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▪名称姓：UTKUKöse / Utku Kose▪国籍：土耳其▪出生日期：26.03.1985▪性别：男性▪地址：SüleymanDemirelUniversity，工程和NAT。Sci。，Dept.of Computer Engineering, West Campus, 32260, Isparta / Turkey ▪ Telephone : (+90) (246) 211 12 69 ▪ Fax : (+90) (246) 237 08 59 ▪ Mobile : (+90) 532 590 83 26 ▪ E-Mail (Personal) : utkukose@gmail.com ▪ E-Mail (Academic) : utkukose@sdu.edu.tr/utku.kose@und.edu/utko.kose@ieee.org/utkukose@acm.org▪个人网站：https://www.utkukose.com▪机构网站：机构网站： https://w3.sdu.edu.tr/personel/09143/dr-ogr-uyesies-utku-kose▪Yök研究人员ID：23806▪•orcid ID：0000-0002-9652-6415 （链接）：
Koselleck项目（2016 - 2023） - 研究方案
Koselleck项目（2016 - 2023年） - 研究方案1：人造固定的神经生理和行为影响未发表的手稿，标题为“增强现实现实运动训练对固定者的感觉运动训练对感官运动功能和神经塑性的影响” G. Cohen和Herta Flor。子项目2：镜子训练对受伤足球运动员的影响（体育研究）未出版的文件，名为“ Studienplan_sportStudie_0531.pdf”。subroject 3：早期痴呆形式的感觉运动训练（MCI研究）Bekrater-Bodmann，R.，Löffler，A.，Silvoni，S.，Frölich，L.，Hausner，L.，Hausner，L.
司美替尼（Koselugo）
NF1 最常见的表现包括皮肤颜色异常斑块（咖啡牛奶斑 [CALM]）、腋下和腹股沟区雀斑，以及主要发生在皮肤和神经中的良性肿瘤，称为神经纤维瘤。其他表现可能包括骨发育不良、脊柱侧凸、眼部问题和神经系统并发症，影响认知障碍和学习障碍等。神经纤维瘤是组织学上良性的神经鞘瘤，通常起源于皮肤的末端神经分支。丛状神经纤维瘤 (PN) 是 NF1 患者中最常见的肿瘤类型，发生在多达 50% 的患者中。7-10 一个或多个 PN 可能沿着身体任何部位的大神经和丛生长，表现各异，并持续发展到成年早期，并且同一个人身上的多个 PN 可能既有症状又无症状。 11-13 此外，PN 形状复杂，尺寸可能很大，导致临床症状，如毁容、运动功能障碍（虚弱和运动范围受限 [ROM]）、疼痛和神经功能障碍。PN 症状的严重程度可能从轻微到严重不等；然而，症状的存在可能取决于它们的位置和对周围结构的影响。PN 在幼儿期生长最快，尽管患者的生长速度各不相同。14-16
已发布版本的引用（APA）：Bozkurt, A., Junhong, X., Lambert, S., Pazurek, A., Crompton, H., Koseoglu, S., Farrow, R., Bond, M., Nerantzi,
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、Apostolos库特罗普洛斯、凯西·梅·托克罗、Lenandlar Singh、艾哈迈德·蒂利、Kyungmee Lee、马克·尼科尔斯、埃巴·奥西安尼尔森、马克·布朗、瓦莱丽·欧文、朱莉安娜·埃莉萨·拉法盖利、杰玛·桑托斯-赫莫萨、奥娜·法雷尔、塔斯金·亚当、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要：当 ChatGPT 时最近变得非常流行，人工智能有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法探索生成式预训练变压器 (GPT) 人工智能和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了人工智能在教育中的应用 (AIEd) 和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与人工智能对教育贡献的最佳时机，因为人工智能可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能 (AI)、生成式预训练变压器 (GPT)、自然语言处理、教育中的人工智能 (AIEd)、未来教育观点、推测方法