或性认同或性认同或倾向,都具有平等的保护权。
为了衡量航天经济的价值,必须确定稳定的经济基线。定义空间经济增长的影响开始和停止的影响并不容易。经济主导的举措的例子表明,与空间部门内外的利益相关者互动的重要性。这种参与是建立经济基线以定量术语所需的经济基线的关键部分,空间在国民经济中所扮演的角色扮演的角色。包括哪些商品?需要考虑哪些非空间活动?虽然可以想象许多商品和非空间活动应包括在衡量太空经济中,但没有明确的答案。对于许多国家来说,这只是经济分析的新时代,美国经济分析局是该地区的活跃参与者之一。在这种情况下,方法论需要时间来定义,设计和实施。尽管如此,这项工作是长期以来关于太空经济的基于证据的决策的必需要素。
活动 1:可再生能源有哪些优点和缺点?使用可再生能源情况说明书,分组探讨不同形式的可再生能源。小组可以向全班汇报他们的发现,或者制作海报来教育全班同学。接下来进行角色扮演讨论风力发电厂提案:使用英国风力发电厂的照片卡 21,设置镇议会会议的场景,会议正在讨论他们镇上风力发电厂的提案。接下来,阅读快速链接 4.2 处的 Newsround 文章。给学生小组分配角色,并召开镇议会会议,讨论他们是否应该建造风力发电厂。建议角色:镇长、提议建造风力发电厂的议会成员、土地靠近风力发电厂的农民、当地居民、企业主、环保人士、报纸记者。学生还可以调查英国第一个太阳能小镇 - 韦德布里奇。
摘要:随着人工智能(AI)继续渗透到各个部门,其整合到社会工作实践中,尤其是在识别高风险家庭中,需要对未来社会工作者的细微理解和道德参与。本文介绍了一个基于模拟的学习练习,该练习与爱尔兰大学的社会工作[MSW]学生一起进行。通过角色扮演作为不同的利益相关者,学生参与了一个虚构的场景,其中涉及在爱尔兰部署AI算法来识别高危家庭。该练习对AI在社会工作中的含义中阐明了各种各样的观点,强调了关键的道德困境,监管挑战以及对AI技术的全面教育的需求。这些发现支持基于模拟的学习的有效性,这是为社会工作学生准备的有效方法,以使将AI融入其未来实践的道德,实用和政策复杂性。