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实践课对于科学教学的重要性。 - 约西夫
摘要实践课在生物学研究中非常重要，特别是在细胞学学科中，由于其抽象性质而常常被视为具有挑战性。仅有理论是不够的，必须将理论知识与实践经验相结合，才能激发学生对科学的兴趣。这项研究是在农业综合高中一年级学生中进行的，学生们在进行 DNA 提取实验（涉及收集唾液）之前接受了 DNA 的理论基础。这项工作旨在表明 DNA 研究是理解生物学的重要工具，以及 DNA 提取实验对大多数高中生有何相关性和益处。
使用技术增加对课堂上小学生的影响
（1）有能力的学习者，学生利用技术在选择，实现和证明其学习目标的能力方面发挥积极作用，并由学习科学所告知。（2）数字公民，学生认识到生活，学习和在相互联系的数字世界中工作的权利，责任和机会，他们以安全，法律和道德的方式行动和模型。（3）知识构造者，学生使用数字工具批判性地策划了各种资源来构建知识，创造创造性的文物并为自己和他人创造有意义的学习经验。（4）创新的设计师，学生在设计过程中使用各种技术来通过创建新，有用或想象力的解决方案来识别和解决问题。（5）计算思想家，学生制定并采用策略来理解和解决问题，以利用技术方法的力量开发和测试解决方案。（6）创意沟通者，学生清晰地沟通，并使用适合其目标的平台，工具，样式，格式和数字媒体来创造性地出于各种目的。（7）全球沟通者，学生使用数字工具来扩大自己的观点，并通过与他人合作并在本地和全球的团队中有效地工作来扩大他们的观点（Iste，2022）。
通过使用以下方式增强天课筹款的策略
摘要。本研究调查了通过利用社交媒体和数字活动来加强天课筹款的策略。采用综合方法，重点关注数据驱动的个性化、通过互动参与、利用分析工具、简化信息、引人入胜的叙述、响应不断变化的趋势以及综合信息传播。介绍提供了天课筹款的背景和天课在社会福利中的重要作用。问题陈述强调了筹款中的挑战和有效策略的重要性。研究目标包括分析社交媒体作为天课筹款工具并评估数字活动的有效性。研究方法包括文献综述和案例研究。研究结果表明，综合方法具有积极影响，个性化和互动性是关键因素。强调响应趋势和综合信息传播的必要性，以提高对天课筹款的认识和社区参与。关键词：天课筹款；社交媒体；数字活动
内容创作或插入：课堂上的人工智能生成数字艺术
随着基于图像的生成人工智能的成熟和广泛应用，其所引发的争议也促使高等教育领域的人士呼吁立即禁止该技术，因为他们担心该技术可能会引发大规模抄袭 [6, 7] 。迄今为止，学术界几乎没有表现出任何兴趣认真研究这种新工具的实际用例和最佳实践。学术界反而关注这项新兴技术所带来的颠覆的理论和美学含义。Ajani [8] 就是一个例子，她在研究中指出了“艺术”的两个相互竞争的定义——“艺术是技术的表达，艺术是情感的表现” [8, p. 253] 。因此，讨论围绕着如何看待和评价“艺术”，无论是它捕捉人类状况的能力，还是可证明的技术实力 [9,10] 。
学生活动：课堂上生成式人工智能的伦理问题
虽然人工智能生成的内容可能类似于人类创作的艺术或演讲，但人工智能程序没有意识，学习方式也不像人类。这些程序实际上就像您可能在文本或电子邮件中内置的自动完成程序的复杂版本。它们从训练数据中学习模式，并利用该模式创建对提示的合理响应。它们训练的数据越多，它们创建模仿人类生成内容的内容的能力就越强。
问题集 1 截止日期：2 月 23 日，星期四，课堂上。
问题 3 考虑一个由 δ r 个富人代理人、δ m > δ r 个中产阶级代理人和 δ p > δ m + δ r 个穷人代理人组成的社会。所有个体在离散时间中无限期地生活，并以折现因子 β ∈ (0, 1) 最大化其终生收入的净现值。有三种政治状态：寡头政治 ( O )，其中富人代理人掌权，有限选举权 ( L )，其中富人和中产阶级投票，以及完全民主，其中所有个人都有选举权 ( D )。社会从寡头政治开始。政治博弈如下：在每个时期，现行政治体制的中间选民决定政策 τ ∈ T ⊂ R ，以及明天的政治体制应该是什么样子（从集合 { O, L, D } 中）。每个代理人的收入直接取决于政权（例如，因为不同政权内可能存在不同的经济关系）和政策。具体来说，令 yi ( S ; τ ) 表示当政策为 τ 时，政治状态 S ∈ { O, L, D } 中属于 i ∈ { r, m, p } 阶层的个人的收入。假设以下内容具有唯一定义：
从微积分到计算机：在课堂上使用过去 200 年的数学史
14. 数学写作，作者：Donald E. Knuth、Tracy Larrabee 和 Paul M. Roberts。16. 用写作来教数学，Andrew Sterrett 编辑。17. 启动微积分泵：创新和资源，微积分改革委员会和前两年，数学本科课程委员会的一个小组委员会，Thomas W. Tucker 编辑。18. 数学本科研究模型，Lester Senechal 编辑。19. 数学教学和学习中的可视化，数学教育计算机委员会，Steve Cunningham 和 Walter S. Zimmermann 编辑。20. 微积分教学的实验室方法，L. Carl Leinbach 等人编辑。21. 当代统计学观点，David C. Hoaglin 和 David S. Moore 编辑。 22. 关注变革的呼声：课程行动建议，Lynn A. Steen 编辑。24. 本科数学教育中的符号计算，Zaven A. Karian 编辑。25. 函数的概念：认识论和教学法方面，Guershon Harel 和 Ed Dubinsky 编辑。26. 二十一世纪的统计学，Florence 和 Sheldon Gordon 编辑。27. 微积分资源集，第 1 卷：通过发现学习：微积分实验手册，Anita E. Solow 编辑。28. 微积分资源集，第 2 卷：新世纪的微积分问题，Robert Fraga 编辑。29. 微积分资源集，第 3 卷：微积分的应用，Philip Straffin 编辑。30. 微积分资源集，第 4 卷：学生调查问题，Michael B. Jackson 和 John R. Ramsay 编辑。 31. 《微积分资源集》，第 5 卷：微积分阅读材料，Underwood Dudley 编辑。32. 《人文数学论文集》，Alvin White 编辑。33. 《本科数学学习研究问题：初步分析和结果》，James J. Kaput 和 Ed Dubinsky 编辑。34. 《在 Eves 的圈子里》，Joby Milo Anthony 编辑。35. 《你是教授，下一步是什么？大学教师准备的思路和资源》，大学教学准备委员会，Bettye Anne Case 编辑。36. 《为新微积分做准备：会议论文集》，Anita E. Solow 编辑。 37. 大学数学合作学习实用指南，Nancy L. Hagelgans、Barbara E. Reynolds、SDS、Keith Schwingendorf、Draga Vidakovic、Ed Dubinsky、Mazen Shahin、G. Joseph Wimbish、Jr. 38. 有效的模型：有效本科数学课程案例研究，Alan C. Tucker 编辑。39. 微积分：变化的动态，CUPM 微积分改革和前两年小组委员会，A. Wayne Roberts 编辑。40. Vita Mathematica：历史研究和与教学的结合，Ronald Calinger 编辑。41. 开启几何：学习、教学和研究中的动态软件，James R. King 和 Doris Schattschneider 编辑。
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。
在课堂上利用人工智能：增强德锐大学的学习体验
在 CEIS312 中，ChatGPT 的实际应用展示了 Python 编码在数据集清理和算法开发等任务中的应用，凸显了人工智能在教育中的切实好处。这种实践方法可以强化理论知识并培养宝贵的技术技能，让学生为应对现代劳动力的复杂性做好准备。人工智能 (AI) 已成为快速发展的教育领域的变革力量，为定制和增强学习体验提供了前所未有的机会。德锐大学 90 多年来一直拥抱技术进步，并已将人工智能战略性地融入其课程和教学实践中，使学生和教育工作者受益。本文探讨了德锐大学利用人工智能增强学习体验的多方面方式，反映了人工智能在教育中的当前实施和未来方向。
写作课中的人工智能：编辑、合著者、代笔作家还是缪斯？
国会图书馆是世界上最全面的图书馆。它通过玩一个简单的反复试验的语言游戏（猜猜从文本中随机删除的单词）来处理这些数据，以不断改进其知识库，使用 1,024 台强大的计算机每天 24 小时运行，预计耗时 34 天。结果是一个拥有 1750 亿个参数的神经网络，这是人类大脑中突触的电子模拟。随着 GPT-3 在庞大的文本语料库中经过数十亿次试验掌握猜单词任务，该系统获得了词汇、句子结构、单词内涵、世界事实、写作风格等知识。然后它可以使用这些知识来响应各种各样的请求。当然，它没有每个人通过经验和互动获得的对世界的理解，所以可以说它有知识的深度但缺乏广度。