• 制定有关化学、生物、放射和核武器 (CBRN) 的政策、建议和推荐; • CBRN 医疗和非医疗防御 • 化学武器库存的安全、保证、保障和安全销毁; • CBRN 军备控制活动;以及 • 相关计划和方案。系列适用于以下组织:1500 系列内的文件编号反映了国防部核、化学和生物防御助理部长 (ASD(NCB)) 的使命。记录类别:1501 – 保留记录类别:1502 类别标题:国防部核、化学和生物防御助理部长 (ASD(NCB)) 直属办公室 类别描述:与国防部核、化学和生物防御助理部长直属办公室和/或核武器委员会常设委员会有关的文件。文件编号:1502-01 文件标题:直属办公室文件 文件说明:国防部关于军事信息披露、原子能装置移动、向外国政府披露、事故和安全等问题的原子能政策。向国防部长提供建议,对国防部核武器发展指导年度报告进行研究、分析、评估和评价。与参议院和众议院军事委员会交换原子能信息和建议。处置:永久性。过时或被取代时切断。切断 50 年后转移至 NARA。授权:NC1-330-76-003,项目 1502-01 隐私法:不适用
McAuliffe,D.,Zhao,Y.,Pillai,A.S.,K.,Adamek,J.,B.S.,Mostofsky,S.H。,&Ewen,J.B.(2020)。学习技能移动ASD。研究自闭症,13(5),777–784。https://doi.org/10.1002/aur.2253
摘要:技术始终代表了人类进步的关键。人们认为,使用支持技术调解人可以促进教学/学习过程,并使每个人都可以学习如何在不成为其奴隶或被动用户的情况下进行批判性管理技术,同时为集体福祉做出贡献。教育机器人技术是学习的新领域,可以为学生提供许多好处。机器人的使用可以提供创建包容性教育环境的可能性,在该环境中,所有学生,无论他们的能力或残疾如何,都可以有意义。本文提出了对从系统文献综述获得的证据的分析,该证据参考了一般教育机器人技术和社会机器人技术以识别情绪。最后,作为对情感识别的教育机器人干预的实际实施,将在NextGenerationEU中提出“ Emorobot项目”作为欧盟资助的“创新生态系统 - 罗马的Technopole”项目的一部分。该项目的目的是通过创建可以识别情绪的开源社交机器人来促进患有自闭症谱系障碍儿童的社交技能。该项目旨在为教师提供一种支持工具,使他们可以设计个人活动,然后将活动扩展到同学。这可以帮助确保所有学生都可以接受优质的教育,并且没有人被抛在后面。一个教育机器人可以用作社交调解人,在学习阶段的玩伴,可以帮助学生发展社交技能,建立同伴联系,减少社交隔离(这种疾病的主要困难之一),并通过互动和模仿来促进动机和获得人际交往能力。
2K IRIS-T SL 中程地对空导弹系统 (红外成像系统 - 尾部/推力矢量控制表面发射) (IRIS-T SL 中程地对空导弹系统 (红外成像系统 - 尾部/推力矢量控制表面发射)
来自希腊一所一普通小学的六年级班的十八(n = 18)学生,包括一名被诊断出患有高功能自闭症的学生,正在学习物理学学科。通识教育老师和支持自闭症学生的特殊教育老师,他们非常出色地合作并满足了班级的需求。特殊教育老师已经进行了必要的调整,以满足学生的利益和需求,并积极参与学习过程。这项研究持续了三(3)个教学时间,旨在根据课程的目标来强调数字工具作为差异化教学和自闭症学生的良好实践。在研究结束时,向学生提供了问卷调查,以探索他们对Tosakidio数字工具的态度。此外,对自闭症学生进行了半结构化访谈。调查结果表明,使用数字工具诊断为ASD的学生Tosakidio能够顺利遵循详细的课程,只要他有机会以促进他的理解以及他有能力与同伴发展有效的协作技能的方式接近内容。
本研究的目的是通过脑电图(EEG)确定典型发育中的听觉/视觉刺激的大脑反应和自闭症儿童的大脑反应。早期诊断确实有助于定制培训,并在常规流中进步。揭示了潜在的大脑动力学,采用了非线性分析。在当前的研究中,分析了具有不同参数的复发定量分析(RQA)。为了获得更好的信息检索,还考虑了余弦距离度量,并与RQA中的其他距离指标进行了比较。测量RQA的每个计算组合,并分析和讨论响应通道。据观察,具有余弦距离参数的风扇邻域能够显着区分ASD和TD。
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种常见的发育障碍,其症状和严重程度差异很大,使得自闭症的诊断成为一项具有挑战性的任务。现有的使用大脑连接特征对自闭症进行分类的深度学习模型由于特征表示能力有限和可解释性不足,在多中心数据上仍然表现不佳。鉴于图卷积网络 (GCN) 在学习大脑连接网络的判别性表示方面表现出色,本文提出了一个可逆动态 GCN 模型来识别自闭症并研究与该疾病相关的连接模式的改变。为了从模型中选择可解释的特征,在整个网络中引入了可逆块,我们能够从网络的输出中重建输入的动态特征。采用连接特征的预筛选来减少输入信息的冗余,并添加全连接层进行分类。对 867 名受试者的实验结果表明,我们提出的方法实现了卓越的疾病分类性能。它为大脑连接分析提供了可解释的深度学习模型,在研究大脑相关疾病方面具有巨大潜力。
摘要 莱索托 2018 年包容性教育政策旨在将所有有特殊需要的学习者纳入其中,教师在包容自闭症谱系障碍 (ASD) 方面发挥着至关重要的作用。本文重点探讨教师对莱索托主流小学包容自闭症学习者的看法。我们选择了十名正在攻读学士学位的执业教师,对他们教授自闭症学习者的经历进行半结构化访谈。我们采用现象学方法分析他们的回答。研究结果表明,莱索托教育系统对自闭症学习者的支持不足。教师们觉得自己没有准备好接纳这些学习者,也缺乏对他们需求的理解。研究结果表明,需要采取各种形式的支持措施来有效管理自闭症。因此,建议开展一项全国性研究,评估教师在支持自闭症学习者方面的需求,这将为莱索托 2018 年包容性教育政策 (LIEP) 在主流学校的成功实施提供参考。关键词 自闭症谱系障碍、包容性、学习者、教师、主流小学、莱索托 1. 引言 莱索托政府签署了多项协议,以促进残疾学习者融入主流学校,包括《世界人权宣言》(联合国,1948 年)和相关人权议程(Pantic & Florian,2015 年)。联合国强调特殊需要儿童充分参与公立学校系统的重要性(联合国,2019 年)。全球许多国家的教育政策都确认所有儿童都享有平等的教育待遇,无论其残疾、宗教或社会地位有何差异(Humphrey & Symes,2013 年)。为配合这些政策,莱索托教育和培训部于 2018 年发起并颁布了《莱索托包容性教育政策》。该政策确保包括自闭症谱系障碍儿童在内的不同儿童能够充分参与莱索托小学综合课程并入读当地学校。包容性的特点是适应学习者不同需求的过程,增强他们在教育环境和社区中的参与度,同时减轻对残疾学习者的排斥、偏见和歧视。其目标是为有特殊教育需要 (LSEN) 的学习者建立有利的环境,通过对内容、方法和策略进行必要的修改来促进学术和社会发展 (教育和培训部,2018 年)。 1.1. 定义自闭症谱系障碍 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种终身疾病,其特征是社交沟通困难和重复行为的存在 (美国精神病学协会,
自闭症谱系障碍(ASD)是一种基于两个行为标记的普遍神经发育状况:社交交往和互动的损害,行为和利益的受限/重复模式[1]。社交技能的破坏最近归因于社会刺激的奖励价值较低[2]。根据自闭症的社会动机理论,因为大脑的奖励体系仅被社会强化而薄弱地激活,因此,ASD的人更喜欢与物体而不是人类互动[3],注视非社会而不是社会模式[4],而不是获得非社会奖励,而不是社交奖励[5]。另一种可能性是,ASD的社会障碍源于异常的感觉处理[6]。ASD中的感知受到对细节[7]的增强的关注,捕获关系的能力降低[8],痛苦的感觉超负荷[9]以及高变化的高度感觉数据的耐受性弱[10] [11] [11]。人类构成了最复杂,最变化和不可预测的感觉投入的类型,这是对ASD的人经常将其社会障碍归因于人类刺激的感知处理所带来的挑战[12] [13] [13]:ian [a [一个人]是我的想法,无论是我的想法而言是一种状态,都可以使人感到不适。[14])。由于ASD的上述动机和知觉特殊性,经常认为机器人可能会帮助患有ASD的孩子[15] [16]。为了完成这项工作,我们从社交机器人技术[20],感知 - 行动框架[21]和复杂的系统理论[22]中借了工具。机器人的外观很简单,其行为规律和可预测,其动机价值可能会增强,使它们有望成为人类伴侣的化身,能够减少ASD [17] [18] [19]的社会关系障碍。为了评估这些功能的优势,我们在这里比较了一个机器人与人提供的教育干预措施,在那里,ASD患有ASD的儿童参加了一场运动,致力于促进随后的社交技能实践。
普遍同意,足够的教育是实现可持续发展的先决条件。这意味着任何过渡都需要合适的教育。在2015 - 2017年间,实施了一个教育项目,目的是增加塞尔维亚,波斯尼亚和黑塞哥维那的可持续发展和亲生态态度。该项目由Visegrad Fund资助,涉及支持来自6个国家的可持续发展教育(ESD)的机构的代表:波斯尼亚和黑塞哥维那,捷克共和国,波兰,塞尔维亚,斯洛伐克和匈牙利。该项目的结果是,对于教师来说仍然是当前且流行的出版物:“日常生活中的可持续性”。这是针对10-14岁学生的课程集合,专门致力于我们如何通过我们的生活方式和日常行为来照顾自然环境和人们的福祉。教科书的模块得到了每个合作伙伴的改进,更改和纠正,并最终在每个国家 /地区进行了几乎250名学生的测试。
