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通过积极加强改善学生在英语学习方面的动力
摘要：这项行动研究旨在通过在2022/2023学年的SMK Prima Mandiri Sejahtera Makassar的积极强化来改善学生在英语学习方面的动力。这项研究是行动研究，由三个会议中的两个周期组成。这项研究的参与者是2022/2023学年的SMK Prima Mandiri Sejahtera Makassar的11年级学生。参与者由20名学生组成。这项研究的程序是计划，行动，观察和反思。收集数据的技术是问卷，观察和访谈。在分析数据时，研究人员执行了三个步骤：组织数据，编码和还原数据以及解释数据。数据的有效性是通过应用民主有效性，结果有效性，过程有效性，催化有效性和对话有效性获得的。使用时间三角剖分获得数据的可靠性。在这项研究中使用积极的强化成功改善了学生的动力。可以在热情，兴奋，对学习的兴趣和好奇心中看到学生动机的改善。被归类为有动力低下的学生的学生在实施口头和非语言积极强化后成功地提高了动力。在行动，访谈和问卷的结果中的观察中可以看出改进。可以得出结论，积极的强化可以改善学生在英语学习方面的动力。
阐明艺术主导的人工智能：文化政策中的艺术家和技术发展
由于人工智能 (AI) 和创造力都在英国政策议程中占据突出地位，本文发现，在讨论创造性创新的文化政策中，艺术家和艺术实践的代表性明显不足。尽管越来越多的学术文献、艺术主导的研究和案例研究证明了艺术与人工智能之间存在密切的对话关系，但情况仍然如此。为了说明这一点，我们首先提请关注艺术实践对人工智能的影响，而不是更常见的人工智能对艺术的影响的论述。然后，我们回顾了英国关于文化部门、创意产业和数字部门交叉点的政策。考虑到这一背景，我们认为，艺术家和艺术实践目前在倡导投资创造性创新的文化政策中代表性不足。我们认为，这种认识不足与用来表达艺术与技术交叉的政策语言一样基础性，英国标准行业分类中“视觉艺术”和“艺术创作”与“数字部门”的语义分离突出了这一点。这种分离表明政策和实践之间存在错位，这可能会低估艺术家对人工智能发展的重要贡献以及其在社会中的作用。解决这种错位需要审查用于表达文化部门、创意产业和数字部门交集的政策语言，以便将艺术实践与人工智能的发展更紧密地结合起来。这是制定文化政策的重要第一步，该政策承认、优先考虑和投资艺术家作为文学和实践证明的创造性创新的推动者。
索马里的气候变化和迁移动态
简介：外部化技术在心理治疗方法中已经很好地确定，包括叙事疗法和认知行为疗法。这些方法引起了内部经验，例如情感，并通过外部表示使它们切实。最新的生成人工智能（Genai），特定的大语言模型（LLMS），为治疗干预提供了新的可能性；但是，它们整合到核心心理治疗实践中仍然没有探索。本研究旨在通过AI驱动的外部化技术的概念验证（POC）来研究将Genai整合到治疗空间中的临床，伦理和理论意义，同时强调人类治疗师的基本作用。方法：为此，我们开发了两种定制的GPT代理：Vivi（视觉外部化），它使用DALL-E 3创建图像来反映患者的内部体验（例如抑郁症或希望）和Divi（对话性角色扮演 - 基于基于对话性的基于基于对话），从而模拟了患者内部内容方面的对话。这些工具是通过专业心理指导的临床案例研究实施和评估的。结果：Vivi和Divi的整合表明，Genai可以用作“人工的第三个”，从而创造了一个Winnicottian嬉戏的空间，从而增强了二元治疗师患者的关系而不是取代者。这些工具成功地将复杂的内部动力学化了，提供了新的治疗途径，同时还揭示了诸如移情失败和文化偏见之类的挑战。讨论：这些发现既突出了AI增强疗法的承诺和道德复杂性，包括对数据安全性，代表性准确性和临床权威平衡的担忧。为了应对这些挑战，我们提出了安全-AI方案，为临床医生提供了负责治疗的AI整合的结构指南。未来的研究应系统地评估这些工具在各种人群和治疗环境中的普遍性，效率和道德意义。
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