数字时代的数学教育(MEDE)系列探讨了数字技术支持数学教学和网络Geners学习的方式,也关注教育辩论。每卷都将在数学教育中解决一个特定问题(例如,视觉数学和网络学习;基于包容性和社区的电子学习;在数字时代的教学),以探索在数字技术的情况下探索有关教学和学习数学的基本假设。本系列旨在吸引各种各样的读者,包括:数学教育研究人员,数学家,认知科学家和计算机科学家,教育研究生,政策制定者,教育软件开发人员,管理人员和教师实践者。除其他外,本系列发表的高质量科学工作将解决与新一代数学学生的教学法和数字技术适用性有关的问题。该系列还将为读者提供更深入的了解,以了解创新的教学实践如何出现,进入课堂,并塑造成长为技术的年轻学生的学习。该系列还将介绍如何桥接理论和实践,以增强当今学生的不同学习方式,并将他们的动力和自然兴趣转变为对有意义的数学学习的额外支持。该系列为发现数字技术对学习成果的影响及其整合到有效的教学实践中的影响提供了机会;数学教育软件在教学和课程转换方面的潜力;以及数学电子学习的力量,是包容性和基于社区的,但个性化和实践的力量。
人工智能正在教育领域迅速发展,它有可能大规模提供个性化教学,但也带来了新的挑战。本出版物旨在帮助学校和学区领导应对人工智能对学生、教师和家庭的影响。人工智能不会取代教师,而是有可能通过自动化日常任务来增强教师的作用,从而提供更加个性化和有意义的学习体验。然而,在教育环境中实施人工智能时,需要认真考虑隐私、偏见和算法素养。许多人工智能技术在设计时并没有考虑到教育特定的隐私法,人们担心人工智能算法存在偏见,教育工作者需要具备人工智能素养才能有效地使用它。
在研究和撰写本文的过程中,我们采访了 40 多人,他们从专家博士到八年级学生,应有尽有。我们还借鉴了 Common Sense 的集体智慧,过去几年来,Common Sense 在其教育、政策、研究、宣传和发展团队中积累了丰富的生成式人工智能专业知识和知识。我们试图将平时不怎么交流的人聚集在一起,将不同的观点拼凑成一个整体。在如此广泛的声音中,我们听到了同样广泛的反应——恐惧、惊愕、兴奋、焦虑和乐观——有时这些反应是同时出现的。这些反应都没有错。在 ChatGPT 发布近两年后,尽管我们对未来抱有很大的希望,但我们仍然缺乏明确的指导方针、护栏或政策。
工作摘要:幼儿教育者负责为0-5岁儿童创造一个养育和教育环境。此角色涉及计划和实施适合年龄的活动,保持安全,干净的教室,并与孩子,父母和同事建立积极的关系。日托中心将完全浸入lakota。必须证明使用Lakota语言教/交流的能力。
今年发布的 NAEP 分数显示,COVID 对学生学习产生了巨大影响:阅读和数学成绩的下降幅度是实施测试 30 年来最大的。即使在疫情之前,NAEP 分数也落后了。为了让美国的教育系统重回正轨,我们邀请了来自不同团体的 40 位专家——从教育技术公司到慈善组织再到教师——来讨论可能的解决方案。该小组强调了教育的多学科和融合性质,教育领域涉及心理学、认知科学、社会学和经济学以及正在学习的特定领域(数学、生物学、化学等)。教育传统上是孤立的,往往抵制从技术到职业和工作性质变化等关键社会创新。这使得教育成为融合加速器的绝佳潜在轨道,它“建立在基础研究和发现的基础上,以加速解决方案对社会产生影响。”在构思了数据科学教育、中学数学和评估等关键领域的可交付成果后,该小组讨论了这些领域的交叉趋势。他们发现,支持教育融合至关重要,这将有助于让当今的学生成为明智的决策者、积极解决问题的人和自我导向的终身学习者。本报告提出了专家认为对改善教育机会至关重要的关键主题和必要的伙伴关系。然后,它研究了产生能够改变美国教育格局的可交付成果所需的关键学科和融合。可交付成果的主要未来方向、其智力价值和更广泛的社会影响:● 中学数学可交付成果侧重于提高学生的积极性、数学概念和技能的相关性、支持协作和基于项目的学习、优化和扩展反馈机制以及开发 AI 来响应学生的输入。这些创新将有助于揭示更多关于成就和机会差距以及其他在 STEM 领域对学生群体产生不同影响的机制。 ● 数据科学教育成果侧重于让学生掌握处理数据的程序技能,并支持教师及时对数据科学相关的评估提供反馈。这些成果的智力价值包括了解如何将数据科学教育融入主流课程——或将其作为一门独立的学科进行开发和教授(Engel,2017)——鉴于其跨学科性质。● 评估成果侧重于开发新的、越来越不引人注目的学生评估方式,包括游戏化等元素以及评估更广泛的技能(如自我调节和协作学习)。这些成果的智力价值包括更深入地理解学习过程,通过更有效、更少破坏性和更全面的评估产生更广泛的影响。
但是,英语作为法学硕士的通用语言占据主导地位,而对开发非欧洲语言的类似模式关注甚少,这可能会加剧全球北方和南方在学术严谨性和知识标准方面本已很大的差距。中东和北非、非洲和南非地区的教育工作者面临着人工智能扭曲这一差距的前景,以至于它永远无法弥合。大卫·乔纳奇是一位拥有 50 年经验的国际教育家,目前在近东和南亚教育领域担任政府顾问,他认为,随着教育人工智能变得更加熟练,人们将更容易对其结果感到满意,而不太关心课堂学习和学术的质量。此外,在将许多学术责任交给人工智能时,人们会误将智力当成智慧。
这些材料是初步的、非详尽的,仅供参考,以非排他性方式提供,以响应在 K-12 教育中实施人工智能的考虑需求。这些材料反映了一般见解,并可能根据当前可用的信息提出潜在的考虑选项,这些信息本质上是不确定的,可能会发生变化,但不包含确定未来行动方针所需的所有信息。这些材料中包含的见解和概念尚未经过验证或独立核实。对特定产品或组织的引用仅供说明,并不构成任何认可或推荐。这些材料不构成,也不应被解释为政策、会计、法律、医疗、税务或其他受监管的建议,或对任何特定行动方针的建议。这些材料不是结果的保证,不能依赖。未来结果可能与任何预期、预测或预测的陈述存在重大差异。鉴于技术发展日新月异,这些材料“按原样”提供,不作任何陈述或保证,并且明确声明对任何损失或损害不承担任何责任。接收方对其所有决定、使用这些材料以及遵守适用法律、法规和规定负全部责任。在采取任何具体步骤之前,请考虑寻求法律和其他相关认证/许可专家的建议。
不同种族、民族和/或文化背景的学生,请参阅《文化响应教育战略指南》。● 工作人员以前是否参与过创伤知情教育工作?这种参与或不参与会如何影响该战略的推行?● 是否有广泛的利益相关者可以为创伤知情学校的发展提供意见?● 学校经历过哪些创伤和/或创伤事件?学校大多数工作人员最近是否参与过全校或社区的创伤事件?● 是否有数据(行为、出勤率、社会情感、流动性等)可帮助利益相关者全面了解组织?
基因组编辑是生物科学领域的一项新技术,它使研究人员能够精确编辑任何生物体中自然存在的基因等位基因。在植物科学领域,它有潜力培育出资源利用效率更高、抗逆性更强、质量和产量更高的新型设计作物。要充分利用这种新育种工具的优势,培训该特定研究领域的人力资源至关重要。考虑到这一点,本培训课程专为学生设计,将介绍植物基因组编辑的基础知识,概述 CRISPR 生物学的一般原理以及使用 CRISPR-Cas9 作为植物基因组编辑工具。学员将在指导 RNA 设计、载体选择、载体构建、农杆菌介导的植物转化、突变体鉴定和突变株系的分子表征等方面获得实践经验。该领域的杰出研究人员将分享这项即将推出的技术的成功案例和未来前景。学员将了解与基因组编辑技术相关的伦理问题以及实践该技术的现行立法指南。