本研究探讨了韩国大学生对基于人工智能 (AI) 的写作工具的看法,这些工具包括机器学习指导的工具,例如 Google Translate 和 Naver Papago,以及生成性 AI 工具,例如 Grammarly。使用了混合方法,包括定量和定性数据。在参加过英语写作课程的学生中,有 80 名韩国大学生自愿参加在线调查。调查结束后,研究小组招募了访谈参与者,五名志愿者参与者加入了焦点小组访谈。研究结果表明,这些基于 AI 的写作工具可以提高英语学习者 (ELL) 的写作技能。ELL 还指出了每种基于 AI 的工具的优缺点,包括翻译机器学习的可访问性和生成 AI 的错误检查能力。然而,访谈数据分析表明,过度使用基于人工智能的写作工具可能会干扰 ELL 的英语写作过程。这项研究强调了在针对全球成人 ELL 的英语教学中有效整合基于人工智能的工具的必要性。
Penton Solar 190 太阳能自有 EML MS 2028(目标) Segno Solar 170 太阳能自有 ETI TX 2027(目标) Delta Solar 80 太阳能自有 EML MS 2027(目标) Vacherie Solar Facility 150 太阳能 PPA ELL St. James Parish, LA 2027(目标) St. Jacques Solar Facility 150 太阳能自有 ELL St. James Parish, LA 2027(目标) Hinds Solar 150 太阳能 PPA EML MS 2027(目标) Coastal Prairie Solar 175 太阳能 PPA ELL LA 202 7(目标) Mondu Solar 100 太阳能 PPA ELL LA 2026(目标) Wildwood Solar 100 太阳能 PPA EML MS 2026(目标) Greer Solar 170 太阳能 PPA EML MS 2026 (目标)Sterlington Solar 49 太阳能自有 ELL LA 2026 (目标)Flat Fork Solar 200 太阳能 PPA EAL AR 2025 (目标)Forgeview Solar 200 太阳能 PPA EAL AR 2025 (目标)Driver Solar 250 太阳能自有 EAL Near Osceola, AR 2024 West Memphis Solar 180 太阳能自有 EAL West Memphis, AR 2024 Elizabeth Solar Facility 125 太阳能 PPA ELL Allen Parish, LA 2024 Sunlight Road Solar Facility 50 太阳能 PPA ELL Washington Parish, LA 2024 Walnut Bend Solar 100 太阳能自有 EAL Lee County, AR 2024 Umbriel Solar 150 太阳能 PPA ETI Polk County, TX 2023 St. James Solar 20 太阳能 PPA ENOL Vacherie, LA 2023 Sunflower County Solar 100 太阳能 自有 2 EML 向日葵县,密西西比州 2022 Iris Solar 50 太阳能 PPA ENOL 富兰克林顿,路易斯安那州 2022 Searcy Solar(+ 电池) 100(10 MW 1)太阳能和储能 自有 2 EAL 瑟西,阿肯色州 2022 South Alexander Development 5 太阳能 PPA ELL 斯普林菲尔德,路易斯安那州 2020 新奥尔良太阳能站 20 太阳能 自有 ENOL 新奥尔良,路易斯安那州 2020 Chicot Solar 100 太阳能 PPA EAL 莱克村,阿肯色州 2020 新奥尔良商业屋顶太阳能 5 太阳能 自有 ENOL 新奥尔良,路易斯安那州 2020 新奥尔良住宅屋顶太阳能 1 太阳能 自有 ENOL 新奥尔良,路易斯安那州 2020 首都地区太阳能 50 太阳能 PPA ELL 艾伦港,路易斯安那州 2020 ECO Services 6 废热 PPA ELL 巴吞鲁日,路易斯安那州 2019 斯图加特太阳能 81 太阳能 PPA EAL 斯图加特,阿肯色州 2018 新奥尔良太阳能发电厂(+ 电池)1(.5MW 1) 太阳能和储能 自有 ENOL 新奥尔良,路易斯安那州 2016 Hinds Solar 1 太阳能 自有 EML 杰克逊,密西西比州 2016 Brookhaven Solar 1 太阳能 自有 EML 布鲁克海文,密西西比州 2016 DeSoto Solar 1 太阳能 自有 EML 科莫兰湖,密西西比州 2015 蒙托克 2 生物质 PPA ELL 克利夫兰,德克萨斯州 2014 Rain CII 27 废热 PPA ELL 硫磺,路易斯安那州 2013
4.1 应用 S8SE 方法的尝试.......................................45 4.2 ELL 效率的评估..........................................................46 4.1 通过 8LL 进行样品制备方法的回收率.....................................46
教学领导者必须培养和灌输工作人员所必需的文化,系统和结构,以做出持续的基于数据的决策,以将其MLS和ELL组成。使用此工具,教学领导者可以对范围内的团队,评估,核心教学和有针对性的支持进行分析和自我反思,并与所有学生一起服务其MLS/ELL。了解如何实施多层支持系统(MTSS)来满足文化和语言多样化的学生的需求,需要随着时间的流逝而持续的承诺,并且根据学习社区的不断发展的优势和需求而不断地完善。每个锚点下列出的功能将协助教学领导者制定战略行动计划,从而及时为员工,学生和家庭提供支持。
M.Tech。 和M.Tech.-Ph.D Art Ifici A l int Ell Igen CE M.Tech。 和M.Tech.-PH.D.计算机科学和Engin Ee r ng 3电气Engin Eering M.Tech的双学位。 和M.Tech.-PH.D.传感器和物联网的双学位M.Tech。 和M.Tech.-PH.D.网络物理系统的双学位S M.Tech。 和M.Tech.-PH.D. Int Ell Ig Ent通信系统的双学位S M.Tech。 和M.Tech.-PH.D.智能VLSI系统的双学位4 Mathemat ICS M.Tech。 和M.Tech-PH.D。数据和计算SC的双重度IE N CES 5机械工程学M.Tech。 高级制造和D ESI GN M.Tech。 和M.Tech-ph.D Thermo fl uid s Engin ee r i ng M.Tech.-Ph.D.的双重度高级制造M.Tech.-PH.D.双学位机械d esi Gn的双重度6冶金和材料Engin ee r i ngM.Tech。和M.Tech.-Ph.D Art Ifici A l int Ell Igen CE M.Tech。和M.Tech.-PH.D.计算机科学和Engin Ee r ng 3电气Engin Eering M.Tech的双学位。和M.Tech.-PH.D.传感器和物联网的双学位M.Tech。和M.Tech.-PH.D.网络物理系统的双学位S M.Tech。和M.Tech.-PH.D. Int Ell Ig Ent通信系统的双学位S M.Tech。和M.Tech.-PH.D.智能VLSI系统的双学位4 Mathemat ICS M.Tech。和M.Tech-PH.D。数据和计算SC的双重度IE N CES 5机械工程学M.Tech。高级制造和D ESI GN M.Tech。和M.Tech-ph.D Thermo fl uid s Engin ee r i ng M.Tech.-Ph.D.的双重度高级制造M.Tech.-PH.D.双学位机械d esi Gn的双重度6冶金和材料Engin ee r i ng
° 由 A-9 委员会提供。'受 A-9 委员会管辖,载于卷。II,ASTM 标准。'“粒度通常按 ASTM 标准 Ell 指定。注意;。FeX 或 YX 表示铁合金或母合金,而不是化合物。
关键术语 1. 州标准:指纽约州下一代学习标准,与纽约州实施时间表保持一致,以及文化响应-可持续教育期望,这反映了州政府致力于通过创建完善的、文化响应-可持续的、公平的支持系统来提高所有学生的学习成绩,从而显著提高学生的学习成绩 2. 大学和职业准备让所有学生走上充满选择的生活道路;它应该包括中学后的成果和途径,即学生离开高中时做好准备,走上独立生活和符合他们热情和目标、能提供长期经济保障的职业道路。这种准备包括但不限于与兴趣、技能和需求相符的强有力计划;下一步的领先一步,包括早期大学学分和/或行业认可的资历;职业经验和与市场相符的职业主题指导;持久技能,包括金融知识、数字技术和计算思维 3. 所有学生/学习者包括学校人口中的所有人口群体,包括历史上被边缘化的群体 4. 严谨的习惯或高阶技能:韦伯的知识深度 (DOK) 工具和赫斯的认知严谨矩阵告知了“严谨的习惯”和“高阶技能” 5. 英语语言学习者(称为 ML/ELL,以强调这些学生作为多语言学习者所带来的资产和先前知识)是母语或主要语言不是英语且需要支持以达到英语语言水平的学生。多语言学习者 (ML) 包括当前的英语语言学习者 (ELL)、曾经是 ELL 但已退出 ELL 身份的学生、从未是 ELL 且以另一种语言为母语的学生以及世界语言学生 6。通过在学校质量评估标准中识别历史上被边缘化的群体,可以承认我们的学校存在于社会、经济和政治体系中,这些体系在历史上一直存在教育不平等,并且基于种族、经济背景、性别、语言、性取向、国籍、宗教和能力而对学生群体产生不成比例的结果。在无数数据点上,与白人和普通教育学生相比,纽约市公立学校的有色人种学生、英语语言学习者和残疾学生取得的结果历来不公平。然而,纽约市学校系统中学生在学业成长和成就方面最大的差距始终是基于种族。当其他所有人口统计数据保持不变时,与白人学生相比,黑人和拉丁裔/西班牙裔学生的成就率仍然低得离谱。虽然历史上的边缘化影响了许多群体,但在本评分标准中使用该术语是为了除了关注 ML/ELL 和残疾学生之外,还关注有色人种学生。这一关注将支持对不成比例数据的认识,因为我们努力为每个学校人口中的所有学习者实现加速学习和显着进步 7. 访问:通用学习设计(UDL)为本评分标准的课程规划和访问修订提供信息 8. 共同评估:教师使用一种共享评估或使用衡量共同技能的不同评估来评估学生在各个班级和一段时间内的进步 9. 包容性文化:纽约州教育厅将文化理解为一个人身份的多个组成部分,包括但不限于:种族、经济背景、性别、语言、性取向、国籍、宗教和能力。包容性文化响应和维持文化,并将其视为学习的资产 10. 学术和个人行为包含一系列支持复原力以及大学入学和坚持的指标。这些行为分为五类