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翁多州技术学院为残疾学生提供辅助技术
本研究的目的是探索翁多州技术学院残疾学生使用辅助技术 (AT) 的情况。本研究由三个研究问题引导。研究采用横断面调查设计，调查对象包括来自翁多州三所技术学院的 104 名参与者（38 名大学讲师和 66 名残疾学生）。我们还调整了一份包含 54 个问题的结构化问卷，用于数据收集。该工具的信度系数为 0.86。使用 SPSS 26 版分析收集的数据。研究结果表明，虽然翁多州技术学院为残疾学生提供辅助技术，但其利用率有限。本研究建议翁多州技术学院增加教室和实验室中残疾学生使用辅助技术的机会。政府和学校管理层还应提供充足的现代化教学设施和人力资源，以实施辅助技术，并使所有人都能使用它们。
参议院关于使用人工智能工具和学术诚信的决议鉴于第 5 条第 41301 款和加州社区学院校长办公室法律意见 07-12 和 95-31 号通过概述学术和职业道德及纪律处分来促进学术诚信并旨在阻止学术不诚实行为；鉴于教育法典 76224(a) 规定，在没有错误、欺诈、恶意或不称职的情况下，教师对成绩确定拥有最终决定权；鉴于人工智能 (AI) 进步神速，OpenAI 的 ChatGPT、人工智能驱动的 Bing 和谷歌的 Bard 等生成技术已经创造出强大的工具，学生可以借此对非个人努力的查询生成强有力的答案，并可能导致与学术诚信有关的潜在问题和道德困境；鉴于，众多学术部门和项目已经认识到生成式 AI 工具的变革潜力，并积极引导学生负责任且合乎道德地使用这些工具；鉴于，与此相反，有些学术部门和项目主张彻底禁止生成式 AI 工具，并对其对学术诚信和教育过程的潜在影响表示担忧；鉴于，塞里托斯学院缺乏专门针对和规范生成式 AI 工具使用的全面政策；鉴于，学生未经授权和不当使用生成式 AI 工具的现象日益普遍。塞里托斯学院教务委员会确认，接受或拒绝集成生成式 AI 工具的决定仍由个别教师自行决定。进一步决议：参议院要求将以下不诚实行为的例子纳入学区的官方学术诚信/不诚实政策中：
参议院关于使用人工智能工具和学术诚信的决议鉴于第 5 条第 41301 款和加州社区学院校长办公室法律意见 07-12 和 95-31 号通过概述学术和职业道德及纪律处分来促进学术诚信并旨在阻止学术不诚实行为；鉴于教育法典 76224(a) 规定，在没有错误、欺诈、恶意或不称职的情况下，教师对成绩确定拥有最终决定权；鉴于人工智能 (AI) 进步神速，OpenAI 的 ChatGPT、人工智能驱动的 Bing 和谷歌的 Bard 等生成技术已经创造出强大的工具，学生可以借此对非个人努力的查询生成强有力的答案，并可能导致与学术诚信有关的潜在问题和道德困境；鉴于，众多学术部门和项目已经认识到生成式 AI 工具的变革潜力，并积极引导学生负责任且合乎道德地使用这些工具；鉴于，与此相反，有些学术部门和项目主张彻底禁止生成式 AI 工具，并对其对学术诚信和教育过程的潜在影响表示担忧；鉴于，塞里托斯学院缺乏专门针对和规范生成式 AI 工具使用的全面政策；鉴于，学生未经授权和不当使用生成式 AI 工具的现象日益普遍。塞里托斯学院教务委员会确认，接受或拒绝集成生成式 AI 工具的决定仍由个别教师自行决定。进一步决议：参议院要求将以下不诚实行为的例子纳入学区的官方学术诚信/不诚实政策中：
2023 年绩效问责报告 马里兰州公立学院和大学
年度绩效问责报告 (PAR) 是马里兰州公立学院和大学承担责任的重要机制。通过绩效问责计划，机构必须建立和维护绩效标准，并使用指标来评估其在实现机构和全州高等教育目标方面的有效性。每年，每所公立高等教育机构的理事会都必须向马里兰州高等教育委员会 (MHEC) 提交一份书面报告，说明该机构在实现绩效问责计划中的目标方面取得的进展。这份总结性的全州报告包括马里兰州公立机构在 2022-2023 学年报告周期提交的内容中的重点内容。
日期：2024 年 1 月 10 日 收件人：大会大学委员会成员 发件人：威斯康星大学
日期：2024 年 1 月 10 日 致：议会高校委员会成员 发件人：威斯康星大学政府关系办公室 主题：关于议会第 610 号法案的证词 感谢 Murphy 主席和委员会成员给威斯康星大学 (UW) 机会就议会第 610 号法案 (AB 610) 提交书面证词。 除了少数例外，我们的校园对就读我们大学的学生和/或住在我们宿舍的学生没有疫苗接种要求。 即使在 COVID-19 期间，我们也没有要求学生接种 COVID-19 疫苗。 威斯康星大学依法要求询问住在威斯康星大学宿舍的学生是否接种过脑膜炎或乙肝疫苗，并有义务向学生分享有关这些疾病的信息。 但是，对于住在宿舍的学生没有针对这些疾病的疫苗接种要求。除了威斯康辛大学麦迪逊分校，学生在本科期间唯一需要接种疫苗的情况是临床实习。许多临床机构都要求接种疫苗，并有自己的一套豁免规则。威斯康辛大学的护理课程可能要求学生提供疫苗接种记录，以便与潜在的临床实习机构共享。在这些情况下，未能接种某些疫苗可能会导致学生无法完成学业。但需要强调的是，这些要求来自临床机构，而不是大学。学生会了解未来临床实习的潜在疫苗接种要求。威斯康辛大学麦迪逊分校确实要求某些医疗保健项目（包括护理学院）接种疫苗，但允许学生根据具体情况豁免。威斯康辛大学鼓励学生接种推荐的疫苗，并努力让学生尽可能轻松地接种疫苗（如果他们愿意的话）。我们认识到，保护学生免受病毒感染，尤其是那些住在宿舍狭小空间的学生，是改善所有人学生体验的一种方式。然而，我们也认识到，学生可能出于医疗、宗教和个人原因不愿意接种疫苗。威斯康星大学尊重学生的健康隐私，目前或将来无意对学生群体实施任何疫苗接种要求。再次感谢您允许威斯康星大学就 AB 610 提交证词。
顶尖人才、名校和移民
我们利用一组新的数据集，研究了参加联合入学考试 (JEE) 的印度高中学生在人才分布右尾的迁移情况。联合入学考试是用于考入著名的印度理工学院 (IIT) 的大学入学考试。我们发现学生完成大学学业后移民的发生率很高：在考试成绩排名前 1,000 名的学生中，有 36% 移民国外，而前 100 名学生的移民率上升到 62%。我们接下来记录到，就读于原“前 5 名”印度理工学院 (IIT) 的学生与在其他机构学习的同等才华的学生相比，移民研究生院的可能性高出 5 个百分点。我们探索了这些模式的两种机制：信号，我们在某所大学突然获得 IIT 称号后研究了移民情况；校友网络，使用有关 IIT 校友在美国计算机科学系所在地的信息。
2023 年 3 月 6 日致国防部人事和战备事务副部长、联合参谋部审计长、陆军部审计长、海军部审计长、空军部审计长的备忘录主题：评估国防部高级军事学院对骚扰指控的回应（项目编号 D2023-DEV0PG-0074.000）
我们计划于 2023 年 3 月开始国会要求的评估。此次评估的目的是确定国防部高级军事学院在多大程度上按照国防部政策应对骚扰指控。我们进行此次评估是为了回应参议院军事委员会在《2023 财年国防授权法案》报告中对高级军事学院学术环境中反骚扰计划有效性的担忧。我们可能会在评估过程中修改目标，并将考虑增加或修改目标的建议。
哈里亚纳邦将有一所新的医科大学和九所学院
最高法院周二维持了 2014 年哈里亚纳邦锡克教谒师所（管理）法案的宪法有效性。由 Hemant Gupta 法官领导的两名法官组成的法庭驳回了哈里亚纳邦政府试图夺取 Shiromani 谒师所 Prabandhak 委员会 (SGPC) 所拥有的谒师所控制权的主张。最高法院表示，这些请愿已被驳回，该法案的有效性得到维持。请愿人 Harbhajan Singh 曾在最高法院对哈里亚纳邦立法提出质疑，他认为州议会无权成立谒师所管理机构，因为这种权力保留在议会手中。哈巴詹·辛格表示，该立法违反了 1925 年的《锡克教锡克教谒师所法》、《1956 年国家重组法》、《1966 年旁遮普重组法》以及 1957 年的《州际公司法》。最高法院在听取了所有利益相关者的意见后，于 9 月 2 日作出了判决，其中包括在最高法院争论不休的两个主要对立党派——HSGMC 和 SGPC（Shiromani Gurdwara Par bandhak 委员会）。最高法院于周二在听取了所有利益相关者的意见后作出了判决。
苏格兰高校战略 2022 – 2026
政策研究和数据收集是我们领导和影响政策能力的重要组成部分。为了获得最大的效率，苏格兰学院将在本战略过程中采取两项行动，以增强我们政策问题的证据基础：与学院发展网络 (CDN) 研究和增强中心更紧密地合作，开展对政策和实践都有影响的研究，研究内容包括学生贫困和该行业面临的气候紧急挑战等问题；并创建我们自己的有效研究，这对我们的成员有益，并支持我们领导和影响政策的目标。这一内部研究功能将纵览影响我们成员的政策发展问题。这将是为该行业提供思想领导力、启发和有用挑战的有效方式，同时也提供了一种更有用的方法，可以与 SFC 和苏格兰政府等行业领导者进行有效沟通。
医学院基于人工智能的宣传策略
大学生的健康状况与认知，特别是科学的健康理念，对社会和自身的全面发展尤为重要。调查显示，医学院本科生对健康知识的缺乏十分明显，就连医学本科生也普遍缺乏健康知识，更别说非医学本科生了。因此，对医学院本科生进行健康讲座或选修课的宣传是一个不错的方式，可以加强大学生对健康的认知，强化健康理念。此外，还可以分析大学生在健康讲座或选修课上的情绪和心理状态，判断大学生是否有隐性疾病以及对健康内容的理解程度。本研究首先提出了一种基于数据挖掘技术的医学院本科生心理状态识别方法。然后，利用基于视觉的表情和姿态来拓展情绪识别的通道，提出了一种基于人工智能的某医学院健康课堂教学中的双通道情绪识别模型。最后，以TensorFlow为驱动，对某医学院本科生的心理状态识别和情绪识别进行仿真。仿真结果表明，某医学院本科生心理状态识别的识别准确率在92%以上，拒绝率和误识率很低，心理状态识别的误匹配率和误不匹配率明显优于其他三个基准。双通道情绪识别方法的情绪识别率在96%以上，有效地融合了面部表情和姿态所表达的情绪信息。