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World File Search System5E
在高中基因工程课程中使用多种学习模式
本文的目的是讨论向高中生物学学生提供的基因工程课程，以掌握与基因工程产品和实践相关的生物学学习标准（BIO.5E）。本文中描述的课程遵循5E课程计划模型。因此，本文将描述本课程创建和实施中使用的5E：参与，探索，解释，详细和评估。本文着重于使用具有不同学习风格的学生的资源和活动的使用，并着眼于在个人练习期间的个性化教师研究的有效性。这些教学策略是根据先前的研究和课堂观察的有目的地选择和实施的。
MCM团队的研究更新（2025年1月）
图4。睾丸癌通常具有良好的存活率，但是GCM1高表达的患者在睾丸生殖细胞肿瘤中的生存率较差（HR = 6.3）。类似地，对于宫颈SQC癌（图5A），肾脏肾细胞癌（图5B），肝肝细胞癌（图5C），胰腺导管ADC（图5D），肾脏肝细胞癌（图5D），ADC（图5E）（图5E）。GCM1胃中ADC中的突变导致预后不良（图5F），并显示宫颈SQC癌的阴性生存趋势（图5G）。
全原因和血管性痴呆的全基因组范围的荟萃分析
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
化学降低复合二氧化碳化学动力学
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
为准小学教师设计数字灾难学习资源的理论研究
摘要。建立对灾难准备的意识对于像印度尼西亚这样的高灾害风险的国家是必不可少的。此外，对灾难的知识的需求对于准教师或小学教师至关重要。本文是一项理论研究，旨在设计一个移动教学框架，该框架讨论了技术在学习促进潜在的学院教师灾难知识方面的参与。使用的研究方法是纸质库研究评论。所分析的理论是移动教育学理论（移动援助），学习周期的5E模型和TPACK。适应移动教学框架（移动援助），学习周期和TPACK的5E模型成为设计数字灾难学习资源内容的框架，用于促进知识转换和前瞻性小学教师的教学转换。
空间科学与技术理学硕士
学期 – III 1. MST301 干旱地区气候变化 4 3 1 0 2. MST302 天文学和天体物理学概念 4 3 1 0 3. MST303 MOOC/在线/选修课 – IV ) 3 3 0 0 4 MST304 培养数学能力 4 4 0 0 以下任何一门选修课：选修课- V（5A 至 5E 中的任意一门） 4 3 1 0
传统和人工智能学习理论与教学方法
文章历史 收到日期：2020 年 7 月 7 日 修订日期：2020 年 8 月 2 日 接受日期：2020 年 8 月 10 日 发布日期：2020 年 8 月 11 日 摘要 本文研究了主要的传统学习理论和教学方法，并将它们与最近在计算机和人工智能 (AI) 的帮助下开发的教学方法进行了比较。研究了创新教学技术，例如 5E 程序、APOS/ACE 数学教学处理、翻转学习等。此外，还研究了机器学习方法，例如使用本体工程和基于案例的推理作为创作外壳的智能学习系统、社交机器人在未来教育中的使用等。还讨论了教师在现代课堂中的新角色以及未来对人工智能教学和学习方法的其他研究观点。关键词：行为主义；认知主义，建构主义； 5E 教学方法；APOS/ACE 数学教学方法；翻转学习；人工智能 (AI)；智能学习系统；本体工程；基于案例的推理 (CBR)；社交机器人。
2024-减少碳计划
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