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跨学科项目式学习 - Enlighten Publications
摘要 —电子行业的不断发展导致职业角色和毕业生技能要求不断变化。中国电子科技大学 (UESTC) 的学生抱怨说，电子工程的许多课程过于注重理论知识，与行业需求脱节。因此，为了提供以学生为中心的教育课程以满足行业需求，本文介绍了一门创新课程，该课程采用基于项目的学习 (PBL) 方法开发，并位于 UESTC 电子工程本科课程中。由于现实世界的工程项目需要团队合作解决定义不明确的问题，我们将这门创新课程的重点放在培养专业和技术技能上，借鉴了一系列更典型的电子工程课程。我们提供了为这种 PBL 方法创建的两个项目的完整详细信息，并将它们作为实践案例进行评估，以展示这种实践教学创新在 UESTC 的影响。根据我们的评估，所有 40 名在校学生都完成了基于跨学科 PBL 练习的创新课程，学生满意度显著提高，与传统的基于讲座的课程相比，65% 的学生更喜欢跨学科 PBL 课程。
疫苗拒绝：一项初步的跨学科调查
许多通常会接受标准推荐接种的人拒绝接种 COVID-19 疫苗，而这种预防手段在当前疫情中是有效、安全且可以挽救生命的。我们的任务是了解这种令人费解且危险的现象，因为它存在于美国和英国公民中，而在其他方面，他们的情况会被视为相当常见。我们将讨论疫苗拒绝与两种更容易理解的现象：成瘾和意志薄弱，以及与人类行为、意图、能动性、意志和身份相关的问题。我们认为，疫苗拒绝似乎会得到“信息强化”的奖励，从而导致兴奋度提高，同时由于“逆势而行”、坚持自己的“优越”理解和“部落身份”而导致的自尊心增强，违背社会规范。这些因素提供了总体奖励，相当于满足感，超过了众所周知的 COVID-19 感染后果。我们的调查还将使我们得出关于这里讨论的两种疫苗拒绝者亚型的一对认识论假设。
比较跨学科设计团队中人工智能与人类流程管理对团队行为的影响
本简报扩展了作者先前的研究，研究了人类或人工智能 (AI) 流程管理器提供的干预措施对团队行为的影响。我们之前的研究发现，创建的 AI 流程管理器与人类流程管理的能力相匹配。在这里，进一步研究这些数据，以确定不同类型的干预措施对团队行为和结果的影响。这种更深入的研究是通过两个独特的视角进行的：比较干预措施前后团队的解决问题的过程，并通过干预措施计数和绩效之间的回归分析。结果显示，对所提供的干预措施的总体依从性参差不齐，而且这种依从性还取决于干预类型。对团队流程最显着的影响来自沟通频率干预。此外，回归分析确定了与团队绩效相关性最高的干预措施，表明 AI 流程管理器的干预措施选择更好。综合起来，结果表明通过 AI 实现自动化流程管理的可行性，并为有效实施干预策略以供未来开发和部署提供了启示。[DOI：10.1115/1.4054723]
引用本文：Sarah Dillon 和 Jennifer Schaffer-Goddard (2022)：人工智能研究人员阅读的内容：文献在人工智能研究中的作用，跨学科科学评论，DOI：10.1080/03080188.2022.2079214
摘要本文介绍了一项初步访谈研究的结果，该研究调查了英国 20 名人工智能研究人员的休闲阅读习惯。访谈分析得出了文学在人工智能领域发挥作用的六个方面：研究重点、职业选择、社区形成、科学传播、道德思维和社会技术未来的建模。这些类别被提议作为文献在人工智能研究中的作用的系统分类的基础，证明了文献在人工智能实验室和专业文化中的重要性。本文结合每类影响中现有证据的综合介绍了这项初步调查的结果。这种混合方法的目的是将这个相对较新的研究领域的研究和证据结合起来，并在上下文中展示新的发现，从而为进一步的定性和定量研究奠定基础。
AnkaraYıldırımBeyazıt大学，跨学科生物医学技术
BMTXX Physiology for Engineers 3 0 3 10 BMTXX Nanotechnology for Engineering and Medicine 3 0 3 10 BMTXX Biomaterials and Biocompatibility 3 0 3 10 BMTXX Advanced Topics in Analytical Chemistry 3 0 3 10 BMTXX Cellular Biology and Biochemistry 3 0 3 10 BMTXX Structure and Function of Biomolecules 3 0 3 10 BMTXX Advanced Topics on Medical Biotechnology 3 0 3 10 MSE503 Advances in Nanocomposite Technology 3 0 3 10 MSE507 Polymers for Advanced Technologies 3 0 3 10 MSE509 Surface Modification Technology 3 0 3 10 MSE537 Advanced Materials Characterization Techniques 3 0 3 10 MSE540 Nanofabrication Techniques 3 0 3 10 MSE547 Fundamentals of Electrochemical Science 3 0 3 10 MSE550生物传感器：物理和化学特性3 0 3 10 EE502光学传感器3 0 3 10 EE519机器人3 0 3 10 EE584应用机器学习3 0 3 10 ESE519电力电子3 0 3 10 MCE508材料先进的材料3 0 3 10 Ceng597数字优化3 0 3 0 3 10 3 10 3 10
量子科学与技术跨学科双学位（QuST）第 6/7 学期 B.Tech 学生有资格升级至五年级
量子科学与技术（QuST）跨学科双学位 第 6/7 学期的 B.Tech 学生有资格升级到五年制跨学科双学位（B.Tech 和 M.Tech）课程。 沿着这个思路，我们想提议提供量子科学与技术（QuST）的 DD 课程。 鉴于当今学术界和工业界对量子计算和信息的广泛兴趣，我们希望这样的课程除了吸引 EP 学生之外，还能吸引大量来自 EE、MME、ME、CS 系的学生。 学生必须从不同系的先进材料和纳米科学选修课列表中选择四门选修课（36 个学分） 量子科学与技术 DD 课程列表 将有四门核心课程，包括量子计算和量子信息课程、量子计算和计量实验技术 ID 课程、量子电子学和激光课程以及光信号处理和量子通信课程。 （36 个 DD 核心课程学分）。核心课程还包括第 9 和第 10 学期的一个项目，价值 85 个学分。第七学期
人类运动数据集：跨学科范围审查（补充材料 2）
作者地址：Temitayo Olugbade，temitayo.olugbade.13@ucl.ac.uk，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦，英国，WC1E 6BT；Marta Bieńkiewicz，EuroMov Digital Health in Motion，蒙彼利埃 IMT Mines Ales 大学，法国，蒙彼利埃；Giulia Barbareschi，伦敦大学学院，伦敦，英国；Vincenzo D’Amato，热那亚大学，意大利，热那亚；Luca Oneto，热那亚大学，意大利，热那亚；Antonio Camurri，热那亚大学，意大利，热那亚；Catherine Holloway，伦敦大学学院，伦敦，英国；Mårten Björkman，KTH 皇家理工学院，瑞典，斯德哥尔摩；Peter Keller，西悉尼大学，澳大利亚，悉尼；Martin Clayton，杜伦大学，英国，杜伦； Amanda C de C Williams，伦敦大学学院，伦敦，英国；Nicolas Gold，伦敦大学学院，伦敦，英国；Cristina Becchio，汉堡-埃彭多夫大学医学中心神经病学系，德国汉堡，意大利热那亚，意大利理工学院；Benoît Bardy，EuroMov 数字健康运动，蒙彼利埃 IMT Mines Ales 大学，法国蒙彼利埃；Nadia Bianchi-Berthouze，伦敦大学学院，伦敦，英国，nadia.berthouze@ucl.ac.uk。
评论文章讨论基于医学和工程的跨学科组合的中风偏瘫的康复
中风是一种严重的脑血管疾病，其特征是突然和急性发作和快速神经系统疾病，这是世界上的残疾和第二大死亡原因的主要原因[1]，剩下80％的患者终生神经学界定的患者[2]。随着全球衰老问题越来越严重，中风与年龄之间的正相关意味着中风的发生率只会继续上升。中风的发生率也趋向于年轻的患者，这是由于不规则的工作生活和不经常休息，压力和焦虑感，饮食习惯不良以及许多其他原因的因素。偏瘫是中风的最常见症状之一，并且通过降低执行日常生活活动的能力来影响患者的生活质量。偏离偏瘫患者的康复在社会和医学上引起了极大的关注，但严重缺乏康复治疗师会导致
研究文章经济对欧洲市场合并和收购的影响Irina Chiriac跨学科研究所，Alexand
在这种不确定性和基于经济健康危机的未知的情况下摘要，拯救公司的方法之一是合并或收购公司的运营。，但并非所有合并都带来了预期的结果。经济，政治和社会背景可以影响合并数量的演变。本文的目的是在2015 - 2019年期间分析经济对合并和收购的影响。分析的结果是，GDP，股票指数率，经济开放率，CB（中央银行）的参考率和通货膨胀率是影响合并活动和收购活动的宏观经济指标。为了实现分析设定的目标，我们使用了多重回归和SPS。关键词：M＆AS，经济因素，政治因素，社会因素
人工智能跨学科研究
人工智能 (AI) 在各种研究领域的应用正在加速多重数字革命，从医疗保健、精准医疗和可穿戴传感领域的范式转变，到为全球大众提供的公共服务和教育，再到通过自动驾驶实现最佳效率的未来城市。当一场革命发生时，其后果并不是立即显而易见的，而且迄今为止，还没有统一的框架来指导人工智能研究，以确保可持续的社会转型。为了满足这一需求，我们在此分析了跨学科人工智能研究面临的三个关键挑战，并得出三个广泛的结论：1）人工智能的未来发展不仅应该影响其他科学领域，还应该从其他科学领域获得启发和受益；2）人工智能研究必须伴随着决策的可解释性、数据集偏差透明度以及评估方法的开发和监管机构的建立以确保责任；3）人工智能教育应该得到教育界和科学界更多的关注、努力和创新。我们的分析不仅引起了人工智能从业者的兴趣，也引起了其他研究人员和公众的兴趣，因为它提供了引导新兴合作和互动走向最富有成效成果的方法。