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沉浸式可视化技术对认知负载，动机，可用性和实施方案的影响
抽象虚拟现实（VR）是一种有前途的工具，可以在健康的用户和脑受伤的患者中促进运动（重新）学习。然而，在当前基于VR的电机训练中，通常在计算机屏幕，电视或投影系统中可视化在三维空间中执行的用户的运动，而这些运动缺乏深度提示（2D屏幕），因此仅使用单眼深度线索显示信息。从在三维空间中执行的运动到其在2D屏幕上的二维间接可视化的运动的深度线索和视觉空间转换可能会增加认知负载，从而降低VR可用性，尤其是在患有认知障碍的用户中。这些2D屏幕可能会进一步降低学习成果，如果它们限制了用户的动机和体现，即先前与更好的运动性能相关的因素。这项研究的目的是使用头部安装显示器（HMD）评估更多沉浸式技术的潜在好处。作为迈向潜在临床实施的第一步，我们与20名健康参与者进行了实验，他们同时执行了3D电动机到达和认知计数任务，使用：（1）（沉浸式）VR（IVR）HMD，（2）增强现实（AR）HMD（AR）HMD和（3）计算机屏幕（2D屏幕）。在先前的分析中，我们报告了使用IVR可视化的运动质量的提高，而不是在2D屏幕上。在这里，我们介绍了对问卷分析的结果，以评估可视化技术是否影响用户的认知负载，动机，技术可用性和实施方案。关于认知负荷的报告在可视化技术之间没有差异。但是，IVR比AR和2D屏幕更具激励性和可用性。IVR和AR REA的实施方案都比2D屏幕更高。我们的结果支持我们以前的发现，即IVR HMD似乎比训练3D运动时在基于VR的治疗中使用的常见2D屏幕更合适。对于AR，对于2D屏幕上缺乏福利仍然是由于可视化技术本身或设备特定的技术限制所致。
促进自我效能和自主动机，以帮助掌握高级写作技巧
该论文是由DigitalCommons@csp的教育与人文学院免费带给您的。已被DigitalCommons@csp的授权管理员纳入研究生教师教育。有关更多信息，请联系DigitalCommons@csp.edu。
想象人工智能设计的未来：动态基础、建设性谈判和可持续动力
我们设想了一种涉及 AI 技术的未来设计工作流程。借鉴活动和通信理论，我们试图分离出与过去的技术相比，大型 AI 模型可以为设计提供的新价值。我们得出了三种可供性——动态基础、建设性谈判和可持续动机，它们总结了自然语言支持的基础模型的潜在品质，这些模型如果明确设计，可以支持设计过程。通过设计虚构，我们将未来的界面想象成一个叙事原型，即《松鼠游戏》的故事，它在现实的使用场景中展示了我们的三种可供性。我们的设计流程、术语和图表旨在为未来关于 AI 技术与人类设计师合作的相对可供性的讨论做出贡献。
彻底改变学生参与度：人工智能对专业学习动机的影响
摘要 — 要成为专业人才，学生必须有高度的决心，积极参与学习和磨练技能。本文探讨了人工智能 (AI) 如何帮助学生在准备专业领域期间提高投入度。有人提出，虚拟助手、智能辅导系统和算法等人工智能技术能够提供个性化的反馈、适应性评估和个性化课程，以满足每个学习者的特定需求和偏好 1 。本文调查了实证研究和理论框架，这些研究提供了人工智能对学生积极性的有利影响的证据，包括自主性、能力和关联性以及其他因素。此外，它还深入探讨了利用人工智能来提高学生积极性可能产生的伦理问题，如数据安全或算法偏见——都必须仔细考虑这两个问题，这样才能负责任地且富有成效地将其融入教育中。总之；本摘要强调，如果我们想充分利用人工智能技术，同时激发学习者的积极性，从而成功实现专业化培养目标，就需要进行进一步的研究，并与使用人工智能技术的教育工作者/研究人员/开发人员建立合作伙伴关系。
紧急情况下的人为无人机合作案件
（过度的）酒精和其他成瘾性物质通常被概念化为自我控制低的问题（即人们无法抑制不必要的冲动）。根据这种观点，人们喝酒是因为他们无法抗拒。在本研究中，我们从不同的角度解决了这一点，并测试了饮酒是否可能也是享乐能力低的问题（即人们通常由于思想造成的，人们无法体验愉悦和放松）。根据这种观点，人们喝酒是因为它可以帮助他们享受或应对负面的想法或情感。在两项有害饮酒风险的个体之间的两项研究中（例如，审计<7），我们一直发现特质享乐的能力与酒精的征服无关，但与应对动机有负相关（饮酒以应对负面的思想和感受；研究1：n = 348;研究2：研究2：n = 302，预先确定）。研究2中的探索性分析（在COVID-19大流行期间进行）还表明，享乐性享乐的人低（但不是很高）的人会响应压力而喝更多的酒精。我们的发现与人们的饮酒动机和行为不仅是自我控制不良的问题，而且还具有低特质享乐能力的问题一致。他们符合预防和治疗研究方面的新方向，该研究探讨了帮助人们寻求和品尝与非药物相关的增强剂的享乐主义体验（例如，从事休闲活动）。
动机、社会情感和对人工智能虚拟助手的接受度——基于信任的中介效应
用户对人工智能虚拟助手的情感呈现复杂性主要表现在用户动机和社交情感上，但目前研究缺乏从情感到接受的有效转化路径。本文创新性地从信任视角切入，建立人工智能虚拟助手接受模型，基于240份问卷的调查数据进行实证研究，并采用多层回归分析和引导法对数据进行分析。研究结果发现，功能性和社交情感对信任有显著影响，其中感知人性对信任呈现倒U型关系，信任在功能性和社交情感与接受之间的关系中起中介作用。研究结果解释了用户对人工智能虚拟助手的情感复杂性，并从信任视角延伸了技术接受的转化路径，对人工智能应用的开发和设计具有启示作用。
在线高等教育中，善解人意的聊天机器人反馈对开发计算机能力，动机，自我调节和元认知推理的有效性
在人工智能的最前沿，本文深入研究了同理心理，以彻底改变计算机能力的获取，并促进在线高等教育中的动机，监管和元认知动态。先前关于学生处理移情反馈的研究是有限的，通常会忽略学习表现及其对学生动机，自我调节和元认知推理的影响。目的是分析在线学习中这四个问题的同理心反馈，认知和情感的有效性。使用了准实验设计，其中将对话代理DSLAB-BOT集成到教学大纲和信息技术基础架构中。在线大学分布式系统课程（n = 196）的学生，通过单级集群概率抽样选择。他们分别分为实验组和对照组，分别从DSLAB机器人和老师那里获得反馈。结果表明，除了一项（自我效能感）和自我调节外，两组之间的学习绩效，动机或自我调节之间没有显着差异。在13个认知（1-4、6、7、9-15）和七个情感（1、4-9）聊天机器人反馈类型之间存在牢固的相关性，具有概念上的变化（MRCC）和个人成长和理解（MRPGU）。相似的聊天机器人反馈类型的权重很高，表明这些反馈对元认知推理组件的明显影响，甚至是自我反射（MRSR）。此外，特定的移情反馈类型对于强烈培养MRCC，MRPGU和MRSR至关重要。总而言之，同理心聊天机器人的反馈与人类教师的反馈在促进学习，动机和自我调节方面一样有效。从业人员应考虑这些特定类型的移情反馈，以供未来的移情代理人配置。
covid-19疫苗对安大略省的信心以及支持在风险人群中的能力，机会和动力的策略
总体而言，自Covid-19-19疫苗被批准在加拿大使用以来，对安大略省的疫苗信心一直保持稳定。疫苗信心在2020年12月至2021年6月之间的疫苗信心范围从72％和79％不等。疫苗的信心在2021年4月初，对应于第3波的峰值，当时该省报告了3,000至4,000名COVID-19的新病例，并且在安大略省重症监护单元中有700多名COVID与COVID相关的重症患者。1相反，由于供应问题（2021年1月）或对安全性的担忧（2021年5月），疫苗信心在与Covid-19-19的不确定性期间最低（2021年）。总体而言，接受调查的受访者中有76％的人对疫苗充满信心，尽管持续公开有关疫苗接种的重要性，但似乎有疫苗信心上限。
文章将微电网技术纳入屋顶太阳能光伏部署的动机以增强能源经济学
摘要：在国内场所的屋顶太阳能光伏技术的部署在完成可再生能源转型中起着重要作用。由于其高资本成本和延长的回报期，大多数国内消费者仍然对采用屋顶太阳能光伏技术没有积极的看法。在这方面，拟议的工作确定了导致当前分布和利用系统中能量剥夺的因素。明确表达了本工作的重要性，已经进行了基于印度情况的广泛案例研究，以调查现有分配系统中损失发生的位置以及如何利用太阳能及其存储系统。深入的调查已经揭示了导致PV技术性能恶化的几个问题。最后，在这项工作中，已经提出了将混合微电网技术纳入国内分销网络的计划，以有效地管理分配系统并有效利用太阳能及其存储系统。已将实时电费数据用于成本比较和投资回收期计算，以证明该方法的有效性。至关重要的比较是根据节能和二氧化碳CO 2降低策略进行的。
基于大脑的学习对学生学习和表现数学的内在动机的影响：学校心理学的神经科学研究
本研究旨在探索基于大脑的学习对学生学习和表现数学的内在动机 (IM) 的影响。由于神经科学的教育意义，研究人员计划采用收敛平行研究设计的混合方法实验研究。参与者是 2021-2022 学年就读于巴基斯坦卡苏尔区一所男子公立中学的八年级学生。在基线阶段 (A) 和退出阶段 (A)，学生使用传统的讲课方式学习数学。相反，在治疗阶段 (B)，他们通过基于 BBL 方法和原则的活动学习数学。数学动机量表和观察（现场笔记）用于同时收集定量和定性数据。使用单向重复测量方差分析和主题分析对数据进行分析。研究人员发现，BBL 显着影响学生学习和表现数学的 IM。经过定性分析，我们发现视觉故事讲述、角色扮演、i-Think 地图、回到黑板和 Kick Me Poison Box 是最有效的基于 BBL 的活动，这些活动可以保持学生的参与度，提供情感支持，并有助于学生在数学学习和表现中的 IM。建议教师在学校开展基于 BBL 的活动来教授数学并影响学生的心理。