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1 2025教育暑期实习计划...
该中心成立于1998年，是一家非营利性公司，旨在通过改进的评估和问责制惯例来增加学生的学习。该中心位于新罕布什尔州多佛（距新罕布什尔州朴次茅斯的海岸小镇10英里），马萨诸塞州波士顿以北约一小时）。该中心的14名专业工作人员拥有精神计量学，课程或统计数据的高级学位。大多数人在州教育部门（例如评估主管）或测试公司的高水平工作。技术专长和实践经验的结合使中心专业人员可以为最先进的教育衡量和政策应用有效做出贡献。该中心直接与各州（目前有40多个州或实体）合作，并与几个国家研究和倡导组织，例如首席州立学校官员理事会（CCSSO），阿斯彭研究所和知识工作。该中心的一些示例当前项目包括：
诺丁汉市教育心理学服务手册
最初，链接EP促进了一项共同的家庭学校咨询，以了解学校和父母的关注，Roshan的语言发展以及他们对EP参与的希望。Roshan的表现力语言在波斯语和英语中都受到限制，这促使人们转介了言语和语言治疗服务，以探索潜在的语言困难。这被认为是导致罗山对他人的身体行为的潜在因素，这是由于口头交流和不理解他人的挫败感。与捐赠者和班级教师的进一步会议使得能够生成几种策略，以支持课堂上的Roshan。EP支持捐赠者完成并分析R2I数据以进一步围绕Roshan的需求取消，并确定适当的规定。
绳索疗法：支持有特殊教育需要的儿童的创新方法
绳索疗法是一种有前途的干预措施，适用于有特殊教育需求的儿童，尤其是在 COVID-19 疫情带来的挑战下。通过提高注意力、情绪调节和家庭动态，这种创新方法既满足了儿童的身体和情感需求，又促进了家庭内部的积极互动。随着我们前进，进一步的研究对于探索绳索疗法的全部潜力及其对有特殊教育需求的儿童的长期益处至关重要。通过继续开发和完善此类计划，我们可以更好地支持家庭为孩子提供有效且引人入胜的治疗解决方案。
为我们所有人的研究人员工作台提供社区教育资源的经验
1 德克萨斯儿童医院贝勒医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，2 贝勒医学院临床与转化医学研究所流行病学与人口科学科，美国德克萨斯州休斯顿 77030，3 贝勒医学院分子与人类遗传学系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，4 贝勒医学院人类基因组测序中心，美国德克萨斯州休斯顿 77030，5 贝勒医学院儿科-心理学系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，6 贝勒医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯顿 77030，7 佐治亚格威内特学院科学技术学院生物科学系，美国佐治亚州劳伦斯维尔 30043，8 Jan 和 Dan邓肯神经学研究所，贝勒医学院，休斯顿，TX 77030，美国 通讯作者：Steven E. Scherer，博士，贝勒医学院分子与人类遗传学系，One Baylor Plaza，休斯顿，TX 77030，美国（sscherer@bcm.edu）
贫困对教育成就的影响 - Spark
推荐引用 推荐引用 Sanz, A. (2024)。贫困对教育成就的影响：了解社会经济障碍和变革机遇 [硕士论文，伯特利大学]。Spark 存储库。https://spark.bethel.edu/etd/1128
教育测量中人工智能的兴起
摘要 人工智能 (AI) 在教育测量中的整合改变了评估方法，允许通过机器学习和自然语言处理实现自动评分、快速内容分析和个性化反馈。这些进步为学生表现提供了宝贵的见解，同时也增强了整体评估体验。然而，人工智能在教育中的实施也引发了有关有效性、可靠性、透明度、公平性和公正性的重大伦理问题。算法偏见和人工智能决策过程的不透明性等问题有可能加剧不平等并影响评估结果。作为回应，包括教育工作者、政策制定者和测试组织在内的各种利益相关者已经制定了指导方针，以确保人工智能在教育中的合乎道德的使用。美国国家教育测量委员会的人工智能测量和教育特别兴趣小组 (AIME) 致力于建立道德标准并推进该领域的研究。在本文中，来自不同领域的 AIME 成员研究了人工智能工具在教育测量中的伦理影响，探讨了自动化偏见和环境影响等重大挑战，并提出了确保人工智能在教育中负责任和有效使用的解决方案。
Recommended Citation Recommended Citation Bulut, Okan and Zheng, Yi (2024) "Editorial: Special Issue on Artificial Intelligence and Machine Learning in Educational Measurement (Part 1)," Chinese/English Journal of Educational Measurement and Evaluation | 教育测量与评估双语期刊 : Vol. 5: Iss. 3, Article 1. DOI: https://doi.org/10.59863/BDQT2557 Available at: https://www.ce-jeme.org/journal/vol5/iss3/1
摘要 本社论介绍了 CEJEME 关于教育测量中的人工智能和机器学习的特刊的第一部分。随着人工智能和机器学习技术彻底改变了教育，它们为个性化学习和创新评估实践提供了新的机会。本期重点介绍了人工智能和机器学习对教育测量的变革性影响，探讨了它们的潜力和它们带来的道德挑战。本期包括四篇文章，探讨了人工智能在教育测量中的机遇和道德挑战、在生成人工智能时代为 GPU 匮乏的人提供的自动文本评分、使用自动编码器和 BERT 检测计算机化测试中受损项目的新方法，以及 R 中 ML 包的使用。本期为教育测量的未来提供了宝贵的见解。本期特刊的第二部分将于 2025 年春季出版。
内阁 2024 年 12 月 17 日特殊教育需求......
3.1. 地方政府协会最近委托撰写了一份报告，呼吁对特殊教育需求系统进行全国性审查，并声称该系统从根本上存在问题（见背景文件）。报告指出，成本不断增加、需求不断增加和需求复杂性不断增加以及课程政策和 Ofsted 学校检查框架的意外后果是导致这一现象的原因。报告声称，善意的立法并没有帮助儿童和年轻人取得更好的结果。
引用：Abualrob, MM (2025)。创新教学：职前教师如何利用人工智能向四年级学生教授科学。当代教育技术，17 (1)，ep547。https://doi.org/10.30935/cedtech/15686
本研究旨在发现在职前教师使用 Copilot 技术时最常重复的提示，以及他们对在为四年级学生准备和规划科学课程时使用该技术的反思。采用探索性案例研究设计的定性研究方法，针对 20 名在职前教师进行有目的的抽样。样本分为四个焦点小组。通过对在职前教师的人工智能创作成果、他们的反思性日记条目以及四个焦点小组访谈期间发生的讨论进行文档分析来收集数据。研究结果表明，在职前教师最常使用的应用程序包括课程计划、教学媒体、真实评估、表格、图片、图画和教学策略。反思性日记和焦点小组访谈分析得出了六个主题，这些主题与在教学中使用 Copilot 方法有关。这些主题如下：发展对新想法的认知、吸引他们从未想到的事物的注意力、节省时间和精力、与学生需求兼容、减少人际交往和依赖性。