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初中的自我意识和学习策略
doi：https：//doi.org/10.56293/ijmsssr.2025.5505 IJMSSSR 2025卷第7卷3月2日至4月2日ISSN：2582 - 0265摘要：本研究旨在确定哪个自我意识的领域最能影响学生的学习策略。这项研究使用了涉及菲律宾达沃西方部门的教师的描述性技术，利用了非实验定量研究设计。该研究是在2021 - 2022年学年的第二学期进行的。关于自我意识和学生学习策略的研究工具被用作数据来源。使用Mean，Pearson-R和回归作为治疗数据的统计工具，研究表明了以下结果：自我意识的水平很高，学生学习策略的水平非常高，对学生的自我意识与学习策略之间的关系具有重要意义，学生的自我意识策略，自我意识的学习策略是公众的自我意识策略。关键字：自我意识，学生的学习策略教育管理，定量研究，菲律宾1。引言自我意识是理解自己的感受，思想和行动的能力。学生本质上需要具有更好的自我意识，因为这有助于他们改善社交功能。当学生表现出大量的自我意识时，他们可以更好地认识到其他人如何看待他们，并且可以对更好的社会接受进行必要的调整（Luo，Shi，Zhang，Zhang，Peng，Zhang＆Zeng，2021年）。良好的自我意识有助于学生制定重要的学习策略。这是因为这些学生知道他们的学习方式，并且认识到他们的学习优势和缺点，这将指导他们培养策略，从而使他们最大程度地提高学习。拥有急需的自我意识的水平确实有助于学生在他们从事的任何任务中晋升（Fallah Nodehi，Boroomandfar＆Moussavi，2020年）。但是，即使是学生也认识到自我意识的重要性，他们仍然有很多人对自己的优势和缺点的认识。因此，这些学生几乎不知道他们如何在学术事务和生活中繁荣发展，这影响了他们的学习策略。在远程班级中，教师注意到没有学习和应对他们的要求的几个学生人数（Aljawarneh，2019年）。在当地的情况下，有些学生不关心他们的学术要求。他们没有通过在学习过程中展示主动性，了解学习和内容标准的倡议，从而使学习能力较差，这最终使他们与其他学习者落后。提到的问题是学生在学习策略方面的经验。解决问题的需求将确保学生更多的学习机会。因此，研究人员被提示进行这项研究，以解决知识差距，以在当地背景下找到有关学生的自我意识和学习策略的相关证据，因为研究人员很少在当地环境中就同一主题进行同一研究。
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Viji V.助理教授Sree Narayana培训学院，Nedunganda，Tiruvananthapuram，喀拉拉邦，印度，印度摘要：21世纪，21世纪意识到了一个快速的技术发展和信息超负荷的时代。 教育世界正在不断变化。 传统的教育系统曾经僵化，现在需要重新考虑，重新设计和适应。 在当代的教育格局中，适用于简短学习材料的简洁和有针对性学习材料的需求正在上升。 但是，此类材料的手动创建是劳动密集型且耗时的。 此外，根据各个学习者的需求和偏好量身定制内容会增加另一层的复杂性。 传统教育模型中最有希望的改编之一是纳米学习的概念，这种方法与孩子们对数字技术的倾向日益倾向和有意义的信息消费相吻合。 但是，创建吸引纳米学习材料来满足学习者的多样化需求是一项艰巨的任务。 应对这一挑战，就必须整合诸如人工智能（AI）之类的创新方法，以满足现代教育的不断发展需求。 通过利用AI的力量，教育工作者可以产生个性化的学习经验，自适应内容产生以及对学生的同时支持。 本研究的重点是利用生成AI的潜在优势来自动创建纳米学习材料，同时确保自定义和质量。 I. 它改变了他们和他们对世界的看法。Viji V.助理教授Sree Narayana培训学院，Nedunganda，Tiruvananthapuram，喀拉拉邦，印度，印度摘要：21世纪，21世纪意识到了一个快速的技术发展和信息超负荷的时代。教育世界正在不断变化。传统的教育系统曾经僵化，现在需要重新考虑，重新设计和适应。在当代的教育格局中，适用于简短学习材料的简洁和有针对性学习材料的需求正在上升。但是，此类材料的手动创建是劳动密集型且耗时的。此外，根据各个学习者的需求和偏好量身定制内容会增加另一层的复杂性。传统教育模型中最有希望的改编之一是纳米学习的概念，这种方法与孩子们对数字技术的倾向日益倾向和有意义的信息消费相吻合。但是，创建吸引纳米学习材料来满足学习者的多样化需求是一项艰巨的任务。应对这一挑战，就必须整合诸如人工智能（AI）之类的创新方法，以满足现代教育的不断发展需求。通过利用AI的力量，教育工作者可以产生个性化的学习经验，自适应内容产生以及对学生的同时支持。本研究的重点是利用生成AI的潜在优势来自动创建纳米学习材料，同时确保自定义和质量。I.它改变了他们和他们对世界的看法。关键词：21 St Century Education，Nano学习，生成人工智能（AI），技术进步，教学材料。引入学习过程的个性化和个性化不再是一种趋势和时尚，而是严格的必要性。一所千篇一律的学校非常适合教育工厂工人。但是，这种情况已经改变，人们习惯了个性化。此外，教育必须与这一现实相匹配。在线教育涉及这样的自适应系统，可帮助教师制定量身定制的学习计划。nano教育是一种自适应系统，现在正在学习领域获得接受。纳米教育的主要特征之一是它与信息技术的密切联系。例如，有一些用于小组学习的系统，可以为每个学生生成独特的作业，检查他们并为整个课程编译统计信息。连续，教师根据这些信息为每个学生建议一个个性化的发展途径。他将有时间考虑一下，因为人工智能将使他常规检查工作并跟踪每个学生的进步。这种方法需要结构性变化。最初，由于我们必须注意每个学生，因此这种教学方式不适合大型课程。这需要较小的小组说明。此外，对教师的专业水平的要求更大。他们不足以浏览信息并提供肤浅的演讲或演讲。教师应该能够利用当代教学方法，这些方法目前比对主题本身的知识更重要。
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
当代小儿种群中有氧健身的参考值
摘要众多研究表明，体育活动有助于词汇整合（即“制定效应”），表明行动可以提高记忆力的性能并支持语言编码。这种现象最近被描述为“体现的学习”，或者涉及与学习内容直接相关的自我执行或自我生成的动作的学习。体现的语义认为，认知基于源自人类经验的多模式表示，并且运动过程在语言处理中起着至关重要的作用。这一证据的许多证据在于神经影像学研究表明，在发育和成人期间，无论是在词汇加工过程中招募了感觉和运动系统。对成人第二语言（L2）学习者的研究通常表明，感觉运动网络也参与L2处理，但比L1少。与L1获取相比，这可能是由于L2学习经常被脱皮的。最近，人们对促进体现学习及其对L2学习的影响的神经认知过程的兴趣越来越大。在本章中，我们回顾了由行为和神经认知研究报告的主要结果，探讨了本地语言处理和成人L2学习者中体现的语言处理和学习。1。体现的语义是找到我们如何将概念与语言标签联系起来的关键，这是我们理解我们如何获得第一语言，后来在生活中学习第二种语言的基础（另请参见Tokowicz＆Tkacikova，本卷）。尽管进行了数十年的研究，但关于人脑如何将声学信号（例如[g ɪˈ tː]）与特定概念（例如吉他）联系起来（Saussure，1916; Shapiro，2011年）仍然几乎没有共识。当前有两个相反的观点，这些观点与为概念信息构建的表示类型不同。根据经典的Amodal理论，认知是一个计算过程，从感知和通过操纵心理符号来创造意义（Fodor，1998； Landauer＆Dumais，1997）。通过“三明治模型”隐喻描述了这一点：感觉运动系统简单地感知信息（输入），然后产生动作（输出）（Hurley，1998）。同时，将认知夹在两者之间，以便1）将感知的输入转换为Amodal符号，并将其链接到我们语义内存中的相关信息，并在我们的语义内存中链接到2）对这些符号进行操作以进行输出。本质上，知识存储在一个孤立的语义记忆系统中，独立于感觉运动过程。经典的Amodal理论并不能说明我们如何理解这些符号的现实世界含义，而这些符号本身是由其他符号定义的。挑战传统认知研究的一些基本信念，体现了理论，规定概念符号在某些时候必须与现实世界有关，并以感觉运动体验为基础（Hauk＆Tschentscher，2013年）。这也可能适用于更抽象的概念，例如自由，至少在最初与个人经验相关（例如，一个孩子从请子弹中提取自己并听到“您是免费的！”）。根据体现的语义，概念表示受到感觉运动过程的影响很大，语言形式基于我们人体的感知和行动计划体系（Barsalou，1999）。其背后的关键概念之一是“相关学习原理”，根据该原则，动作感知和意义的同时存在导致神经元的共同触发，形成神经连接或分布式神经网络，以进行语义处理（Pulvermu ller，1999; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013）。简而言之，“什么共同开火，将电线一起开火”（Hebb，1949年），例如，如果孩子经常在踢球时听到“踢”一词，那么词典语义网络，负责处理“踢”一词的词典语义网络，以及负责处理和执行运动必要的动作的人，将成为共享的网络，将会随着时间的推移而成为共享的网络。这个想法与Amodal理论形成鲜明对比，该理论声称用于概念知识和语言的表示形式独立于身体及其经验。尽管本章中描述的许多研究所描述的，但在该领域的最新研究最初是黑色和白色的，但该领域的最新研究变得更加细微，并集中在何时以及如何体现语言上。
Sabic收入版本
在第4季度2024年，尽管持续的宏观经济不确定性，全球GDP略有改善，达到了2.83％。制造购买经理指数（PMI）也有所改善，表明经过四个月的收缩后经济稳定。这些迹象表明改善经济状况，但利率仍然是塑造全球金融格局的关键因素。在石化行业中，货币宽松是有助于行业的恢复，但产能持续又是一个挑战，尤其是对于聚合物而言。乙烯需求的增长仍然比容量增长慢，从而导致容量利用率持续压力。尽管有这些市场条件，SABIC仍保持了稳定的EBITDA利润率，这表明其在市场条件上很困难的情况下。Sabic继续坚持其对环境，健康，安全和安全方面一流标准的承诺。总可记录的事件率（TRIR）为0.09，18％
演示学习成果（能力）
战略可以定义为“目标、宗旨或目标的模式，以及实现这些目标的主要（业务）政策和计划，这些政策和计划的表述方式可以定义公司从事或应该从事什么业务，以及公司是或应该是什么样的”。这个定义提出，战略与管理者面临的“重要”决策有关，这些决策最终决定组织的成败。肯尼斯·安德鲁斯 (Kenneth Andrews) 对“目标模式”的强调揭示了“战略一致性”的重要性，这意味着一种不易逆转的特定承诺。他还强调，战略定义了“公司是或应该是什么样的公司”，表明战略决策代表了组织在其市场中的定位以及未来的竞争计划。