人工智能 (AI) 的快速发展有望为包括建筑业在内的各个行业带来变革性效益。为了应对这一不断变化的形势,建筑专业的学生不仅必须利用 AI 的潜力,还必须掌握其道德考量和潜在挑战。因此,在建筑教育中,培养未来专业人士的 AI 素养越来越重要。本研究开发了“建筑中的 AI”课程模块并将其整合到本科建筑管理课程中。主要目标是通过一种综合的方法让学生掌握 AI 素养,这种方法既包括理论知识,涵盖基本 AI 概念及其在建筑中的应用,也包括实际动手经验,例如专注于个人防护设备 (PPE) 检查的计算机视觉项目。课程模块实施的结果表明,学生在学习模块后对 AI 基础知识有了基本的了解,例如数据集注释、模型开发、部署和评估。定性反馈表明,学生有动力进一步探索建筑中的 AI 相关主题,并确定了几个他们感兴趣的主题。这些发现证实了所提模块的有效性,并为进一步开发和加强建筑教育中与人工智能相关的模块提供了宝贵的见解。关键词:人工智能、人工智能素养、建筑教育
所有学校都将实施持续的语言艺术评估计划,包括形成性和测量。所有教师都将使用评估来计划适当的干预策略。-学区使用多个数据点来做出教学决定并评估学生的阅读能力。这些措施将用于通过形成性和总结性数据来监控每所学校的阅读/写作计划的成功。当指标显示学生没有取得足够的进步时,管理部门将与学校级读写能力团队会面,以确保必要的改变。-学校和课堂的持续形成性评估将推动教学决策。它们将包括以下内容:写作样本、语音意识评估、运行记录、阅读基准、Tier1 评估、拼写、清单和阅读干预测试。-干预将包括使用 Tier1 课程/LDOE 加速和读写能力教学、干预和扩展资源教授语音意识、语音、流利度、词汇和理解策略。
摘要在数字时代,健康素养对于知情的健康决策和改善的结果至关重要。本系统的综述研究了数字健康干预措施(DHIS)在改善健康素养方面的有效性。我们包括研究(横断面,调查和案例报告),重点介绍了移动健康应用,在线平台和远程医疗服务等干预措施。我们的搜索,遵守Prisma指南,跨越数据库PubMed,IEEE和ACM,涵盖了2013年至2024年的出版物。从1.029的初始文章开始,有39条符合我们的纳入标准。我们的发现强调,据报道,DHIS(包括多媒体工具和远程会议)据报道可以改善各种人群的健康素养。但是,由于数字鸿沟而受到年龄和社会经济地位等因素的影响,影响因数字鸿沟而有所不同。本评论将数字干预类型的研究分类为:包括:10.3%的移动应用程序(n = 4),网站和在线平台上的30.8%(n = 12)(n = 12),多媒体工具(n = 2)的5.1%,远程健康和MH = 6),15.4%的远程健康和MH = 6),在电子健康记录和患者港口的2.6%和2.6%的情况下(N = 1)(n = 1)(n = 1)(N = 1),17.。综述研究(n = 7)。本研究强调了DHI的复杂性,旨在提高健康素养和参与度,旨在减少健康差异,并确保公平获得医疗保健福利,而不论社会经济背景或数字识字率如何。它强调了以用户为中心的设计,文化敏感性以及持续支持DHIS有效性的重要性。纳入理论框架可提高参与并促进行为改变,尤其是通过解决内在动机和文化因素。这些发现强调了诸如游戏化的持续策略的必要性,以维持健康素养的改善,并倡导标准化评估方法,以指导政策并促进全球过渡到数字优先的医疗保健。
问题:本文是“海洋素养,作为整个联合国海洋十年变化的机制”的一部分,由艾玛·麦金莱(Cardiff University),本尼迪克特·麦卡特(Cardiff University),本尼迪克特·麦卡特(Benedict McCateer)(贝尔法斯特皇后大学),贝里特·夏洛特·凯(Berit Charlotte),哥伦哈根大学(University of Copenhagen)和Brice Trouillet(Nantesuccultité) https://doi.org/10.17645/oas.i463
金融包容性是经济发展的关键组成部分,通过储蓄和投资为个人和企业提供各种用于财务管理的工具[1]。在印度尼西亚,很大一部分人口仍然没有账户或不足,这主要是由于财务素养有限和进入传统银行基础设施的机会[2]。经济的数字化增加了经济数据的使用,并大大降低了外国经济活动的交易成本[3] [4]。经济的数字化也导致了金融包容性和经济增长[5] [6]。越来越多的手机用户,数字金融服务和负担得起的互联网连接可以增加对金融设施的访问[6]。[7]的研究表明,数字经济可能会影响东南亚的金融包容性。金融服务局继续提高印尼人民的数字素养。特别是对于年轻一代作为数字本地一代,他们具有快速理解和采用新技术的优势。尽管年轻人已经熟练了技术,但由于轻松和其他影响,它的使用可能是错误的。,因此需要提高财务和数字素养,以增加印尼人民的财务包含,同时仍然能够减轻实施数字融资的风险。
背景:在过去几年中,使用互联网来寻找有关疫苗的信息,尤其是与19岁的大流行有关。数字疫苗素养(DVL)是指在线理解,信任,评估和应用与疫苗相关信息。目的:本研究旨在开发一种测量DVL的工具并评估其心理测量特性。方法:对848名法国成年人进行了7项在线问卷。进行了不同的心理测量分析,包括描述性统计,探索性因素分析,验证性因素分析以及收敛性和判别有效性。结果:我们开发了由3个因素组成的7项DVL量表(理解和信任官方信息;在社交媒体中了解和信任信息;以及在线评估信息及其决策应用程序的评估)。848名参与者的基线样本的平均DVL得分为19.5(SD 2.8),范围为7-28。中位数为20。得分显着不同(p = .24)(p = .03)。结论:DVL工具显示出良好的心理测量专家,导致了有希望的DVL度量。
引言和目的:简介和目的:健康素养被认为是重要的健康素养被认为是社会健康的重要决定因素,而高健康素养可以增加社会健康的决定因素,而高健康素养增加了与健康相关决策的赋权机会。目前的研究旨在授权与健康相关的决策。本研究旨在确定健康素养与计划的理论之间的关系,以确定健康素养与计划行为理论(TPB)结构之间的关系,以在行为型行为(TPB)构造中进行糖尿病测试(TPB)进行糖尿病测试,以在库尔德斯坦省(Ghordistancince)(Ghorean),伊朗市库尔德斯坦省(Ghordistan Province)进行糖尿病测试。库尔德省(戈尔维市),伊朗。方法:本研究是一项横断面描述性研究,本研究是一项横断面描述性研究,于2024年进行。总共有282个有资格纳入2024年进行的危险人士。选择了有资格纳入研究的282个处于危险中的高风险个体,使用多阶段随机参与调查,选择研究使用多阶段随机抽样方法参加调查。数据收集工具包括人口统计信息抽样方法。数据收集工具包括人口统计信息表格,与TPB结构相关的研究人员制作的问卷以及健康表格,与TPB构造有关的研究人员制作的问卷以及通过访谈完成的健康素养问卷。回归)。通过访谈完成了扫盲问卷的分析。使用SPSS(版本23)软件,描述性测试(使用SPSS(版本23)(版本23)软件,描述性测试(平均值和标准偏差)以及分析测试(CHI-Square,Pearson相关性和多重偏差)以及分析测试(CHI-Square,Pearson Correlations和Moultion Recopressions)。结果:与参与者年龄相关的平均值和标准偏差与参与者年龄相关的平均值和标准偏差等于45.88±9.24。性别,职业之间存在关系,等于45.88±9.24。性别,职业,年龄,教育年份,健康素养,每月收入,保险覆盖率,年龄,教育年份,健康素养,每月收入,保险范围,保险范围以及进行测试的能力进行糖尿病测试的能力(P≤0.05)。以及进行糖尿病测试的测试付费的能力(p≤0.05)。此外,TPB的构建体之间存在显着的正相关,TPB的构建体,健康素养和进行糖尿病测试的意图之间存在显着的正相关。人口健康素养以及进行糖尿病测试的意图。人口统计学变量,健康素养和TPB结构占变量,健康素养和TPB构建体的74%,占差异的74%,目的是进行糖尿病测试。旨在执行糖尿病测试的差异。结论:人口统计学因素,风险因素,健康素养以及人口统计学因素,危险因素,健康素养和TPB构造预测,在高危TPB结构中进行糖尿病测试的意图预测了在高危个人中进行糖尿病测试的意图。因此,似乎有必要注意上述个人。因此,似乎有必要注意教育干预设计中提到的变量。教育干预设计中的变量。
humbhi,shahzadi; Tareen,Shabbir;洪比,阿里亚;和阿卜杜勒(Abdul)的拉希姆(Raheem),“巴och路支省公共图书馆中的环境可持续性和绿色信息素养”(2024年)。图书馆哲学和实践(电子杂志)。8196。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8196
每个参与者将被要求加入WhatsApp组,我们将分享与项目相关的进一步重要信息。也必须在参与者列表中提供其信息。WhatsApp组和参与者列表的链接将至少在项目开始前一个月共享。非政府组织 - 该项目的主要目标之一是建立新的合作伙伴关系,因此将传单,同叶和其他促销材料带到您组织的其他促销材料。这将是您展示您的非政府组织并找到未来项目的合作伙伴的机会。