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World File Search System说服力
决策参考DRN6091307
我认识到R先生和夫人也询问了旧互惠的增长预测，并认为当证据表明无法实现这些预测时，他们继续依靠不切实际的预测。他们还对基础基金的绩效不佳提出了各种观点。但是，企业运营基金的方式不是该服务能够评估或做出判断的方式。另外，我认为没有任何有说服力的证据表明，旧的相互试图误导R先生和夫人R关于其政策的基金状况。
发起有关 COVID-19 疫苗对话的提示
帮助他们找到自己接种疫苗的理由。每个选择接种疫苗的人都有自己的理由——为了保护家人、保护孩子、减少焦虑、探望父母，或者重新开始见朋友、恢复工作或重返学校等活动。在用同理心和事实解决他们的担忧后，你可以将谈话从“为什么不”引向对他们来说很重要的原因——他们的“为什么”。你可以选择分享你接种疫苗的理由，或者讨论你们可能有的共同目标，比如安全地互相拜访。人们选择接种疫苗的理由永远是那些对他们个人来说最有说服力的理由。
纽约州 9-12 年级社会研究框架
社会研究实践 9-12 年级 A. 收集、解释和使用证据 1. 定义和构建有关事件和我们生活的世界的问题，形成假设作为这些问题的潜在答案，使用证据回答这些问题，并考虑和分析反假设。 2. 识别、描述和评估来自不同来源（包括书面文件、艺术作品、照片、图表和图形、文物、口头传统以及其他主要和次要来源）的事件证据。 3. 从内容、作者、观点、偏见、目的、格式和受众方面分析证据。 4. 描述、分析和评估他人的论点。 5. 根据证据进行推论并得出结论。 6. 使用证据解构和构建合理且有说服力的论点。 7. 通过融合来自主要和次要来源的不同和相关证据并与现在建立联系，创建对过去的有意义且有说服力的理解。 B. 按时间顺序推理和因果关系 1. 阐明事件在时间上如何按时间顺序相互关联，并解释早期的想法和事件如何影响后续的想法和事件。 2. 使用来自不同时间段和不同年级的学习课程的示例来识别原因和结果。 3. 识别、分析和评估多种原因和结果之间的关系 4. 区分长期和直接原因以及多种效果
与AI对话如何减少阴谋信念
摘要：阴谋信念被广泛认为对事实纠正具有抵抗力，但最近的研究表明，使用生成的AI模型相对简短，个性化的“揭穿”对话可以大大减少此类信念。为了确定推动这种效果的机制，我们进行了一个跨越八个治疗臂的实验，该实验在此类揭穿对话中与参与者与GPT-4相互作用的关键特征（n = 1,297）。在大多数操作中，揭穿效果证明了强大的努力 - 包括明确告知参与者的AI旨在改变他们的主意，被要求辩论AI，或者AI是否向他们提供了事实信息，而无需其他寻求说服还是简洁。破坏了揭穿效果的唯一条件是促使AI说服参与者而不会出现任何对抗，这产生了无效的效果。此外，对AI有说服力的策略的分析将基于推理的策略确定为信仰变化的唯一重要中介。报道说有说服力的参与者以压倒性的方式引用了AI理性的，以证据为重点的方法。最后，在积极开放的思维中，参与者较高，显示出更大的治疗效果。这些发现表明，AI驱动的干预措施主要通过提供事实，有针对性的反驳来减少阴谋信念，以解决人们持有这些信念的特定原因。
研究注意，游戏接种降低了政治内群心理接种干预措施的敏感性，这些干预措施
研究注意，GAM接种的接种降低了政治内群人心理接种干预措施的敏感性，这些干预措施试图先发出抵抗不必要的说服力尝试的抵抗，这表明有望减少误解的易感性。但是，由于许多人从受欢迎的主流群组来源（例如，消费左翼媒体的左翼人士）收到新闻，这可能会构成误导或虚假的内容，并且由于INGOUP来源可能更具说服力，因此源对接种干预措施的源影响的影响需要注意。在本实验中，我们发现，尽管新闻消费者更容易受到政治INCOUP出版商（非政治性）误解的影响，但GAMIFIED接种成功地改善了真实性的识别，并降低了政治INCOUP和OUTGroup和Outgroup Publishers误解的易感性。作者：Cecilie Steenbuch Traberg（1），Jon Roozenbeek（1,2），Sander van der Linden（1）分支机构：（1）英国剑桥大学心理学系心理学系，（2）英国国王学院伦敦国王学院。如何引用：Traberg，C。S.，Roozenbeek，J。和Van der Linden，S。（2024）。游戏接种降低了政治内部的错误信息的敏感性。哈佛肯尼迪学校（HKS）错误信息评论，5（2）。收到：2024年1月3日。接受：2024年4月9日。出版：2024年4月30日。研究问题
多渠道贝叶斯说服
著名的贝叶斯说服模型考虑了知情人物（发送者）和未知的决策者（接收者）之间的战略沟通。当前快速增长的文献假定二分法：发件人的功能足够强大，可以与每个接收器分开通信（又称A.私人说服力），或者她根本无法分开交流（又称公开说服）。我们提出了一个模型，该模型通过引入自然的多渠道通信结构来平滑两者之间的插值，每个接收器都会观察到Senderšs通信通道的子集。此捕获，例如网络上的接收器，在该网络上，信息溢出几乎是不可避免的。我们的主要结果是一个完整的表征，指定何时在一个通信结构比另一个通信结构更好的情况下，在所有先前的分布和实用程序功能上都产生更高的最佳预期实用性。表征是基于接收器之间的简单成对关系ű一个接收器信息至少观察到相同的通道，则将其范围为另一个。我们证明，当且仅当M 1中的每个信息对接收器中的每对接收器中，M 1也比M 2更好。此结果是贝叶斯说服的最通用模型，在该模型中，接收者可能具有外部性ű即，接收者的行动相互影响。证明是受密码启发的，它与秘密共享协议有密切的概念连接。作为主要结果的令人惊讶的结果，发件人可以仅使用O（log k）通信渠道而不是幼稚实施中的k渠道来实现k接收器的私人贝叶斯说服（这是发件人的最佳通信结构）。我们提供了一种实现，该实现与通道数量的信息理论下界匹配ű不仅是渐近，而且完全是恰好。此外，主要结果立即暗示了在网络中排列的说服接收器的一些结果，以使每个接收器都观察到发送给他的信号和网络中的邻居。，当自然状态的数量恒定时，发件人具有添加剂函数时，我们还为最佳的Senderšs信号传导方案提供了添加剂fptas，并且接收器的信息为式效用是一个有向森林。我们专注于恒定数量的状态，即使是公众说服力和添加剂senderšs实用程序，[2]表明，人们既不能实现添加剂PTA，也不能实现多项式的恒定时间恒定量子器最佳senderšs实用性近似（除非p = np）。我们离开了未来的研究，研究森林交流结构的确切障碍，并将我们的结果推广到更多的senderšs实用功能和通信结构。请注意，可以轻松地从[3]和[1]中推导出，对于公共和私人说服力，可以为这种实用功能提供最佳信号传导方案。这种差异说明了一般多通道说服力的概念和计算硬度。最后，我们证明，在多渠道说服下使用最佳信号方案对于一个senderšs实用程序功能的一般家族在计算上很难ű可分离的超级乔治函数，这是通过选择接收器集的一组分区并列为多个元素的群众，而不是群体的构成，这些功能是通过选择一组接收器的分区来分配的。
问题34 |秋季2024
最后的建议是通过将财政政策（平衡书籍平衡）优先于经济政策（增长的投资）以及政府的整体战略与财政部做出的支出决策之间的不对对准的权力来扭曲政府战略的权力。所有受访者都同意平衡书籍很重要，但是长期忽视增长已导致英国几十年来的生产率增长不良。参与该项目的人，他们在财政部工作的人，与戈登·布朗（Gordon Brown）在报告的发布会上一样，这一点特别有说服力，该报告本身投入了几页。
ka招股说明书 - Glow Blogs
所有文献都是为了吸引学生并确保他们享受学习经验的目的。我们发展了一系列写作技巧：从基于各种主题的创作创意短篇小说，有说服力的论文，教会我们的学生“有效地说服读者，以及在写作和思维方面发展组织技能的信息。学生得到支持，以发展他们的说话和听力技巧，不仅可以确保他们在我们的主题上取得的成就，而且在整个学校中发展信心。在英语系中发展扫盲技能支持学生在整个课程中取得成就。
2024-2025核心和浓度
05-615说服力设计05-617人工智能产品的设计05-618人AI交互05-660相互作用设计基础05-813人为因素05-818教育游戏的设计05-823 E-学习设计原理和方法05-833应用于05-83 3安全性05-840在线学习的工具05-872计算机系统的快速原型制作05-891设计人体中心系统05-899拥挤的编程05-899学习分析和教育数据科学05-899 AI：长期的设计和设计。 05-899通过设计正义05-899转型游戏设计工作室