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ICH M12 药物相互作用最终指南临床 DDI 评估
摘自 ICHM12 的背景部分：“本指南提供了有关如何评估试验药物的 DDI 潜力的一般建议。众所周知，DDI 评估通常根据特定药物、目标患者群体和治疗背景量身定制。如果合理，替代方法也是可以接受的。”
ICH M12 药物相互作用最终指南 – 体外 DDI 评估
• 扩展了内源性生物标志物（主要用于转运蛋白）部分，以指导 DDI 评估（下次关于临床 DDI 评估的介绍中将介绍）； • 包括对血浆蛋白结合（PPB）测定的预期，以支持使用实验测量的 F u 对蛋白结合率极高的药物（>99%）预测临床 DDI 潜力； • 修改了评估药物作为时间依赖性抑制剂、诱导剂和 MATE 转运蛋白抑制剂的体内 DDI 潜力的简单标准）； • 修改了关于代谢物作为酶或转运蛋白的抑制剂或诱导剂的 DDI 责任评估部分； • 添加关于 UGT 介导的 DDI 考虑因素的新章节； • 在附录中提供了用于体外或体内研究的药物示例，这些药物作为 CYP、UGT 和转运蛋白的底物、抑制剂或诱导剂。
预期思维和AI驱动评估
*英语系，艺术学院，国王菲萨尔大学，阿尔阿萨，沙特阿拉伯，随着教育的发展，以满足21世纪学习的需求，传统的评估方法越来越被视为不足以捕捉现代教育的复杂性。本文探讨了人工智能在重塑评估实践中的变革潜力。通过预期思维的视角，该论文研究了当前的AI教育应用程序，其局限性以及AI驱动的评估如何应对传统方法面临的挑战。通过探索个性化，自适应和数据驱动的评估，本文设想了一个未来，AI不仅可以提高评估的准确性和公平性，而且还支持批判性思维，创造力和协作中的技能发展。讨论还深入研究了将AI整合到评估中的道德和实践挑战，包括对偏见，透明度和数据隐私的担忧。最终，本文倡导采取平衡，具有前瞻性的方法，该方法将AI整合到教育评估中，同时保持人类的监督以确保公平，问责制和促进整体学生发展。Keywords: Anticipatory thinking, AI in education, AI-driven assessments, adaptive assessment, 21st-century skills, test bias, ethical AI, data privacy in education *Author for correspondence: Email: afridan@kfu.edu.sa Receiving Date: 10/07/2024 Acceptance Date: 20/08/2024 DOI: https://doi.org/10.53555/ajbr.v27i3.2560©2024作者。本文已根据创意共享属性 - 非商业4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）的条款发表，该条款允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要提供以下声明。“本文发表在《非洲生物医学研究杂志》上”的介绍，近年来，教育评估领域经历了深刻的转变，这是由技术进步和教学方法的重大变化驱动的（Challis，2005）。长期以来一直以标准化的测试和以教师为中心的评估来控制的传统评估方法越来越多地被视为不足以满足21世纪学习的需求。这些常规方法，同时提供了评估学生成就的统一手段，但无法捕捉数字时代学习的复杂性和多方面性质。随着我们继续深入到这个前所未有的技术创新时代，需要更灵活，创新和前瞻性评估
实践测试和相关评估的技术手册
Praxis主题评估的内容域是由所测试的每个学科领域中的教育者定义和验证的。ETS监督密集委员会的工作和国家工作分析调查，以使每个测试的规格与相关内容领域的入门级教育者的预期保持一致。在制定测试规范时，还考虑了专业组织的标准，例如国家数学教师理事会或国家科学教师协会的标准。（在后面的章节中提供了这些开发过程的更全面描述。）为内容领域的教师做好准备的教师和教师参与了多项式标准研究，建议通过（或削减）分数到负责教育工作者许可的州机构。
2023财政年度的风险和脆弱性评估
本报告分析了样本攻击路径网络威胁参与者可以利用使用23财年RVA中确定的弱点来妥协组织。CISA和USCG基于MITER＆CK Framework的11个策略中的11个策略，开发了样本攻击路径。尽管样本攻击路径没有包含所有潜在的步骤威胁参与者可以使用的所有潜在步骤（并非所有攻击路径都遵循此模型），但熟练的威胁演员可以遵循此路径，以成功利用目标。评估团队试图找到访问目标网络的最简单，最机会主义的手段，而不会干扰会破坏操作的依赖性。样本攻击路径突出了RVA中使用的更成功的攻击策略，以及这些策略对目标网络的影响。
重新定义人工智能时代对教育者的学生评估
摘要：人工智能 (AI) 在教育中的应用为改革有效的传统学生评估方法提供了理由。本文评估了传统评估实践在 AI 支持的学习环境中的相关性和有效性。它表明标准化测试的局限性在于它无法显示学习者在 AI 环境中采取的不同路径及其协作技能。本文建议应使用整体模型，将持续评估与提供即时反馈、个性化培训计划和智能考试的智能软件相结合。通过重新定义评估框架，教育工作者可以更好地适应当代教育的复杂性，培养创造力、批判性思维和公平获得技术增强的学习机会。本文还讨论了对教育中 AI 的道德担忧及其自身系统设计中的潜在偏见，以及需要制定构成性法规来保证评估过程的公平性和诚实性。
2024–2025全州评估住宿指南
K -12学生评估局负责佛罗里达州K – 12的全州评估计划的各个方面，包括开发，管理，评分和报告与佛罗里达州基准相符的优秀学生思维基准的评估结果（B.E.S.T.）标准，并协助其他几个K – 12学生评估计划的管理和报告。服务由佛罗里达州教育部（FDOE）员工以及与评估供应商的各种合同提供。这些评估的主要目标是根据佛罗里达州法律的要求提供有关佛罗里达州学生学习的信息（请参阅佛罗里达州法规1008.22）。有关全州评估计划的更多信息，请参见部门的网页https：//www.fldoe。org/ancemanity/评估/。
CY24 对指挥气候评估 POC 的修订
按照卓越文化 2.0 的要求，海军希望我们的领导者打造出能够随时执行任务、具有韧性的优秀人才和团队。卓越文化评估为领导者提供数据驱动的反馈，让他们能够深入了解组织各层级以及特定指挥部、单位、社区和海军人员子集内的氛围和文化。 利用国防组织氛围调查 (DEOCS) 和其他信息来源，卓越文化评估流程为指挥官提供了切实可行的见解，帮助他们了解保护性因素（如连通性和包容性）以及许多海军指挥部常见的风险因素（如中度/高度压力、恶劣的工作环境以及种族和性骚扰）。 年度卓越文化评估部署窗口必须不早于 8 月 1 日开始，并于 11 月 30 日结束，而国防组织氛围调查必须不晚于 10 月 31 日开始。