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学院学校体育老师
● 制定并实施适合不同学习者的专业体育课程，根据需要整合适应性技术和修改。 ● 每周进行两到三天的体育课，重点培养运动技能、身体素质和合作游戏。 ● 监督和协调辅助项目，例如美国心脏协会年度筹款活动，强调心脏健康教育。 ● 与班主任和学校主任密切合作，满足个别学生的需求，并将体育目标纳入他们的整体教育计划。 ● 监督和促进有组织的课间活动，确保所有学生拥有安全且有趣的环境。 ● 坚持最高标准的体育精神、道德和公平竞争，引导学生培养对体育活动和竞争的积极态度。 ● 在所有学生互动和交流中保持严格保密。 ● 提供学生进步的意见和反馈，每年两次为成绩报告做出贡献。 ● 积极参与任何课程开发和整合项目，将体育目标与更广泛的学校计划相结合。 ● 参加每个学年开始时的家长之夜，概述课程目标。 ● 每年参加闭幕式，庆祝学生在各领域的成功和成就。 ● 承担学校主任分配的任何其他任务或责任。
计算机 - 教育部
本计算机教师手册涵盖了有效教授新课程第一年所需的所有内容、教学法、教学资源和评估。它包含第一年前 12 周的信息，其余 12 周包含在第二册中。因此，教师应使用本教师手册制定加纳教育服务要求的每周学习计划。新课程的一些主要特点如下。以学习者为中心的课程 SHS、SHTS 和 STEM 课程以学习者现有的生活经验、知识和理解为基础，将学习者置于教学和学习的中心。学习者积极参与知识创造过程，教师充当引导者。这涉及使用互动和实用的教学和学习方法以及学习者的环境，使学习变得有趣和可关联。例如，新课程侧重于加纳文化、加纳历史和加纳地理，以便学习者首先了解他们的家乡和周围环境，然后再将他们的知识扩展到全球。弘扬加纳价值观 课程中融入了共同的加纳价值观，以确保所有年轻人都了解成为负责任的加纳公民意味着什么。这些价值观包括真理、正直、多样性、公平、自主学习、自信、适应能力和机智、领导力和负责任的公民意识。
高等教育中的人工智能
人工智能 (AI) 正在全球范围内的高等教育中迅速发展。考虑到人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的重要性日益增加，以及缺乏对它的全面审查，本文深入探讨了人工智能在高等教育 (AIHEd) 中的不断发展、学术诚信和道德问题。本研究采用定性方法，使用文献综述作为研究设计和方法，以促进研究目的。本文的分析表明，人工智能有可能为增强教学和学习体验、提高生产力和效率以及促进包容性和可及性做出重大贡献。相反，人工智能在高等教育中的日益普及引发了人们对学术诚信和道德问题的担忧，因为它有可能导致抄袭、阻碍批判性思维、抑制创造力，并侵蚀教学、研究和学术的原创性。因此，维护科学研究的完整性需要严格遵守道德和学术原则，将人类智慧和批判性思维置于研究过程的最前沿。人工智能在高等教育领域的发展不仅带来了巨大的优势，也对教学和研究的基本原则、方法、标准、道德考量和学术诚信提出了挑战。因此，首要关注点应放在抓住这一进步带来的机遇和好处，并有效应对任何潜在的风险和挑战。
物理和中学教育四年制学位计划
重要说明 - 基础要求必须包括：COM 203、1 门美术、3 门人文学科、2 门其他社会科学（非 PSY）、1 门其他自然科学（不推荐 PHY/EGR、AST 或 CHM）、1 门 KIN。 *如果在一学期内完成学生教学，EDU 489、499 可以用 EDU 497 代替。
AI领导者 - 路易斯安那州教育部
AI可以帮助使任务更易于管理，但保持隐私也是必不可少的。除非达成签署的数据共享协议，否则不应将个人身份的学生信息（PII）输入AI工具，并且应遵守所有学生隐私法。许多AI工具需要18岁以下的用户父母同意。与学生一起使用AI工具时，请记住
通过融合改变教育技术
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。
