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领导者与学习者 - 2024-2025 - 第 20 期
第 20 期 - 2025 年 2 月 5 日 在兰开斯特学校 二月即将来临，兰开斯特小学 (LES) 正在为心脏健康月做准备。整个二月，LES 将再次举办儿童心脏挑战赛。K-6 年级的学生将在体育课上参加这项引人入胜的筹款活动。儿童心脏挑战赛是美国心脏协会组织的一项社区服务学习计划，旨在教育学生养成有益心脏健康的习惯的重要性，并强调体育活动如何令人愉快。作为此次活动的一部分，学生将花时间跳绳、学习新技能并筹集资金以支持重要的研究和教育计划。
生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
学习者对计算机化认知训练转移到 L2 学习的看法：COVID-19 的适应性案例
摘要 认知训练 (CT) 是指通过练习和/或有意识的指导来提高认知和大脑机制效率的程序。计算机化认知训练 (CCT) 领域的一个极具争议的问题是它可能转移到非训练领域；一门尚未涉及的学科是第二语言 (L) 学习。因此，由于注意力的促进作用和工作记忆在 L 发展和理解中的预测强度，CCT 对英语学习者来说似乎是必要的。此外，很少有研究调查过用户对其认知功能潜在改善的看法。为了填补这些固有的空白并克服在 COVID 大流行期间进行干预研究所面临的障碍，本研究采用跨学科方法来探索英语学习者自我感知的远程自适应多领域计算机化认知训练 (RAMCCT) 在一般认知功能和 L 特定认知功能中的远迁移 (FT) 效应。因此，对完成了八周 RAMCCT 的中级 EFL 学习者进行了 L 接受技能课程（阅读和听力）的在线观察和同步半结构化访谈。主题分析 (TA) 显示，在一般认知功能中，工作记忆、注意力、多任务处理、处理速度、手眼/耳协调性都有所提高，在注意力和理解力以及速度方面，L 接受技能中的一项或两项都有所提高。通过注意力、工作记忆和多任务处理之间的相应联系以及核心认知过程的自动化讨论了结果。其含义涉及游戏设计师、L 教师、教师培训项目和研究人员。关键词：计算机化认知训练、远迁移、L 接受技能、主题分析、COVID-。
学习者在教育方面的AI利用率及其
本研究调查了11年级学生对生成AI在教育中的整合的看法，重点是其对学生在生活科学领域的学术成就的影响。采用了定量研究设计，涉及对菲律宾Bukidnon的Malaybalay部门内的183名11年级学生进行的调查，评估了生命科学中的内容知识和对AI整合的看法。调查结果表明，学生通常对使用生成AI的使用有积极的态度，并认识到其增强学习经验的潜力。但是，许多学生在生活科学方面都在学术上挣扎，许多学生未能达到预期的成就水平。此外，在学生对AI整合的看法与他们的学习成绩之间发现了相关性，这表明对AI的有利态度可以积极影响学习成果。为了应对这些挑战，建议将来的研究对AI整合对生命科学的影响进行。
AI在K-12教室中：授权教育者，支持学习者和解决
摘要：本文献综述探讨了K-12教育中人工智能（AI）使用的快速崛起，重点介绍了其围绕其融入教学和学习环境的主要主题。尽管AI驱动的数字工具长期以来一直支持课堂教学，但最近采用了大型语言模型（LLM）和聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）提出了新的道德和实践问题。一方面，教师从AI中受益于管理其工作量和增强教学实践。另一方面，关于学生滥用相同技术的关注点。本文献综述和综合研究了AI对个性化学习，学生差异化和教师应用的影响，强调了这些工具提供的积极贡献。此外，这篇综述还强调了解决道德，隐私和学术完整性问题的政策的必要性。教育工作者不仅必须以教学上合理的方式实施AI，而且还必须向学生传授对这些不断发展的数字工具的负责使用。
高等教育学习者之间的数字福祉
数字化的时代彻底改变了知识的获取和传播方式。这种快速传播和数字技术的使用改变了人们与自己，他人和周围环境的互动方式。随后会影响人类的福祉，促使需要进一步探索和检查。本文概述了范围审核协议，以系统地绘制过去五年中高等教育学习者中数字福祉的功能元素。此范围审查将使用Joanna Briggs Institute（JBI）范围审查指南进行。将使用JBI引入的三步搜索策略执行资源搜索。将搜索来自2018年至2023年相关研究的主要数据。范围审查将报告影响数字福祉的功能元素及其与一般福祉问题的关联。审核搜索，研究选择和证据图表将涉及四个独立的审阅者。作为二级研究，本综述研究了有关高等教育学习者之间数字福祉的文献的广度，因此不需要道德批准。本评论将概述在高等教育学习者的背景下影响数字福祉的要素。这些发现将通过针对全球教育工作者的期刊出版物和会议演讲来传播。
结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
人工智能在提升外国学习者英语写作能力方面的系统评价
摘要：本系统综述考察了人工智能 (AI) 对提高英语外国学习者写作技能的影响。它强调了 ChatGPT 等人工智能技术如何对语法、标点和风格提供即时反馈，促进高效修订并通过头脑风暴和词汇建议培养创造力。该综述通过分析个人写作模式强调个性化学习体验，从而提供量身定制的资源，提高学生的参与度和积极性。该研究使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 2020 清单，评估了 2024 年发表的 22 篇同行评议文章，发现人工智能工具通过同行反馈和共享项目促进学生之间的协作，增强批判性思维和沟通技巧。此外，人工智能通过文本转语音和语音识别等功能提高了残障学习者的可访问性。研究结果表明，随着人工智能技术的发展，将其融入语言教育将显著增强教学方法和学习成果。本研究强调了调整教学实践以充分利用人工智能在促进有效语言习得（特别是在写作方面）的潜力的重要性，从而为未来探索人工智能在教育环境中的作用提供宝贵的见解。关键词：人工智能、英语外国学习者、写作技巧A.简介这篇系统评价论文研究了有关人工智能在提高英语外国学习者写作技巧方面的教育应用的问题。换句话说，这篇论文概述了人工智能如何支持学生的写作技巧过程。这将从人工智能的定义开始，特别是在提高英语语言技能方面的应用。它还讨论了如何利用人工智能来支持学生写作技巧的提高。在实践中，人工智能
研究文章“大脑优势对沙特大学英语学习者学业成绩的影响”
本研究调查了大脑优势对沙特阿拉伯大学英语学习者学业成绩的影响。研究采用问卷作为主要数据收集方法，涉及 147 名参与者。大脑优势是指对分析和顺序处理信息（左脑优势）或整体和直观处理信息（右脑优势）的固有偏好，该研究针对英语学习者的学习方法和学业成绩进行了研究。问卷评估了参与者的大脑优势、学习策略和学业成绩。大脑优势通过一系列问题确定，而语言学习实践则通过特定调查进行评估。数据分析显示，大脑优势与学业成绩之间存在显著相关性，左脑优势的参与者比右脑优势的参与者取得更高的成绩，英语水平也更好。研究结果表明，与左脑优势相关的系统性和逻辑性思维可能有利于语言习得，因为它强调对句法和词汇的系统理解。因此，有效的英语语言培训应结合分析性和整体性学习活动，以满足左脑和右脑主导学习者的需求。本研究提供了有关大脑主导性对英语语言习得的影响的宝贵见解，并强调了适应不同思维方式的定制教育的重要性。