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工作援助：混合团队沟通计划
为你的团队制定沟通计划永远不会太晚——即使你已经远程工作了一段时间！从下一页的讨论问题开始。使用它们来收集团队对他们沟通偏好的意见。这可以作为调查、聊天或会议期间完成。无论你选择哪种方法，建议提前与团队成员分享提示，以便他们有时间思考他们的答案。
转化基因组学的临床混合基因组外显子组（CBGE）
另一个利用CBGE高质量和低价点的项目是南方研究。在Myome支持的情况下，他们最近推出了Catalyst，该计划将为整个阿拉巴马州的患者提供免费的基因测试和有关某些慢性疾病的药物和风险的临床见解，重点是服务不足的社区。
重新考虑教学大纲。创新和灵活教学的混合学习模型
摘要该研究的主要目的是设计和开发一种既可持续又适应性的教学模型，能够在混合学习（BL）的背景下响应综合教学的不断增长的需求。该模型旨在支持柔韧性和教学连贯性的有效而动态的教学和评估组成部分。研究考虑了教师和学生的不同需求，并分析了将教育技术和创新方法论方法整合到混合学习途径中的方法。这项研究是基于在大学一级进行的试点案例研究，采用混合的数据收集方法。通过对教师和学生进行的调查收集了定量和定性数据，并通过有目的样本进行的半结构化访谈进行了补充。这种方法可以深入探索与拟议模型相关的看法，挑战和收益。使用主题分析分析数据，以获取定性数据的定性响应和描述性统计数据，以进行三角测量发现。获得的结果强调了仔细计划的重要性，这些计划有效地平衡了理论内容与实用和互动活动。试点研究的证据表明，结构化的教学大纲促进了积极的参与和教学一致性，参与者报告说，任务设计的清晰度提高了，并在同步和异步活动中提高了协作。开发的模型采用结构化教学大纲的形式，其中包括专门针对同步和异步时刻组织的特定部分，为计划促进协作参与的活动提供了详细的指示。此外，该模型还提供了创新的形成性和总结性评估策略，允许对工作和非工作人员进行评估。这种灵活而模块化的结构不仅旨在使学习体验更加动态和易于访问，还旨在鼓励学生在学习中发挥积极和有意识的作用，使他们成为教育过程的主角。关键词：试点案例研究；自适应教学大纲；混合学习；形成性评估；教学设计。
AI在混合学习中的作用：系统文献评论 合成数据：从数据稀缺到数据污染 合成数据的关键挑衅
随着混合学习在COVID-19大流行期间朝着新阶段发展，人工智能（AI）技术的进步为发展更多样化和动态的混合学习提供了机会。这项系统评价重点介绍了与在混合学习中使用AI应用有关的出版物。从2007年1月到2023年10月的原始研究是从Google Scholar，Eric和Web of Science数据库中提取的。最后，根据两个概念框架回顾了30项在纳入标准下的经验研究：混合学习的四个主要挑战和AI的三个角色。我们发现，AI应用程序主要用于混合学习中的在线异步学习组件；关于AI应用程序的工作很少，这些应用程序有助于将在线活动与基于课堂的离线活动联系起来。许多研究已经确定了AI作为直接调解人的作用，以帮助控制学生在混合学习中的灵活性和自主权。但是，大量研究还使用高级学习分析技术将AI确定为补充助手，这些技术可以促进与学生有效互动并促进学习过程。最后，最少的研究探索了AI作为新主题的作用，例如使用教学剂或机器人。考虑到生成AI技术的进步，我们希望对混合学习中的AI进行更多的研究。这项研究的结果表明，未来的研究应指导教师及其智能AI合作伙伴，以更有效地实施混合学习。
军队院校机械基础课程混合式学习研究与实践
工程训练（陈朱王吴，2021）是高等工程教育的重要组成部分，对培养学生的工程智慧、实践技能和创新能力具有重要意义。同样，以军事装备为对象的实战教学也是推动高素质专业化新型军事人才培养的重要环节。目前，我国综合性军事技术院校机械基础课教学中，存在实物装备匮乏、使用成本高、存在风险等问题，阻碍了实战训练，从而影响了“装备导向、战备状态”的教学目标的实现（王，2021）。在线虚拟仿真技术的应用，对提高学生的实战能力、培养学生的实战能力具有重要意义。
混合密集程序机器学习：数学方面，技术和应用
初步议程：2月3日，星期一：2月4日星期二到达：9:00至13:00的演讲，TBA室TBA下午免费/项目活动2月5日，星期三：讲座从9:00到13:00，2月6日，星期四，TBA室免费/项目活动：9:00至11:00的讲座。项目活动从11:00到13:00房间TBA下午免费/项目活动2月7日：2月8日星期六9:00至13:00的项目的演示和讨论：出发
混合密集程序 - 模板
课程/教育活动完成后，参与者将能够： - 理解并讨论创造力和创新在化学，化学和食品技术，社会和教育中的重要性替代学习方法的重要性和重要性，这些方法有助于通过教育实现可持续发展的目标，并在STEM领域应用服务学习方法 - 准确评估鼓励和参与的重要性
人工智能知识混合学习模式在非正规教育教师数字能力培训中的有效性 Purnomo Purnomo 1 , Angga Hadiapurwa 2 , Uyu Wahyudin 3 , Yolanda Lusiana Pratama 4 , Tuti Alawiyah 5
技术的发展，特别是人工智能（AI），对提高印度尼西亚教育质量，包括非正规教育具有巨大潜力。基于人工智能的非正规教育教师数字能力培训对于保持教育与数字时代的需求相关至关重要，混合学习模式被认为是实现这一目标的有效方法。本研究旨在探讨混合学习模式在苏加武眉区非正规教育教师数字能力培训中提高人工智能（AI）知识的有效性。本研究采用定量方法，采用实验方法和预实验设计，形式为一次性案例研究，涉及 23 名受训人员。结果表明，混合学习模式可有效提高非正规教育教师的 AI 知识，Sig（双尾）值为 0.000。除了提高教师的数字能力外，混合式学习还为学习过程提供了灵活性和个性化，适合成年参与者的需求和学习风格。这项研究有望为印度尼西亚非正规教育的发展提供理论和实践贡献，并为设计更有效、更符合数字时代需求的培训计划提供参考。混合式学习结合了在线和面对面的学习，是提高非正规教育教师的人工智能知识和数字技能的有效模式，同时为他们应对未来的技术挑战做好准备。关键词：混合式学习；人工智能，能力
2025 MIT xPRO | 混合式学习项目介绍
○ 与您的导师保持联系，并在整个项目期间获得个性化指导。○ 参加由知名教授主持的 SPOC 现场互动课程。○ 与领先的研究人员和行业专家一起访问在线 PBL 项目。○ 延长与项目负责人的工作时间，将您的项目构建成论文。○ 校园（可选）：参与沉浸式面对面 PBL 项目。○ 获得麻省理工学院官方证书和项目负责人的推荐信，并培养技能以增强您申请大学、研究生课程或专业职位的能力。● 计划开始日期：