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家长和青少年学习者在家庭教育技术使用中的作用
这项探索性现象学研究考察了菲律宾家庭教育家长及其青少年使用信息通信技术的不同经验。鉴于当前学习方式中混合学习的广泛使用，我们向那些一直在家庭教育中使用技术的人学习。参与者是家长和青少年，他们被特意挑选出来，因为他们对家庭教育采取了不同的方法，以提供丰富的结果空间。数据收集持续了五个月，使用了开放式现象学访谈并制作了概念/思维导图。数据转录使用了智能逐字记录和分析，迭代方法产生了不同的描述类别。类别定性地代表了体验现象的不同方式或角色。研究结果表明，在扩大沟通意识、学习设施和监控青少年消费方面，家长是技术使用方面的消费者、过滤者和价值观灌输者。青少年是消费者、学习者和自身潜力的探索者，主题包括沟通、娱乐和游戏、访问和限制以及家庭教育。家庭动态类别包括技术的消费者、学习者和管理人员，主题包括沟通、数字素养和性格培养。该研究建议机构促进数字素养和独立学习能力建设，青少年与父母沟通他们的 ICT 需求，父母帮助青少年做好参与数字社区的准备。
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。
为人工智能时代的英语学习者提供装备 - ijrpr
根据目前与语言学习相关的人工智能研究，人们一直强调开发辅导系统、写作伙伴、增强现实环境、聊天机器人和其他类型的移动学习系统/软件。这些工具的主要目标是通过提高独立性、动机、参与度和效率来创造个性化和可定制的成长机会，以促进语言学习。例如，基于 NLP 的辅导系统旨在提供定制的反馈、建议和材料。最近，随着人工智能的快速发展，这些工具可以根据每个用户的学习速度、偏好和需求（例如认知、情感、社交）实时精确调整内容（Jackson 等人，2019 年）。（Aly Abdul Samea Qoura）
面向所有学习者的人工智能：面向非传统学生的人工智能教育
• 麦肯锡公司预测，到 2030 年，美国将有超过 1200 万人因人工智能而发生职业转变。其中大多数预计将发生在收入较低的五分之一人群中，例如呼叫中心代表、客户服务人员和许多制造业岗位。几乎所有职业都需要与人工智能交互并使用人工智能。*
马里兰州社区学校的英语学习者 (EL)
• 研究 1 表明，实施良好的社区学校及其组成特征为其对学校改善的潜在贡献提供了强有力的保证。有足够的证据符合 ESSA 的“基于证据”的方法标准，可以证明将社区学校纳入高贫困学校有针对性和全面干预措施的一部分是合理的。
Look-ask-Pick（LAP）策略对苦苦挣扎的6年级学习者的影响
分数是数学课程的组成部分。大多数学生在基础教育过程中都能熟练地熟悉这些概念，并且通常能够在达到中学年龄时执行基本分数操作。但是，大量学生需要额外的帮助，以免在课程中越来越落后。在这项研究中，我们扩展了简单策略的使用（Look，Ask，Chick; Test＆Ellis，2005年），该策略具有帮助了解问题并与分数合作的学生赶上同学的潜力。我们在四个挣扎的六年级学生中应用了多基线设计。收到指令后，所有参与者对分数的表现都显着提高；此外，他们认为该策略非常有用。研究的局限性，研究的未来方向以及对教师在干预措施的教学实用性方面的影响。
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。
为语言和语音学习者的AI机器人伴侣提供动力
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