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释放课堂上人工智能的潜力
赫拉克利特 摘要：人工智能与课堂的融合为教育的新时代开辟了道路，将传统的学习环境转变为动态、自适应的空间。本文探讨了人工智能课堂的发展和影响，强调了人工智能在教育中的应用可能带来的好处、挑战和道德考虑。只要教师筛选和评价人工智能的产品，人工智能就有可能成为教师的同事。重要的是要理解，虽然人工智能可以拼凑教育范式的结构，但教师的任务是填补缺失的部分。人工智能课堂代表了教育的变革性转变，为个性化学习、高效的管理流程和增强的内容创作提供了前所未有的机会。 关键词：挑战、机遇、技术、影响、革命。 1）讲师，博士，罗马尼亚克拉约瓦大学，文学院，应用现代语言系，电话 0040744177449，电子邮箱：adibusu2002@yahoo.com，ORCID ID 0000-0003-1379-9918。
暑期课堂上通过视觉选择对果蝇进行 CRISPR/Cas9 基因编辑
(A) 顶部：将目标 Gal4（深蓝色，顶部构建体）与编码 Cas9 的版本 2 (V2) 供体菌株杂交，该菌株由 X 上的 vasa 启动子控制（未显示），而 CyO 上的供体构建体则包含 T2A。LexA 由 floxed 3xP3-RFP、黄色+ 盒标记，两侧是 Gal4 同源臂和 U6 驱动的向导 RNA（CyOHACKy.V2,y +、RFP +）。从上往下第三行：得到的 HACKed 染色体，其中 Gal4 ORF 已被破坏并由 T2A.LexA 替换，由视觉标记黄色+和 RFP+标记。底部：与 hs- Cre 杂交后，黄色 +、RFP + 盒被移除。
在英语课堂中教授21世纪技能
由 FATMA KAPKIR 提交，部分满足中东技术大学社会科学研究生院英语语言教学文学硕士学位的要求，由 Sadettin KİRAZCI 教授 社会科学研究生院院长 Nurten BİRLİK 教授 外语教育系主任 Perihan SAVAŞ 教授 外语教育系主管 考试委员会成员： Müge GÜNDÜZ 助理教授（考试委员会主席） 中东技术大学外语教育系 Perihan SAVAŞ 教授（主管） 中东技术大学外语教育系 Gamze ERDEM COŞGUN 助理教授 阿马西亚大学外语教育系
环境因素在促进课堂创造力中的作用
创造力是一组技能，一种思维形式，以及在21世纪的需求中相遇和出色的方式。本文探讨了创造性的差距和不足之处，这阻碍了教室中教师和学生创造力的发展。从各个学科中汲取灵感，探讨了学校通过对现有文献，研究研究以及对教育创造力主题的专家观点的深入分析来培养创造力所面临的挑战。作者讨论了教师如何在培养学生的创造力和赋予教师权力的重要性方面发挥关键作用，重点是为教师提供必要的工具和知识。作者争辩说，赋予教师创造变革性教育经验的能力创造的学生是批判性思想家，问题解决者和动态和创新社会的贡献者。
家长对于学校课堂使用生成式人工智能的看法和特点
随着聊天 GPT 等生成式人工智能变得越来越普及，人们正在探索将其用于学校课堂的可能性。 2023年7月，文部科学省发布的《关于使用生成型人工智能的适当性的试验方法》要求在使用生成型人工智能时要限制年龄并获得父母同意。在学校使用生成式人工智能时，家长的参与非常重要。本文旨在明确回答“同意”、“不同意”或“不知道”的中小学生家长对于在学校课堂上使用生成式人工智能的态度特征。分析表明，孩子的属性和他们的 ICT 使用之间没有关系，但父母的属性和他们的 ICT 使用之间有更强的关系。回答“不知道”的家长的特点是“家长的ICT技能低”、“教育程度低”、“年收入低/不想回答”。回答“同意”的家长的特点是“对孩子使用ICT的焦虑感不强”、“家长年龄不一”、“希望孩子使用ICT设备能丰富与他人的联系”。
将技术融入中学教育世界语言课堂的策略和资源
该项目由 ScholarWorks@GVSU 的研究生研究和创意实践部门免费提供给您，供您开放访问。该项目已被 ScholarWorks@GVSU 的授权管理员接受纳入 Culminating Experience Projects。如需更多信息，请联系 scholarworks@gvsu.edu 。
融合课堂中的教育技术
本研究旨在揭示在包容性环境中工作的教师的意识及其对教育技术的使用。具体而言，在这项混合方法研究中，进行了需求分析，以确定教师对包容性教育的知识水平、他们对教育技术的认识和使用，以及他们需要什么样的支持。数据是通过对 133 名教师的问卷调查和与 5 组 30 名教师的焦点小组讨论收集的。基于使用描述性分析对定量数据和使用持续比较法对定性数据的分析，研究结果表明，教师对有特殊教育需要 (SEN) 学生的了解不足，他们需要支持。此外，定性数据分析揭示了包容性教育的社会、学术和环境积极成果，同时确定了包容性教育的心理、学术和环境挑战。这些发现有望使文献、包容性教育领域和政策制定者受益。
在课堂上应对人工智能炒作：ChatGPT 和公平优先的语言学教学法
LLM 的发展与语言学有关，但通常仅涉及极少的语言学知识（Bender 等人，2021 年）。尽管在人工智能发展的新阶段取得了许多飞跃，但 NLP 和 NLU 对我们通过人类语言命令与计算机通信的能力的提高最为重要。通过向学生展示生成式人工智能工具背后的计算语言学过程及其局限性，我们打破了人们的幻想，即这些技术确实是独立学习的智能或可靠替代品。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。