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实施自我解释策略以加深对几何证明的理解 Samsul Maarif *、Fitri Alyani、Trisna Roy Pradipta
证明是学生发展数学成熟度的关键指标。然而，在学习证明的过程中，学生很难用好的论据来解释已经编纂的证明。所以我们需要一种可以让学生更好地参与阐明证明过程的策略。自我解释策略是一种可以探索学生解释几何证明思维过程的策略。本研究旨在通过在基础几何课中实施自我解释策略，分析未来师范学生理解几何证明的能力。本研究采用非等价对照组设计的准实验研究类型。本研究的参与者是三宝垄一所私立大学的 75 名数学教育学习专业的学生。本研究使用了四种几何证明工具测试。在用于研究之前，使用积差和 Cronbach's alpha 测试了这些工具的有效性和可靠性。本研究中的数据分析采用了双向方差分析。结果表明：使用自我解释策略的学生理解几何证明的能力比直接学习的学生更好；初始数学能力高、中水平学生群体的数学证明能力提升存在显著差异；初始数学能力（高、中、低）并不直接影响几何证明理解能力的学习过程，因此可以得出自我解释策略对于提高几何证明理解能力是有效的。
增强药物供应链弹性
摘要背景：药物在Covid-19期间的产品分销遇到了巨大困难，而解决这个永久问题的解决方案是弹性供应链。目的：该研究旨在了解在COVID-19大流行期间对制药产品分配供应链的脆弱性，并进一步开发出一种适应性模型，可以通过该模型来增强其弹药能力。材料和方法：基于文献调查的制药公司供应链开发了概念模型，然后通过因子分析探索概念模型。研究人员在使用Cronbach的Alpha进行统计分析后开发了一个经过验证的模型。主观分析得出的结论是，药品供应链的弹性是由诸如“贸易成本”之类的因素驱动的，诸如“贸易成本”，包括运输成本，商业实践和原材料采购成本； “冲击繁殖”包括特定国家的冲击，产量冲击和政策变化；和“技术基础设施瓶颈”，与冷链存储仓库和冷藏运输车辆设施有关。结果：与供应链弹性有关的经验模型可以通过浦那，海得拉巴和德里NCR等不同的地理位置进行进一步研究，以便概括研究。结论：确定的主要因素是贸易成本，冲击传播和技术基础设施瓶颈。大流行的困难时期也确实测试了药品的供应链能力。所调查的问题的敏感性需要对调查进行个人影响，因为Covid-19的大流行使这些受访者在情感上脆弱。作为COVID-19是最近造成人类的灾难，它使药物分销通道在大流行期间易受伤害。
人工智能在提高职前社交学习成果中的作用
随着人工智能 (AI) 在学术领域的应用日益广泛，在将其广泛融入学校教师培训之前，有必要对其有效性进行评估。虽然众所周知，AI 可以提高在职前教师的课堂管理技能，但其在改善学习成果方面的作用尚未得到充分研究。这项描述性研究旨在检验人工智能 (AI) 的使用是否能改善科威特在职前社会研究教师的学习成果。在科威特大学教育学院随机抽取 100 名女教师样本进行了问卷调查。使用 SPSS 软件和简单线性回归分析对数据进行分析，得出皮尔逊相关系数、克朗巴赫系数、均值、频率、百分比和标准差。结果表明，使用 AI 应用程序显著提高了参与者的学习成果，表明 AI 具有改变教育者培训的潜力。职前教师表现出对人工智能在教育中的价值的深刻理解，以及将人工智能融入课程的能力。他们有效地利用了智能辅导系统 (ITS) 和智能内容，凸显了他们利用先进人工智能工具来增强教学策略和学生参与度的能力。本研究强调了人工智能在当代教育中的重要作用，为理论文献做出了贡献，并为进一步的研究铺平了道路。此外，它还具有实际意义，因为研究结果可用于在教师预备课程中广泛采用人工智能支持的学习，以使教学方法与现代教育趋势保持一致。关键词：人工智能应用、学习成果、社会研究、职前教师
帝国迷幻预测量表的验证
背景。获得迷幻药物正在自由化，但反应是高度无法预测的。因此，必须提高预测急性迷幻体验的性质以提高安全性并优化潜在的治疗结果的能力。这项研究试图验证“帝国迷幻预测量表”（IPP），这是一项简短，广泛适用的前瞻性措施，旨在预测精神经验的显着维度。方法。使用四个独立的数据集，其中IPP被前瞻性地完成 - 两项在线调查“自然主义”使用（n = 741，n = 836）和两个受控的管理数据集（n = 30，n = 28） - 我们进行了因子分析，回归，回归和相关分析，以评估构造，预测性和预测性，预测性和收敛性的有效性。结果。我们的方法产生了一个9个项目量表，具有良好的内部一致性（Cronbach'sα= 0.8），其中包含三个因素：设置，融洽和意图。IPP大大提出了“神秘”，“挑战”和“情感突破”的经历。在受控的管理数据集（n = 28）中，发现和融洽的多个回归解释了神秘经验中40％的差异，而发现简单的回归集合解释了挑战性经验的16％差异。在另一个（n = 30）中，融洽关系与情感突破有关，解释了9％的差异。结论。在一起，这些数据表明，IPP可以预测在广泛的环境中迷幻体验的相关特征。我们希望这个简短的9个项目量表将被广泛采用，以改善对受控设置及其他地区的迷幻准备的知识。
基于大脑的学习策略对初中生的效果
基于大脑的学习策略对迈杜古里大都会，尼日利亚穆罕默德·阿里·穆斯塔法的英语阅读技能的影响尼日利亚Maiduguri大学加拉迪玛大学摘要。本研究涉及基于大脑的学习策略对初级中学生英语阅读技能的影响。该研究试图研究基于大脑的学习策略的使用程度确定学生在五个读书中的能力。这些是：发音，词汇，语法，流利性和阅读理解。使用了准实验设计。该研究的人口包括尼日利亚博尔诺州Maiduguri Metropolis的一所选定学校的所有初中两名（JSS II）学生。分别从所选学校的同一水平的两个完整类别组成了实验组和对照组。选择了一百二十（120）名学生使用便利抽样技术参加研究。一种题为“英语阅读技能测试”（ELRST）的自发仪器是对参与者的预测试和后测的管理，以确定其同质性以及策略的效果。通过Cronbach Alpha的可靠性测试在0.05的显着性水平上获得了仪器的可靠性。使用独立样品t检验分析数据，并使用ETA平方来检查效果大小。研究结果表明，基于大脑的学习策略对学生的阅读技能有重大影响。因此，建议对教师进行培训，以在其教学中有效地部署基于大脑的学习策略。关键字：基于脑的学习策略，阅读技能，发音，词汇，语法，流利性和阅读理解。
人工智能与电子医疗效能评估
该研究重点评估尼日利亚采用人工智能和电子商务的有效性。人工智能 (AI) 已成为全球电子营销和商业的重要工具，但在尼日利亚，营销人员对 AI 工具的采用和使用仍处于早期阶段。人们的注意力主要集中在尼日利亚基本的 5 家流行电子商务公司上，很少关注尼日利亚的小型在线业务从业者。本研究试图通过采用调查研究设计来研究人工智能对尼日利亚电子营销和商业采用的影响。本研究的对象包括在拉各斯和河流州运营的 178 家电子商务公司，样本量为 124 家公司，采用立意抽样技术选定。数据是通过一份结构良好的问卷收集的，研究工具的可靠性通过平均 70% 的 Cronbach Alpha 测试结果得到证实。我们使用描述性分析和回归分析来分析数据，结果表明易用性、数据挖掘、机器学习和跨渠道信息一致性与尼日利亚电子商务的采用率呈显著的正相关关系。研究得出结论，人工智能的使用将使数字营销人员能够预测未来趋势并做出更明智的决策，重点是改进在线营销产品并鼓励更多人参与在线营销。研究建议不断培训消费者和营销人员使用在线营销界面，使用数据挖掘技术来改进电子商务，尼日利亚的电子营销公司应投资机器学习工具，并更多地使用易于使用的界面，以吸引消费者在线购买，并打破他们的常规观念，即一旦有人在网上提供他们的信用卡信息，他/她就会被骗。
信息通信技术能力和
摘要 尽管技术在 21 世纪以或明或暗的方式影响着课堂教学，这一现实无可否认，但来自发展中经济体的证据表明，将技术完全融入教学的教师相对较少，从而引发了对其信息通信技术 (ICT) 和技术教学内容知识 (TPACK) 能力的探究。因此，本研究采用舒曼 1986 年的教学内容知识理论来调查高中社会研究教师使用 ICT 的能力以及他们对 TPACK 的了解。此外，该研究还调查了 TPACK 对社会研究教师课堂教学实践的影响。根据实证主义范式，本研究采用横断面描述性调查设计和定量方法，通过人口普查抽样，抽取了 303 名社会研究教师参与研究，主要工具是结构化问卷，其信度使用 Cronbach alpha 进行评估。描述性统计（平均值和标准差）和推断性统计（多元回归和逐步回归）用于分析研究中提出的研究问题和假设。研究结果表明，高中社会研究教师在使用 ICT 和 TPACK 方面具有很高的能力。研究再次证实，教师在 TPACK 方面的的能力显著地预测了他们的课堂教学实践，而使用 ICT 的能力增强了 TPACK 对课堂教学实践的影响。因此，建议旨在提高 ICT 使用能力的策略应与增强教师 TPACK 知识的方法同时进行，以进一步改善课堂教学实践。因此，研究得出结论，教师对 ICT 的使用和对 TPACK 的了解是决定他们课堂教学实践有效性和效率的关键因素。
引用：Onwuchekwa D.和Nwanyanwu M.O. （2024）全球供应链管理和河流州跨国公司的业绩
摘要：本研究研究了全球供应链管理与尼日利亚河流州跨国公司的绩效之间的关系。这项研究采用了相关研究设计。该研究的人口包括从尼日利亚商业目录搜索引擎检索到的河流州的10家跨国公司。这项研究通过了一项人口普查研究，从每家公司中选择了3名受访者，乘以10家公司，总共30名受访者。结构化问卷仪器标题“全球供应链管理和绩效问卷是在五点李克特量表上开发的。Cronbach的Alpha可靠性测试的结果表明.800以上的0.70，这意味着项目是可靠的。Pearson产品矩相关用于使用SPSS（统计软件包社会科学）来检验假设。研究表明，尼日利亚河流州跨国公司的全球采购与盈利能力之间存在显着关系。在尼日利亚河流州的跨国公司外包与运营效率之间存在显着关系。全球生产与分销与尼日利亚河流州跨国公司的客户满意度之间存在显着关系。总而言之，全球供应链管理是尼日利亚河流州跨国公司业务运营的关键方面。通过投资基础设施，与当地合作伙伴建立牢固的关系，实施有效的沟通和协调过程以及利用技术，跨国公司可以改善其供应链的性能并在该地区获得竞争优势。该研究建议跨国公司应考虑投资河流州基础设施的发展，包括运输和物流系统，以提高其供应链的效率和有效性。
在线可访问 http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.15 原创研究文章 评估医疗保健学生对人工智能 (AI) 的认识、看法和意见——沙特阿拉伯的一项横断面研究
目的：确定医疗保健学生 (HC) 对人工智能 (AI) 的看法、知识和意见。方法：2023 年 4 月至 6 月期间进行了一项横断面调查，旨在评估 HC 对 AI 的认识、看法和意见。一份经过预先测试和验证的结构化问卷以电子方式分发给沙特阿拉伯不同大学的 HC。使用 5 点李克特量表编制答复。Cronbach's alpha 分数 0.80 用于确定问卷的可靠性。通过计算编制的看法中的每一项来确定平均分数。结果：大多数 HC 对医疗保健中的 AI 持积极看法，并同意 AI 可以提高诊断准确性 (73.4%)、减少医疗实践中的错误 (65.2%) 并促进患者教育 (70.8%)。然而，一些人担心 AI 会对医疗保健从业者与患者的关系产生有害影响和潜在的伦理影响 (44.3%)，同时也会让患者增强对自己健康的控制 (51%)。大多数学生（85%）认为，如果将人工智能融入医疗保健，就会有失业的风险。多元线性回归分析表明，学习课程（B = 0.311；SE = 0.132；t = 2.360；p = 0.019；CI = 0.052 至 0.570）、对人工智能的认识（B = -1.822；SE = 0.785；t = -2.320；p = 0.021；CI = - 3.366 至 -0.279）是人工智能感知得分的预测因素。结论：医疗保健专业的学生对人工智能持积极态度，并同意人工智能有助于医疗保健的各个方面。然而，学生们也对人工智能表达了一些担忧。因此，解决与道德、劳动力影响和患者隐私相关的问题对于在医疗保健领域成功实施人工智能至关重要。关键词：人工智能、医疗保健、学生、看法、意识
引用本文：Burhanüzüm，MithatElçiçek和Ata Pesen（2024年8月5日）：教师对人工智能的看法量表的发展
摘要本文旨在制定教师对教育中人工智能使用的看法量表。规模开发研究是在2023 - 2024年ACA DEMIC年内在两个阶段进行的，涵盖了597位教师，他们说他们使用了不同的人工智能应用。文献进行了彻底的审查，并与在汇总规模项目的同时使用人工智能应用的老师进行了焦点小组访谈。咨询了现场专家教职员工，以评估量表的面部和内容有效性。对从第一样品组获得的数据（N¼424）进行了探索性因子分析，并在第一阶段确定了三因素结构。据观察，由18个项目组成的初稿量表的因素显示出总差异的57.8％。对第二阶段的第二个样本组（N¼173）收集的数据进行了第一个验证性FAC TOR分析。已经证实，由18个项目和三个因素（教导感知，学习感知和道德知觉）组成的结构与数据兼容。在教师对教育中人工智能使用的感知量表进行了第一级验证性因素分析之后，进行了二级验证性因素分析，以阻止构成量表的因素是否揭示了变量。最终比例由15个项目和三个维度组成，被确定与获得的数据兼容。可靠性分析表明，整个量表的Cronbach Alpha内部一致性系数被计算为.87，用于学习感知的.82，用于教学感知的.79和.79的道德感知。结果表明，教师对教育中人工智能使用的看法量表是有效且可靠的，并且是确定对教育中人工智能使用的看法的合理测量工具。